Теория массового обслуживания — Википедия
Теория массового обслуживания Основы теории массового обслуживания Теория массового обслуживания изучает очереди и их влияние на эффективность систем. Основана на […]
Теория массового обслуживания Основы теории массового обслуживания Теория массового обслуживания изучает очереди и их влияние на эффективность систем. Основана на […]
Мультифрактальное марковское переключение Основы мультифрактального Маркова-переключения (MSM) MSM — это модель доходности активов, разработанная для учета стохастической волатильности с разной
Марковская цепь Определение и свойства марковских цепей Марковская цепь — это последовательность случайных величин, связанных с предыдущими состояниями. Вероятность перехода
Марковская цепь Определение и свойства марковских цепей Марковская цепь — это последовательность случайных величин, связанных с предыдущими состояниями. Вероятность перехода
Динамическое марковское сжатие Основы динамического марковского сжатия (DMC) DMC — алгоритм сжатия без потерь, разработанный Кормаком и Хорспулом. Используется прогнозирующее
Коэффициент энтропии Основы энтропии Энтропия — это функция, которая измеряет сложность случайного процесса. Условная энтропия стремится к скорости энтропии при
Фильтр Калмана Основы фильтра Калмана Фильтр Калмана — это алгоритм для оценки состояния динамической системы на основе наблюдений. Он используется
Рейтинг страницы Определение и история PageRank PageRank — это алгоритм ранжирования веб-страниц, разработанный Ларри Пейджем и Сергеем Брином в 1998
Теория массового обслуживания Основы теории массового обслуживания Теория массового обслуживания изучает очереди и их влияние на эффективность систем. Основана на
Теория массового обслуживания Основы теории массового обслуживания Теория массового обслуживания изучает очереди и их влияние на эффективность систем. Основана на
Алгоритм Витерби Алгоритм Витерби — алгоритм динамического программирования для оценки вероятности наиболее вероятной последовательности скрытых состояний. Алгоритм Витерби особенно важен
Марковская цепь Марковские цепи — это вероятностные модели, описывающие поведение систем с дискретными состояниями и временем. Марковские цепи имеют конечное
Обучение с подкреплением Марковские процессы принятия решений используются для моделирования поведения агентов в сложных системах. Оптимальная политика определяется как максимизация