Фаталов, В. Р. Точные асимптотики распределений интегральных функционалов от геометрического броуновского движения и иные родственные формулы [Текст] / В. Р. Фаталов // Проблемы передачи информации. - 2007. - Т. 43, N 3. - С. . 75-96. - Библиогр.: с. 95-96. - 0; Введение и формулировка основных результатов. - 0; Метод Лапласа для гладких функционалов от гауссовских процессов. - 0; Выбор банахова функционального пространства, используемого при доказательствах теоремы 1 и предложения 1. - 0; Доказательство пункта (i) теоремы 1
Рубрики: Математика--Теория вероятностей Кл.слова (ненормированные): асимптотики -- асимптотики вероятностей -- геометрическое броуновское движение -- асимптотические методы -- метод Лапласа -- Лапласа метод -- гауссовские процессы -- интегральные функционалы -- интегралы -- функции Лежандра -- Лежандра функции Аннотация: Доказаны результаты о точных асимптотиках вероятностей. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Кузнецов, С. А. Анализ сходимости алгоритмов управления в условиях нестационарности развития показателей [Текст] / С. А. Кузнецов // Интегрированная логистика. - 2010. - N 3. - С. 12-14
Рубрики: Экономика Экономический потенциал организации Кл.слова (ненормированные): транспортно-логистические предприятия -- управление предприятиями -- алгоритмы управления -- методы моделирования -- гауссовские процессы -- имитационные модели -- нестационарные процессы -- экономические показатели Аннотация: Предложены методы моделирования нестационарных процессов динамики развития технико-экономических показателей транспортно-логистических предприятий. Рассмотрены вопросы оценки скорости сходимости оптимизационных алгоритмов управления на переходных режимах. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Беляев, М. Вычислительно эффективный алгоритм построения регрессии на основе гауссовских процессов в случае структурированных выборок [Текст] / М. Беляев, Е. Бурнаев, Е. Капушев // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2016. - Т. 56, № 4. - С. 507-522. - Библиогр.: c. 522 . - ISSN 0044-4669
Рубрики: Математика Вычислительная математика Кл.слова (ненормированные): cуррогатное моделирование -- гауссовские процессы -- инженерные задачи -- модели регрессии -- неполные факторные планы эксперимента -- регрессионные модели -- регуляризация -- тензорная арифметика -- факторные планы эксперимента Аннотация: Суррогатное моделирование применяется при решении многих инженерных задач. При этом зачастую используют выборки данных со структурой декартова произведения (например факторный план эксперимента, который может содержать пропуски). В таком случае выборки данных могут быть очень больших размеров. Наиболее распространенный алгоритм для построения суррогатных моделей - регрессия на основе гауссовских процессов - имеет большую вычислительную сложность и, таким образом, не может быть использован в рассматриваемом случае. В данной работе предлагается вычислительно эффективная процедура построения модели регрессии на основе гауссовских процессов в случае выборок со структурой декартова произведения. Эффективность достигается за счет использования структуры выборки и тензорной арифметики. Предложенный алгоритм имеет более низкую вычислительную сложность по сравнению с существующими методами как по времени, так и по памяти. Кроме того, в работе предлагается процедура регуляризации, которая позволяет учесть неоднородность выборки и избежать вырождения регрессионной модели. Доп.точки доступа: Бурнаев, Е.; Капушев, Е. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |