Наукова електронна бібліотека
періодичних видань НАН України

Моделювання гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром

Репозиторій DSpace/Manakin

Показати простий запис статті

dc.contributor.author Пашко, А.О.
dc.date.accessioned 2015-09-21T17:16:04Z
dc.date.available 2015-09-21T17:16:04Z
dc.date.issued 2014
dc.identifier.citation Моделювання гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром / А.О. Пашко // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2014. — Вип. 11. — С. 184-195. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. uk_UA
dc.identifier.issn 2308-5878
dc.identifier.uri http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86575
dc.description.abstract 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. uk_UA
dc.description.abstract This paper investigates algorithms for the construction of sub-Gaussian models for the Gaussian stationary random processes with continuous spectrum. Estimates for random processes with standard correlation functions retrieved and improved existing ones. Algorithms for simulation of random processes with given accuracy and reliability in various function spaces were constructed. uk_UA
dc.language.iso uk uk_UA
dc.publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України uk_UA
dc.relation.ispartof Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки
dc.title Моделювання гауссових стаціонарних випадкових процесів з неперервним спектром uk_UA
dc.type Article uk_UA
dc.status published earlier uk_UA
dc.identifier.udc 519.2:519.6


Файли у цій статті

Ця стаття з'являється у наступних колекціях

Показати простий запис статті

Пошук


Розширений пошук

Перегляд

Мій обліковий запис