Статьи

Один из ключевых инструментов для описания и предсказания возникновения событий анализ выживаемости, который позволяет прогнозировать не только вероятность и время событий, но и изменение вероятности во времени. В данной статье представлена библиотека Survivors на языке Python с открытым исходным кодом, которая помогает решать задачи анализа выживаемости, строить индивидуальные прогнозы функции выживания и риска, исследовать зависимости в данных, оценивать качество прогнозов и проводить экспериментальные исследования. Библиотека использует современные методы построения древовидных моделей анализа выживаемости с высокой чувствительностью к реальным данным. В частности, в работе представлен новый гистограммный подход поиска разбиений для данных с цензурированием. Модели способны обрабатывать категориальные и пропущенные значения, случаи информативности цензурирования и мультимодального распределения времени. В работе описывается архитектура и компоненты библиотеки, особенности программной реализации и экспериментальное сравнение с существующими библиотеками анализа выживаемости.

В работе изучена одноканальная система массового обслуживания с тремя пуассоновскими входящими потоками. Времена обслуживания требований каждого потока имеют произвольное абсолютно непрерывное распределение. Требования первого потока имеют относительный приоритет перед требованиями второго потока и абсолютный приоритет с обслуживанием заново перед требованиями третьего потока. Требования второго потока имеют относительный приоритет перед требованиями третьего потока. Найдено предельное распределение числа требований третьего потока в системе при одновременном стремлении загрузки к единице, а времени к бесконечности.

В работе рассмотрено асимптотическое поведение резерва организации, подверженной риску в случае, когда число факторов, приводящих к убытку, случайно. Рассмотрено конкретное рапределение убытков, а именно распределение Бёрра. Проведено асимптотическое сравнение деятельности таких организаций в терминах необходимого добавочного числа таких факторов. Рассмотрены два примера, иллюстрирующие полученные результаты. Первый пример касается максимальных потерь, а во втором примере рассматриваются усеченные биномиальное распределение и распределение Пуассона, описывающие число случайных факторов, приводящих к потерям.

Определено понятие установившихся решений уравнения Навье-Стокса. Такие решения расширяют понятие стационарных, экспоненциально убывают во времени, имеют неизменное пространственное поле скоростей и постоянное давление в отсутствие внешних полей. Рассмотрен метод их построения и решена задача о вихрях Тейлора. Предложена математическая модель торнадо. В рамках этой модели получено установившееся решение как собственная функция задачи в форме вихря. На основе уравнения Навье-Стокса предложена модель формирования структуры газового облака. Показано, что за счет силы Кориолиса возникают спиральные рукава из потоков движущегося наружу газа. Доказано, что число рукавов m четно и их структура не зависит от угловой скорости вращения. Получена формула для угла закручивания спиралей в зависимости от параметров облака для случая m = 2.

Рассматриваются обратные задачи для гиперболического уравнения с сингулярным возмущением, в которых неизвестной является функция, входящая в источник. Доказывается существование решения обратных задач, разрабатываются численные методы их решения и приводятся результаты вычислительных экспериментов, иллюстрирующие их эффективность.

Рассматриваются способы подготовки данных для проведения гемодинамических расчетов в квазиодномерном приближении на сложных пространственных графах эластичных сосудов. Описывается метод автоматического построения объемных (3D) моделей графов сосудистой системы по данным их каркасных моделей. Обсуждаются основные подходы к проведению расчетов параллельно с визуализацией их результатов на объемных моделях.

Рассматриваются представления регулярных языков над симметрическими группами в виде конечных автоматов и регулярных выражений. В работе доказана NP-трудность задачи проверки мощ- ности языка для таких представлений.

Предложены критерии полиномиальности функций к-значной логики одной переменной по составному модулю k, равному степени простого числа. На основе этих критериев для каждого простого числа р получены алгоритмы проверки полиномиальности функций pm-значной логики одной переменной, m > 1. В этих алгоритмах все вычисления проводятся в кольце вычетов по модулю pm. При положительном ответе эти алгоритмы находят канонический полином функции, поступающей на вход. Оценена сложность полученных алгоритмов (относительно числа операций поля из р элементов с возможными константами).

В работе исследуется двухсерверная система с пуассоновским входным потоком, в которой времена обслуживания на серверах имеют распределение Парето с параметром а > 1. С использованием известных асимптотик для распределения стационарного времени ожидания получено распределение максимума стационарной задержки для двух случаев: р < 1 и 1 < р < 2. В численных экспериментах методом регенеративного моделирования получены оценки экстремального индекса стационарного времени ожидания.

Описан метод интеллектуального прогнозирования случайных процессов, основанный на более полном использовании информации о статистических закономерностях эволюции наблюдаемого процесса. В рамках предлагаемого подхода на этапе обучения прогнозирующего алгоритма признаковое пространство обогащается параметрами смешанных вероятностных моделей, позволяющих реконструировать коэффициенты стохастического дифференциального уравнения, описывающего исследуемый случайный процесс. Использование дополнительной статистической информации накладывает дополнительные условия на область поиска и потому сужает множество рассматриваемых вариантов и делает обучение направленным, заранее исключая невозможные или маловероятные варианты, и стало быть, позволяет сделать его более эффективным, а прогнозы — более точными.

Уравнением типа Янга-Бакстера называют матричное уравнение ХАХ = АХА. Мы рассматриваем это уравнение для матриц порядка 2 в предположении, что А — невырожденная матрица, и нас интересуют только невырожденные решения. С каждым из них по единому правилу можно связать матрицу, коммутирующую с A, иначе говоря, элемент из централизатора Ma этой матрицы. Нет никаких очевидных причин для того, чтобы разные решения X1 и Х2 порождали один и тот же элемент из Ma. И тем не менее все решения (которых бесконечно много) дают одну и ту же матрицу из централизатора. Мы даем объяснение этого удивительного факта.

В работе рассматривается подход к решению задачи удаления шума в большом массиве данных из класса разреженности mp в условях слабой зависимости, основанный на методе контроля средней доли ложных отклонений гипотез. Получена верхняя асимптотическая граница для среднеквадратичного риска.

Для класса негладких управляемых динамических систем па плоскости, возникающих в экономике, предложен метод приближенного нахождения границы множества достижимости. Метод основан на явной процедуре сглаживания системы и применении аппарата принципа максимума Понтрягина. В качестве примера рассмотрена задача построения границы множества достижимости для управляемой версии известной модели бизнес-цикла Калдора.

В работе построена полная классификация линейных кодов, которые получаются из разного типа подкодов коразмерности 1 кодов Рида-Маллера с помощью операции произведения Адамара.

Рассматривается диффузионная логистическая модель распространения информации в социальной сети в виде одномерного нестационарного параболического уравнения. Поставлена задача параметрической идентификации как экстремальная задача для поиска параметра в виде пространственно-распределенной функции пропускной способности сети. Применены градиентные методы оптимизации. Полученные результаты продемонстрировали равномерную сходимость к точному решению в методе с регулируемым направлением спуска.