Details

Title: Использование потоковых моделей для оценки временных показателей стохастических сетей: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.04.01_15 - Технологии проектирования системного и прикладного программного обеспечения
Creators: Иванов Иван Михайлович
Scientific adviser: Сиднев Александр Георгиевич
Other creators: Новопашенный Андрей Гелиевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Вычислительные машины электронные персональные — Программы; Математическое моделирование; потоковая модель; методология герт; полином лаггера; метод максимального правдоподобия
UDC: 004.422.8(043.3); 519.876.5(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.04.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-711
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В работе рассмотрен общий подход к получению численных характеристик стохастических сетей, методы аппроксимации плотности распределения случайной величины по известным значениям моментов, алгоритмы поиска контуров в графах, средства решения уравнения Мейсона для получения выражения производящей функции моментов длительности процесса, а также сравнение двух методов аппроксимации. Результатом работы является программный продукт, который может быть использован для анализа стохастических сетей.

In this thesis, the common approach to evaluate numerical characteristics of the stochastic network, approximation method probability density of a random variable by known values of moments, path graph search algorithms, Mason equation solving approaches to obtain moments of the process duration of generation function expression and also two approximation methods comparison were observed. The result of the research is the program that may be used to stochastic network analysis.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 45
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics