Байесовская рекуррентная модель роста надежности: априорные плотности полиномиального вида

Данная работа посвящена рассмотрению байесовской рекуррентной модели роста надежности сложных модифицируемых информационных систем. Предполагается, что основные параметры системы не являются заданными, а известны только их априорные распределения. Приводятся формулы для вычисления плотности и математического ожидания предельной надежности системы для случая, когда априорные плотности показателей «дефективности» и «эффективности» средства, исправляющего ошибки в системе, имеют вид полинома. В частности, рассматриваются равномерное и параболическое априорные распределения. Также приводятся соотношения для случая, когда один из параметров является вырожденным. Аналитические формулы иллюстрируются численными результатами для модельных примеров и графиками.