Ключевые слова
виртуальные решетки
размытые задачи
среда вычислений
нейронные траектории
компьютинг
Как цитировать
Аннотация
в работе описан новый метод построения решений размытых задач на виртуальных решетках в условиях многофакторной неопределенности. Основной математический и логический посыл содержания и смысла метода состоит в том, что он является продолжением и развитием теории метода виртуальной перспективы. Решения строятся в виде клеточных комплексов на конечных топологиях узлов виртуальных решеток активной памяти среды вычислений.
Литература
Мышев А. В. Метод виртуальной перспективы в моделировании размытых задач. Информационные технологии и вычислительные системы. 2010;3:66–78.
Мышев А. В. Компьютинг и моделирование размытой задачи Коши методом виртуальной перспективы. Программные продукты и системы. 2012;3:215–221.
Мышев А. В. Архитектура виртуальной потоковой вычислительной системы на основе информационной модели нейросети. Информационные технологии. 2014;5:61–78.
Нариньяни А. С. Введение в недоопределенность. Информационные технологии. 2007;4. Приложение к журналу.
Synge J. L. Introduction to General Relativity. Relativity, Groups and Topology / Eds. C. DeWitt, B. DeWitt. London–Glasgow: Blackie and Son; 1963:3–88.
Жуков В. Т., Страховская Л. Г., Федоренко Р. П., Феодоритова О. Б. Об одном направлении в конструировании разностных схем. Журнал вычислительной математики и математической физики. 2002;42(2):222–234.
Климов А. Д., Страховская Л. Г., Федоренко Р. П. Метод конечных суперэлементов и гомогенизация. Журнал вычислительной математики и математической физики. 2003;43(5):697–712.
Белоцерковский О. М. Математическое моделирование на суперкомпьютерах (опыт и тенденции). Журнал вычислительной математики и математической физики. 2000;40(8):1221–1236.
Белоцерковский О. М., Холодов А. С. О мажорантных схемах на неструктурированных (хаотических) сетках в пространстве неопределенных коэффициентов. Журнал вычислительной математики и математической физики. 1999;39(11):1802–1820.
Беллер С., Возняцки Г. Анализ и синтез электрических цепей методом структурных чисел. Москва: Мир; 1972. 332 с.
Гусев Л. А., Смирнова И. М. Размытые множества. Теория и приложения (обзор). Автоматика и телемеханика. 1973;5:66–85.
Мышев А. В. Теория компьютерного восприятия и технологии взаимодействия вычислительного интеллекта с виртуальной средой моделирования. Кибернетика и технологии 21 века: труды 7-ой международной научно-технической конференции. Т. 2. Воронеж: ВГУ; 2006:497–508.
Песин Я. Б., Юрченко А. А. Некоторые физические модели, описываемые уравнением реакциидиффузии, и цепочки связанных отображений. УМН. 2004;59(3):81–114.
Мышев А. В. Модели активной памяти в технологиях виртуализации каналов передачи и хранения информации. Программные продукты и системы. 2010;1:54–58.
Малышев В. А. Гиббсовские и квантовые дискретные пространства. УМН. 2001;56(5):117–172.
Хренников А. Ю. Представление когнитивной информации с помощью вероятностных распределений на пространстве нейронных траекторий. Труды МИАН. 2004;5:125–145.
Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. Москва: Радио и связь; 1982. 432 с.
Дубов Я. А. К теории неопределенности (формальные модели). Отбор и передача информации. 1976;48:3–8.