Детальная информация

Название: Метод Сенна-Тейла и его обобщения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_01 «Математическое моделирование и искусственный интеллект»
Авторы: Бакастов Иван Андреевич
Научный руководитель: Баженов Александр Николаевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2024
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: интервальный анализ; медиана; интервальная выборка; точечные данные; классическая интервальная арифметика; interval analysis; median; interval data; point data; classical interval arithmetic
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 01.03.02
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-5382
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\30036

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе рассматривается метод Сенна-Тейла и его обобщения для обработки данных с интервальной неопределенностью. Основное внимание уделяется робастным свойствам метода и его применению к данным Томсоновского рассеяния на токамаке Globus M2. Разработаны алгоритмы для обработки интервальных данных и выполнены вычислительные эксперименты, подтверждающие эффективность предложенного подхода. Работа демонстрирует преимущества использования интервального анализа для повышения точности и надежности оценок параметров регрессии.

This work is devoted to the Sen-Theil method and its generalizations for processing data with interval uncertainty. The main focus is on the robust properties of the method and its application to Thomson scattering data on the Globus M2 tokamak. Algorithms for processing interval data have been developed, and computational experiments have been conducted to confirm the effectiveness of the proposed approach. The work demonstrates the advantages of using interval analysis to improve the accuracy and reliability of regression parameter estimates.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Метод Сенна-Тейла и его обобщения
    • Введение
    • 1. Постановка задачи
    • 2. Теоретическая часть
    • 3. Математическая постановка задачи
    • 4. Процесс решения задачи
    • Заключение
    • Список использованных источников
    • Приложение 1. Исходный код

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика