Компьютерные исследования и моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерные исследования и моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерные исследования и моделирование, 2024, том 16, выпуск 3, страницы 585–598
DOI: https://doi.org/10.20537/2076-7633-2024-16-3-585-598
(Mi crm1179)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Моделирование траекторий временных рядов с помощью уравнения Лиувилля

М. В. Гогуев, А. А. Кислицын

ИПМ им. Келдыша РАН, Россия, 125047, г. Москва, Миусская пл., д. 4
Список литературы:
Аннотация: Представлен алгоритм моделирования ансамбля траекторий нестационарных временных рядов. Построена численная схема аппроксимации выборочной плотности функции распределения в задаче с закрепленными концами, когда начальное распределение за заданное количество шагов переходит в определенное конечное распределение, так, что на каждом шаге выполняется полугрупповое свойство решения уравнения Лиувилля. Модель позволяет численно построить эволюционирующие плотности функций распределения при случайном переключении состояний системы, порождающей исходный временной ряд.
Основная проблема, рассматриваемая в работе, связана с тем, что при численной реализации левосторонней разностной производной по времени решение становится неустойчивым, но именно такой подход отвечает моделированию эволюции. При выборе неявных устойчивых схем с «заходом в будущее» используется итерационный процесс, который на каждом своем шаге не отвечает полугрупповому свойству. Если же моделируется некоторый реальный процесс, в котором предположительно имеет место целеполагание, то желательно использовать схемы, которые порождают модель переходного процесса. Такая модель используется в дальнейшем для того, чтобы построить предиктор разладки, который позволит определить, в какое именно состояние переходит изучаемый процесс до того, как он действительно в него перешел. Описываемая в статье модель может использоваться как инструментарий моделирования реальных нестационарных временных рядов.
Схема моделирования состоит в следующем. Из заданного временного ряда отбираются фрагменты, отвечающие определенным состояниям, например трендам с заданными углами наклона и дисперсиями. Из этих фрагментов составляются эталонные распределения состояний. Затем определяются эмпирические распределения длительностей пребывания системы в указанных состояниях и длительности времени перехода из состояния в состояние. В соответствии с этими эмпирическими распределениями строится вероятностная модель разладки и моделируются соответствующие траектории временного ряда.
Ключевые слова: нестационарный временной ряд, выборочная функция распределения, аппроксимация скорости, кинетическое уравнение, полугруппа
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 23-71-10055
Работа выполнена при поддержке гранта РНФ, проект № 23-71-10055.
Поступила в редакцию: 21.03.2023
Исправленный вариант: 19.04.2024
Принята в печать: 24.04.2024
Тип публикации: Статья
УДК: 519.87
Образец цитирования: М. В. Гогуев, А. А. Кислицын, “Моделирование траекторий временных рядов с помощью уравнения Лиувилля”, Компьютерные исследования и моделирование, 16:3 (2024), 585–598
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GogKis24}
\by М.~В.~Гогуев, А.~А.~Кислицын
\paper Моделирование траекторий временных рядов с помощью уравнения Лиувилля
\jour Компьютерные исследования и моделирование
\yr 2024
\vol 16
\issue 3
\pages 585--598
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/crm1179}
\crossref{https://doi.org/10.20537/2076-7633-2024-16-3-585-598}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm1179
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm/v16/i3/p585
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерные исследования и моделирование
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025