|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Теоретико-возможностные методы анализа и интерпретации данныхучебный курс
- Авторы: Фаломкина О.В., Пытьев Ю.П.
- Год создания: 2015
- Организация: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Описание: Как известно, вероятностное моделирование неэффективно при моделировании сложных стохастических объектов, вероятностные характеристики которых непредсказуемо эволюционируют во времени. Принципиальные трудности возникают как при эмпирическом построении, так и при использовании вероятностных моделей таких объектов. Теория возможностей, рассматриваемая в курсе как альтернативная теории вероятностей математическая модель феномена случайности, принципиально отличается от известной теории возможностей, предложенной Л.Заде, и от известных ее вариантов. прежде всего тем, что позволяет моделировать нестационарные стохастические объекты, и тем самым расширить класс стохастических объектов, математические модели которых могут быть восстановлены эмпирически, расширить за счет включения объектов, возможностные модели которых могут быть восстановлены эмпирически, а вероятностные – нет. Возможностное моделирование эффективно как в областях, характерных для вероятностного моделирования, таких как прогнозирование, оптимизация решений в условиях неопределенности, анализ и интерпретация данных измерительного эксперимента, оптимизация синтеза измерительно-вычислительных преобразователей и др., так и при исследовании нестохастических объектов: социальных, экономических и др. Освоив курс «Прикладные методы теории возможностей», обучающийся должен знать математические методы и алгоритмы эмпирического построения возможности и необходимости основанные на их максимальной согласованности с вероятностью, и на экспертных заключениях, применять методы теории возможностей в вероятностных и статистических задачах, владеть методами оптимальной возможностной идентификации (распознавания) и оптимального возможностного оценивания, владеть методами возможностного моделирования измерительного эксперимента, анализа и интерпретации данных эксперимента, проверки адекватности его модели и т.п; должен уметь представлять научные доклады и решать задачи из всех разделов курса.
- Добавил в систему: Фаломкина Олеся Владимировна
Преподавание курса
- 8 февраля 2016 - 23 мая 2016 Фаломкина Олеся Владимировна
- МГУ имени М.В. Ломоносова, Физический факультет, Отделение прикладной математики, Кафедра математического моделирования и информатики
- обязательная, по выбору (спецкурс), лекции, 36 часов
- Авторы: Фаломкина О.В., Пытьев Ю.П.