Комплекс программ оптимального гарантирующего оценивания

Основное содержимое статьи

В. Н. Соловьев

Аннотация

В филиале «Дмитров» международного университета «Дубна» могут решаться сложные задачи по обработке больших массивов измерительной информации и планирования экспериментов. Такие задачи встречаются в отраслях космической промышленности, атомной энергетики, геодезии и т.д. Особенностью этих задач фактически являются избыточность имеющихся данных и наличие немоделируемых возмущений, либо возможность выбора моментов или расположения наблюдений (планирование экспериментов). Одну из первых таких задач поставил академик А.Н.Колмогоров в 1963 г. в связи с исследованиями солнечной активности. Однако и в более изученных моделях реально всегда присутствуют стохастические неопределенности, либо очень малые немоделируемые возмущения. Имеющийся в филиале «Дмитров» комплекс программ гарантирующего оценивания, который первоначально возник в отрасли космической промышленности, может быть нами применен для решения любых задач по обработке больших массивов измерительной информации, а также для решения задач по планированию экспериментов любой природы.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Соловьев, В.Н. 2021. Комплекс программ оптимального гарантирующего оценивания. Системный анализ в науке и образовании. 4 (сен. 2021), 37–43.
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Бажинов И.К., Почукаев В.Н. Оптимальное планирование навигационных измерений в космическом полете. – М.: Машиностроение, 1976.

Бахшиян Б.Ц., Назиров P.P., Эльясберг П.Е. Определение и коррекция движения. – М.: Наука, 1980.

Бахшиян Б.Ц., Райкунов Г.Г., Соловьев В.Н., Щекутьев А.Ф. Компактный алгоритм минимаксного оценивания параметров движения // Тезисы докл. Всесоюзного совещания «Методы компьютерного конструирования моделей классической и небесной механики». – Ленинград: ИТА АН СССР, 1989.

Бахшиян Б.Ц., Соловьев В.Н. Применение теоремы двойственности к задаче оптимального гарантированного оценивания // Космические исследования, 1990. – Т.28. – №2. – С. 163-169.

Биркун Г.И., Матасов А.И. Метод наименьших квадратов в задаче гарантированного оценивания. Математические модели динамики управления системами машин и механизмов // Сб. научн, тр. – МЭИ, 1989. – №217. – С. 47.

Голован А.А., Мартиросян С.Р., Матасов А.И. Численное сравнение оптимального гарантированного алгоритма с алгоритмом метода наименьших квадратов // Космические исследования. – 1988. – Т.26. – №2. – С. 319.

Куркин О.М., Коробочкин Ю.Б., Шаталов С.А. Минимаксная обработка информации. – М.: Энергоатомиздат, 1990.

Легостаева И.Л., Ширяев А.Н. Минимаксные веса в задаче выделения тренда случайного процесса // Теория вероятностей и ее применения. – 1971. – Т. 16. – №2. – С. 339-345.

Лидов М.Л. К априорным оценкам точности определения параметров по методу наименьших квадратов // Космические исследования. – 1964. –Т. 2. – №5. – С. 713.

Лидов М.Л. Математическая аналогия между некоторыми оптимальными задачами коррекции траектории и выбора состава измерений и алгоритмы их решения // Космические исследования. – 1971. – Т.9. – №5. – С. 687.

Лидов М.Л. Минимаксная задача оценивания параметров траектории в непрерывной постановке. Космические исследования. –1984. – Т.22. – №4.

Лидов М.Л. Игровая задача оценивания с немоделируемыми ускорениями и алгоритм ее решения // Космические исследования. – 1986. – Т. 24. – №2. – С. 246.

Лидов М.Л., Бакума Л.М. Применение алгоритма оптимальной коррекции для решения задачи оценивания с немоделируемыми ускорениями // Космические исследования. – 1988. – Т.26. – №3. – С. 339-352.

Лидов М.Л., Бакума Л.Н. Экспериментальная проверка эффективности нового алгоритма для задачи оценивания с немоделируемыми возмущениями. Космические исследования. – 1991. – Т.29. –№1. – С. 115-126.

Лидов М.Л., Бахшиян Б.Ц., Матасов А.И. Об одном направлении в проблеме гарантирующего оценивания (обзор). Космические исследования. – 1991. – Т.29. – №5. – С. 659-684.

Лидов М.Л. Об опыте численного решения задач оценивания и стохастического управления в гарантирующей постановке // Изв. АН России. Техн. кибернетика. – 1993. – №4. – С. 35-43.

Матасов А.И. Об априорной точности метода наименьших квадратов в задачах гарантированного оценивания, части I, II // Космические исследования. –1990. – Т.28. – №1. – С. 11. – Т.28. – №2. – С. 170.

Матасов А.И. Введение в теорию гарантирующего оценивания. – M.: изд. МАИ, 1999.

Соловьев В.Н. Некоторые алгоритмы квадратичного программирования и оптимального гарантирующего оценивания // Автоматика и Телемеханика. – 1990. – №9. – С. 67-73.

Соловьев В.Н. Двойственные алгоритмы минимаксного оценивания параметров движения в непрерывной постановке // Космические исследования. – 1991. – Т. 29. – №1. – С. 127-132.

Соловьев В.Н. Двойственные алгоритмы оптимального гарантирующего оценивания. Космические исследования. – 1992. – Т.30. – №1. – С.10-23.

Соловьев В.Н. Двойственные алгоритмы оптимального гарантирующего оценивания и усеченный метод наименьших квадратов // Космические исследования. – 1995. – Т.33. – №1. – С. 3-11.

Соловьев В.Н. Двойственные экстремальные задачи и их применения к задачам минимаксного оценивания // Успехи мат. наук. – 1997. – Т.52. – №4. – С. 49-86.

Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. – М.: Наука, 1986.

Эльясберг П.Е. Определение движения по результатам измерений. – М.: Наука, 1976.

Эльясберг П.Е. Об устойчивости характеристик точности определения орбит по результатам измерений // Космические исследования. – 1978. – Т.16. – №5.

Эльясберг П.Е. Априорная гарантированная оценка точности определения орбиты космического аппарата методом наименьших квадратов // Космические исследования. – 1984. – Т.22. – №5. – С. 643.

Matasov A.I. Estimators for Uncertain Dynamic Systems. Kluwer Academic Publishers: DordrechtBoston-London, 1999.

Soloviov V. Minimax estimation and the least squares method // Stochastics and Stochastics reports, 1993. – Vol.42. – Pp. 209-223.

Белоусов Л.Ю. Оценивание параметров движения космических аппаратов. – М.: Физматлит, 2002.

Соловьев В.Н. Численные алгоритмы решения плохо обусловленных задач в условиях стохастической неопределенности // «Системный анализ в науке и образовании»: электрон. науч. журнал. – Дубна, 2010. – №3. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/11 (дата обращения: 30.10.2010). – Идентификационный номер 0421000111025.