Моделирование динамических рядов многозначной структуры на базе равномерного приближения в метрике Хаусдорфа

• Далее
• Читать
• Похожие

Знание - сокрушительное оружие, и книга - незаменимый источник мудрости. И путеводная нить. И это великолепный образец того типа литературы, что несет знания, помогает решить проблемы, являясь своего рода руководством в определенных вопросах - "Моделирование динамических рядов многозначной структуры на базе равномерного приближения в метрике Хаусдорфа"

Разработкой методологии анализа временных рядов занимались многие исследователи: G. E. P. Box, G. M. Jenkins, N. N. Taleb, S. Johansen, C. A. Sims, А. Ю. Лоскутов, Б. П. Безручко, В. Б. Байбурин и многие другие. Один из эффективных методов анализа временных рядов – критерий равномерного приближения по Чебышёву, который не рассматривался в литературе применительно к многозначным отображениям с использованием расстояния Хаусдорфа. В работе приводится метод анализа и оценки параметров математической модели многозначного динамического ряда, составленного из диапазонов значений некоторого показателя с использованием в качестве критерия оптимальности максимума из локальных расстояний Хаусдорфа между диапазонами значений показателя и значениями аппроксимирующей функции. Цель работы – разработка математического метода моделирования динамических рядов, представленных диапазонами, на базе развития метода равномерного приближения функций на случай многозначных отображений с использованием метрики Хаусдорфа, а также создание эффективного в аспекте доступности аппаратно-программной реализации в реальном режиме времени алгоритма.

Надеемся, что "Моделирование динамических рядов многозначной структуры на базе равномерного приближения в метрике Хаусдорфа" окажется своевременной, полезной и познавательной.