Научная статья на тему 'ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ УРАВНЕНИЙ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ'

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ УРАВНЕНИЙ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
6
1
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Символ науки
Область наук
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ УРАВНЕНИЙ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ»

Все модели, построенные с помощью ТННС, типа г^ = д1(х1,х2, —,х6) для / от 1 до 5 имели среднюю ошибку не более 2,5% от реального значения.

Таким образом, задавая значения для х1, х2, на входе моделей, полученных с помощью ТННС, типа г^ = д^х^ х2, ■ ■■, хв) для / от 1 до 5 получаем набор индикативных показателей г^,, г2,..., Далее, используя нелинейную многомерную регрессионную модель у = д(г1,г2, ..,гт), получаем значение у.

Заключение

При моделировании управления сложными промышленными агрегатами возможно использовать принципы каскадного управления с выделением регуляторов и индикативных показателей. При этом можно сочетать теорию построения многомерных нелинейных регрессионных уравнений как моделей управления, а также теорию моделирования управления с помощью тензорных неполносвязных нейронных сетей.

Список использованной литературы:

1. Орлов А.И. Прикладная статистика. Издательство "Экзамен", 2004, 656 с.

2. Гусев А.Л., Окунев А.А. Программный комплекс, реализующий работу неполносвязных нейронных сетей. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021665634 от 30.09.2021г.

3. Гусев А.Л., Окунев А.А. Метод прогнозирования с помощью учета разного рода однородностей наблюдений // Символ науки, 2020, №5. С. 14-18.

4. Гусев А.Л., Вакорин А.Р. Тензорные неполносвязные нейронные сети для прогнозирования временных рядов // Символ науки, 2023, №4-2. С. 10-14.

© Гусев А.Л., Ерёмин И.В., 2024

УДК 53

Инеров Б., преподаватель Аннабайрамов У.

студент Эсенов Г., студент Туркменский государственный институт финансов

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ УРАВНЕНИЙ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

Теория вероятностей - это мощный математический инструмент, который позволяет нам количественно оценить неопределенность и принимать более обоснованные решения в различных сферах жизни. Уравнения теории вероятностей лежат в основе многих научных дисциплин и практических приложений.

Почему уравнения теории вероятностей так важны?

• Предсказания: Они помогают нам прогнозировать вероятность наступления определенных событий в будущем. Например, прогнозировать погоду, оценивать риски в бизнесе, предсказывать результаты выборов и т.д.

• Принятие решений: Уравнения помогают нам выбирать наилучшие стратегии в условиях неопределенности. Например, оптимизировать производственные процессы, разрабатывать эффективные маркетинговые кампании, строить оптимальные портфели инвестиций.

• Анализ данных: Они позволяют нам анализировать большие объемы данных и извлекать из них полезную информацию. Например, в медицине для анализа результатов клинических исследований, в

социологии для изучения общественного мнения, в физике для обработки экспериментальных данных.

• Моделирование: Уравнения позволяют создавать математические модели реальных процессов, что помогает лучше понять их поведение и предсказывать будущие события.

Примеры применения уравнений теории вероятностей:

• Страхование: Расчет страховых премий основан на вероятностных моделях, которые учитывают вероятность наступления страховых случаев.

• Финансы: Теория вероятностей используется для оценки рисков в инвестировании, разработки финансовых моделей и управления портфелями.

• Медицина: В медицине вероятностные методы используются для диагностики заболеваний, оценки эффективности лекарств и планирования клинических исследований.

• Информатика: Теория вероятностей лежит в основе многих алгоритмов машинного обучения, распознавания образов и искусственного интеллекта.

• Физика: В физике вероятностные методы используются для описания поведения элементарных частиц и квантовых систем.

Основные понятия и методы теории вероятностей:

• Случайное событие: Событие, которое может произойти или не произойти в результате эксперимента.

• Вероятность: Числовая мера возможности наступления события.

• Случайная величина: Величина, принимающая различные значения с определенными вероятностями.

• Математическое ожидание: Среднее значение случайной величины.

• Дисперсия: Мера разброса значений случайной величины относительно математического ожидания.

• Нормальное распределение: Наиболее распространенное распределение вероятностей, которое описывает многие природные явления.

Вывод

Уравнения теории вероятностей играют важную роль в современной науке и практике. Они позволяют нам лучше понимать окружающий мир, принимать более обоснованные решения и решать сложные задачи.

Список использованной литературы:

1. «Развитие цифровой экономики в Туркменистане в 2019-2025 годах».

2. Программа Президента Туркменистана социально-экономического развития нашей страны на 20222028 годы. - А.: Туркменская государственная издательская служба, 2022.

© Инеров Б., Аннабайрамов У., Эсенов Г., 2024

УДК 338.48

Чарыев А., преподаватель Туркменского государственного института экономики и управления.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ

Аннотация

В статье рассматривается информационные системы и технологии и анализируется его особенности.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.