И. Н. Синицын, “Аналитическое моделирование нормальных процессов в стохастических системах с интегральными нелинейностями (III)”, Системы и средства информ., 2017, том 27, выпуск 4,страницы 16

Эта публикация цитируется в 1 статье

Аналитическое моделирование нормальных процессов в стохастических системах с интегральными нелинейностями (III)

И. Н. Синицын

Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук

Аннотация: Разработано методическое и алгоритмическое обеспечение аналитического моделирования нормальных (гауссовских) процессов в дифференциальных стохастических системах (СтС) с вероятностными интегральными нелинейностями (ВИН) на основе распределений Пирсона (РП) и устойчивых вероятностных распределений (УВР) на базе методов нормальной аппроксимации (МНА) и статистической линеаризации (МСЛ). Получены аналитические выражения для коэффициентов МНА (МСЛ) при степенной аппроксимации типовых РП и УВР — ВИН. Алгоритмы положены в основу модуля разрабатываемого инструментального программного обеспечения StS-Analysis.2017. Тестовые примеры подтверждают достаточную точность разработанных алгоритмов.

Ключевые слова: вероятностная интегральная нелинейность (ВИН); гамма-распределение; интегральная нелинейность (ИН); метод аналитического моделирования (МАМ); метод нормальной аппроксимации (МНА); метод статистической линеаризации (МСЛ); распределение Пирсона (РП); степенное разложение; стохастическая система (СтС).

Поступила в редакцию: 07.04.2017

DOI: 10.14357/08696527170402