Стохастическая модель информационных каналов со случайной интенсивностью и случайной нагрузкой, основанная на случайных процессах псевдо-пуассоновского типа

Standard

Стохастическая модель информационных каналов со случайной интенсивностью и случайной нагрузкой, основанная на случайных процессах псевдо-пуассоновского типа. / Русаков, Олег Витальевич ; Якубович, Юрий Владимирович ; Ласкин, Михаил Борисович.

Применение технологий виртуальной реальности и смежных информационных систем в междисциплинарных задачах FIT-M 2020: Сборник тезисов международной научной конференции. 2020. 2020. стр. 220-225.

Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование

Harvard

Русаков, ОВ , Якубович, ЮВ & Ласкин, МБ 2020, Стохастическая модель информационных каналов со случайной интенсивностью и случайной нагрузкой, основанная на случайных процессах псевдо-пуассоновского типа. в Применение технологий виртуальной реальности и смежных информационных систем в междисциплинарных задачах FIT-M 2020: Сборник тезисов международной научной конференции. 2020. стр. 220-225, ОНЛАЙН КОНФЕРЕНЦИЯ FIT-M 2020, Москва, Российская Федерация, 17/12/20. https://doi.org/10.38006/907345-75-1.2020.220.225

BibTeX

@inproceedings{aa6e65c8e9df4dc9a77d7e5bd8036ea8,

title = "Стохастическая модель информационных каналов со случайной интенсивностью и случайной нагрузкой, основанная на случайных процессах псевдо-пуассоновского типа",

abstract = "Построена стохастическая модель информационного канала со случайной интенсивностью и случайной нагрузкой. Мы исследуем модель информационного потока, где происходит проекция части информации «прошлого» на «настоящее», а часть информации исчезает. Момент «настоящего» дополняется инновациями, которые представляются в виде замещений исчезнувшей информации. Для нормированных сумм независимых одинаково распределенных информационных каналов мы получаем ряд предельных теорем. Класс предельных процессов представляет собой различные обобщения процесса Орнштейна-Уленбека. При определенном распределении случайной интенсивности в качестве предельного процесса мы также получаем дробное броуновское движение с полным диапазоном значений показателя Харста.",

author = "Русаков, {Олег Витальевич} and Якубович, {Юрий Владимирович} and Ласкин, {Михаил Борисович}",

year = "2020",

month = dec,

doi = "10.38006/907345-75-1.2020.220.225",

language = "русский",

pages = "220--225",

booktitle = "Применение технологий виртуальной реальности и смежных информационных систем в междисциплинарных задачах FIT-M 2020",

note = "ОНЛАЙН КОНФЕРЕНЦИЯ FIT-M 2020 ; Conference date: 17-12-2020 Through 19-12-2020",

url = "https://fit-m.org/conf",

}

RIS

TY - GEN

T1 - Стохастическая модель информационных каналов со случайной интенсивностью и случайной нагрузкой, основанная на случайных процессах псевдо-пуассоновского типа

AU - Русаков, Олег Витальевич

AU - Якубович, Юрий Владимирович

AU - Ласкин, Михаил Борисович

PY - 2020/12

Y1 - 2020/12

N2 - Построена стохастическая модель информационного канала со случайной интенсивностью и случайной нагрузкой. Мы исследуем модель информационного потока, где происходит проекция части информации «прошлого» на «настоящее», а часть информации исчезает. Момент «настоящего» дополняется инновациями, которые представляются в виде замещений исчезнувшей информации. Для нормированных сумм независимых одинаково распределенных информационных каналов мы получаем ряд предельных теорем. Класс предельных процессов представляет собой различные обобщения процесса Орнштейна-Уленбека. При определенном распределении случайной интенсивности в качестве предельного процесса мы также получаем дробное броуновское движение с полным диапазоном значений показателя Харста.

AB - Построена стохастическая модель информационного канала со случайной интенсивностью и случайной нагрузкой. Мы исследуем модель информационного потока, где происходит проекция части информации «прошлого» на «настоящее», а часть информации исчезает. Момент «настоящего» дополняется инновациями, которые представляются в виде замещений исчезнувшей информации. Для нормированных сумм независимых одинаково распределенных информационных каналов мы получаем ряд предельных теорем. Класс предельных процессов представляет собой различные обобщения процесса Орнштейна-Уленбека. При определенном распределении случайной интенсивности в качестве предельного процесса мы также получаем дробное броуновское движение с полным диапазоном значений показателя Харста.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=44476763

U2 - 10.38006/907345-75-1.2020.220.225

DO - 10.38006/907345-75-1.2020.220.225

M3 - статья в сборнике материалов конференции

SP - 220

EP - 225

BT - Применение технологий виртуальной реальности и смежных информационных систем в междисциплинарных задачах FIT-M 2020

T2 - ОНЛАЙН КОНФЕРЕНЦИЯ FIT-M 2020

Y2 - 17 December 2020 through 19 December 2020

ER -

ID: 74829571