Browsing by Author "Мацюк, О. В."
Now showing 1 - 1 of 1
- Results Per Page
- Sort Options
Item Моделі та інформаційні технології дослідження стохастично періодичних потоків(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Приймак, М. В.; Маєвський, О. В.; Мацюк, О. В.; Шимчук, Г. В.,Розглянуто питання моделей та інформаційних технологій дослідження стохастично періодичних потоків. Виділено клас пуассонівських періодичних кусково стаціонарних потоків і для одного із варіантів цього класу, коли відомими є період потоку та інтервали стаціонарності, оцінено інтенсивність потоку. Для опису потоків з обмеженою післядією введено інтервальний процес, який дає змогу враховувати функцію розподілів інтервалів потоку. На основі інтервального процесу відкриваються можливості обґрунтування моделей стохастично періодичних рекурентних потоків та потоків з обмеженою післядією. Як приклад введено клас інтервальних періодичних процесів з рівномірним розподілом, що є моделлю рекурентних стохастично періодичних потоків. Отримані результати є основою розроблення методів імітаційного моделювання та статистичного аналізу стохастично періодичних потоків (пуассонівських, рекурентних тощо). Problems of the models and IT researches of stochastic periodic flows are considered. The class of periodic piecewise stationary Poisson flows is separated and for one of the versions of this class, when a period of the flow and intervals of stationary process are known, assessment of intensity of the flow is made. For description of the flows with limited aftereffect the interval process is introduced, which allows to consider a function of separation of intervals of the flow. New opportunities of justification of stochastically periodic recurrent flows and flows with limited aftereffect are based on the interval process. As a rule, class of interval periodic processes with uniform distribution is introduced, which is a model of recurrent stochastically periodic flows. Obtained results are the basis of the development of the methods of simulating and statistical analysis of stochastically periodic flows (Poisson, recurrent, etc.).