[Текст] : статья / A.V. Khodyaev, A.P. Shevyrnogov, G.S. Vysotskaya // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. - 2011. - № 4(2). - p. 179-184
Полный текст
Доп.точки доступа:
Shevyrnogov, A.P.; Vysotskaya, G.S.; Высоцкая, Галина Степановна
Труды сотрудников ИВМ СО РАН
w10=
Найдено документов в текущей БД: 7
Law of the Minimum paradoxes
[Text] : статья / A. N. Gorban [et al.] // Bulletin of Mathematical Biology. - 2011. - Vol. 73, Iss. 9. - p. 2013-2044DOI 10.1007/s11538-010-9597-1
. -
Аннотация: The “Law of the Minimum” states that growth is controlled by the scarcest resource (limiting factor). This concept was originally applied to plant or crop growth (Justus von Liebig, 1840, Salisbury, Plant physiology, 4th edn., Wadsworth, Belmont, 1992) and quantitatively supported by many experiments. Some generalizations based on more complicated “dose-response” curves were proposed. Violations of this law in natural and experimental ecosystems were also reported. We study models of adaptation in ensembles of similar organisms under load of environmental factors and prove that violation of Liebig’s law follows from adaptation effects. If the fitness of an organism in a fixed environment satisfies the Law of the Minimum then adaptation equalizes the pressure of essential factors and, therefore, acts against the Liebig’s law. This is the the Law of the Minimum paradox: if for a randomly chosen pair “organism–environment” the Law of the Minimum typically holds, then in a well-adapted system, we have to expect violations of this law. For the opposite interaction of factors (a synergistic system of factors which amplify each other), adaptation leads from factor equivalence to limitations by a smaller number of factors. For analysis of adaptation, we develop a system of models based on Selye’s idea of the universal adaptation resource (adaptation energy). These models predict that under the load of an environmental factor a population separates into two groups (phases): a less correlated, well adapted group and a highly correlated group with a larger variance of attributes, which experiences problems with adaptation. Some empirical data are presented and evidences of interdisciplinary applications to econometrics are discussed.
Полный текст на сайте правообладателя
Доп.точки доступа:
Gorban, A.N.; Горбань, Александр Николаевич; Pokidysheva, L.I.; Smirnova, E.V.; Tyukina, T.A.
Аннотация: The “Law of the Minimum” states that growth is controlled by the scarcest resource (limiting factor). This concept was originally applied to plant or crop growth (Justus von Liebig, 1840, Salisbury, Plant physiology, 4th edn., Wadsworth, Belmont, 1992) and quantitatively supported by many experiments. Some generalizations based on more complicated “dose-response” curves were proposed. Violations of this law in natural and experimental ecosystems were also reported. We study models of adaptation in ensembles of similar organisms under load of environmental factors and prove that violation of Liebig’s law follows from adaptation effects. If the fitness of an organism in a fixed environment satisfies the Law of the Minimum then adaptation equalizes the pressure of essential factors and, therefore, acts against the Liebig’s law. This is the the Law of the Minimum paradox: if for a randomly chosen pair “organism–environment” the Law of the Minimum typically holds, then in a well-adapted system, we have to expect violations of this law. For the opposite interaction of factors (a synergistic system of factors which amplify each other), adaptation leads from factor equivalence to limitations by a smaller number of factors. For analysis of adaptation, we develop a system of models based on Selye’s idea of the universal adaptation resource (adaptation energy). These models predict that under the load of an environmental factor a population separates into two groups (phases): a less correlated, well adapted group and a highly correlated group with a larger variance of attributes, which experiences problems with adaptation. Some empirical data are presented and evidences of interdisciplinary applications to econometrics are discussed.
Полный текст на сайте правообладателя
Доп.точки доступа:
Gorban, A.N.; Горбань, Александр Николаевич; Pokidysheva, L.I.; Smirnova, E.V.; Tyukina, T.A.
Probability distribution functions of the sum of squares of random variables in the non-zero mathematical expectations
/ Y. L. Fateev [et al.] // J. Sib. Fed. Univ. Math. Phys. - 2016. - Vol. 9, Is. 2. - P173-179, DOI 10.17516/1997-1397-2016-9-2-173-179
. - ISSN 1997-1397
Кл.слова (ненормированные):
Normal distribution -- Probability distribution functions -- Standard deviation square -- Variance
Аннотация: The article concluded probability distribution functions sum of the squares of the random variables in the non-zero expectations. The resulting distribution function is possible to create an efficient single-step phase ambiguity resolution algorithm in determining the spatial orientation of the signals of satellite radio navigation systems. Obtained thresholds at rejecting false solutions, as well as statistical data of the algorithm. © Siberian Federal University. All rights reserved.
Scopus,
Смотреть статью,
WOS
Держатели документа:
Military Engineering Institute, Siberian Federal University, Svobodny, 79, Krasnoyarsk, Russian Federation
Institute of Computational Modelling, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Akademgorodok, 50/44, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Fateev, Y. L.; Shaidurov, V. V.; Garin, E. N.; Dmitriev, D. D.; Tyapkin, V. N.
Кл.слова (ненормированные):
Normal distribution -- Probability distribution functions -- Standard deviation square -- Variance
Аннотация: The article concluded probability distribution functions sum of the squares of the random variables in the non-zero expectations. The resulting distribution function is possible to create an efficient single-step phase ambiguity resolution algorithm in determining the spatial orientation of the signals of satellite radio navigation systems. Obtained thresholds at rejecting false solutions, as well as statistical data of the algorithm. © Siberian Federal University. All rights reserved.
Scopus,
Смотреть статью,
WOS
Держатели документа:
Military Engineering Institute, Siberian Federal University, Svobodny, 79, Krasnoyarsk, Russian Federation
Institute of Computational Modelling, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Akademgorodok, 50/44, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Fateev, Y. L.; Shaidurov, V. V.; Garin, E. N.; Dmitriev, D. D.; Tyapkin, V. N.
The probability distribution function for the sum of squares of independent random variables
[Text] / Y. Fateev [et al.] ; ed.: A. . Ashyralyev, A. . Lukashov // INTERNATIONAL CONFERENCE ON ANALYSIS AND APPLIED MATHEMATICS (ICAAM : AMER INST PHYSICS, 2016. - Vol. 1759: 3rd International Conference on Analysis and Applied Mathematics (ICAAM) (SEP 07-10, 2016, Almaty, KAZAKHSTAN). - Ст. 020015. - (AIP Conference Proceedings), DOI 10.1063/14959629. - Cited References:11
. -
РУБ Mathematics, Applied + Physics, Applied
Кл.слова (ненормированные):
Probability distribution functions normal distribution -- Variance -- Squared standard deviation
Аннотация: In the present paper, the probability distribution function is derived for the sum of squares of random variables for nonzero expectations. This distribution function enables one to develop an efficient one-step algorithm for phase ambiguity resolution when determining the spatial orientation from signals of satellite radio-navigation systems. Threshold values for rejecting false solutions and statistical properties of the algorithm are obtained.
WOS,
Смотреть статью
Держатели документа:
Siberian Fed Univ, Krasnoyarsk 660041, Russia.
Russian Acad Sci, Inst Computat Modeling, Krasnoyarsk 660036, Russia.
Доп.точки доступа:
Fateev, Yury; Dmitriev, Dmitry; Tyapkin, Valery; Kremez, Nikolai; Shaidurov, V.V.; Шайдуров, Владимир Викторович; Ashyralyev, A... \ed.\; Lukashov, A... \ed.\
Кл.слова (ненормированные):
Probability distribution functions normal distribution -- Variance -- Squared standard deviation
Аннотация: In the present paper, the probability distribution function is derived for the sum of squares of random variables for nonzero expectations. This distribution function enables one to develop an efficient one-step algorithm for phase ambiguity resolution when determining the spatial orientation from signals of satellite radio-navigation systems. Threshold values for rejecting false solutions and statistical properties of the algorithm are obtained.
WOS,
Смотреть статью
Держатели документа:
Siberian Fed Univ, Krasnoyarsk 660041, Russia.
Russian Acad Sci, Inst Computat Modeling, Krasnoyarsk 660036, Russia.
Доп.точки доступа:
Fateev, Yury; Dmitriev, Dmitry; Tyapkin, Valery; Kremez, Nikolai; Shaidurov, V.V.; Шайдуров, Владимир Викторович; Ashyralyev, A... \ed.\; Lukashov, A... \ed.\
The probability distribution function for the sum of squares of independent random variables
/ Y. Fateev [et al.] // AIP Conference Proceedings : American Institute of Physics Inc., 2016. - Vol. 1759: 3rd International Conference on Analysis and Applied Mathematics, ICAAM 2016 (7 September 2016 through 10 September 2016, ) Conference code: 123415, DOI 10.1063/1.4959629
. -
Кл.слова (ненормированные):
Probability distribution functions normal distribution -- Squared standard deviation -- Variance
Аннотация: In the present paper, the probability distribution function is derived for the sum of squares of random variables for nonzero expectations. This distribution function enables one to develop an efficient one-step algorithm for phase ambiguity resolution when determining the spatial orientation from signals of satellite radio-navigation systems. Threshold values for rejecting false solutions and statistical properties of the algorithm are obtained. © 2016 Author(s).
Scopus,
Смотреть статью
Держатели документа:
Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation
Institute of Computational Modeling, Russian Academy of Sciences, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Fateev, Y.; Dmitriev, D.; Tyapkin, V.; Kremez, N.; Shaidurov, V.V.; Шайдуров, Владимир Викторович
Кл.слова (ненормированные):
Probability distribution functions normal distribution -- Squared standard deviation -- Variance
Аннотация: In the present paper, the probability distribution function is derived for the sum of squares of random variables for nonzero expectations. This distribution function enables one to develop an efficient one-step algorithm for phase ambiguity resolution when determining the spatial orientation from signals of satellite radio-navigation systems. Threshold values for rejecting false solutions and statistical properties of the algorithm are obtained. © 2016 Author(s).
Scopus,
Смотреть статью
Держатели документа:
Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation
Institute of Computational Modeling, Russian Academy of Sciences, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Fateev, Y.; Dmitriev, D.; Tyapkin, V.; Kremez, N.; Shaidurov, V.V.; Шайдуров, Владимир Викторович
517.977.1
И118
И118
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФУНКЦИЙ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ДЛЯ РАСЧЕТА ВКЛЮЧЕНИЙ ТРУБОК ТРАЕКТОРИЙ УПРАВЛЯЕМЫХ СИСТЕМ
[Текст] : статья / А. Н. Рогалев // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. - 2016. - Т. 17, № 2. - С. 350-358
. - ISSN 1816-9724
Перевод заглавия: APPLICATION OF SENSITIVE FUNCTIONS, WHICH USED TO COMPUTE TUBES INCLUDING THE TRAJECTORIES OF CONTROL SYSTEMS
Кл.слова (ненормированные):
предельные отклонения траекторий -- летательные аппараты -- КРИТИЧЕСКИЕ ЗНАЧЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ -- гарантированный метод оценивания -- символьная формула -- функция чувствительности -- Maximum deviations -- aircraft -- critical values of parameters -- guaranteed method of estimating -- Symbolical formula -- sensitivity function
Аннотация: Рассматриваются вопросы применения функций чувствительности для вычисления границ включений множеств достижимости управляемых систем в задачах оценки предельных отклонений летательных аппаратов: самолета, ракеты, космического корабля. Как правило, в рамках теории чувствительности проводится численное исследование параметрической модели управляемой системы во всем диапазоне изменения определяющей совокупности параметров. Практическое применение такого подхода очень часто оказывалось нецелесообразным или невозможным из-за огромного количества требуемых вычислений и необозримости получаемых результатов. Предложенное и реализованное в статье совместное применение функций чувствительности и символьных формул решений позволяет эффективно вычислять включения множеств достижимости - совокупностей концов всех траекторий управляемой системы, начинающихся в начальный момент времени в точках начального множества. Эти множества применяются в задачах гарантированного оценивания совокупностей отклонений летательных аппаратов и задачах контроля предельных отклонений, при этом действующие на систему внешние возмущения и ошибки наблюдения заключены в определенных пределах (стеснены ограничениями). Под функциями чувствительности понимаются производные различных переменных состояния и показателей качества по параметрам соответствующей и определяющей группы. Эти функции являются решениями уравнений чувствительности, которые могут быть непосредственно получены из известной параметрической модели системы. Описанный в статье метод, использующий символьные формулы решения и функции чувствительности, позволяет получить надежную оценку множеств достижимости управляемых систем в условиях неопределенности, если в правые части этих систем управляющие воздействия входят произвольным образом, не только как аддитивный член. Область применения этого метода включает задачи оценки предельных отклонений при движении самолета на этапе автоматического захода на посадку, задачи определения возможности потери устойчивости движения летательного аппарата на заданном интервале времени, т. е. задачи траекторной безопасности летательного аппарата, задачи посадки вертолета. Упрощенным критерием потери устойчивости в подобных задачах служит вычисление некоторого порогового или критического значения одного из параметров движения и оценки границ областей всех возможных траекторий. Представлены результаты применения численных методов, основанных на символьных формулах решений и функциях чувствительности и оценивании всех возможных ее значений.
This article presented the use of sensitivity functions to compute the boundaries of inclusions of control systems reachability sets and their application to problems of estimation tolerances of aircraft motion, or missiles motion, or spacecraft motion. As a rule, the model of the control system is carried out throughout the range of the defining set of parameters in the framework of the sensitivity of numerical investigation of the parametric. The practical application of this approach is very often impractical or impossible because of the huge number of required computations and countless of the results. The combined use of the sensitivity functions and the analytical formulas of solutions proposed and implemented in the article, can effectively compute the inclusion of reachable sets. These sets include all trajectories of the control system, starting at the initial time point in the initial set. The inclusion of reachable sets are used in problems of guaranteed estimation of variance sets aircraft and in problems of control tolerances, considering that the current external disturbances of system and errors of observation are enclosed within certain limits (constrained by limitations). Defined sensitivity functions are derivatives of various state variables with respect the parameters of the appropriate group. Obtained these functions are solutions of the sensitivity equations constructed directly from a known parametric model of the system. Using the method, based on symbolical formulas for the solution and based on sensitivity function, allows getting a reliable estimate of reachable sets of control systems in conditions of uncertainty. Control actions are included on the right side of these systems arbitrarily, not only as an additive term. Application of this method involves the problem of estimating the maximum deviations of the aircraft motion at the stage of the automatic approach, the problem of determining the possibility of loss of stability of the aircraft motion at a given time, that is the problem of safety of the aircraft trajectory, the problem of the helicopter landing. Simplified criteria for buckling in such problems are the computation of a threshold or critical value of one of the motion parameters, and evaluation of the boundaries of all possible trajectories. The article presents the results of numerical methods based on the use of analytical formulas and sensitivity functions and evaluating all its possible values (reachable sets of control systems).
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Доп.точки доступа:
Rogalev A.N.
Перевод заглавия: APPLICATION OF SENSITIVE FUNCTIONS, WHICH USED TO COMPUTE TUBES INCLUDING THE TRAJECTORIES OF CONTROL SYSTEMS
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
предельные отклонения траекторий -- летательные аппараты -- КРИТИЧЕСКИЕ ЗНАЧЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ -- гарантированный метод оценивания -- символьная формула -- функция чувствительности -- Maximum deviations -- aircraft -- critical values of parameters -- guaranteed method of estimating -- Symbolical formula -- sensitivity function
Аннотация: Рассматриваются вопросы применения функций чувствительности для вычисления границ включений множеств достижимости управляемых систем в задачах оценки предельных отклонений летательных аппаратов: самолета, ракеты, космического корабля. Как правило, в рамках теории чувствительности проводится численное исследование параметрической модели управляемой системы во всем диапазоне изменения определяющей совокупности параметров. Практическое применение такого подхода очень часто оказывалось нецелесообразным или невозможным из-за огромного количества требуемых вычислений и необозримости получаемых результатов. Предложенное и реализованное в статье совместное применение функций чувствительности и символьных формул решений позволяет эффективно вычислять включения множеств достижимости - совокупностей концов всех траекторий управляемой системы, начинающихся в начальный момент времени в точках начального множества. Эти множества применяются в задачах гарантированного оценивания совокупностей отклонений летательных аппаратов и задачах контроля предельных отклонений, при этом действующие на систему внешние возмущения и ошибки наблюдения заключены в определенных пределах (стеснены ограничениями). Под функциями чувствительности понимаются производные различных переменных состояния и показателей качества по параметрам соответствующей и определяющей группы. Эти функции являются решениями уравнений чувствительности, которые могут быть непосредственно получены из известной параметрической модели системы. Описанный в статье метод, использующий символьные формулы решения и функции чувствительности, позволяет получить надежную оценку множеств достижимости управляемых систем в условиях неопределенности, если в правые части этих систем управляющие воздействия входят произвольным образом, не только как аддитивный член. Область применения этого метода включает задачи оценки предельных отклонений при движении самолета на этапе автоматического захода на посадку, задачи определения возможности потери устойчивости движения летательного аппарата на заданном интервале времени, т. е. задачи траекторной безопасности летательного аппарата, задачи посадки вертолета. Упрощенным критерием потери устойчивости в подобных задачах служит вычисление некоторого порогового или критического значения одного из параметров движения и оценки границ областей всех возможных траекторий. Представлены результаты применения численных методов, основанных на символьных формулах решений и функциях чувствительности и оценивании всех возможных ее значений.
This article presented the use of sensitivity functions to compute the boundaries of inclusions of control systems reachability sets and their application to problems of estimation tolerances of aircraft motion, or missiles motion, or spacecraft motion. As a rule, the model of the control system is carried out throughout the range of the defining set of parameters in the framework of the sensitivity of numerical investigation of the parametric. The practical application of this approach is very often impractical or impossible because of the huge number of required computations and countless of the results. The combined use of the sensitivity functions and the analytical formulas of solutions proposed and implemented in the article, can effectively compute the inclusion of reachable sets. These sets include all trajectories of the control system, starting at the initial time point in the initial set. The inclusion of reachable sets are used in problems of guaranteed estimation of variance sets aircraft and in problems of control tolerances, considering that the current external disturbances of system and errors of observation are enclosed within certain limits (constrained by limitations). Defined sensitivity functions are derivatives of various state variables with respect the parameters of the appropriate group. Obtained these functions are solutions of the sensitivity equations constructed directly from a known parametric model of the system. Using the method, based on symbolical formulas for the solution and based on sensitivity function, allows getting a reliable estimate of reachable sets of control systems in conditions of uncertainty. Control actions are included on the right side of these systems arbitrarily, not only as an additive term. Application of this method involves the problem of estimating the maximum deviations of the aircraft motion at the stage of the automatic approach, the problem of determining the possibility of loss of stability of the aircraft motion at a given time, that is the problem of safety of the aircraft trajectory, the problem of the helicopter landing. Simplified criteria for buckling in such problems are the computation of a threshold or critical value of one of the motion parameters, and evaluation of the boundaries of all possible trajectories. The article presents the results of numerical methods based on the use of analytical formulas and sensitivity functions and evaluating all its possible values (reachable sets of control systems).
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Доп.точки доступа:
Rogalev A.N.
519.213
P93
P93
Probability Distribution Functions of the Sum of Squares of Random Variables in the Non-zero Mathematical Expectations
: статья / Yuri L. Fateev [et al.] // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Математика и физика. - 2016. - Т. 9, № 2. - P173-179, DOI 10.17516/1997-1397-2016-9-2-173-179
. - ISSN 1997-1397
Перевод заглавия: Функция распределения плотности вероятностей суммы квадратов случайных величин при ненулевых математических ожиданиях
Кл.слова (ненормированные):
Probability distribution functions -- normal distribution -- variance -- standard deviation square -- функция распределения плотности вероятностей -- нормальное распределение -- дисперсия -- квадрат среднеквадратического отклонения
Аннотация: The article concluded probability distribution functions sum of the squares of the random variables in the non-zeroexpectations. Theresulting distribution functionispossibletocreatean e?cient single-step phase ambiguity resolution algorithm in determining the spatial orientation of the signals of satellite radio navigation systems. Obtained thresholds at rejecting false solutions, as well as statistical data of the algorithm.
В статье произведен вывод функции распределения плотности вероятностей суммы квадратов случайных величин при ненулевых математических ожиданиях. Полученная функция распределения позволила создать эффективный одномоментный алгоритм разрешения фазовой неоднозначности при измерении пространственной ориентации по сигналам спутниковых радионавигационных систем. Получены пороговые значения при отбраковке ложных решений, а также статистические характеристики полученного алгоритма.
РИНЦ,
WOS,
Смотреть статью
Держатели документа:
Institute of Computational Modelling Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences
Military Engineering Institute Siberian Federal University
Доп.точки доступа:
Fateev, Yuri L.; Фатеев Юрий Л.; Shaidurov, V.V.; Шайдуров, Владимир Викторович; Garin, Evgeny N.; Гарин Евгений Н.; Dmitriev, Dmitry D.; Дмитриев Дмитрий Д.; Tyapkin, Valeriy N.; Тяпкин Валерий Н.
Перевод заглавия: Функция распределения плотности вероятностей суммы квадратов случайных величин при ненулевых математических ожиданиях
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
Probability distribution functions -- normal distribution -- variance -- standard deviation square -- функция распределения плотности вероятностей -- нормальное распределение -- дисперсия -- квадрат среднеквадратического отклонения
Аннотация: The article concluded probability distribution functions sum of the squares of the random variables in the non-zeroexpectations. Theresulting distribution functionispossibletocreatean e?cient single-step phase ambiguity resolution algorithm in determining the spatial orientation of the signals of satellite radio navigation systems. Obtained thresholds at rejecting false solutions, as well as statistical data of the algorithm.
В статье произведен вывод функции распределения плотности вероятностей суммы квадратов случайных величин при ненулевых математических ожиданиях. Полученная функция распределения позволила создать эффективный одномоментный алгоритм разрешения фазовой неоднозначности при измерении пространственной ориентации по сигналам спутниковых радионавигационных систем. Получены пороговые значения при отбраковке ложных решений, а также статистические характеристики полученного алгоритма.
РИНЦ,
WOS,
Смотреть статью
Держатели документа:
Institute of Computational Modelling Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences
Military Engineering Institute Siberian Federal University
Доп.точки доступа:
Fateev, Yuri L.; Фатеев Юрий Л.; Shaidurov, V.V.; Шайдуров, Владимир Викторович; Garin, Evgeny N.; Гарин Евгений Н.; Dmitriev, Dmitry D.; Дмитриев Дмитрий Д.; Tyapkin, Valeriy N.; Тяпкин Валерий Н.