SCI Библиотека

Коллективная монография посвящена вероятностным моделям и методам обработки случайных сигналов и полей, написана руководителями научных школ, в которых получены соответствующие научные результаты. В монографии представлены современные вероятностные модели сигналов с конечными энергетическими характеристиками, линейные случайные процессы и поля, новые кинетические уравнения для непрерывных немарковских процессов, описание и методы статистического анализа случайных полей на многомерных сетках, модели и методы обработки разрывных сигналов, кумулянтное описание и оценивание параметров негауссовских сигналов с помощью метода максимизации функциональных полиномов.

Книга адресована прежде всего специалистам в области статистического синтеза и анализа информационных систем, но может вызвать интерес у широкого круга инженеров, аспирантов и студентов старших курсов соответствующих направлений.

В данной монографии рассматривается обобщение задачи квантизации с функцией ошибки, приближаемой метрикой, порожденной выпуклым множеством. Приводятся результаты, позволяющие свести обобщенную задачу квантизации в различных условиях в простым задачам вычислительной геометрии. Раскрыто применение построенной теории к проблемам оптимальной аппроксимации случайных полей.

В монографии предлагается новое направление представлений и сильных аппроксимаций повторных стохастических интегралов Ито и Стратоновича, основанное на методах функционального анализа. Доказана теорема о разложении повторных стохастических интегралов Ито кратности n (n = 1, 2, …), основанном на кратных рядах Фурье, сходящихся в L_2([t, T] x … x [t,T]) (k раз). Данная теорема адаптирована для повторных стохастических интегралов Стратоновича 2 и 3 кратности. Доказана теорема о разложении повторных стохастических интегралов Стратоновича кратности n (n = 1, 2, … ), основанном на повторных рядах Фурье, сходящихся поточечно на отрезке [t, T]. Построены сильные аппроксимации повторных стохастических интегралов Ито и Стратоновича кратностей 1 - 5 с помощью системы полиномов Лежандра и кратностей 1 - 3 с помощью системы тригонометрических функций. Доказана среднеквадратическая сходимость и сходимость в среднем степени 2n (n = 1, 2, … ) для построенных аппроксимаций. Получены точные формулы для среднеквадратических погрешностей аппроксимации повторных стохастических интегралов Ито 1 - 4 кратностей. Результаты монографии окажутся полезными для численного интегрирования стохастических дифференциальных уравнений Ито.

The presented book successfully use the tool of multiple and iterative Fourier series, built in the space L2 and pointwise, for the strong approximation of multiple stochastic integrals and open a new direction in researching of multiple Ito and Stratonovich stochastic integrals. We obtained a general result connected with expansion of multiple Ito stochastic integrals of any fixed multiplicity k, based on generalized multiple Fourier series converging in the space L2. This result is adapted for multiple Stratonovich stochastic integrals of 1 - 4 multiplicity for Legendre polynomial system and system of trigonometric functions, as well as for other types of multiple stochastic integrals. The theorem on expansion of multiple Stratonovich stochastic integrals with any fixed multiplicity k, based on generalized Fourier series converging pointwise is verified. We obtained exact expressions for mean-square errors of approximation of multiple Ito stochastic integrals of 1 - 4 multiplicity. We provided a significant practical material devoted to approximation of specific multiple Ito and Stratonovich stochastic integrals of 1 - 5 multiplicity using the system of Legendre polynomials and the system of trigonometric functions. We compared the methods formulated in this book with existing methods. We consider some weak approximations of multiple Ito stochastic integrals. We proved the theorems about integration order replacement for multiple Ito stochastic integrals and for the multiple stochastic integrals according to martingale. We brought out two families of analytical formulas for calculation of stochastic integrals. This book will be interesting for specialists dealing with the theory of stochastic processes, applied and computational mathematics, senior students and postgraduates of technical institutes and universities, as well as for computer experts.

В учебном пособии представлен разработанный программный метод лока-
лизации нулей и экстремумов функций, который выполняет автоматическую
идентификацию области каждого нуля или экстремума и отличается сущест-
венным ограничением роста погрешности при его вычислении. В основу мето-
да положены алгоритмы сортировки, поскольку, они включают лишь операции
сравнения и сами по себе не накапливают погрешность.
Предназначено студентам, обучающимся по направлению подготовки
44.03.05 «Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки)», про-
филь 44.03.05.29 «Математика» и «Информатика».

В монографии рассмотрены алгоритмы авторегрессии моделирования случайных последовательностей, параметры модели, позволяющие получать стационарные в узком смысле случайные последовательности, а также модификации алгоритма, позволяющие расширить множество моделируемых последовательностей, стационарных в узком смысле. Приведены примеры, результаты численного моделирования. Некоторые из результатов публикуются впервые.

Монография предназначена для студентов, обучающихся по специальности «Прикладная математика и информатика», и аспирантов.

Обобщенные процессы восстановления (ОПВ) являются одной из самых распространенных математических моделей во многих приложениях теории вероятностей. Они же представляют собой естественное обобщение случайных блужданий — наиболее полно изученного классического объекта теории вероятностей. Поэтому общая асимптотическая теория ОПВ, построенная в монографии, представляет прикладной интерес и в то же время обобщает многие

хорошо известные результаты теории вероятностей, относящиеся к случайным блужданиям.

Книга содержит

• Основные предельные законы для ОПВ (в том числе функциональные предельные теоремы), включая случай бесконечной дисперсии скачков процесса; закон повторного логарифма, его аналоги и т.д. (гл. 1).

• Интегро-локальные предельные теоремы для ОПВ в областях нормальных, умеренно-больших и больших уклонений (гл. 2, 5).

• Принципы больших и умеренно больших уклонений для ОПВ в фазовом пространстве и в пространстве траекторий, включая принципы больших уклонений в граничных задачах с явным видом функционалов уклонений (гл. 3, 4).

• Предельные теоремы, описывающие точную асимптотику в граничных задачах для ОПВ (гл. 6).

• Распространение принципа инвариантности для ОПВ на область умеренно больших и малых уклонений (гл. 7).

• В качестве приложений к другим разделам теории вероятностей получены основные предельные законы в области нормальных и больших уклонений для марковских аддитивных процессов (§§ 1.8, 3.6, 5.6).

Построенная общая теория ОПВ публикуется в монографической литературе впервые.

Книга рассчитана на научных работников, аспирантов и студентов старших курсов, знакомых с основами теории вероятностей, а также — на специалистов, имеющих дело с приложениями теории вероятностей.

В пособии рассмотрены основные подходы применения математики для защиты информации и информационной безопасности. Изложение сопровождается примерами, предлагаются вопросы и задачи для тестов. В дополнениях приведены результаты, которые не излагаются на лекциях. Пособие рассчитано на читателей, знакомых с основными понятиями математики в области специальностей и направлений инженерного и прикладного профилей. Оно основано на лекциях по дисциплине “Математические основы защиты информации и информационной безопасности”, которые читались автором для магистрантов кафедры системного программирования.

Книга посвящена проблеме численного решения стохастических дифференциальных уравнений Ито. Изложены как известные, так и ряд новых результатов, связанных со свойствами стохастических интегралов, стохастическими разложениями процессов Ито, аппроксимацией повторных стохастических интегралов, численными методами для нелинейных и линейных систем стохастических дифференциальных уравнений Ито. Книга адресована специалистам по теории случайных процессов, вычислительной математике, программистам, аспирантам и студентам старших курсов.