Моделирование случайных процессов на основе гиперфрактальной аппроксимации
Abstract
Предложен метод гиперфрактального распределения. Сущность данного метода рассмотрена на примере модификации модели квантования информации в виде нелинейного интегрального уравнения с целочисленным ядром. По полученному уравнению определены элементы фрактала. Рассмотрен расчетный пример. Проведена оценка результатов гиперфрактального распределения с использованием ресурса Н. М. Се- дякина и плотности распределения случайной величины энтропии. Приведены рекомендации по практическому использованию предложенного метода при моделировании случайных процессов.
Keywords:
фрактал – fractal; гиперфрактальное распределение – hyperfractal distribution; квантование информации – information quantization; ресурс – resource; энтропия – entropy.
References
1. Андронов, А. М. Оптимальное в смысле заполнение квантование информации / А.М. Андронов, Т.Н. Бокоев // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. – 1979. – No 3. – С. 154–158.
2. Гусеница, Я. Н. Метод оценивания стохастического подобия систем на основе энтропийного анализа / Я.Н. Гусеница // Вопросы оборонной техники. Серия 16: Технические средства противодействия терроризму. – 2017. – No 9–10 (111–112). – С. 13–17.
3. Мандельброт, Б. Фрактальная геометрия природы / Б. Мандельброт. – Ижевск.: Институт компьютерных исследований, 2010. – 676 с.
4. Смагин, В. А. Приближенное определение функции распределения энтропии / В.А. Смагин, С.Ю. Смагин // Автоматика и вычислительная техника. – 2010. – No 2. – С. 27–37.
5. Смагин, В. А. Моделирование случайных процессов на основе гипердельтного распределения / В.А. Смагин, Г.В. Филимонихин // Автоматика и вычислительная техника. – 1990. – No 5. – С. 25–31.