ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ВЫЧИСЛЕНИЙ И АЛГОРИТМ РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ В ЗАДАЧАХ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПО ЭМПИРИЧЕСКИМ ДАННЫМ | Научно-инновационный портал СФУ

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ВЫЧИСЛЕНИЙ И АЛГОРИТМ РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ В ЗАДАЧАХ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПО ЭМПИРИЧЕСКИМ ДАННЫМ

Перевод названия: IMPROVING THE ACCURACY AND PARALLELIZATION ALGORITHM IN THE TASK OF RESTORING ON THE EMPIRICAL DATA

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2016

Ключевые слова: эмпирическая функция плотности вероятности, апостериорные оценки погрешности, повышение точности, экстраполяция Ричардсона, численное моделирование, распараллеливание вычислительного процесса, empirical probability density function, A posteriori error estimation, improving the accuracy, Richardson extrapolation, numerical simulation, computational parallelization process

Аннотация: В статье рассматривается подход к повышению точности в задаче восстановления функции плотности вероятности для некоторой случайной величины по эмпирическим данным. Излагаются численные методы к решению данной задачи, применяемые при распараллеливании вычислительного процесса, приводятся апостериорные оценки погрешности и оценивается эффективность рас сматриваемых алгоритмов. Приводятся и анализируются результаты вычислительных экспериментов. Предложенный подход позволяет существенно поднять точность восстановления функции плотности вероятности по эмпирическим данным и находить оптимальные значения параметров процедуры восстановления, как для метода гистограмм, так и для ядерных оценок. The article discusses the approach to improve the accuracy in the recovery task of the probability density function on the empirical data. We propose numerical algorithm for solving problem for parallelizing the computational process and calculation method of a posteriori error estimates for recovery task and analyzing reliability of the considered algorithms. Presented and analyzed the results of computational experiments. The proposed approach can significantly raise the accuracy of the probability density function recovery from empirical data and find the optimal values of the parameters for the recovery process for both the histogram method, and for kernel estimators.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Информатизация и связь

Выпуск журнала: 3

Номера страниц: 42-45

ISSN журнала: 20788320

Место издания: Москва

Издатель: Автономная некоммерческая организация "Редакция журнала "Информатизация и связь"

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.