Институт проблем информатики Российской Академии наук
 Институт проблем информатики Российской Академии наук
 Российская Академия наук

Институт проблем информатики Российской Академии наук

Русский | English     Контакты

Об институтеНаправления деятельностиНаучно-исследовательские работы и проектыОбъекты интеллектуальной собственностиНаучные журналы ИПИ РАНДругие публикацииСеминары и конференции


Поиск:

«Информатика и ее применения» (Том 9, Выпуск 4, 2015)

Оглавление | Аннотации | Об авторах

Библиография

СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТУРБУЛЕНТНЫХ ПОТОКОВ ТЕПЛА МЕЖДУ ОКЕАНОМ И АТМОСФЕРОЙ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА СКОЛЬЗЯЩЕГО РАЗДЕЛЕНИЯ КОНЕЧНЫХ НОРМАЛЬНЫХ СМЕСЕЙ.

  • В. Ю. Королев  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, vkorolev@cs.msu.su
  • А. К. Горшенин  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники, a.k.gorshenin@gmail.com
  • С. К. Гулев   Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; географический факультет Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова; Кильский университет, Германия, gul@sail.msk.ru
  • К. П. Беляев  Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; Федеральный университет штата Баиа, Сальвадор, Бразилия, kosbel55@gmail.com

Литература

  1. Berry D. I., Kent E. C. A new air-sea interaction gridded dataset from ICOADS with uncertainty estimates // Bull. Am. Meteorol. Soc., 2009. Vol. 90. No. 5. P. 645-656.
  2. Yu L. Global variations in oceanic evaporation (1958- 2005): The role of the changing wind speed // J. Climate, 2007. Vol. 20. P. 5376-5390.
  3. Yu L., Weller R. A. Objectively analyzed air-sea heat fluxes for the global ice-free oceans (1981-2005) // Bull. Am. Meteorol. Soc., 2007. Vol. 88. P. 527-539.
  4. Josey S. A. A comparison of ECMWF, NCEP-NCAR and SOC surface heat fluxes with moored buoy measurements in the subduction region of the Northeast Atlantic // J. Climate, 2001. Vol. 14. P. 1780-1789.
  5. Bouras D. Comparison of five satellite-derived latent heat flux products to moored buoy data // J. Climate, 2006. Vol. 19. P 6291-6313.
  6. Gulev S. K., Jung T, Ruprecht E. Estimation of the impact of sampling errors in the VO S observations on air-sea fluxes. Part I. Uncertainties in climate means // J. Climate, 2007. Vol. 20. P. 279-301.
  7. Gulev S. K., Jung T, Ruprecht E. Estimation of the impact of sampling errors in the VO S observations on air-sea fluxes. Part II. Impact on trends and interannual variability // J. Climate, 2007. Vol. 20. P. 302-315.
  8. Gulev S. K., Belyaev K. P. Probability distribution charac-teristics for surface air-sea turbulent heat fluxes over the global ocean // J. Climate, 2012. Vol. 25. No. 1. P 184- 206.
  9. Gulev S. K., Latif M, Keenlyside N, Park W, Kolter- mann K. P. North Atlantic Ocean control on surface heat flux onmultidecadal timescales // Nature, 2013. Vol. 499. P. 464-467.
  10. Королев В. Ю. Вероятностно-статистические методы декомпозиции волатильности хаотических процессов. - М.: Изд-во Моск. ун-та, 2011. 512 с.
  11. Горшенин А. К., Королев В. Ю., Турсунбаев А. М. Медианные модификации EM- и SEM-алгоритмов для разделения смесей вероятностных распределений и их применение к декомпозиции волатильности финансовых временных рядов // Информатика и её применения, 2008. Т 2. Вып. 4. C. 12-47.
  12. Gorshenin A., Korolev V. Modeling of statistical fluctuations of information flows by mixtures of gamma distributions // 27th European Conference on Modelling and Simulation Proceedings. - Dudweiler, Germany: Digi- taldruck Pirrot GmbHP, 2013. P. 569-572.
  13. Горшенин А. К. Информационная технология иссле-дования тонкой структуры хаотических процессов в плазме с помощью анализа спектров // Системы и средства информатики, 2014. Т. 24. Вып. 1. С. 116- 127.
  14. Королев В. Ю. Обобщенные гиперболические распре-деления как предельные для случайных сумм // Теория вероятностей и ее применения, 2013. T 58. Вып. 1. С. 117-132.
  15. Королев В. Ю., Закс Л. М. Обобщенные дисперсионные гамма-распределения как предельные для случайных сумм // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 1. С. 105-115.
  16. Dempster A., Laird N, Rubin D. Maximum likelihood es-timation from incompleted data // J. Roy. Stat. Soc. B, 1977. Vol. 39. No. 1. P. 1-38.

ОБОБЩЕННЫЕ ДИСПЕРСИОННЫЕ ГАММА-РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КАК МОДЕЛИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ .

  • В. Ю. Королев  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, vkorolev@cs.msu.su
  • А. Ю. Корчагин   Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова, sasha.korchagin@gmail.com
  • И. А. Соколов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, ISokolov@ipran.ru

Литература

  1. Barndorff-Nielsen O.E. Exponentially decreasing distri-butions for the logarithm of particle size // Proc. Roy. Soc. Lond. A, 1977. Vol. 353. P. 401-419.
  2. Barndorff-Nielsen O. E, Kent J., S0rensen M. Normal variance-mean mixtures and z-distributions // Int. Statist. Rev., 1982. Vol. 50. No. 2. P. 145-159.
  3. Barndorff-Nielsen O. E. Hyperbolic distributions and dis-tributions of hyperbolae // Scand. J. Statist., 1978. Vol. 5. P. 151-157.
  4. Королев В. Ю., Соколов И. А. Скошенные распределения Стьюдента, дисперсионные гамма-распределения и их обобщения как асимптотические аппроксимации // Информатика и её применения, 2012. Т. 6. Вып. 1. С. 2-10.
  5. Stacy E.W. A generalization of the gamma distribution // Ann. Math. Stat., 1962. Vol. 33. P. 1187-1192.
  6. Laherrere J., Sornette D. Stretched exponential distributions in nature and economy: "Fat tails" with characteristic scales// Eur. Phys. J. B, 1998. Vol. 2. P. 525-539.
  7. Malevergne Y, Pisarenko V., Sornette D. Empirical distri-butions of stock returns: Between the stretched exponential and the power law? // Quantitative Finance, 2005. Vol. 5. P. 379-401.
  8. Malevergne Y, Pisarenko V., Sornette D. On the power of generalized extreme value (GEV) and generalized Pareto distribution (GDP) estimators for empirical distributions of stock returns // Appl. Financial Economics, 2006. Vol. 16. P. 271-289.
  9. Антонов С. Н., Кокшаров С. Н. Об асимптотическом поведении хвостов масштабных смесей нормальных распределений // Статистические методы оценивания и проверки гипотез. - Пермь: Изд-во Пермского ун-та, 2006. С. 90-105.
  10. Королев В. Ю. Обобщенные гиперболические законы как предельные для распределений случайных сумм // Теория вероятностей и ее применения, 2013. Т. 58. Вып. 1. С. 117-132.
  11. Гнеденко Б. В., Колмогоров А. Н. Предельные распре-деления для сумм независимых случайных величин. - М.-Л.: ГИТТЛ, 1949. 264 с.
  12. Закс Л. М., Королев В. Ю. Обобщенные дисперсионные гамма-распределения как предельные для случайных сумм // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 1. С. 105-115.
  13. Королев В. Ю. Сходимость случайных последователь-ностей с независимыми случайными индексами. I // Теория вероятностей и ее применения, 1994. Т. 39. Вып. 2. С. 313-333.
  14. Королев В. Ю. Сходимость случайных последовательностей с независимыми случайными индексами. II // Теория вероятностей и ее применения, 1995. Т. 40. Вып. 4. С. 907-910.
  15. Bening V.E., Korolev V.Yu. Generalized Poisson models and their applications in insurance and finance. - Utrecht: VSP, 2002. 456 p.
  16. Kalashnikov V. V. Geometric sums: Bounds for rare events with applications. - Dordrecht: Kluwer Academic Publs., 1997. 270 p.
  17. Королев В. Ю. Вероятностно-статистические методы декомпозиции волатильности хаотических процессов. - М.: Изд-во Московского ун-та, 2011. 510 с.
  18. Barndorff-Nielsen O. E. Models for non-Gaussian variation, with applications to turbulence // Proc. Roy. Soc. Lond. A, 1979. Vol. 368. P. 501-520.
  19. Madan D. B., Seneta E. The variance gamma (V.G.) model for share market return // J. Business, 1990. Vol. 63. P 511-524.
  20. Eberlein E., Keller U. Hyperbolic distributions in finance// Bernoulli, 1995. Vol. 1. No. 3. P 281-299.
  21. Prause K. Modeling financial data using generalized hy-perbolic distributions. - Freiburg: Universitat Freiburg, Institut fiiir Mathematische Stochastic, 1997. Preprint No. 48. 14 p.
  22. Carr P. P., Madan D. B., Chang E. C. The Variance Gamma process and option pricing // Eur. Finance Rev., 1998. Vol. 2. P. 79-105.
  23. Eberlein E, Keller U., Prause K. New insights into smile, mispricing and value at risk: The hyperbolic model // J. Business, 1998. Vol. 71. P. 371-405.
  24. Barndorff-Nielsen O. E. Processes of normal inverse Gaus-sian type // Finance Stochastics, 1998. Vol. 2. P. 41-68.
  25. Eberlein E, Prause K. The generalized hyperbolic model: Financial derivatives and risk measures. - Freiburg: Universitat Freiburg, Institut fur Mathematische Stochastic, 1998. Preprint No. 56. 168 p.
  26. Ширяев А. Н. Основы стохастической финансовой математики. Т. 1. Факты. Модели. - М.: Фазис, 1998. 512 с.
  27. Eberlein E. Application of generalized hyperbolic Levy motions to finance. - Freiburg: Universitat Freiburg, Institut fir Mathematische Stochastic, 1999. Preprint No. 64. P. 319-336.
  28. Barndorff-Nielsen O. E, Blxsild P., Schmiegel J. A par-simonious and universal description ofturbulent velocity increments // Eur. Phys. J., 2004. Vol. B41. P. 345-363.
  29. Корчагин А. Ю., Королев В. Ю. Прогнозирование финансовых рисков с помощью модифицированного сеточного метода скользящего разделения дисперсионно-сдвиговых смесей нормальных законов // Вестник Карагандинского ун-та, 2015. Т. 78. Вып. 2. С. 65-74.
  30. Королев В. Ю., Корчагин А. Ю. Модифицированный сеточный метод разделения дисперсионно-сдвиговых смесей нормальных законов // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 4. С. 11-19.
  31. Королев В. Ю., Назаров А. Л. Разделение смесей вероятностных распределений при помощи сеточных методов моментов и максимального правдоподобия // Автоматика и телемеханика, 2010. Вып. 3. С. 98-116.
  32. Корчагин А. Ю., Ярошенко И. И. О практическом ис-пользовании модифицированного сеточного метода разделения дисперсионно-сдвиговых смесей нормальных законов // Информатика и её применения, 2015. Т. 9. Вып. 1. С. 2-10.

ПОТОКОВАЯ МОДЕЛЬ ВЫЧИСЛЕНИИ КАК ПАРАДИГМА ПРОГРАММИРОВАНИЯ БУДУЩЕГО.

  • Д. Н. Змеев   Институт проблем проектирования в микроэлектронике Российской академии наук, zmejevdn@ippm.ru
  • А. В. Климов  Институт проблем проектирования в микроэлектронике Российской академии наук, klimov@ippm.ru
  • Н. Н. Левченко  Институт проблем проектирования в микроэлектронике Российской академии наук, nick@ippm.ru
  • А. С. Окунев  Институт проблем проектирования в микроэлектронике Российской академии наук, oku@ippm.ru
  • А. Л. Стемпковский  Институт проблем проектирования в микроэлектронике Российской академии наук, ippm@ippm.ru

Литература

  1. Климов А. В., Левченко Н. Н., Окунев А. С. Преимущества потоковой модели вычислений в условиях неоднородных сетей // Информационные технологии и вычислительные системы, 2012. № 2. С. 36-45.
  2. Левченко Н. Н., Окунев А. С., Стемпковский А. Л. Ис-пользование модели вычислений с управлением потоком данных и реализующей ее архитектуры для систем эксафлопсного уровня производительности// Проблемы разработки перспективных микро- и на- ноэлектронных систем (МЭС-2012): Сб. тр. V Все- росс. научн.-технич. конф. - М.: ИППМ РАН, 2012. С. 459-462.
  3. Климов А. В., Левченко Н.Н., Окунев А. С., Стемп- ковский А. Л. Суперкомпьютеры, иерархия памяти и потоковая модель вычислений // Программные системы: теория и приложения. Электронный научный журнал, 2014. T. 5. № 1(19). С. 15-36. http://psta.psiras.ru/read/psta2014_l_15-36.pdf.
  4. Стемпковский А. Л., Левченко Н.Н., Окунев А. С., Цветков В. В. Параллельная потоковая вычислительная система - дальнейшее развитие архитектуры и структурной организации вычислительной системы с автоматическим распределением ресурсов // Информационные технологии, 2008. № 10. С. 2-7.
  5. Silc J., Robic B., Ungerer T. Asynchrony in parallel com-puting: From dataflow to multithreading // Parallel Dis-tributed Computing Practices, 1998. Vol. 1. No. 1. P. 3-30.
  6. Стемпковский А. Л., Климов А. В., Левченко Н. Н., Окунев А. С. Методы адаптации параллельной потоковой вычислительной системы под задачи отдельных классов // Информационные технологии и вычисли-тельные системы, 2009. № 3. С. 12-21.
  7. СтемпковскийА. Л., ЛевченкоН. Н., ОкуневА. С. Архитектура сверхпетафлопной вычислительной системы с высокой реальной производительностью, базирующейся на нетрадиционной модели вычислений // Результаты целевых ориентированных фундаментальных исследований и их использование в российской промышленности: Мат-лы научн. конф. - Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2010. С. 68-72.
  8. Климов А. В., Левченко Н.Н., Окунев А. С., Стемп- ковский А. Л. Автоматическое распараллеливание для гибридной системы с потоковым ускорителем // Информационные технологии и вычислительные системы, 2011. №2. С. 3-11.
  9. Змеев Д. Н., Левченко Н. Н., Окунев А. С., Климов А. В. Способы регулирования вычислений в параллельной потоковой вычислительной системе // Проблемы разработки перспективных микро- и нано- электронных систем-2014: Сб. тр. / Под общ. ред. академика РАН А. Л. Стемпковского. - М.: ИППМ РАН, 2014. Ч. IV. С. 79-82.
  10. Змеев Д. Н., Левченко Н. Н., Окунев А. С., Климов А. В. Архитектура планировщика процессора сопоставления ППВС "Буран" // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем-2014: Сб. тр. / Под общ. ред. академика РАН А. Л. Стемпковского. - М.: ИППМ РАН, 2014. Ч. IV. С. 75-78.
  11. Левченко Н. Н., Окунев А. С., Климов А. В. Реализация задачи "Повышение контрастности изображения" на параллельной потоковой вычислительной системе // Многопроцессорные вычислительные и управляющие системы (МВУС-2009): Мат-лы Междунар. научн.-технич. конф. - Дивноморское: ТТИ ЮФУ, 2009. Т. 1. С. 197-200.
  12. Левченко Н. Н., Окунев А. С. Анализ прохождения задачи "обнаружение дефектов" на параллельной потоковой вычислительной системе // Методы и средства обработки информации: Тр. III Всеросс. научн. конф. - М: МАКС Пресс, 2009. С. 346-350.
  13. Левченко Н.Н., Окунев А. С. Специализация архитектуры многоядерной параллельной потоковой вычислительной системы для решения задачи быстрого преобразования Фурье // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС-2010): Сб. научн. тр. ^Всеросс. научн.- технич. конф. - М.: ИППМ РАН, 2010. С. 458-461.
  14. Климов А. В., Левченко Н. Н., Окунев А. С., Змеев Д. Н, Стемпковский А. Л. Исследование возможности асинхронной реализации задачи молекулярной динамики на ППВС "Буран" // Качество. Инновации. Образование, 2014. № 10. С. 46-51.
  15. Змеев Д.Н., Климов А. В., Левченко Н.Н., Окунев А. С. Применение параллельной потоковой вычислительной системы "Буран" для задач молекулярной динамики // Суперкомпьютерные технологии (СКТ-2014): Мат-лы III Всеросс. научн.-технич. конф. - Ростов-на-Дону: ЮФУ, 2014. Т. 2. С. 222224.
  16. Левченко Н.Н., Окунев А. С., Змеев Д. Н. Расширение возможностей поведенческой блочно-регистровой модели параллельной потоковой вычислительной системы // Высокопроизводительные вычислительные системы (ВПВС-2008): Мат-лы V Междунар. молодежной научн.-технич. конф. - Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2008. С. 371-374.
  17. Змеев Д. Н., Окунев А. С., Левченко Н. Н., Климов А. В. Реализация параллельной модели вычислений с управлением потоком данных на кластерных суперкомпьютерах // Научный сервис в сети Интернет: все грани параллелизма: Тр. Междунар. супер- компьютерной конф. - М.: МГУ, 2013. С. 375-377.
  18. Змеев Д. Н., Левченко Н. Н., ОкуневА. С. Исследование принципов работы параллельной потоковой вычис-лительной системы на кластерных вычислительных системах // Суперкомпьютерные технологии (СКТ- 2014): Мат-лы III Всеросс. научн.-технич. конф. - Ростов-на-Дону: ЮФУ, 2014. Т. 1. С. 45-48.

АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ С ЦИЛИНДРИЧЕСКИМИ БЕССЕЛЕВЫМИ НЕЛИНЕЙНОСТЯМИ.

  • И. Н. Синицын   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sinitsin@dol.ru

Литература

  1. Синицын И. Н. Параметрическое статистическое и аналитическое моделирование распределений в не-линейных стохастических системах на многообрази- ях//Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 2. С. 4-16.
  2. Синицын И. Н, Синицын В. И. Аналитическое моделирование нормальных процессов в стохастических системах со сложными нелинейностями // Информатика и её применения, 2014. Т 8. Вып. 3. С. 12-18.
  3. Синицын И.Н., Синицын В. И., Сергеев И. В., Белоусов В. В., Шоргин В. С. Математическое обеспечение аналитического моделирования стохастических систем со сложными нелинейностями // Системы и средства информатики, 2014. Т. 24. № 3. С. 4-17.
  4. Синицын И. Н., Синицын В. И., Корепанов Э. Р. Моделирование процессов в стохастических системах со сложными трансцендентными нелинейностями // Информатика и ее применения, 2015. Т. 9. Вып. 2. С. 23-29.
  5. Грей Э., Мэтьюз Г. Функции Бесселя и их приложения к физике и механике. - М.: ИЛ, 1953. 371 с.
  6. Градштейн И. С., Рыжик И. М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. - М.: ГИФМЛ, 1963. 1100 с.
  7. Справочник по специальным функциям / Под ред. М. Абрамовича, И. Стигана. - М.: Наука, 1979. 832 с.
  8. Синицын И. Н., Синицын В. И. Лекции по нормальной и эллипсоидальной аппроксимации распределений в стохастических системах. - М.: ТОРУС ПРЕСС, 2013.488 с.
  9. Пугачёв В. С., Синицын И. Н. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация. - М.: Наука, 1990.632 с. (Pugachev V. S., Sinitsyn I. N. Stochas-tic differential systems. Analysis and filtering. - Chich-ester - New York, NY, USA: Jonh Wiley, 1987. 549 p.)
  10. Пугачёв В. С., Синицын И.Н. Теория стохастических систем. - М.: Логос, 2000; 2004.1000с. (Pugachev V. S., Sinitsyn I.N. Stochastic systems. Theory and applications. - Singapore: World Scientific, 2001. 908 p.)
  11. Попов Б.А., Теслер Г. С. Вычисление функций на ЭВМ: Справочник. - Киев: Наукова Думка, 1984. 599 с.
  12. Свешников А. А. Прикладные методы теории случайных функций. - М.: Наука, 1968. 462 с.
  13. Синицын И. Н. Методы моментов в задачах аналитического моделирования распределений в нелинейных стохастических системах на многообразиях // Системы и средства информатики, 2015. Т 25. №3. С. 24-43.
  14. Синицын И. Н. Аналитическое моделирование рас-пределений методом ортогональных разложений в нелинейных стохастических системах на многообразиях // Информатика и её применения, 2015. Т. 9. Вып. 3. С. 17-24.
  15. Синицын И. Н. Применение ортогональных разложений для аналитического моделирования многомерных распределений в нелинейных стохастических системах на многообразиях // Системы и средства информатики, 2015. Т. 25. № 3. С. 4-23.

К АНАЛИЗУ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ В СОВРЕМЕННЫХ БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЯХ.

  • О. Г. Вихрова   Российский университет дружбы народов, o.vikhrova@gmaiJLcom
  • К. Е. Самуйлов  Российский университет дружбы народов, ksam@sci.pfu.edu.ru
  • Э. С. Сопин  Российский университет дружбы народов, esopin@sci.pfu.edu.ru
  • С. Я. Шоргин  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, sshorgin@ipiran.ru

Литература

  1. Pyattaev A., Johnsson K, Surak A., Florea R., Andreev S., Koucheryavy Y. Network-assisted D2D communications: Implementing a technology prototype for cellular traf- fic offloading // 2014 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). - Istambul: IEEE, 2014. P. 3266-3271.
  2. Наумов В. А., Самуйлов К. Е. О моделировании систем массового обслуживания с множественными ресурсами // Вестник РУДН. Сер. Математика. Информатика. Физика, 2014. № 3. С. 58-62.
  3. Naumov V., Samouylov K., Sopin E, Andreev S. Two approaches to analysis of queuing systems with limited resources // 6th Congress (International) on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems (ICUMT-2014) Proceedings. - СПб: IEEE, 2014. P. 485-488.
  4. Наумов В. А., Самуйлов К. Е, Самуйлов А. К. О суммарном объеме ресурсов, занимаемых заявками // Автоматика и телемеханика, 2015 (в печати).
  5. Наумов В. А. Численные методы анализа марковских систем. - М.: РУДН, 1985. 36 с.

ОБЗОР МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ РАЗМЕЩЕНИЯ ЗАДАНИЙ В СИСТЕМАХ С ПАРАЛЛЕЛЬНЫМ ОБСЛУЖИВАНИЕМ.

  • М. Г. Коновалов   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, mkonovalov@ipiran.ru
  • Р. В. Разумчик  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; Российский университет дружбы народов, rrazumchik@ipiran.ru

Литература

  1. Mukhopadhyay A., Mazumdar R. R. Analysis of load balancing in large heterogeneous processor sharing systems. http://arxiv.org/abs/1311.5806.
  2. Hyytia E. Optimal routing of fixed size jobs to two parallel servers // INFOR: Inform. Syst. Oper. Res., 2013. Vol. 51. No. 4. P. 215-224.
  3. Mitzenmacher M. The power oftwo choices in randomized load balancing. - Berkeley, 1996. Ph.D. Thesis.
  4. Vvedenskaya N. D., Dobrushin R. L., Karpelevich F. I. Queueing system with selection of the shortest of two queues: An asymptotic approach // Probl. Inf. Transm., 1996. Vol. 32. No. 1. P. 20-34.
  5. Martin J. B., Suhov Y. M. Fast jackson networks // Ann. Appl. Probab., 1999. Vol. 9. No. 4. P. 840-854.
  6. Graham C. Chaoticity on path space for a queueing network with selection of the shortest queue among several // J. Appl. Probab., 2000. Vol. 37. P. 198-211.
  7. Mitzenmacher M, Richa A., Sitaraman R. K. The power of two random choices: A survey of techniques and results // Handbook of randomized computing / Eds. S. Rajasekaran, P. M. Pardalos, J. H. Reif, J. Rolim. - Norwell, MA, USA: Kluwer Academic Publs., 2001. Vol. 1. P. 255-312.
  8. Luczak M., McDiarmid C. On the power of two choices: Balls and bins in continuous time // Ann. Appl. Probab., 2005. Vol. 15. No. 3. P. 1733-1764.
  9. Luczak M., McDiarmid C. On the maximum queue length in the supermarket model//Ann. Probab., 2006. Vol. 34. No. 2. P. 493-527.
  10. Bramson M., Lu Y., Prabhakar B. Randomized load balancing with general service time distributions // ACM Special Interest Group on Computer Systems Performance, SIGMETRICS Proceedings, 2010. Vol. 38. Iss. 1. P. 275-286.
  11. Winston W. Optimality of the shortest line discipline // J. Appl. Probab., 1977. Vol. 14. P. 181-189.
  12. Weber R. On the optimal assignment of customers to parallel servers //J. Appl. Probab., 1978. Vol. 15. P. 406-413.
  13. Haight A. Two queues in parallel // Biometrika, 1958. Vol. 45. P. 401-410.
  14. Kingman J. F. C. Two similar queues in parallel // Biometrika, 1961. Vol. 48. P. 1316-1323.
  15. Gupta V., Harchol-BalterM., Sigman K., Whitt W. Analysis ofjoin-the-shortest-queue routing for Web Server Farms// Perform. Evaluation, 2007. Vol. 64. P. 1062-1081.
  16. Akgun O., Righter R., Wolff R. Multiple server system with flexible arrivals // Adv. Appl. Probab., 2011. Vol. 43. P. 985-1004.
  17. Harchol-Balter M., Crovella M., Murta C. On choosing a task assignment policy for a distributed server system // J. Parallel Distr. Comp., 1999. Vol. 59. Iss. 2. P. 204-228.
  18. Paxson V., Floyd S. Wide area traffic: The failure of Pois- son modeling // IEEE/ACM Trans. Netw., 1995. Vol. 3. No. 3. P. 226-244.
  19. Peterson D., Adams D. Fractal patterns in DASD I/O traffic // 22nd Computer Measurement Group Conference (International) Proceedings. - San Diego, CA, USA, 1996. P. 560-571.
  20. Crovella M, Taqqu M, Bestavros A. Heavy-tailed probability distributions in the World Wide Web // A practical guide to heavy tails / Eds. R. J. Adler, R. E. Feldman, and M. S. Taqqu. - Cambridge, MA, USA: Birkhauser Boston Inc., 1998. P. 3-25.
  21. Feitelson D. Workload modeling for computer systems performance evaluation. - Cambridge, MA, USA: Cam-bridge University Press, 2015. 597 p.
  22. Whitt W. Deciding which queue to join: Some counterex-amples// Oper. Res., 1986. Vol. 34. No. 1. P. 55-62.
  23. Crovella M, Harchol-Balter M., Murta C. Task assignment in a distributed system: Improving performance by unbalancing load. - Boston: Boston University, 1997. Boston University Computer Science Department Technical Reports. BUCS-TR-1997-018.
  24. Crovella M, Harchol-Balter M, Murta C. Task assignment in a distributed system: Improving performance by unbalancing load // ACM Sigmetrics '98 Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems Poster Session Proceedings. - Madison, WI, USA, 1998. P. 268269.
  25. Harchol-Balter M., Crovella M., Murta C. On choosing a task assignment policy for a distributed server system // J. Parallel Distr. Comp., 1999. Vol. 59. P. 204-228.
  26. Harchol-Balter M. Task assignment with unknown dura-tion//J. ACM, 2002. Vol. 49. P. 260-288.
  27. Broberg J., Tari Z, Zeephongsekul P. Task assignment based on prioritising traffic flows // Principles of distributed systems / Ed. T. Higashino. - Lectire notes in computer science ser. - Grenoble, France: Springer, 2004. Vol. 3544. P. 415-430.
  28. Broberg J., Tari Z, Zeephongsekul P. Task assignment with work-conserving migration// J. Parallel Computing, 2006. Vol. 32. P. 808-830.
  29. Jayasinghe M., TariZ., Zeephongsekult P. A scalable multitier task assignment policy with minimum excess load // IEEE Symposium on Computers and Communications Proceedings. - Riccione, Italy: IEEE, 2010. P. 913-918.
  30. Doroudi S., Hyytia E., Harchol-Balter M. Value driven load balancing // Perform. Evaluation, 2014. Vol. 79. P. 306-327.
  31. Bodas T., Ganesh A., Manjunath D. Tolls and welfare optimization for multiclass traffic in multiqueue systems. http://arxiv.org/abs/1409.7195.
  32. Becker K., Gaver D., Glazebrook K., Jacobs P., Lawphong panich S. Allocation of tasks to specialized processors: A planning approach//Eur. J. Oper. Res., 2000. Vol. 126. P. 80-88.
  33. Hyytia E. Optimal routing of fixed size jobs to two parallel servers// INFOR: Inform. Syst. Oper. Res., 2013. Vol. 51. No. 4. P. 215-224.
  34. Harchol-Balter M., Crovella M, Murta C. On choosing a task assignment policy for a distributed server system // J. Parallel Distr. Comp., 1999. Vol. 59. P. 204-228.
  35. HyytiaE., Penttinen A., Aalto S., Virtamo J. Dispatching problem with fixed size jobs and processor sharing discipline // 23rd Teletraffic Congress (International) (ITC'23). - San Fransisco, CA, USA, 2011. P. 190-197.
  36. Konovalov M, Razumchik R. Iterative algorithm for threshold calculation in the problem of routing fixed size jobs to two parallel servers // J. Telecommunications Inform. Technol., 2015. Vol. 3. P. 32-38.
  37. Feng H., Misra V., Rubenstein D. Optimal state-free, size-aware dispatching for heterogeneous M/G/-type systems // Performance Evaluation, 2005. Vol. 62. P. 475492.
  38. Cisco LocalDirector 400 series. http://www.cisco.com/ c/en/us/products/ routers/localdirector-400-series.
  39. Pistoia M., Letilley C. IBM web sphere performance pack: Load balancing with IBM secure way network dispatch- er// IBM Redbooks, 1999.
  40. F5 Products. Big-IP. http://www.f5.com/products/big- ip.
  41. Schurman E., Brutlag J. The user and business impact on server delays, additional bytes and http chunking in web search // O'Reilly Velocity Web Performance and Operations Conference, 2009. http://velocityconf. com/velocity2009/public/schedule/detail/8523.
  42. Microsoft sharepoint 2010 load balancer. http://loadba lancer.org/applications/microsoft-apps/microsoft-share point

ALGEBRAIC METHOD FOR APPROXIMATING JOINT STATIONARY DISTRIBUTION IN FINITE CAPACITY QUEUE WITH NEGATIVE CUSTOMERS AND TWO QUEUES.

  • R. V. Razumchik  Institute of Informatics Problems, Federal Research Center "Computer Science and Control" of the Russian Academy of Sciences, 44-2 Vavilov Str., Moscow 119333, Russian Federation, Peoples' Friendship University of Russia, 6 Miklukho-Maklaya Str., Moscow 117198, Russian Federation

АЛГЕБРАИЧЕСКИЙ МЕТОД ПРИБЛИЖЕННОГО РАСЧЕТА СТАЦИОНАРНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ В СИСТЕМЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ КОНЕЧНОЙ ЕМКОСТИ С ОТРИЦАТЕЛЬНЫМИ ЗАЯВКАМИ И ДВУМЯ ОЧЕРЕДЯМИ.

  • Р. В. Разумчик   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, Российский университет дружбы народов, rrazumchik@ipiran.ru

Литература

  1. Gelenbe E, Glynn P., Sigman K. Queues with negative arrivals//J. Appl. Probab., 1991. Vol. 28. P. 245-250.
  2. Gelenbe E. G-networks with instantaneous customer movement // J. Appl. Probab., 1993. Vol. 30. No. 3. P. 742-748.
  3. Harrison P.G., Pitel E. Sojourn times in single-server queues with negative customers // J. Appl. Probab., 1993. Vol. 30. P. 943-963.
  4. Fourneau J., Gelenbe E., Suros R. G-networks with multiple classes of negative and positive customers // Theor. Comput. Sci., 1996. Vol. 155. No. 1. P. 141-156.
  5. Artalejo J. R. G-networks: A versatile approach for work removal in queueing systems // Eur. J. Oper. Res., 2000. Vol. 126. P. 233-249.
  6. Bocharov P. P., Vishnevskii V. M. G-networks: Development of the theory of multiplicative networks // Automat. Rem. Contr., 2003. Vol. 64. No. 5. P. 714-739.
  7. Queueing networks: A fundamental approach / Eds. Buncherie R.J., N. Van Dijk. - International ser. in operations research and management science. - New York, NY, USA: Springer, 2011. Vol. 154. 800 p.
  8. Van Do T. An initiative for a classified bibliography on G-networks // Perform. Evaluation, 2011. Vol. 68. No. 4. P. 385-394.
  9. Суетин П. К. Классические ортогональные многочлены. - М.: Наука, 1979. 416 с.
  10. Manzo R., Cascone N., Razumchik R. V. Exponential queuing system with negative customers and bunker for ousted customers // Automat. Rem. Contr., 2008. Vol. 69. P. 1542-1551.
  11. Klimenok V., Dudin A. A BMAP/PH/N queue with negative customers and partial protection of service // Commun. Stat. Simul., 2012. Vol. 41. No. 7. P. 1062-1082.
  12. Pechinkin A. V., Razumchik R. V. Stationary waiting time distribution in queueing system with negative customers and bunker for ousted customers under Last-LIFO-LIFO service discipline // J. Commun. Technol. El., 2012. Vol. 57. No. 12. P. 1331-1339.
  13. Pechinkin A. V., Razumchik R. V. A method for calculating stationary queue distribution in a queuing system with flows of ordinary and negative claims and a bunker for superseded claims // J. Commun. Technol. El., 2012. Vol. 57. No. 8. P. 882-891.
  14. Dao-Thi T., Fourneau J., Tran M. Networks of order independent queues with signals // 21st Symposium (In-ternational) on Modeling, Analysis and Simulation of Computer and Telecommunication Systems Proceedings, 2013. P. 131-140.
  15. Krishna Kumar B., Pavai Madheswari S., Anantha Lakshmi S. R. An M/G/1 Bernoulli feedback retrial queue ing system with negative customers // Oper. Res., 2013. Vol. 13. No. 2. P. 187-210.
  16. Разумчик Р. В. Стационарное распределение времени ожидания в системе обслуживания с отрицательными заявками, бункером для вытесненных заявок, различными интенсивностями обслуживания при дисциплине First-FIFO-FIFO // Информатика и её применения, 2013. Т 7. Вып. 2. С. 34-39.
  17. Razumchik R. V. Analysis of finite capacity queue with negative customers and bunker for ousted customers using chebyshev and gegenbauer polynomials // Asia Pac. J. Oper. Res., 2014. Vol. 31. No. 1450029. 21 p.
  18. Van Do T., Papp D., Chakka R., SztrikJ., Wang J. M/M/1 retrial queue with working vacations and negative customer arrivals// Int. J. Adv. Intelligence Paradigms, 2014. Vol. 6. No. 1. P. 52-65.
  19. Razumchik R., Telek M. Delay analysis of a queue with re-sequencing buffer and Markov environment // Queueing Syst., 2015. 22 p. doi: 10.1007/S11134-015-9444-Z.
  20. Balsamo S., Harrison P. G., Marin A. A unifying approach to product-forms in networks with finite capacity constraints // SIGMETRICS, 2010. Vol. 38. No. 1. P. 25-36.
  21. Harrison P.G., Marin A. Product-forms in multi-way synchronisations // Comput. J., 2014. Vol. 57. No. 11. P. 1693-1710.
  22. Avrachenkov K. E, Vilchevsky N. O., Shevljakov G. L. Priority queueing with finite buffer size and randomized push- out mechanism // ACM Conference (International) on Measurement and Modelling of Computer Proceedings. San Diego, 2003. P. 324-335.
  23. Ilyashenko A., Zayats O., Muliukha V., Laboshin L. Further investigations of the priority queuing system with pre-emptive priority and randomized push-out mechanism // Internet of things, smart spaces, and next generation net-works and systems / Eds. S. Balandin, S. D. Andreev, and Y. Koucheryavy. - Lecture notes in computer science ser. - Springer, 2014. Vol. 8638. P. 433-443.
  24. Gil A., Seguram J., Temme N. M. Numerical methods for special functions. - Philadelphia, PA, USA: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2007. 431 p.
  25. Erdelyi A., Bateman H. Higher transcendental functions. II. - Malabar: Robert E. Krieger Publishing Co., 1985. 396 p.

PERFORMANCE IMPROVEMENT OF LEMPEL-ZIV-WELCH COMPRESSION ALGORITHM.

  • S. Frenkel Institute of Informatics Problems, Federal Research Center "Computer Science and Control" of the Russian Academy of Sciences, 44-2 Vavilov Str., Moscow 119333, Russian Federation, Moscow State University of Information Technologies, Radioengineering, and Electronics, 78 Vernadskogo Ave., Moscow 119454, Russian Federation
  • M. Kopeetsky Department of Software Engineering, Shamoon College of Engineering, Basel/Bialik Sts, Beer-Sheva, Israel
  • R. Molotkovski Department of Software Engineering, Shamoon College of Engineering, Basel/Bialik Sts, Beer-Sheva, Israel
  • P. Borovsky Department of Software Engineering, Shamoon College of Engineering, Basel/Bialik Sts, Beer-Sheva, Israel

УЛУЧШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ АЛГОРИТМА СЖАТИЯ ДАННЫХ ЛЕМПЕЛЯ-ЗИВА-УЭЛЧА.

  • С. Френкель   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники; fsergei51@gmail.com
  • М. Копицкая  Академический инженерный колледж Шамуна, Беер-Шева, Израиль; marinako@sce.ac.il
  • Р. Молотковский   Академический инженерный колледж Шамуна, Беер-Шева, Израиль; megaclaff@gmail.com
  • П. Боровский   Академический инженерный колледж Шамуна, Беер-Шева, Израиль; pavelbsky@gmail.com

Литература

  1. Ziv J., Lempel A. Compression of individual sequences via variable-rate coding// IEEE Trans. Inform. Theory, 1978. Vol. 5. No. 24. P. 530-536.
  2. Welch T. A technique for high-performance data com-pression//Computer J., 1984. Vol. 17. No. 6. P. 8-19.
  3. Solomon D. Data compression: The complete reference. - 3rd ed. - Springer, 2004. P. 206-208.
  4. Asit D, Don T. An approximate analysis of the LRU and FIFO buffer replacement schemes // ACM SIGMETRICS Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems SIGMETRICS Proceedings, 1990. P. 143-152.
  5. Tcheslavski G. V. Basic Image compression methods. 2008. http://ee.lamar.edu/gleb/dip/index.htm.
  6. Ziv, J., Lempel A. A universal algorithm for sequential data compression// IEEE Trans. Inform. Theory, 1977. Vol. 3. No. 23. P. 337-343.
  7. Ziv J. The universal LZ77 compression algorithm is essen-tially optimal for individual finite-length-blocks // IEEE Trans. Inform. Theory, 1977. Vol. 5. No. 55. P. 1941-1944.
  8. Kac M. On the notion of recurrence in discrete stochastic processes//Bull. Amer. Math. Soc. 53.10, 1947. P. 1002-1010.
  9. Katz P. W. String searcher, and compressor using same. U.S. Patent No. 551745, 1991.
  10. Perl Y., Mehta A. Cascading LZW algorithm with human coding: A variable to variable length compression algorithm // Computing in the 90's / Eds. N. A. Sherwani, E. de Doncker, J. A. Kapenga. - Lecture notes in computer science ser. - Springer, 1991. Vol. 507. P. 170-178.
  11. Yikun Z. An lidar data compression method based on improved LZW and Huffman algorithm // IEEE Conference (International) on Electronics and Information Engineering (ICEIE), 2010. Vol. 2. P. 250-254.
  12. Raja P., Saraswathi D. An effective two stage text com-pression// Int. J. Electron. Commun. Eng., 2011. Vol. 4. No. 2. P. 233-241.
  13. Jaquette G.A. Literal handling in LZ compression employing MRU/LRU encoding. U.S. Patent No. 6218970, 1995.

ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ И ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ В СКРЫТЫХ КАНАЛАХ С МЕТКАМИ.

  • А. А. Грушо   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, grusho@yandex.ru
  • Н. А. Грушо  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, info@itake.ru
  • Е. Е. Тимонина  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, eltimon@yandex.ru

Литература

  1. Lampson B.W. A note of the confinement problem // Commun. ACM, 1973. Vol. 16. No. 10. P. 613-615.
  2. Тимонина Е. Скрытые каналы (обзор) // Jet Info, 2002. Т. 14. Вып. 114. С. 3-11.
  3. Грушо Н. Скрытые каналы, основанные на метках // Системы и средства информатики, 2013. Т. 23. №1. С. 7-13.
  4. Грушо А., Грушо Н., Тимонина Е. Анализ меток в скрытых каналах // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 4. С. 12-16.
  5. Wang Z., Lee R. B. Capacity estimation of non-synchronous covert channels // 2nd Workshop (International) on Security in Distributed Computing Systems (SDCS'05) Proceedings. - Columbus, OH, USA, 2005. P. 170-176.
  6. Чисар И., Кёрнер Я. Теория информации: теоремы ко-дирования для дискретных схем без памяти / Пер. с англ. - М.: Мир, 1985. 400 с. (CsiszarI., KornerJ. Information theory: Coding theorems for discrete memoryless systems. - Budapest: Academiai Kiado, 1981. 472 p.).
  7. Холл М. Комбинаторика / Пер. с англ. - М.: Мир, 1970. 424 с. (Hall M., Jr. Combinatorial theory. - Waltham, MA-Toronto-London: Blaisdell Publishing Co., 1967. 310p.)
  8. Сачков В. Н., Тараканов В. Е. Комбинаторика неотри-цательных матриц. - М.: ТВП, 2000. 448 c.

КОНТРОЛЬ И УПРАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ПОТОКАМИ В ОБЛАЧНОЙ СРЕДЕ.

  • А. А. Грушо   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, grusho@yandex.ru
  • М. И. Забежайло  ВИНИТИ РАН, m.zabezhailo@yandex.ru
  • А. А. Зацаринный  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, azatsarinny@ipijran.ru

Литература

  1. Сетевые технологии SDN - Software Defined Network-ing. http://habrahabr.ru/company/muk/blog/251959.
  2. ETSI. Network functions virtualization. http://www. etsi.org/technologies-clusters/technologies/nfv.
  3. The Internet2 community: Enabling the future. http:// www.internet2.edu.
  4. GENI: Exploring networks of the future. https:// www.geni.net.
  5. Ferraiolo D. F., Kuhn D. R. Role-based access controls // 15th National Computer Security Conference. Baltimore, 1992. P. 554-563. http://csrc.nist.gov/rbac/rbacSTD- ACM.pdf.
  6. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15408-1-2008. Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Критерии оценки безопасности информационных технологий. Часть 1. Введение и общая модель. http://docs.cntd.ru/document/gost-r-iso-mek- 15408-1-2008.
  7. Кнут Д. Искусство программирования. Т. 3. Сортировка и поиск / Пер. с англ. - М: Вильямс, 2007. 832 с. (Knuth D. E. 1998. The art of computer programming. Vol. 3: Sorting and searching. - 2nd ed. - Reading, MA, USA: Addison-Wesley, 1998. 794 p.)
  8. Забежайло М. И. К задаче анализа вложимости под- слов в заголовки пакетов данных // Системы и средства информатики, 2013. Т. 23. № 1. С. 58-68.

МЕЛКОЗЕРНИСТЫЕ ГИБРИДНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ.
ЧАСТЬ 1: ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД.

  • И. А. Кириков  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, baltbipiran@mail.ru
  • А. В. Колесников  Балтийский федеральный университет им. И. Канта; Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, avkolesnikov@yandex.ru
  • С. В. Листопад  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ser-list-post@yandex.ru
  • С. Б. Румовская  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sophiyabr@gmail.com

Литература

  1. Goonatilake S., Khebbal S. Intelligent hybrid systems // 1st Singapore Conference (International) on Intelligent Systems Proceedings, 1992. P. 356-364.
  2. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988. 280 c.
  3. Рыбина Г. В. Интегрированные экспертные системы: современное состояние, проблемы и тенденции // Известия РАН. Теория и системы управления, 2002. №5. С. 111-126.
  4. Medsker L. R. Hybrid intelligent systems. - Kluwer Aca-demic Publ., 1995. 295 p.
  5. Kasabov N., Kozma R. Hybrid intelligent adaptive systems: A framework and a case study on speech recognition // Int. J. Intell. Syst., 1998. Vol. 13. Iss. 6. P. 455-466.
  6. Гаврилов А. В. Гибридные интеллектуальные системы. - Новосибирск: НГТУ, 2003. 164 с.
  7. Колесников А. В. Гибридные интеллектуальные системы. Теория и технология разработки / Под ред. А. М. Яшина. - СПб: СПбГТУ, 2001. 711 c.
  8. Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. - М.: Финансы и статистика, 2004. 320 с.
  9. Колесников А. В., Кириков И. А. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. - М.: ИПИ РАН, 2007. 387 с.
  10. Кириков И. А., Колесников А. В., Листопад С. В., Румовская С. Б. Мелкозернистые гибридные интеллек-туальные системы. Часть 2. Двунаправленная гибри-дизация" // "Информатика и её применения", 2016. Вып. 1 (в печати).
  11. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука, 1986. 288 с.
  12. Уемов А. И. Вещи, свойства, отношения. - М.: Институт философии АН СССР, 1963. 184 с.
  13. Колесников А. В. Моделирование естественных гетерогенных систем коллективного принятия решений // Системный анализ и информационные технологии (САИТ-2015): Тр. 6-й Междунар. конф. - М.: ИСАРАН, 2015. Т. 1. С. 7-16.
  14. Лелюк В. А. Концептуальное проектирование систем с базами знаний. - Харьков: Основа, 1990. 144 с.

ОБ УСРЕДНЕНИИ ОКРУГЛЕННЫХ ДАННЫХ.

  • В. Г. Ушаков   Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, vgushakov@mail.ru
  • Н. Г. Ушаков  Институт проблем технологии микроэлектроники и особочистых материалов Российской академии наук, Черноголовка; Норвежский научно-технологический университет, Тронхейм, ushakov@math.ntnu.no

Литература

  1. Hall P. The influence of rounding errors on some nonpara- metric estimators of a density and its derivatives // SIAM J. Appl. Math., 1982. Vol. 42. P. 390-399.
  2. Zhidong B., Shurong Z., Baoxue Z., Guorong H. Statistical analysis for rounded data // J. Stat. Plan. Infer., 2009. Vol. 139. P. 2526-2542.
  3. Schneeweiss H., Komlos J., Ahmad A. S. Symmetric and asymmetric rounding: A review and some new results // AStAAdv. Stat. Anal., 2010. Vol. 94. P 247-271.
  4. Weiming L., Tianqing L., Zhidong B. Rounded data analysis based on ranked set sample // Stat. Papers, 2012. Vol. 53. P. 439-455.
  5. Ningning Z., Zhidong B. Analysis of rounded data in mixture normal model// Stat. Papers, 2012. Vol. 53. P. 895-914






 
© 2016 Институт проблем информатики Российской Академии наук Русский | English     Контакты