Stability Problems for Stochastic Models: Theory and Applications II

Most papers published in this Special Issue of Mathematics are written by the participants of the XXXVI International Seminar on Stability Problems for Stochastic Models, 21­25 June, 2021, Petrozavodsk, Russia. The scope of the seminar embraces the following topics: Limit theorems and stability problems; Asymptotic theory of stochastic processes; Stable distributions and processes; Asymptotic statistics; Discrete probability models; Characterization of probability distributions; Insurance and financial mathematics; Applied statistics; Queueing theory; and other fields. This Special Issue contains 12 papers by specialists who represent 6 countries: Belarus, France, Hungary, India, Italy, and Russia

Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2019) : материалы XVIII Международной конференции им. А. Ф. Терпугова, 26−30 июня 2019 г. Ч. 2

Сборник содержит избранные материалы XVIII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова по следующим направлениям: теория массового обслуживания и телетрафика, графы и их применение в задачах анализа дискретных автоматов, прикладной вероятностный анализ. Для специалистов в области информационных технологий и математического моделирования.Текст на рус. и англ. яз

Оценка точности восстановления координат при моделировании трехмерных объектов с использованием стереоизображений

Необходимость реконструкции трехмерных координат возникает в задачах распознавания, в которых требуется восстановить форму изображенного объекта. Один из способов решения задачи базируется на использовании модели системы технического зрения, описывающей формирование стереопары изображений. Параметры такой модели задаются матрицами преобразования однородных координат сцены. Для калибровки модели могут быть использованы тестовые стереоизображения, сделанные в разных ракурсах, для шести точек которых известны координаты соответствующих им точек сцены. Точность восстановления координат точек поверхности изображенного объекта (при условии удачного распознавания соответствующих им точек стереопары изображений) обуславливается, главным образом, точностью калибровки модели технического зрения. Оценка погрешностей позволяет построить тетраэдр, во внутренней области которого лежит точка поверхности трехмерного тела, соответствующая распознанной точке стереоизображения

Randomized Machine Learning: Statement, solution, applications

In this paper we propose a new machine learning concept called randomized machine learning, in which model parameters are assumed random and data are assumed to contain random errors. Distinction of this approach from “classical” machine learning is that optimal estimation deals with the probability density functions of random parameters and the “worst” probability density of random data errors. As the optimality criterion of estimation, randomized machine learning employs the generalized information entropy maximized on a set described by the system of empirical balances. We apply this approach to text classification and dynamic regression problems. The results illustrate capabilities of the approach

Формирование профессиональных компетенций юриста

В статье рассматривается проблема формирования профессиональных компетенций юриста в рамках дисциплины «Профессиональные навыки юриста» в условиях игрового состязательного судебного процесса, различные формы организации учебной деятельности студентов, которые способствуют приобретению студентами новых знаний, закреплению коммуникативных умений и навыков публичных выступлений

Распознавание точек привязки трехмерных объектов по стереоизображению в системах технического зрения

В процессе реконструкции формы трехмерного тела по стереоизображению возникает задача распознавания точек привязки на поверхности объекта. Эти точки используются в алгоритме триангуляции, когда формируется описание модели объекта. Один из способов уточнения координат точек привязки – анализ карты диспаритета для выделенного сегмента стереоизображения. Предлагаемый метод распознавания основан на использовании марковской сети для описания карты диспаритета, преобразовании графа этой сети путём анализа распределения яркостей пикселей изображения. Возможность выбора приоритетного направления смещения при обходе графа карты диспаритета обеспечивает эффективность работы алгоритма, основанного на описанном метод

Stationary waiting time distribution in G/M/n/r with random renovation policy

Consideration is given to G/M/n/r FCFS queue with random renovation policy. This policy implies that a customer upon service completion with probability q(l) removes l customers from the queue and then leaves the system. The choice of customers to be removed from the queue is done in a random fashion. Customer from the queue are served in FCFS order. For this system in a series of papers there were obtained stationary characteristics related to the number of customers in the system. Here we obtain several expressions for the stationary time-related characteristics and specifically dwell on the stationary waiting time distribution, which is obtained in terms of the transforms

Discrete-time queueing models with priorities

This PhD-dissertation contains analyses of several discrete-time two-class priority queueing systems. We analyze non-preemptive, preemptive resume as well as preemptive repeat priority queues. The analyses are heavily based on probability generating functions that allow us to calculate moments and tail probabilities of the system contents and packet delays of both classes. The results are applicable in heterogeneous telecommunication networks, when delay-sensitive traffic gets transmission priority over best-effort traffic. Our results predict the influence of priority scheduling on the QoS (Quality-of-Service) of the different types of traffic