Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 43, № 3 (2019)

Article

Algorithm of the Method of Generalized Potentials for Problems of the Optimum Synthesis of Communication Networks with Undefined Factors

Kosorukov O.

Аннотация

The optimum allocation of resources for a Gale problem of supply and demand with uncertain factors is considered. The Dantzig-Wolfe decomposition and the generalized potential method developed earlier by the author for a deterministic version of the problem are used to construct and validate the algorithm for a numerical solution.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2019;43(3):138-142
pages 138-142 views

Central Limit Theorem for a Wavelet Estimator of a Probability Density with a Given Weight

Shestakov O.

Аннотация

The problem of estimating a probability density with a given weight is considered. Probability densities of this type arise in different cases, e.g., analyzing order statistics and studying random-size samples in problems of reliability theory, insurance, and other areas. When constructing an estimator, expansion is used with respect to a wavelet basis based on wavelet functions with bounded spectrum. It is proved that the considered estimator is asymptotically normal when the number of terms of the expansion is fixed and growing.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2019;43(3):143-147
pages 143-147 views

Asymptotically Optimum Arrangements for a Special Class of Normed Spaces

Zakharova T.

Аннотация

A nonclassical queuing-theory problem with calls arising in a space is considered. Stations must be placed to minimize the service time for arising calls. The service time is an increasing function that depends on the distance between a call and a station. The time spent to overcome the same distance frequently depends on the direction of motion. In this case, a metric that considers the nonequivalence of coordinates of the space in order must be chosen to construct an adequate mathematical model. Optimum arrangements of stations can be found for problems of this kind only in exceptional situations. However, an asymptotical solution to the problem can be found that is acceptable from a practical viewpoint. An algorithm is given for constructing asymptotically optimum arrangements.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2019;43(3):89-94
pages 89-94 views

Square Roots of Hermitian Matrices and a Rational Algorithm for Checking Their Congruence

Ikramov K.

Аннотация

A finite computational process using only arithmetical operations is called a rational algorithm. Presently, there is no known rational algorithm for checking congruence between arbitrary complex matrices A and B. The situation may be different if A and B belong to a special matrix class. For instance, there exist rational algorithms for the cases where both matrices are Hermitian, unitary, or accretive. In this publication, we propose a rational algorithm for checking congruence between matrices A and B that are square roots of Hermitian matrices.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2019;43(3):95-100
pages 95-100 views

Outlier Detection in Complex Structured Event Streams

Kazachuk M., Petrovskiy M., Mashechkin I., Gorokhov O.

Аннотация

Outlier detection methods are now used extensively, particularly in systems for detecting internal intrusions, in medicine, and in systems for detecting extremism in public political discussions on forums and social media. The aim of this work is to consider a fuzzy method of detecting outliers, based on elliptic clustering in the higher-dimensional space of attributes and using the Mahalanobis metrics for calculating the distances between objects and the center of a cluster. A procedure developed by the authors is used to find the optimum values of metaparameters of this algorithm. The classification of both individual events and complete sessions of user activity is considered, using an algorithm based on Welch’s t-statistics. The proposed procedures display a high quality of operation in solving two important problems of the stream analysis of complex data structures: the authentication of users by keystroke dynamics, and detecting extremist information in web text messages.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2019;43(3):101-111
pages 101-111 views

Tests Concerning Certain Types of Faults at the Scheme Inputs

Kurbatskaia V.

Аннотация

Estimates are obtained for the Shannon function of the length of a diagnostic test with respect to cyclic shifts of scheme inputs, and for the Shannon function of fault detection and length of a diagnostic test with respect to a single stuck-at fault and a cyclic shift of scheme inputs.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2019;43(3):112-117
pages 112-117 views

Equational Closure and Closure with Respect to Enumeration on a Set of Partial Multivalued Logic Functions

Marchenkov S., Prostov V.

Аннотация

It is proven that for any k ⩾ 2, operators of equational closure and closure with respect to enumeration (Π-operator) generate one and the same classification on set Pk* of partial k-valued logic functions. Thirteen II-precomplete classes are identified in class P3*.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2019;43(3):118-125
pages 118-125 views

Eliminating Inequalities in Register Machines with Counters

Savitskii I.

Аннотация

It is proved that in programs of register machines with counters, only the equal-to/not-equal-to relations between registers and counters are essential without loss of computational capabilities.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2019;43(3):126-132
pages 126-132 views

Stabilized Hard Thresholding of Wavelet-Vaguelette Decomposition Coefficients in Reconstructing Tomographic Images Using Projections with Correlated Noise

Shestakov O.

Аннотация

A way of reconstructing tomographic images based on wavelet-vaguelette decomposition is considered for a model with correlated additive noise. The asymptotic properties of an unbiased estimator are studied for the mean-square risk with stabilized hard thresholding of the coefficients of decomposition. It is shown that under certain conditions, this estimator is strongly consistent and asymptotically normal.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2019;43(3):133-137
pages 133-137 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».