ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МУРАВЬИНОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Source: Стратегическое планирование и развитие предприятий.

Subject Terms: стохастическая система, транспортные потоки, муравьиный алгоритм, логистическая система, мультиагентные методы, задача коммивояжера, оптимизация маршрута, имитационное моделирование, природные вычисления

Инвариантные пространства стохастической системы уравнений Осколкова

Authors: Kitaeva, O.G.

Subject Terms: стохастическая система уравнений Осколкова, инвариантные пространства, производная Нельсона–Гликлиха, УДК 517.9, stochastic system of Oskolkov equations, invariant spaces, Nelson-Gliklich equation

File Description: application/pdf

Access URL: http://dspace.susu.ru/xmlui/handle/00001.74/62823

Обоснование критерия для решения оптимизационных задач, связанных с плановой производительностью карьеров: Justification criteria for the solution of optimization tasks related to the planned performance of careers

Source: Горный журнал Казахстана. :49-53

Subject Terms: карьер, probability, design, оңтайландыру, проектирование, stochastic system, mining, производственная мощность, стохастикалық жүйе, ықтималдық, горные работы, критерий, жобалау, өндірістік қуат, production capacity, стохастическая система, вероятность, тау-кен жұмыстары, ашық кеніш, economic assessment, оптимизация, quarry, criterion, 8. Economic growth, optimization, performance

Development of a mathematical model of conflict between the parties in the implementation of the offset transaction

Authors: Kubiv, Stepan, Balanyuk, Yuriy

Source: Technology audit and production reserves; Том 2, № 4(52) (2020): Economics of enterprises. Macroeconomics; 28-31
Technology audit and production reserves; Том 2, № 4(52) (2020): Економіка підприємств. Макроекономіка; 28-31
Technology audit and production reserves; Том 2, № 4(52) (2020): Экономика предприятий. Макроэкономика; 28-31

Subject Terms: humanism, agreement compensation, stochastic system, conflict theory, offset policy, managed process, Markov process, УДК 355/359+35.073.53+339, гуманоміка, коменсаційна угода, стохастична система, теорія конфліктів, офсетна політика, керований процес, марківський процес, гуманомика, компенсационное соглашение, стохастическая система, теория конфликтов, офсетная политика, управляемый процесс, марковский процесс

File Description: application/pdf

Access URL: http://journals.uran.ua/tarp/article/download/201260/202511
http://journals.uran.ua/tarp/article/view/201260

Choice of the order of the regression model for forecasting of random non-stationary economic processes

Authors: Kubiv, Stepan

Source: Technology audit and production reserves; Том 5, № 4(49) (2019): Economics of enterprises. Macroeconomics; 46-49
Technology audit and production reserves; Том 5, № 4(49) (2019): Економіка підприємств. Макроекономіка; 46-49
Technology audit and production reserves; Том 5, № 4(49) (2019): Экономика предприятий. Макроэкономика; 46-49

Subject Terms: гетероскедастичність, дискретні часові ряди, модель авторегресії, стохастична система, апроксимація Паде, регресійна модель, порядок моделі, виробнича система, UDC 519.688+517.9, гетероскедастичность, дискретные временные ряды, модель авторегрессии, стохастическая система, аппроксимация Паде, регрессионная модель, порядок модели, 8. Economic growth, УДК 519.688+517.9, heteroskedasticity, discrete time series, autoregressive model, stochastic system, Padé approximation, regression model, model order, production system

File Description: application/pdf

Access URL: http://journals.uran.ua/tarp/article/download/182109/182275
http://journals.uran.ua/tarp/article/view/182109
https://www.neliti.com/publications/313057/choice-of-the-order-of-the-regression-model-for-forecasting-of-random-non-statio
https://ideas.repec.org/a/nos/ddldem/8.html
http://journals.uran.ua/tarp/article/view/182109

О РЕШЕНИИ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ДИНАМИКИ ДЛЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ И СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Subject Terms: стохастическая система, интегральное многообразие, обратная задача, детерминированная система, динамическая система

ОПТИМАЛЬНАЯ КОНЕЧНОМЕРНАЯ ДИСКРЕТНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ НЕПРЕРЫВНЫХ ДИФФУЗИОННО- СКАЧКООБРАЗНЫХ СИГНАЛОВ

Subject Terms: дискретные измерения, гауссовские и пуассоновские возмущения, непрерывная стохастическая система наблюдения, оптимальная нелинейная фильтрация

ОПЫТ РАЗРАБОТКИ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ФИЛЬТРАЦИИ И ИДЕНТИФИКАЦИИ В ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Subject Terms: стохастическая система, аналитическое моделирование, организационно-технико-экономическая система (ОТЭС) массового применения, открытое программное обеспечение, условно-оптимальное оценивание (фильтрация и идентификация), инструментальное программное обеспечение

ТЕРМИНАЛЬНАЯ ИНВАРИАНТНОСТЬ ЛИНЕЙНЫХ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ДИФФУЗИОННОГО ТИПА

Subject Terms: стохастическая система, терминальная инвариантность, управление

Развитие моментно-семиинвариантного программного обеспечения стохастического анализа

Authors: Konashenkova, T.D.

Source: Международный научный журнал "Современные информационные технологии и ИТ-образование". 15

Subject Terms: covariance matrix, 4. Education, стохастический процесс (СтП), stochastic analysis, stochastic system, stochastic differential equation, modified moment-semiinvariant method, mathematical expectation, ковариационная матрица, модифицированный моментно-семиинвариантный метод, стохастический анализ, стохастическая система (СтС), tochastic process, probability moment, вероятностный момент, математическое ожидание, стохастическое дифференциальное уравнение

Access URL: http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/download/490/555

CALCULATION OF WEIGHT COEFFICIENTS IN CONTINUOUS PARTICLE FILTER ; О ВЫЧИСЛЕНИИ ВЕСОВЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ В НЕПРЕРЫВНОМ ФИЛЬТРЕ ЧАСТИЦ

Authors: K. A. Rybakov, К. А. Рыбаков

Contributors: The study was conducted with support of Russian Foundation for Basic Research (RFBR) grant № 17-08-00530 А, Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 17-08-00530 А

Source: Civil Aviation High Technologies; Том 21, № 2 (2018); 32-39 ; Научный вестник МГТУ ГА; Том 21, № 2 (2018); 32-39 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; 10.26467/2079-0619-2018-21-2

Subject Terms: фильтр частиц, branching process, Monte Carlo method, statistical modeling, optimal filtering problem, random process, stochastic system, particle filter, ветвящийся процесс, метод Монте-Карло, метод статистических испытаний, оптимальная фильтрация, случайный процесс, стохастическая система

File Description: application/pdf

Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/1218/1055; Степанов О.А. Основы теории оценивания с приложениями к задачам обработки навигационной информации. Т. 1. СПб.: ЦНИИ «Электроприбор», 2010.; Степанов О.А. Основы теории оценивания с приложениями к задачам обработки навигационной информации. Т. 2. СПб.: ЦНИИ «Электроприбор», 2012.; Рыбаков К.А. Модифицированный алгоритм оптимальной фильтрации сигналов на основе моделирования специального ветвящегося процесса // Авиакосмическое приборостроение. 2013. № 3. С. 15–20.; Рыбаков К.А. Модифицированные статистические алгоритмы фильтрации и прогнозирования в непрерывных стохастических системах // Известия Института математики и информатики УдГУ. 2015. № 2 (46). С. 155–162.; Рыбаков К.А. Статистические методы анализа и фильтрации в непрерывных стохастических системах. М.: Изд-во МАИ, 2017.; Рыбаков К.А. Алгоритмы прогнозирования состояний в стохастических дифференциальных системах на основе моделирования специального ветвящегося процесса // Дифференциальные уравнения и процессы управления. 2015. № 1. С. 25–38.; Bain A., Crisan D. Fundamentals of Stochastic Filtering. Springer, 2009.; Del Moral P. Feynman-Kac Formulae: Genealogical and Interacting Particle Systems with Applications. Springer, 2004.; Михайлов Г.А., Войтишек А.В. Численное статистическое моделирование. Методы Монте-Карло. М.: Издательский центр «Академия», 2006.; Михайлов Г.А., Аверина Т.А. Статистическое моделирование неоднородных случайных функций на основе пуассоновских точечных полей // Доклады АН. 2010. Т. 434, № 1. С. 29–32.; Davis M.H.A. A pathwise solution of the equations of nonlinear filtering // Теория вероятностей и ее применения. 1982. Т. 27, No. 1. Pp. 160–167.; Crisan D. Exact rates of convergence for a branching particle approximation to the solution of the Zakai equation // The Annals of Probability. 2003. Vol. 31, No. 2. Pp. 693–718.; Пантелеев А.В., Якимова А.С., Рыбаков К.А. Обыкновенные дифференциальные уравнения. Практикум. М.: ИНФРА-М, 2016.; Зарицкий В.С., Светник В.Б., Шимелевич Л.И. Метод Монте-Карло в задачах оптимальной обработки информации // Автоматика и телемеханика. 1975. № 12. С. 95–103.; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/1218

Availability: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/1218
https://doi.org/10.26467/2079-0619-2018-21-2-32-39

APPROXIMATE FILTER FOR JUMP-DIFFUSION MODELS ; Приближенный метод фильтрации сигналов в стохастических системах диффузионно-скачкообразного типа

Authors: K. A. Rybakov, К. А. Рыбаков

Source: Civil Aviation High Technologies; № 207 (2014); 54-60 ; Научный вестник МГТУ ГА; № 207 (2014); 54-60 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; undefined

Subject Terms: уравнение Стратоновича-Кушнера, conditional density, Duncan-Mortensen-Zakai equation, jump-diffusion, Kushner-Stratonovich equation, Monte Carlo method, optimal filtering problem, stochastic system, ветвящиеся процессы, метод статистических испытаний, оптимальная фильтрация, скачкообразный процесс, стохастическая система, уравнение Дункана-Мортенсена-Закаи

File Description: application/pdf

Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/232/158; Аверина Т.А. Модифицированный алгоритм статистического моделирования систем со случайной структурой с распределенными переходами // Сибирский журнал вычислительной математики. - 2013. - Т. 16. - № 2. - С. 97-105.; Аверина Т.А., Рыбаков К.А. Новые методы анализа воздействия пуассоновских дельта-импульсов в задачах радиотехники // Журнал радиоэлектроники. - 2013. - № 1. [Электронный ресурс]. URL: http://jre.cplire.ru/jre/contents.html.; Аверина Т.А., Рыбаков К.А. Два метода анализа стохастических систем с пуассоновской составляющей // Дифференциальные уравнения и процессы управления. - 2013. - № 3. - С. 85-116. [Электронный ресурс]. URL: http://www.math.spbu.ru/diffjournal.; Артемьев В.М. Теория динамических систем со случайными изменениями структуры. - Минск: Вышэйшая школа, 1979.; Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. - М.: Наука, 1971.; Казаков И.Е., Артемьев В.М., Бухалев В.А. Анализ систем случайной структуры. - М.: Физматлит, 1993.; Королюк В.С., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. - М.: Наука, 1985.; Кузнецов Д.Ф. Новые представления явных одношаговых численных методов для стохастических дифференциальных уравнений со скачкообразной компонентой // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2001. - Т. 41. - № 6. - С. 922-937.; Марковская теория оценивания в радиотехнике / под ред. М.С. Ярлыкова. - М.: Радиотехника, 2004.; Михайлов Г.А., Аверина Т.А. Алгоритм «максимального сечения» в методе Монте-Карло // Доклады АН. - 2009. - Т. 428. - № 2. - С. 163-165.; Пантелеев А.В., Руденко Е.А., Бортаковский А.С. Нелинейные системы управления: описание, анализ и синтез. - М.: Вузовская книга, 2008.; Параев Ю.И. Введение в статистическую динамику процессов управления и фильтрации. - М.: Советское радио, 1976.; Руденко Е.А. Оптимальная структура непрерывного нелинейного фильтра Пугачева пониженного порядка // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2013. - № 6. - С. 25-51.; Рыбаков К.А. Сведение задачи нелинейной фильтрации к задаче анализа стохастических систем с обрывами и ветвлениями траекторий // Дифференциальные уравнения и процессы управления. - 2012. - № 3. - С. 91-110. [Электронный ресурс]. URL: http://www.math.spbu.ru/diffjournal.; Рыбаков К.А. Модифицированный алгоритм оптимальной фильтрации сигналов на основе моделирования специального ветвящегося процесса // Авиакосмическое приборостроение. - 2013. - № 3. - С. 15-20.; Рыбаков К.А. Вероятностный анализ стохастических систем с пуассоновской составляющей // Научный Вестник МГТУ ГА. - 2013. - №194. - С. 55-62.; Рыбаков К.А. Решение робастного уравнения Дункана Мортенсена Закаи спектральным методом // Системи обробки інформації. - 2013. - Вып. 7 (114). - С. 139-143.; Рыбаков К.А. Приближенное решение задачи оптимальной нелинейной фильтрации для стохастических дифференциальных систем методом статистических испытаний // Сибирский журнал вычислительной математики. - 2013. - Т. 16. - № 4. - С. 377-391.; Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева. - М.: Логос, 2007.; Современные информационные технологии в задачах навигации и наведения беспилотных маневренных летательных аппаратов / под ред. М.Н. Красильщикова, Г.Г. Себрякова. - М.: Физматлит, 2009.; Шахтарин Б.И., Микаэльян С.В. Траекторный фильтр в системе координат измерителя для системы слежения за целями по угломерным данным // Научный Вестник МГТУ ГА. - 2013. - № 193. - С. 21-25.; Candy J.V. Bayesian Signal Processing: Classical, Modern and Particle Filtering Methods. - John Wiley & Sons, 2009.; Luo X., Yau S.S.-T. Complete real time solution of the general nonlinear filtering problem without memory // IEEE Transactions on Automatic Control. - 2013. V. 58. № 10. - P. 2563-2578.; Situ R. Theory of Stochastic Differential Equations with Jumps and Applications. - Springer, 2005.; Terejanu G., Singla P., Singh T., Scott P.D. Adaptive Gaussian sum filter for nonlinear Bayesian estimation // IEEE Transactions on Automatic Control. - 2011. V. 56. № 9. - P. 2151-2156.; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/232; undefined

Availability: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/232

THE SPECTRAL METHOD OF OPTIMAL FILTERING AND EXTRAPOLATION FOR JUMP-DIFFUSION MODELS ; СПЕКТРАЛЬНЫЙ МЕТОД ФИЛЬТРАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ДИФФУЗИОННО-СКАЧКООБРАЗНОГО ТИПА

Authors: K. A. Rybakov, К. А. Рыбаков

Source: Civil Aviation High Technologies; № 224 (2016); 14-23 ; Научный вестник МГТУ ГА; № 224 (2016); 14-23 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; undefined

Subject Terms: уравнение Колмогорова -Феллера, extrapolation problem, jump-diffusion, Kolmogorov-Feller equation, filtering problem, robust Duncan-Mortensen-Zakai equation, spectral method, stochastic system, фильтрация, прогнозирование, робастное уравнение Дункана - Мортенсена - Закаи, спектральный метод, стохастическая система

File Description: application/pdf

Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/849/728; Рыбаков К.А. Решение робастного уравнения Дункана - Мортенсена - Закаи спектральным методом // Системи обробки інформації. - 2013. - Вып. 7 (114). - С. 139-143.; Рыбаков К.А. О решении робастного уравнения Дункана - Мортенсена - Закаи для нестационарных систем // Информационные и телекоммуникационные технологии. - 2014. - № 22. - С. 9-15.; Рыбаков К.А. Решение робастного уравнения Дункана - Мортенсена - Закаи для систем диффузионно-скачкообразного типа на основе спектрального метода // Системи обробки інформації. - 2014. - Вып. 7 (123). - С. 143-147.; Рыбаков К.А. О решении уравнения Дункана - Мортенсена - Закаи для нестационарных систем диффузионно-скачкообразного типа спектральным методом // Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики - 2015. Международная конференция, Новосибирск, 19-23 октября 2015 г.: Тр. конф. - Новосибирск: Абвей, 2015. - С. 643-649.; Пантелеев А.В., Рыбаков К.А., Сотскова И.Л. Спектральный метод анализа нелинейных стохастических систем управления. - М.: Вузовская книга, 2015.; Солодовников В.В., Семенов В.В. Спектральная теория нестационарных систем управления. - М.: Наука, 1974.; Пугачев В.С., Синицын И.Н. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация. - М.: Наука, 1990.; Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева. - М.: Логос, 2007.; Lototsky S., Mikulevicius R., Rozovskii B.L. Nonlinear filtering revisited: A spectral approach // SIAM Journal on Control and Optimization. - 1997. Vol. 35, № 2. - Pp. 435 - 461.; Luo X., Yau S.S.-T. Hermite spectral method to 1-D forward Kolmogorov equation and its application to nonlinear filtering problems // IEEE Transactions on Automatic Control. - 2013. Vol. 58, № 10. - Pp. 2495-2507.; Рыбаков К.А. Вероятностный анализ стохастических систем с пуассоновской составляющей // Научный вестник МГТУ ГА. - 2013. - № 194. - С. 55-62.; Рыбаков К.А. Фильтрация сигналов в стохастических системах диффузионно-скачкообразного типа на основе метода статистических испытаний // Научный вестник МГТУ ГА. - 2015. - № 220. - С. 73-81.; Рыбаков К.А. Приближенный метод фильтрации сигналов в стохастических системах диффузионно-скачкообразного типа // Научный вестник МГТУ ГА. - 2014. - № 207. - С. 54-60.; Параев Ю.И. Введение в статистическую динамику процессов управления и фильтрации. - М.: Советское радио, 1976.; Hazewinkel M. Lectures on linear and nonlinear filtering // Analysis and Estimation of Stochastic Mechanical Systems (ed. by W.O. Schiehlen, W. Wedig). - Springer-Verlag, 1988. - Pp. 103-136.; Luo X., Yau S.S.-T. Complete real time solution of the general nonlinear filtering problem without memory // IEEE Transactions on Automatic Control. - 2013. Vol. 58, № 10. - Pp. 2563-2578.; Аверина Т.А., Рыбаков К.А. Новые методы анализа воздействия пуассоновских дельта-импульсов в задачах радиотехники // Журнал радиоэлектроники. - 2013. - № 1. [Электронный ресурс]. URL: http://jre.cplire.ru/jre/contents.html; Рыбаков К.А. Многопараметрические базисные системы для представления функций в неограниченных областях // Научный вестник МГТУ ГА. - 2013. - № 195 (9). - С. 45-50.; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/849; undefined

Availability: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/849

APPLICATION OF THE ENTROPY-PROBABILISTIC MODEL OF THE X-RAY TELEVISION INTROSCOPE OPERATOR IN THE ALGORITHM OF THE COMPUTER SIMULATOR DURING TRAINING OF SECURITY SCREENING POINT EMPLOYEES ; ПРИМЕНЕНИЕ ЭНТРОПИЙНО-ВЕРОЯТНОСТНОЙ МОДЕЛИ ОПЕРАТОРА РЕНТГЕНОТЕЛЕВИЗИОННОГО ИНТРОСКОПА В АЛГОРИТМЕ РАБОТЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ТРЕНАЖЕРА В ПРОЦЕССЕ ПОДГОТОВКИ СОТРУДНИКОВ ПУНКТА ДОСМОТРА

Authors: A. K. Volkov, V. V. Iudaev, A. V. Dormidontov, А. К. Волков, В. В. Юдаев, Л. В. Кузоваткина

Source: Civil Aviation High Technologies; № 226 (2016); 113-117 ; Научный вестник МГТУ ГА; № 226 (2016); 113-117 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; undefined

Subject Terms: алгоритм, simulator, stochastic system, entropy-probabilistic model, algorithm, тренажер, стохастическая система, энтропийно-вероятностная модель

File Description: application/pdf

Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/832/711; Руководство по авиационной безопасности / Утв. Ген. секретарем и опубл. с его санкции. 8-е изд. Канада, Монреаль: ИКАО, 2011. 748 с; Об утверждении Порядка подготовки сил обеспечения транспортной безопасности / Приказ Министерства транспорта Российской Федерации от 31 июля 2014 г. № 212 г. Москва. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_168566/ (дата обращения 15.01.2015); Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Издательство иностранной литературы, 1963. 830 с; Тырсин А.Н., Варфоломеева О.В. Энтропийное моделирование работы автотранспортного предприятия // Вестник ЮРГТУ (НПИ). 2011. № 3. С. 145-150; Теория систем и системный анализ в управлении организациями. Справочник. / Под ред. В.Н. Волковой, А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2006. 848 с; Тырсин А.Н., Варфоломеева О.В. Исследование динамики многомерных стохастических систем на основе энтропийного моделирования // Информатика и ее применение. 2013. Т. 7. Вып. 4. С. 3-10; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/832; undefined

Availability: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/832

Filtering for jump-diffusion models by statistical modeling method ; Фильтрация сигналов в стохастических системах диффузионно-скачкообразного типа на основе метода статистических испытаний

Authors: K. A. Rybakov, К. А. Рыбаков

Source: Civil Aviation High Technologies; № 220 (2015); 73-81 ; Научный вестник МГТУ ГА; № 220 (2015); 73-81 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; undefined

Subject Terms: уравнение Дункана-Мортенсена-Закаи, conditional density, Duncan–Mortensen–Zakai equation, jump-diffusion, Monte Carlo method, optimal filtering problem, statistical modeling, stochastic system, ветвящиеся процессы, метод Монте-Карло, метод статистических испытаний, оптимальная фильтрация, скачкообразный процесс, стохастическая система

File Description: application/pdf

Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/307/233; Казаков И.Е., Артемьев В.М., Бухалев В.А. Анализ систем случайной структуры. - М.: Физматлит, 1993.; Михайлов Г.А., Аверина Т.А. Алгоритм «максимального сечения» в методе Монте-Карло // Доклады АН. 2009. Т. 428. № 2. С. 163-165.; Пантелеев А.В., Руденко Е.А., Бортаковский А.С. Нелинейные системы управления: описание, анализ и синтез. - М.: Вузовская книга, 2008.; Параев Ю.И. Введение в статистическую динамику процессов управления и фильтрации. - М.: Советское радио, 1976.; Рыбаков К.А. Сведение задачи нелинейной фильтрации к задаче анализа стохастических систем с обрывами и ветвлениями траекторий // Дифференциальные уравнения и процессы управления. 2012. № 3. С. 91-110. [Электронный ресурс]. URL: http://www.math.spbu.ru/diffjournal.; Рыбаков К.А. Приближенное решение задачи оптимальной нелинейной фильтрации для стохастических дифференциальных систем методом статистических испытаний // Сибирский журнал вычислительной математики. 2013. Т. 16. № 4. С. 377-391.; Рыбаков К.А. О решении робастного уравнения Дункана-Мортенсена-Закаи для нестационарных систем // Информационные и телекоммуникационные технологии. 2014. № 22. С. 9-15.; Рыбаков К.А. Приближенный метод фильтрации сигналов в стохастических системах диффузионно-скачкообразного типа // Научный вестник МГТУ ГА. 2014. № 207. С. 54-60.; Рыбаков К.А. Решение робастного уравнения Дункана-Мортенсена-Закаи для систем диффузионно-скачкообразного типа на основе спектрального метода // Системи обробки інформації. 2014. Вып. 7 (123). С. 143-147.; Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева. - М.: Логос, 2007.; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/307; undefined

Availability: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/307

ОБ ОПТИМАЛЬНОСТИ КВАЗИОСОБЫХ УПРАВЛЕНИЙ В ОДНОЙ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ

Authors: МАНСИМОВ КАМИЛЬ БАЙРАМАЛИ ОГЛЫ, МАСТАЛИЕВ РАШАД ОГТАЙ ОГЛЫ

Subject Terms: СТОХАСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА,ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ,КВАЗИОСОБЫЕ УПРАВЛЕНИЯ,ЛИНЕАРИЗОВАННОЕ УСЛОВИЕ ОПТИМАЛЬНОСТИ,STOCHASTIC SYSTEM,OPTIMAL CONTROL,QUASI-SINGULAR CONTROL,LINEARIZED OPTIMALITY CONDITIONS

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/ob-optimalnosti-kvaziosobyh-upravleniy-v-odnoy-stohasticheskoy-zadache-upravleniya
http://cyberleninka.ru/article_covers/16938306.png

DEVELOPMENT OF METHODOLOGICAL AND SOFTWARE SUPPORT FOR ANALYTICAL MODELING OF STOCHASTIC SYSTEMS WITH ELLIPTIC NONLINEARITIES

Authors: Sinitsyn, I.N.

Source: Международный научный журнал "Современные информационные технологии и ИТ-образование". 13

Subject Terms: method of statistical linearization (MSL), метод нормальной аппроксимации (МНА), Elliptic Jacobi nonlinearity (EJN), эллиптическая нелинейность Вейерштрасса (ЭНВ), эллиптическая нелинейность Якоби (ЭНЯ), method of normal approximation (MNA), стохастическая система (СтС), stochastic systems (StS), elliptic Weierestrass nonlinearity (EWN), Метод аналитического моделирования (МАМ, method of analytical modeling (MAM), метод статистической линеаризации (МСЛ)

ФИЛЬТРАЦИЯ СИГНАЛОВ В СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ДИФФУЗИОННО-СКАЧКООБРАЗНОГО ТИПА НА ОСНОВЕ МЕТОДА СТАТИСТИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ

Authors: РЫБАКОВ КОНСТАНТИН АЛЕКСАНДРОВИЧ

Subject Terms: АПОСТЕРИОРНАЯ ПЛОТНОСТЬ ВЕРОЯТНОСТИ,ВЕТВЯЩИЕСЯ ПРОЦЕССЫ,МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО,МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ,ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ,СКАЧКООБРАЗНЫЙ ПРОЦЕСС,СТОХАСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА,УРАВНЕНИЕ ДУНКАНА-МОРТЕНСЕНА-ЗАКАИ

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/filtratsiya-signalov-v-stohasticheskih-sistemah-diffuzionno-skachkoobraznogo-tipa-na-osnove-metoda-statisticheskih-ispytaniy
http://cyberleninka.ru/article_covers/16403543.png

МОДИФИЦИРОВАННЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ФИЛЬТРАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В НЕПРЕРЫВНЫХ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Authors: РЫБАКОВ КОНСТАНТИН АЛЕКСАНДРОВИЧ

Subject Terms: ВЕТВЯЩИЙСЯ ПРОЦЕСС,BRANCHING PROCESS,ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ,OPTIMAL FILTERING,ПРОГНОЗИРОВАНИЕ,СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ,STATISTICAL MODELING,СТОХАСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА,STOCHASTIC SYSTEM,EXTRAPOLATION

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/modifitsirovannye-statisticheskie-algoritmy-filtratsii-i-prognozirovaniya-v-nepreryvnyh-stohasticheskih-sistemah
http://cyberleninka.ru/article_covers/16849167.png

Формирование логистических систем агропромышленного комплекса с использованием информационно-консультационных служб

Authors: ХМЕЛЬНИЦКАЯ ЗИНАИДА БОРИСОВНА, ЗОЛОТУХИН СЕРГЕЙ ЮРЬЕВИЧ

Subject Terms: ЛОГИСТИКА,ЛОГИСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА,СТОХАСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА,СБЫТОВАЯ ЛОГИСТИКА,ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ КООПЕРАТИВ,МАТЕРИАЛЬНЫЙ ПОТОК,ИНФОРМАЦИОННО-КОНСУЛЬТАЦИОННАЯ СЛУЖБА,СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО,АГРОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС,LOGISTICS,LOGISTIC SYSTEM,STOCHASTIC SYSTEM,SALES LOGISTICS,PRODUCTION COOPERATIVE,COMMODITY FLOW,INFORMATION AND CONSULTANCY SERVICE,AGRICULTURE,AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-logisticheskih-sistem-agropromyshlennogo-kompleksa-s-ispolzovaniem-informatsionno-konsultatsionnyh-sluzhb
http://cyberleninka.ru/article_covers/16375147.png