Глобализация анализа моделей размещения частиц по ячейкам

Обложка
  • Авторы: Энатская Н.Ю.1
  • Учреждения:
    1. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Московский институт электроники и математики им. А. Н. Тихонова
  • Выпуск: Том 25, № 3 (2021)
  • Страницы: 571-587
  • Раздел: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
  • URL: https://ogarev-online.ru/1991-8615/article/view/64132
  • DOI: https://doi.org/10.14498/vsgtu1857
  • ID: 64132

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается общий подход к доасимптотическому анализу схем с разными качествами во всех сочетаниях по их различимости составляющих их элементов (ячеек и частиц). Для этого в каждой группе таких схем с общими ограничениями вместо непосредственного их изучения на основе учета специфики каждой схемы предлагается некоторый общий набор алгоритмических процедур пересчета результатов их доасимптотического анализа в схеме начиная со схемы с наибольшей дифференциацией их исходов последовательно для остальных схем группы с различиями в качестве одного элемента. Анализ каждой схемы проводится по традиционным и по ряду следующих новых направлений: построение случайного процесса формирования и нумерованного бесповторного перечисления исходов схемы в порядке их получения; нахождение числа исходов схемы; решение задачи нумерации для исходов схемы, состоящей в установлении взаимно однозначного соответствия между их видами и номерами; задание их вероятностного распределения и моделирования исходов схемы с этим вероятностным распределением.

В частности, отдельно изучаются случаи групп схем без ограничений размещения частиц и с ограничением (не более одной частицы в ячейке), приводящие к некоторым известным аналитическим результатам. При любых ограничениях в рассматриваемой группе схем их анализ проводится путем реализации алгоритмических процедур последовательного преобразования результатов анализа одной схемы группы для другой. Объединения в такие пары схем производятся по признаку различия качества одного их элемента.

Об авторах

Наталия Юрьевна Энатская

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Московский институт электроники и математики им. А. Н. Тихонова

Автор, ответственный за переписку.
Email: nat1943@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1241-7543
SPIN-код: 9706-9900
Scopus Author ID: 6504731611
ResearcherId: L-6102-2015
http://www.mathnet.ru/person28100

кандидат физико-математических наук, доцент; доцент; деп. прикладной математики

Россия, 123458, Москва, ул. Таллинская, 34

Список литературы

  1. Виленкин Н. Я. Комбинаторика. М.: Наука, 1969. 328 с.
  2. Riordan J. An Introduction to Combinatorial Analysis / Wiley Publicatlon in Mathematical Statistics. New York: John Wiley and Sons, 1958. x+244 pp.
  3. Сачков В. Н. Введение в комбинаторные методы дискретной математики. М.: Наука, 1982. 384 с.
  4. Сачков В. Н. Вероятностные методы в комбинаторном анализе. М.: Наука, 1978. 320 с.
  5. Hall M. Combinatorial Theory / Wiley Classics Library. John Wiley and Sons, 1998. xviii+440 pp.
  6. Ryser H. J. Combinatorial Mathematics / The Carus Mathematical Monographs. vol. 14. New York: John Wiley and Sons, 1963. xiv+154 pp.
  7. Рыбников К. А. Введение в комбинаторный анализ. М.: МГУ, 1985. 312 с.
  8. Колчин В. Ф. Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Случайные размещения / Теория вероятностей и математическая статистика. Москва: Наука, 1976. 223 с.
  9. Goulden I. P. Jackon D. M. Combinatorial Enumeration. Mineola, NY: Dover Publ., 2004. xxvi+569 pp.
  10. Энатская Н. Ю. Вероятностные модели комбинаторных схем // Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 2020. Т. 13, № 3. С. 103–111. https://doi.org/10.14529/mmp200312
  11. Энатская Н. Ю. Анализ комбинаторных схем в доасимптотической области изменения параметров // Труды Карельского научного центра РАН, 2018. № 7. С. 117–133. https://doi.org/10.17076/mat750
  12. Энатская Н. Ю. Комбинаторный анализ схемы размещения различимых частиц по различимым ячейкам без пустых ячеек // Труды Карельского научного центра РАН, 2020. № 7. С. 120–126. https://doi.org/10.17076/mat1172

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Авторский коллектив; Самарский государственный технический университет (составление, дизайн, макет), 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».