Індекс рубрикатора НБУВ: В151.51 + В171.3

Рубрики:

Комплексні і уявні числа

Розподіл ймовірностей і характеристичні функції

Шифр НБУВ: Ж69659 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Зазначено, що інверсний конгруентний метод генерування рівномірно розподілених псевдовипадкових чисел є особливо привабливою альтернативою лінійним конгруентним генераторам, які володіють низкою небажаних закономірностей. Розглянуто новий лінійно-інверсний конгруентний генератор за модулем степеня простого числа. Надано оцінки тригонометричних сум для лінійно-інверсних конгруентних псевдовипадкових чисел. Результати показують, що ці інверсні конгруентні псевдовипадкові числа проходять s-мірний.

Індекс рубрикатора НБУВ: З811.4

Рубрики:

Кодування. Коди

Шифр НБУВ: Ж69659 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Одним із найважливіших застосувань кореляційної функції (КФ) є встановлення моделі прогнозування (МП) стохастичного процесу (СП). Стаціонарна властивість робить прогнозування СП цілком можливим на базі функції кореляції (ФК). Ця МП зацікавлена у тих випадках, коли в даних спостережень не існує помилок вимірювань. Надано деяку обробку, щоб зробити МП корисною. Запропоновано обчислити значення стандартизованої ФК відповідно до фактично спостережуваної вибірки та оцінити необхідні значення, які не можуть бути обчислені з вибірки. Замінено невідомі значення їх оцінками, які знайдено за допомогою одного з інструментів прогнозування, придатних для часових рядів. Теоретично, для стаціонарних випадкових процесів КФ і стандартизована КФ залежать тільки від часової відстані між двома секціями, не залежати від конкретного значення часу кожної секції. Однак в цьому додатку, коли розглядається процес спостереження як стаціонарний СП, це означає, що апроксимовано цей процес спостереження стаціонарним СП. Отже, при розрахунку для конкретної вибірки спостережень значення КФ вибірки та стандартизованої КФ вибірки між двома секціями можуть коливатися відповідно до значень часу кожної секції, хоча часова відстань між двома секціями залишається незмінною. Вибіркову стандартизовану КФ розділу обчислено як середнє арифметичне всіх значень вибіркової стандартизованої КФ між двома розділами. МП - це модель лінійної інтер- та екстраполяції, отримана методом найменших квадратів. Завдання застосування цієї моделі полягає в тому, щоб за допомогою цієї моделі прогнозування дати найвищі показники середньодобової температури в липні за останні 3 роки 2017 - 2019 у деяких населених пунктах північного В'єтнаму. Дані були зібрані з джерела даних Генерального департаменту метеорології та гідрології В'єтнаму. Для процесів, що відбуваються в атмосфері та гідросфері, їх гіпотеза про стаціонарність порівняно добре задоволена за час і відстань, які не дуже великі. Через це вибрано вищезгаданий набір даних для застосування до моделі прогнозування. Результати розрахунків отримують програмне забезпечення Matlab.