Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 18.117.166.193
    [SESS_TIME] => 1733299227
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 971d1ffbc94dd66abe4dfde837334e81
    [UNIQUE_KEY] => 20b55af5bfb0570f2b4f64c8702b60a5
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Сибирский журнал вычислительной математики

2022 год, номер 1

Об одном методе моделирования неоднородного пуассоновского точечного процесса

Т.А. Аверина1,2
1Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск, Россия
ata@osmf.sscc.ru
2Новосибирский национальный исследовательский государственный университет (НГУ), Новосибирск, Россия
Ключевые слова: неоднородный пуассоновский точечный процесс, стохастические дифференциальные уравнения, методы Монте-Карло
Страницы: 1-17

Аннотация

При статистическом решении задач анализа, синтеза и фильтрации для систем диффузионно-скачкообразного типа требуется моделирование неоднородного пуассоновского точечного процесса. Для моделирования последнего иногда используется алгоритм, основанный на свойстве ординарности процесса. В статье построена модификация этого алгоритма, использующая экономичный способ моделирования случайных величин. Проведена проверка статистической адекватности разработанного метода с помощью решения тестовых задач.

DOI: 10.15372/SJNM20220101
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину