Комментарии 7
Более полувека назад придумана замечательная штука, которая называется Variance reduction. От ее классической трактовки произрастают такие не менее замечательные методы, как: Common Random Numbers, Antithetic variates, Control variates, Stratified sampling, Latin hypercube sampling (LHS) и многие другие.
На подавляющем большинстве реальных задач они сводят к нулю необходимость городить кластер или организовывать параллельные вычисления. В части стат. моделирования в статье раскрыт лишь инженерный подход, к сожалению.
На подавляющем большинстве реальных задач они сводят к нулю необходимость городить кластер или организовывать параллельные вычисления. В части стат. моделирования в статье раскрыт лишь инженерный подход, к сожалению.
Перевод аспирантской публикации 2014-го года?
Система массового обслуживания требуют:
- сбора и анализа информации на основе знаний в области теории вероятностей с использованием большего количества вычислительных ресурсов для изначальной статистической модели базы данных;
- имитационной модели с применением концепций объектно-ориентированного программирования (в данном случае нам предлагают базовый курс ООП на Python на модели мульти-фазной не линейной СМО на основе решений рекуррентных соотношений по уравнению с функцией «max», но с ее граничной проверкой по фактическим параметрам статистической и линейной модели).
- программистов-техников с хорошей мотивацией.
Как итог: а еще теория вероятностей нужна для найма мотивированных программистов-техников по подгону решений рекуррентных уравнений под статистические данные?
Так как этот является переводом, я не делаю дальнейших выводов насчёт представленных исследований. Моя цель отличается, но средства схожи. И данную статью можно использовать в своих исследованиях, взяв за основу некоторые принципы и подходы, описанные в ней.
А где еще более простые поведенческие модели?
Видимо их должны найти программисты-техники по теории вероятностей с подстановкой решений рекуррентных уравнений под статистические данные по теореме Байеса, то есть по принципу работы нейронных сетей, которые отсекают ненужный перебор вероятностей, то есть так находят поведенческих модели?
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Python для обучения научной информатике: Моделирование систем массового обслуживания