RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика и её применения // Архив

Информ. и её примен., 2015, том 9, выпуск 1, страницы 2–8 (Mi ia352)

Эта публикация цитируется в 9 статьях

Моделирование нормальных процессов в стохастических системах со сложными иррациональными нелинейностями

И. Н. Синицын, В. И. Синицын, Э. Р. Корепанов

Институт проблем информатики Российской академии наук, ФИЦ «Информатика и управление» РАН

Аннотация: Рассматриваются дифференциальные стохастические системы (СтС), в том числе и на многообразиях, с винеровскими и пуассоновскими шумами и со сложными иррациональными нелинейностями (СИРН). Такие модели описывают поведение многих современных нано- и квантовооптических технических средств информатики. Приводятся уравнения методов нормальной аппроксимации (МНА) и статистической линеаризации (МСЛ) для аналитического моделирования нестационарных и стационарных нормальных процессов. Рассматриваются методы вычисления типовых интегралов для детерминированных и стохастических одно- и многомерных СИРН скалярного и векторного аргумента. Отмечается возможность использования цилиндрических функций для аналитического расчета интегралов. Обсуждается алгоритмическое обеспечение аналитического и статистического моделирования. Приводится 7 тестовых примеров для типовых СИРН. Рассматривается возможность использования МСЛ для нормализации гиббсовских распределений и распределений с инвариантной мерой для СтС с СИРН.

Ключевые слова: аналитическое и статистическое моделирование; гиббсовское распределение; метод нормальной аппроксимации (МНА); метод статистической линеаризации (МСЛ); распределение с инвариантной мерой; сложные иррациональные нелинейности (СИРН); сложные конечные, дифференциальные и интегральные нелинейности; стохастические системы (СтС); цилиндрические функции.

Поступила в редакцию: 15.01.2015

DOI: 10.14357/19922264150101



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024