СТРУКТУРНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СЕТИ НА ОСНОВЕ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ТОПОЛОГИИ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе показана возможность применения спектрального анализа графов при расчете информационных сетей (ИС), в т. ч. мобильных, на основе выявления связи их основных структурных характеристик и собственных значений матрицы смежности. Применительно к тензорной методологии анализа ИС значения спектра графа позволяют определить множество цепей замкнутого типа, что в свою очередь облегчает задачу определения систем координат информационного пространства состояний стационарной ИС.

Об авторах

Александр Михайлович Межуев

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина»

Email: multitenzor@mail.ru
кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры передающих и приемных радиоустройств г. Воронеж, Российская Федерация

Максим Геннадьевич Третьяков

Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина

Email: maxim815@mail.ru
магистрант по направлению подготовки «Прикладная информатика» института математики, естествознания и информационных технологий г. Тамбов, Российская Федерация

Иван Иванович Пасечников

Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина

Email: pasechnikov_ivan@mail.ru
доктор технических наук, профессор, профессор кафедры теоретической и экспериментальной физики г. Тамбов, Российская Федерация

Список литературы

  1. Характеристический многочлен матрицы. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Характеристический_многочлен_матрицы (дата обращения: 21.02.2016).Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука. Глав. ред. физ.-мат. лит., 1967. 575 с.Андреев А.М., Можаров Г.П., Сюзев В.В. Многопроцессорные вычислительные системы: Теоретический анализ, математические модели и применение: учеб. пособие. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. 334 с.Цветкович Д., Дуб М., Захс Х., Королюк В.С. Спектры графов: Теория и применение. Киев: Наук. думка, 1984. 383 с.Андреев А.М., Можаров Г.П. Анализ основных параметров компьютерных систем методом спектральной теории графов // Наука и образование. М., 2011. № 10. URL: http://www.techno mag.edu.ru/doc/232774.html (дата обращения: 21.02.2016).Крон Г. Исследование сложных систем по частям - диакоптика. М.: Наука, 1972. 542 с.Пасечников И.И. Методология анализа и синтеза предельно нагруженных информационных сетей: монография. М.: Машиностроение-1, 2004. 216 с.Клейнрок Л., Сильвестр Дж. Методы многократного использования пространства в многопролетных пакетных сетях // ТИИЭР. 1987. Т. 75. № 1. С. 187-200.Межуев А.М. Совместное решение задач алгоритмической и структурной адаптации в инфокоммуникационных системах // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. СПб., 2015. Т. 7. № 6. С. 36-43.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».