Моделювання Гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром

У роботі досліджуються алгоритми побудови субгауссових моделей для гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром. Отримано оцінки для випадкових процесів з стандартними кореляційними функціями, що покращують існуючі. Побудовано алгоритми для моделювання випадкових процесів з зада...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2014
Автор: Пашко, Анатолій Олексійович
Формат: Стаття
Мова:Українська
Опубліковано: Кам'янець-Подільський національний університет імені Івана Огієнка 2014
Онлайн доступ:http://mcm-math.kpnu.edu.ua/article/view/37676
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Mathematical and computer modelling. Series: Physical and mathematical sciences

Репозитарії

Mathematical and computer modelling. Series: Physical and mathematical sciences
_version_ 1856543145167159296
author Пашко, Анатолій Олексійович
author_facet Пашко, Анатолій Олексійович
author_sort Пашко, Анатолій Олексійович
baseUrl_str
collection OJS
datestamp_date 2019-03-13T10:38:21Z
description У роботі досліджуються алгоритми побудови субгауссових моделей для гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром. Отримано оцінки для випадкових процесів з стандартними кореляційними функціями, що покращують існуючі. Побудовано алгоритми для моделювання випадкових процесів з заданими точністю і надійністю в різних функціональних просторах.
first_indexed 2025-07-17T10:41:26Z
format Article
id mcm-mathkpnueduua-article-37676
institution Mathematical and computer modelling. Series: Physical and mathematical sciences
language Ukrainian
last_indexed 2025-07-17T10:41:26Z
publishDate 2014
publisher Кам'янець-Подільський національний університет імені Івана Огієнка
record_format ojs
spelling mcm-mathkpnueduua-article-376762019-03-13T10:38:21Z Моделювання Гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром Пашко, Анатолій Олексійович гауссовий процес субгауссові моделі точність моделі надійність моделі спектральне зображення. У роботі досліджуються алгоритми побудови субгауссових моделей для гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром. Отримано оцінки для випадкових процесів з стандартними кореляційними функціями, що покращують існуючі. Побудовано алгоритми для моделювання випадкових процесів з заданими точністю і надійністю в різних функціональних просторах. Кам'янець-Подільський національний університет імені Івана Огієнка 2014-09-12 Article Article Рецензована Стаття application/pdf http://mcm-math.kpnu.edu.ua/article/view/37676 10.32626/2308-5878.2014-11.184-195 Mathematical and computer modelling. Series: Physical and mathematical sciences; 2014: Mathematical and computer modelling. Series: Physical and mathematical sciences. Issue 11; 184-195 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки; 2014: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки. Випуск 11; 184-195 2308-5878 10.32626/2308-5878.2014-11 uk http://mcm-math.kpnu.edu.ua/article/view/37676/33805 Авторське право (c) 2021 Анатолій Олексійович Пашко
spellingShingle Пашко, Анатолій Олексійович
Моделювання Гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром
title Моделювання Гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром
title_full Моделювання Гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром
title_fullStr Моделювання Гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром
title_full_unstemmed Моделювання Гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром
title_short Моделювання Гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром
title_sort моделювання гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром
topic_facet гауссовий процес
субгауссові моделі
точність моделі
надійність моделі
спектральне зображення.
url http://mcm-math.kpnu.edu.ua/article/view/37676
work_keys_str_mv AT paškoanatolíjoleksíjovič modelûvannâgaussovihstacíonarnihvipadkovihprocesívzneperervnimspektrom