Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
4 results
Search Results
Item Method of statistical imitation, its creator S. Ulam and basic principles of application for random processes modeling(Видавництво Львівської політехніки, 2021-08010) Кособуцький, П.; Лобур, М.; Матвіїв-Лозинська, Ю.; Kosobutskyy, P.; Lobur, M.; Matviiv-Lozynska, Yu.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechynic National UniversityВисвітлено досягнення відомих львів’ян – автора методу Монте-Карло С. Улама та математика Марка Каца. Коротко розкрито методичні алгоритми Монте-Карло моделювання статистичних закономірностей проходження світла крізь оптично неоднорідні середовища.Item Virtual measuring instruments as means of uncertainty evaluation(Видавництво Львівської політехніки, 2005-02-24) Havryliv, Denys; Velgan, Roman; Lviv Polytechnic National UniversityModern measuring instruments as highly technological, precise, multi-functional tools today are complex systems, and estimation of their uncertainty turns into a non-trivial task of science. To provide information about the probability of results, their convergence, and reproducibility, it is necessary to analyze the task-oriented measurement uncertainty. As an approach to determining the uncertainty of complex systems, to avoid the need for professionally experienced personnel and expensive “artifacts” used for evaluation, there is a method of a so-called virtual measuring instrument. In this method, the measurement process is simulated, taking into account the influence of the main disturbance parameters and conducting statistical analysis using the Monte Carlo approach. All characteristics of virtual modules repeat the properties of real devices but allow quick and qualitative evaluation of environmental parameters' effect on the accuracy, as well as the uncertainty of measurement. It allows us to evaluate the correctness of the result under the present conditions. The measurement uncertainty is usually caused by several major sources. Uncertainty depends on the method of measurement, but there are still common factors, i.e. uncertainty caused by measuring instruments, methods, operators, and environment. Among environmental influences, it is important to highlight – the change of light and temperature, which can vary widely variate at the production process, and at the same time have a crucial impact on the uncertainty of measurement. The paper presents a virtual measurement instrument method and its known implementations.Item Моделювання оцінки кредитних ризиків у діяльності кредитних спілок(Видавництво Львівської політехніки, 2018-02-18) Кинаш, Ю. Є.; Мищишин, В. М.; Гавдьо, Р. О.; Національний університет “Львівська політехніка”Моделювання оцінки кредитного ризику здійснено з використанням методу експертних оцінок та методу Монте-Карло. Для розрахунку кредитного ризику методом Монте-Карло застосовано нормальний та рівномірний закони розподілу. Значення кредитного ризику використано для розрахунку відсоткової ставки за кредитами.Item Вплив випадкових відхилень у результатах вимірювань на непевність екстремальних спостережень(Видавництво Львівської політехніки, 2018-02-26) Дорожовець, М. М.; Бубела, І. В.; Національний університет «Львівська політехніка»; Державне підприємство «Науково-дослідний інститут метрології вимірювальних і управляючих систем» (ДП НДІ «Система»), УкраїнаЗдійснено аналіз та кількісне оцінювання впливу випадкових відхилень у результатах вимірювань на розширену непевність екстремальних спостережень, які є критичними під час контролю якості багатьох різновидів продукції. Знайдено значення коефіцієнтів довірчих границь екстремального (мінімального) спостереження, залежно від комбінацій різних розподілів значень технологічного розкиду досліджуваного параметра (від зразка до зразка) та випадкових впливів, пов’язаних із самим вимірюванням цих параметрів. Подано результати досліджень для n = 5 кількості спостережень і таких комбінацій розподілів спостережень і випадкових відхилень: нормальний-рівномірний, рівномірний-рівномірний, рівномірний-нормальний за різного співвідношення їхніх стандартних відхилень складових. На підставі аналізу одержаних результатів зроблено висновки, що у разі нестачі інформації про розподіл випадкових впливів коефіцієнти для обчислення розширеної непевності з достатньою для практики точністю (декілька відсотків) можна взяти такими, як для нормального розподілу. Результати досліджень можна використовувати для опрацювання результатів вимірювань під час контролю параметрів якості продукції та виробів у промисловості, сільському господарстві та медицині.