Ученые из Самарского университета им. Королева совместно с коллегами из Университета Габеса и Университета Сфакса (Тунис) предложили новый математический подход к анализу и прогнозированию сложных систем. Научная работа опубликована в журнале Mathematics.
Благодаря их разработке можно повысить качество и упростить моделирование огромного числа процессов в науке, телекоммуникациях и промышленности.
Ученые рассказали, что благодаря математической статистике можно выявлять зависимости, которые с большой точностью позволяют моделировать реальные системы и процессы.
Эксперты отметили, что весьма трудно выявлять закономерности процессов с долговременной памятью, где давние события сильное влияют на события актуальные. К примеру, трафик компьютерной сети или процесс заряда-разряда суперконденсатора.
Созданный новый математический аппарат позволяет описывать подобные явления. Авторы работы подчеркнули, что он позволит уточнить модели, которые применяются для расчета физико-химических, электромагнитных и механических процессов во многих областях современной техники и науки.
«Математическая идентификация системы предполагает создание модели на основе огромного объема данных. Наш подход к идентификации, основанный на модели с производными дробного порядка, позволяет получать более точные результаты со значительно меньшим набором данных», — говорит Дмитрий Иванов – доцент кафедры безопасности информационных систем Самарского университета.
Ученые сообщили, что планируют использовать эти результаты, чтобы повысить эффективность систем компьютерной безопасности, плюс, улучшить управляемость асинхронных электродвигателей.
Но это еще не все сферы, в которых можно будет применить новый математический аппарат. Специалисты уверены, что их разработка будет востребована для расчета процессов в ядерных реакторах, в ходе проектирования новых полимеров, а также в химической промышленности, мехатронике и робототехнике.
