Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/0564/1146
Назва: | Динамічна мережева математика як новий підхід до моделювання складних систем |
Автори: | Соловйов, Володимир Миколайович Чабаненко, А. М. |
Ключові слова: | моделювання складних систем нейронні мережі генетичні алгоритми фрактали кліткові автомати динамічний хаос мультиагентні моделі системи штучного інтелекту експертні системи кластерний аналіз вейвлет-аналіз |
Дата публікації: | 2011 |
Видавництво: | Видавничий відділ НМетАУ |
Бібліографічний опис: | Соловйов В. М. Динамічна мережева математика як новий підхід до моделювання складних систем / В. М. Соловйов, А. М. Чабаненко // Теорія та методика навчання математики, фізики, інформатики : збірник наукових праць. Випуск IX. – Кривий Ріг : Видавничий відділ НМетАУ, 2011. – С. 151-155. |
Короткий огляд (реферат): | Запропонована нами назва – динамічна мережева математика – з одного боку, підкреслює її фундаментальний, а не евристичний характер, з іншого боку – відбиває динамічний і одночасно мережевий характер процедур, що в ній виконуються. Особливості динамічної мережевої математики, якщо мати на увазі її практично вагомі аспекти, пов’язані з багатовимірністю і невизначеністю вхідних даних, з «прокляттям розмірності» обчислювальних процедур, з нелінійним і складним характером взаємодій. Детальне дослідження динаміки диференціальних економіко-математичних моделей неможливе без чисельних експериментів з використанням дискретних моделей та комп’ютерних засобів. З появою комп’ютерів стало можливим створювати моделі, в яких будуть враховуватися властивості кожного, навіть незначного об’єкта, що приймає участь в процесі. Поєднуючи аналітичні методи та комп’ютерні симуляції, можна отримати результати, недосяжні суто аналітичними методами. Такі дослідження повинні носити системний і послідовний характер та в принципі неможливі без застосування сучасних комп’ютерних засобів і очевидні перспективи їх подальшого розвитку з використанням багатопроцесорних систем, штучних нейронних мереж та інших паралельних технологій нейромережевого типу. Практичні результати, отримані в ряді досліджень підтверджують проведений вище аналіз та його висновки, додаючи їм не тільки технічний, але й концептуальний характер. |
Опис: | 1. Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних та структурних характеристик економічних систем : монографія / В. Д. Дербенцев, О. А. Сердюк, В. М. Соловйов, О. Д. Шарапов. – Черкаси : Брама-Україна, 2010. – 300 с. 2. Колмогоров А.Н . Комбинаторные основания теории информации и исчисления вероятностей // Успехи математических наук. – 1983. – Т. 38, № 4. – С. 27-36. 3. Сапир Ж. К экономической теории неоднородных систем: Опыт исследования децентрализованной экономики / Жак Сапир ; пер. с фр. под науч. ред. Н. А. Макашевой. – М. : ГУ ВШЭ, 2001. – 248 с. 4. Maslov V. P. Threshold levels in Economics / Maslov, V. P. – 27 Mar 2009. – 28 p. – arXiv:0903.4783v1 [q-fin.ST]. 5. Сапцин В. М. Релятивистская квантовая эконофизика – новые парадигмы моделирования сложных систем : монография / В. М. Сапцин, В. Н. Соловьев. – Черкассы : Брама-Украина, 2009. – 64 с. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1146 https://doi.org/10.31812/0564/1146 |
Розташовується у зібраннях: | Кафедра інформатики та прикладної математики |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Соловйов_Чабаненко.pdf | Стаття | 317.27 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.