Об одной стохастической модели, приводящей к устойчивому распределению

Інтегральне рівняння, що описує явище післядії, зокрема рівняння стану спадковопружного тіла, інтерпретується як стохастичпа модель з щільністю ймовірності випадкового часу запізнювання у вигляді експоненти дробового порядку Работиова. Вивчається наближення розподілу для сум величин з даною щільніст...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Український математичний журнал
Дата:1997
Автор: Синайский, Е.С.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут математики НАН України 1997
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/157301
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Об одной стохастической модели, приводящей к устойчивому распределению / Е.С. Синайский // Український математичний журнал. — 1997. — Т. 49, № 11. — С. 1572–1579. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Інтегральне рівняння, що описує явище післядії, зокрема рівняння стану спадковопружного тіла, інтерпретується як стохастичпа модель з щільністю ймовірності випадкового часу запізнювання у вигляді експоненти дробового порядку Работиова. Вивчається наближення розподілу для сум величин з даною щільністю до стійкого закону розподілу. Встановлюються основні характеристики відповідного процесу відновлення. We consider an integral equation describing the contagion phenomenon, in particular, the equation of the state of a hereditarily elastic body, and interpret this equation as a stochastic model in which the Rabotnov exponent of fractional order plays the role of density of probability of random delay time. We invesgigate the approximation of the distribution for sums of values with a given density to the stable distribution law and establish the principal characteristics of the corresponding renewal process.
ISSN:1027-3190