Електронне моделювання

Том 40, № 1 (2018)

https://doi.org/10.15407/emodel.40.01

ЗМІСТ

Математичне моделювання та обчислювальні методи

	ЯЛОВЕЦЬ А.Л. Про таксономію автономних агентів	3-30
	ФЕЙЗИЕВ Ф.Г., МЕХТИЕВА М.Р. Модификация метода Питерсона—Горенстейна—Цирлера приведением матрицы к треугольному виду	31-46
	КРАСИЛЬНИКОВ А.И. Моделирование перфорированных случайных величин на основе смесей сдвинутых распределений	47-62

Обчислювальні процеси і системи

ХАХАНОВ В.И., ЕМЕЛЬЯНОВ И.В., ЛЮБАРСКИЙ М.М., ЧУМАЧЕНКО С.В., ЛИТВИНОВА Е.И.
Квантовый метод синтеза тестов на основе кубитных структур данных

63-80

Застосування методів і засобів моделювання

	ФАРХАДЗАДЕ Э.М., МУРАДАЛИЕВ А.З., ФАРЗАЛИЕВ Ю.З., РАФИЕВА Т.К., АБДУЛЛАЕВА С.А. Повышение эффективности работы паротурбинных установок энергоблоков ТЭС	81-94
	KOSENKO S.O. The Main Statements of Ontology Theory and Its Implementation in the System of Legal Knowledge	95-114

Короткі повідомлення

ПОЛИССКИЙ Ю.Д.
Преобразование псевдочисел системы остаточных классов со всеми четнымимодулями в числа системы

115-120

Про таксономію автономних агентів

А.Л. Яловець, д-р техн. наук
Ін-т програмних систем НАН України
(Україна, 03187, Київ, пр. Академіка Глушкова, 40, корп. 5,
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.)

Èlektron. model. 2018, 40(1):03-16
https://doi.org/10.15407/emodel.40.01.003

АННОТАЦИЯ

Досліджено проблему побудови таксономії автономних агентів. Проаналізовано найвідомішу в світі таксономію автономних агентів, запропоновану С. Франкліном та А. Грайссером, в якій виявлено суперечності. По результатах виконаного аналізу запропоновано нову таксономію автономних агентів, яка є природною класифікацією автономних агентів відповідно до сучасного стану їх досліджень в світі. Наведено визначення основних класів агентів, що входять до складу таксономії. Виконано порівняння трьох основних класів комп’ютерних агентів та визначено головні розбіжності між ними.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

таксономія, класифікація, автономні агенти, програмні агенти, агенти моделювання, агенти імітаційного моделювання.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Яловець А.Л. До постановки задачі переслідування на площині//Проблеми програмування. 2013, № 2, с. 95—100.
2. Яловець А.Л. Про один метод переслідування на площині// Там же. 2013,№3, с. 117—124.
3. Яловець А.Л. Про метод найближчої точки як метод управління стратегіями переслідування/утікання агентів // Там же. 2013, № 4, с. 94—99.
4. Яловец А.Л. Методы моделирования поведения агентов в мультиагентной системе «Навигация»// Там же. 2014, № 2—3, с. 212—220.
5. Яловець А.Л. Проблема формування угрупувань агентів у задачах переслідування/утікання на площині//Там же. 2014, № 1, с. 108—118.
6. Яловець А.Л. Проблема моделювання маневрування агентів в задачах переслідування/утікання на площині// Там же. 2015, № 2, с. 86—100.
7. Яловець А.Л. Архітектура та функціональні можливості мультиагентної системи «Навігація»// Там же. 2017, № 1, с. 83—96.
8. Авт. свідоцтво № 57880. Комп’ютерна програма «Мультиагентна система «Навігація», версія 2.5» Яловець А.Л., Кондращенко В.Я., Арістов В.В. Державна служба інтелектуально ї власності України, 2014 р.
9. Franklin S., Graesser A. Is it an Agent, or Just a Program?: A Taxonomy for Autonomous Agents // Proc. of Workshop Intelligent agents III: agent theories, architectures, and Languages (ECAI ‘96). Hungary, Budapest: Springer, 1996, p. 21—35.
10. Sanchez J.A. A Taxonomy of Agents. Technical Report ICT-97-1. Interactive and Cooperative Technologies Lab. Department of Computer Systems Engineering. MJxico: Universidad de las AmJricas-Puebla, 1997, 24 p.
11. Huang Z., Eliens A., van Ballegooij A., de Bra P. A taxonomy of web agents // Proc. 11th International
Workshop on Database and Expert Systems Applications. UK, London, 2000, p. 765—769.
12. Coninx K., Holvoet T. A Microscopic Traffic Simulation Platform for Coordinated Charging of Electric Vehicles // Proc. of 12th International Conf. «Advances in Practical Applications of Heterogeneous Multi-Agent Systems» (PAAMS 2014). Spain, Salamanca: Springer, 2014, p. 323—326.
13. Garcia-Magarino I. Practical Multi-Agent System Application for Simulation of Tourists in Madrid Routes with INGENIAS // Ibid. Spain. Salamanca: Springer, 2014, p. 122—133.
14. Hajinasab B., Davidsson P., Persson J.A., Holmgren J. Towards an Agent-Based Model of Passenger Transportation // Proc. of International Workshop “Multi-Agent-Based Simulation XVI” (MABS 2015). Turkey, Istanbul: Springer, 2016, p. 132—145.
15. Hassan S., Antunes L., Pavón J. Mentat: A Data-Driven Agent-Based Simulation of Social Values Evolution // Proc. of International Workshop «Multi-Agent-Based Simulation X» (MABS 2009). Hungary, Budapest: Springer, 2010, p. 135—146.
16. Henein C.M., White T. Agent-Based Modelling of Forces in Crowds // Proc. of Joint Workshop «Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation» (MABS 2004). USA, New York: Springer, 2005, p. 173—184.
17. Jordan R., Birkin M., Evans A. Agent-Based Simulation Modelling of Housing Choice and Urban Regeneration Policy // Proc. of International Workshop «Multi-Agent-Based Simulation XI» (MABS 2010). Canada, Toronto: Springer, 2011, p. 152—166.
18. Molina M., Martin J., Carrasco S. An Agent-Based Approach for the Design of the Future European Air Traffic Management System // Proc. of 12th International Conf. «Advances in Practical Applications of Heterogeneous Multi-Agent Systems» (PAAMS 2014). Spain, Salamanca: Springer, 2014, p. 359—362.
19. Monga R., Karlapalem K. MASFMMS: Multi Agent Systems Framework for Malware Modeling and Simulation // Proc. of International Workshop «Multi-Agent-Based Simulation IX» (MABS 2008). Portugal, Estoril: Springer, 2009, p. 97—109.
20. Niwa T., Okaya M., Takahashi T. TENDENKO: Agent-Based Evacuation Drill and Emergency Planning System // Proc. of International Workshop «Multi-Agent-Based Simulation XV» (MABS 2014). France, Paris: Springer, 2015, p. 167—179.
21. Pezzulo G., Calvi G. Designing and Implementing MABS in AKIRA // Proc. of Joint Workshop «Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation» (MABS 2004). USA, New York: Springer, 2005, p. 49—64.
22. Vanëk O., Jakob M., Hrstka O., Pëchoucek M. Using Multi-agent Simulation to Improve the Security of Maritime Transit // Proc. of International Workshop «Multi-Agent-Based Simulation XII» (MABS 2011). Taiwan, Taipei: Springer, 2012, p. 44—58.
23. Werlang P., Fagundes M.Q., Adamatti D.F. et al. Multi-Agent-Based Simulation of Mycobacterium Tuberculosis Growth // Proc. of International Workshop «Multi-Agent-Based Simulation XIV» (MABS 2013). USA, Saint Paul: Springer, 2014, p. 131—142.
24. Georgakarakou C.E., Economides A.A. Software Agent Technology: An Overview // Software applications: concepts, methodologies, tools, and applications / Ed. by Tiako P.F. IGI Global, 2009, p. 128—151.
25. Macal C.M., North M.J. Tutorial on agent-based modeling and simulation // Agent-based Modeling and Simulation / Ed. by Taylor S.J.E. Palgrave MacMillan, 2014, p. 11—31.
26. Encyclopedia of Complexity and Systems Science / Ed. by Meyers R.A. Springer, 2009, 10398 p.
27. Multiagent systems: a modern approach to distributed artificial intelligence / Åd. byWeiss G. The MIT Press, 1999, 619 p.
28. Hadzic M., Wongthongtham P., Dillon T., Chang E. Ontology-Based Multi-Agent Systems. Springer, 2009, 273 p.
29. Padgham L., Winikoff M. Developing Intelligent Agent Systems. A Practical Guide. John Wiley & Sons Ltd, 2004, 240 p.
30. Wooldridge M. An Introduction to Multiagent Systems. JohnWiley & Sons, Ltd. 2002, 348 p.
31. Wooldridge M., Jennings N.R. Intelligent agents: Theory and practice // The Knowledge Engineering Review. 1995, Vol. 10, N 2, p. 115—152.
32. Электронный ресурс: https://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/entity
33. Электронный ресурс: https://en.wikipedia.org/wiki/Entity
34. Wooldridge M. Reasoning about rational agents. The MIT Press, 2000, 227 p.
35. Agent Autonomy / Ed. by Hexmoore H., Castelfranchi C., Falcone R. Springer Science + Business Media, LLC, 2003, 288 p.
36. Agents and Computational Autonomy. Potential, Risks and Solutions / Ed. by Nickles M., Rovatsos M., Weiss G. Springer Science + Business Media, Inc, 2005, 278 p.
37. Mele A.R. Autonomous Agents. From Self-Control to Autonomy. Oxford University Press, 1995, 271 p.
38. Industrial Agents. Emerging Applications of Software Agents in Industry / Ed. by Leitno P., Karnouskos S. Elsevier, 2015, 455 p.
39. Odell J. Agent Technology: What Is It and Why Do We Care? // Enterprise Architecture Advisory Service Executive Report. Cutter Consortium, 2007, Vol. 10, N 3, p. 1—25.
40. Weyns D., Michel F., Van Dyke Parunak H. et al. Agent Environments for Multi-agent Systems — A Research Roadmap // Proc. of the 4th International Workshop «Agent Environments for Multi-Agent Systems» (E4MAS 2014). France, Paris: Springer, 2015, p. 3—21.
41. Weyns D., Omicini A., Odell J. Environment as a first class abstraction in multiagent systems//Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 2007, Vol. 14, Is. 1, p. 5—30.
42. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Изд. дом «Вильямс», 2007, 1408 с.
43. Шаталкин А.И. Таксономия. Основания, принципы и правила. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2012, 600 с.
44. Agent-Directed Simulation and Systems Engineering / Ed. by Yilmaz L., _ren T. WILEYVCH Verlag GmbH & Co, 2009, 520 p.
45. Кондаков Н.И. Логический словарь-справочник. М.: Наука, 1976, 720 с.
46. Бочаров В.А., Маркин В.И. Основы логики. М.: ИНФРА-М, 1998, 296 с.
46. Bocharov, V.A. and Markin, V.I. (1998), Osnovy logiki [The basics of logic], INFRA-M, Moscow, USSR.
47. H`ppner, S. (2003), An agents’ definition framework and a methodology for deriving agents’ taxonomies, Proceedings of the 26th Annual German Conference on AI, Hamburg, Germany, pp. 618-632.
48. Poole D.L., Mackworth A.K. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. Cambridge University Press, 2010, 662 p.
49. The MIT encyclopedia of the cognitive sciences / Åd. by Wilson R.A., Keil F.C. The MIT Press. 1999, 964 p.
50. Siebers P.-O., Aickelin U. Introduction to Multi-Agent Simulation // Encyclopedia of decision making and decision support technologies / Ed. by Adam F., Humphreys P. IGI Global, 2008, p. 554—564.
51. Brenner W., Zarnekow R., Schubert C. Intelligent software agents: foundations and applications. Springer-Verlag, 1998, 326 p.
52. Green S., Hurst L., Nangle B. et al. Software Agents: A review. Dublin: Trinity College Dublin, Department of Computer Science. TCD-CS-1997-06.1997, 51 p.
53. Janca P.C., Gilbert D. Practical Design of Intelligent Agent Systems // Agent Technology: Foundations, Applications, and Markets / Ed. by Jennings N.R., Wooldridge M.J. Springer, 1998, p. 73—89.
54. Genesereth M.R., Ketchpel S.P. Software Agents // Communications of ACM. 1994, Vol. 37, N 7, p. 48—53.
55. Subrahmanian V.S. et al. Heterogeneous agent systems. The MIT Press, 2000, 580 p.
56. Zhang Z., Zhang C. Agent-Based Hybrid Intelligent Systems: An Agent-Based Framework for Complex Problem Solving. Springer, 2004, 196 p.
57. Multi-Agent Programming: Languages, Plat-forms and Applications / Ed. by Bordini R.H. et.al. Springer, 2005, 295 p.
58. Yampolskiy R.V. Artificial Superintelligence: A Futuristic Approach. CRC Press, 2016, 189 p.
59. Hibbard B. Model-based Utility Functions // Journal of Artificial General Intelligence. 2012, Vol. 3, Is. 1, p. 1—24.
60. Orseau L., Ring M. Self-Modification and Mortality in Artificial Agents // 4th International Conf. on Artificial General Intelligence (AGI 2011). USA, NY, 2011, p 1—10.
61. Brazier, F.M., Wijngaards N.J.E. Designing Self-Modifying Agents // Proc. of 5th International Conference of Computational and Cognitive Models of Creative Design. Sydney, 2001, p. 93—112.
62. Lin L.-J. Self-Improving Reactive Agents Based On Reinforcement Learning, Planning and Teaching // Machine Learning. 1992, Vol. 8, p. 293—321.
63. Schmidhuber J. A General Method for Incremental Self-Improvement and Multi-Agent Learning in Unrestricted Environments // Evolutionary Computation: Theory and Applications. World Scientific Publishing Co, 1999, p. 81—123.
64. Yampolskiy R.V., Ashby L., Hassan L. Wisdom of Artificial Crowds—A Metaheuristic Algorithm for Optimization // Journal of Intelligent Learning Systems and Applications. 2012, Vol. 4, p. 98—107.
65. Zimmermann J., Henze H.H., Cremers A.B. G`del Agents in a Scalable Synchronous Agent Framework // Proc. of 8th International Conf. on Artificial General Intelligence (AGI 2015). Germany, 2015, p. 404—413.
66. Wang S. Towards Dynamic Epistemic Learning of Acction fof Self-Improving Agents and Multi-agent Systems // Proc. of IEEE International Conference on Autonomic Computing (ICAC 2016). Germany, 2016, p. 292—299.
67. Mahoney M. A Model for Recursively Self Improving Programs. Available at: http://mattmahoney.net/rsi.pdf).
68. Steunebrink B.R., Thórisson K.R., Schmidhuber J. Growing Recursive Self-Improvers // Proc. of 9th International Conf. on Artificial General Intelligence (AGI 2016). USA, 2016, p. 129—139.
69. Yampolskiy R.V. On the Limits of Recursively Self-Improving AGI // Proc. of 8th International Conf. on Artificial General Intelligence (AGI 2015). Germany, 2015, p. 394—403.
70. Гинодман В.А., Обелец Н.В., Павлов А.А. От первых вирусов до целевых атак. М.: НИЯУ МИФИ, 2014, 96 с.
71. Касперски К. Записки исследователя компьютерных вирусов. СПб.: Питер, 2005, 316 с.
72. Климентьев К.Е. Компьютерные вирусы и антивирусы: взгляд программиста. М.: ДМК Пресс, 2013, 656 с.
73. Гордон Я. Компьютерные вирусы без секретов. М.: Новый изд. дом, 2004, 320 с.
74. Bonfante G., Marion J.-Y., Reynaud-Plantey D. A computability perspective on self-modifying programs // Proc. of Seventh IEEE International Conf. on Software Engineering and Formal Methods. USA, 2009, p. 231—239.
75. Handbook of research on nature inspired computing for economics and management / Ed. by Rennard J.-P. Idea Group Inc, 2007, 998 p.
76. Alkhateeb F., Maghayreh E.A., Doush I.A. Multi-Agent Systems—Modeling, Control, Programming, Simulations and Applications. InTech, 2011, 522 p.
77. Barnes D.J., Chu D. Introduction to Modeling for Biosciences. Springer, 2010, 322 p.
78. Meyer R. Event-Driven Multi-agent Simulation // Proc. of International Workshop «Multi-Agent-Based Simulation» (MABS 2014). France, Paris: Springer, 2015, p. 3—16.
79. Uhrmacher A.M., Weyns D. Multi-agent systems: simulation and applications. CRC Press, 2009, 483 p.
80. Reynolds C. Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model // Proc. of the 14th annual Conf. on Computer graphics and interactive techniques (SIGGRAPH’87). Anaheim, USA, ACM Press, 1987, p. 25—34.
81. Aitken M., Butler G., Lemmon D. et al. The Lord of the Rings: the visual effects that brought middle earth to the screen// International Conf. on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH’04). Los Angeles, USA, ACM Press, 2004. Course Notes. Article № 11.
82. Burke R., Isla D., Downie M. et al. Creature Smarts: The Art and Architecture of a Virtual Brain // Proc. of the 3rd International Conf. on Intelligent Games and Simulation (Game-On 2002), Westminster, UK, Westminster University Press, 2002, p. 89—93.
83. Perlin K., Goldberg A. Improv: A System for Scripting Interactive Actors in VirtualWorlds // Proc. of the ACM Computer Graphics Annual Conf. New York, USA, ACM Press, 1996, p. 205—216.
84. Musse S.R., Thalmann D. Hierarchical Model for Real Time Simulation of Virtual Human Crowds // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2001, Vol. 7, N 2, p. 152—164.
85. Buckland M. Programming game AI by example. Wordware Publishing, Inc, 2005, 495 p.
86. Gemrot J., Kadlec R., Bida M. et al. Pogamut 3 Can Assist Developers in Building AI (Not Only) for Their Videogame Agents // Agents for Games and Simulations. Trends in Techniques, Concepts and Design / Ed. by Dignum F., Bradshaw J., Silverman B., van DoesburgW. Springer, 2009, p. 1—15.
87. Bedau M.A. Artifical_life // Handbook of the Philosophy of Biology / Ed. by Matthen M., Stephens C. Elsevier, 2007, p. 585—603.
88. Kumar A. An Overview of Abstract and Physical Characteristics «Artificial Life Systems» // International Journal of Scientific and Research Publications. 2012, Vol. 2, Is. 12, p. 1—7.
89. Banzhaf W., McMullin B. Artificial Life // Handbook of Natural Computing / Ed. by Rozenberg G. Springer, 2012, p. 1805—1834.
90. Artificial Life Models in Software / Ed. by Komosinski M., Adamatzky A. Springer, 2009, 441 p.

ЯЛОВЕЦЬ Андрій Леонідович, д-р техн. наук, заст. директора з наукової роботи Інституту
програмних систем НАН України. У 1981 р. закінчив Запорізький індустріальний ін-т. Область
наукових досліджень — методи і моделі штучного інтелекту, методологія математичного
моделювання в розробці систем штучного інтелекту.

Полный текст: PDF (русский)

Модификация метода Питерсона—Горенстейна—Цирлера приведением матрицы к треугольному виду

Ф.Г. Фейзиев, д-р физ.-мат. наук
Сумгаитский госуниверситет
(Азербайджан, AZ5008, Сумгаит , 43 квартал, ул. Баку, 1,
тел.(+994018) 6448906, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.),
М.Р. Мехтиева, канд. физ.-мат. наук
Бакинский госуниверситет
(Азербайджан, AZ1148, Баку, ул. Академика Захида Халилова, 23,
тел.(+994012) 5390535)

Èlektron. model. 2018, 40(1):31-46
https://doi.org/10.15407/emodel.40.01.031

АННОТАЦИЯ

Для виявлення та виправлення помилок, що сталися в q-ічних кодах Боуза—Чоудхурі—Хоквінгема, запропоновано модифікацію методу Пітерсона—Горенстейна—Цирлера на основі приведення матриці до трикутної форми. Розроблено методику прискорення обчислень за цією модифікацією. Наведено алгоритм декодування отриманих повідомлень, базований на запропонованій модифікації.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

q-ічні коди Боуза—Чоудхурі—Хоквінгема, метод Пітерсона—Горенстейна—Цирлера, трикутні матриці, примітивний елемент скінченного поля, локатор помилок.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Блейхут Р. Теория и практика кодов, контролирующих ошибки. М.: Мир, 1986, 576 с.
2. William C.H., Vera P. Fundamentals of Error-Correcting Codes. Cambridge University Press, 2003, 662 p.
3. Биркгоф Г., Барти Т. Современная прикладная алгебра. М.: Мир, 1976, 400 с.
4. Фейзиев Ф.Г. Модификация алгоритма Питерсона—Горенстейна—Цирлера и ее эффективная реализация// Электрон. моделирование, 2015, 37, № 3, с. 3 —16.
5. Фейзиев Ф.Г., Мехтиева М.Р., Самедова З.А. Модификация метода Питерсона—Горенстейна—Цирлера приведением матрицы к треугольному виду (двоичный случай)//Электрон. моделирование, 2016, 38, № 5, с. 11—21.
6. Фейзиев Ф.Г., Бабаванд Араблу М.А. Описание декодирования р-ичных циклических кодов в классе последовательностных машин// Изв. НАН Азербайджана. Серия физ.- техн. и мат. наук: Информатика и проблемы управления, 2012, XXXII, № 6, с. 3—9.

ФЕЙЗИЕВ Фикрат Гюлали оглы, д-р физ.-мат. наук, профессор, зав. кафедрой дифференциальных уравнений и оптимизации Сумгаитского госуниверситета. В 1978 г. окончил Азербайджанский госуниверситет. Область научных исследований — математическая кибернетика, теория конечных автоматов и теоретические вопросы информатики.

МЕХТИЕВА Марал Рзабала кызы, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры высшей математики Бакинского госуниверситета. В 1992 г. окончила Азербайджанский госуниверситет. Область научных исследований — математическая кибернетика, теория конечных автоматов и теоретические вопросы информатики.

Полный текст: PDF (русский)

Моделирование перфорированных случайных величин на основе смесей сдвинутых распределений

А.И. Красильников, канд. физ.-мат. наук
Ин-т технической теплофизики НАН Украины
(Украина, 03057, Киев, ул. Желябова, 2а,
тел. (044) 4532857, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2018, 40(1):47-62
https://doi.org/10.15407/emodel.40.01.047

АННОТАЦИЯ

Обґрунтовано використання сім’ї сумішей зсунутих розподілів для моделювання перфорованих розподілів та випадкових величин. Розглянуто особливості моделювання перфорованих розподілів. Проаналізовано кумулянтні коефіцієнти сумішей зсунутих розподілів. Побудовано моделі перфорованих розподілів на основі двокомпонентної суміші зсунутих
логістичних розподілів.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

кумулянтні коефіцієнти, моментно-кумулянтні моделі, кумулянтний аналіз, перфоровані розподіли, суміші розподілів.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Малахов А.Н. Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразований. М.: Сов. радио, 1978, 376 с.
2. Кунченко Ю.П. Полиномиальные оценки параметров близких к гауссовским случайных величин. Ч. I. Стохастические полиномы, их свойства и применения для нахождения оценок параметров. Черкассы: ЧИТИ, 2001, 133 с.
3. Кунченко Ю.П., Заболотный С.В. Полиномиальные оценки параметров близких к гауссовским случайных величин. Ч. II. Оценка параметров близких к гауссовским случайных величин. Черкассы: ЧИТИ, 2001, 251 с.
4. Alexandrou D., De Moustier C., Haralabus G. Evaluation and verification of bottom acoustic reverberation statistics predicted by the point scattering model // J. Acoustical Society of America, 1992, Vol. 91, No. 3, p. 1403—1413.
5. Карпов И.Г. Приближенная идентификация законов распределения помех в адаптивных приемниках с использованием метода моментов // Радиотехника. 1999, № 7, с. 11—14.
6. Кузнецов В.В. Использование моментов третьего порядка в расчетах электрических нагрузок // Вест. Самарского ГТУ. Серия «Технические науки». 2009, № 2 (24), с. 166—171.
7. Wang H., Chen P. Fault Diagnosis Method Based on Kurtosis Wave and Information Divergence for Rolling Element Bearings //WSEAS Transactions on Systems. 2009, Vol. 8, Issue 10, p. 1155—1165.
8. Кузнецов Б.Ф., Бородкин Д.К., Лебедева Л.В. Кумулянтные модели дополнительных погрешностей // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2013, № 1 (37), с. 134—138.
9. Лукач Е. Характеристические функции. Пер. с англ. В.М. Золотарева. М.: Наука, 1979, 424 с.
8. Kuznetsov, B.F., Borodkin, D.K. and Lebedeva, L.V. (2013), “Cumulant models of additional errors”, Sovremennye tekhnologii. Sistemnyi analiz.Modelirovanie, no. 1 (37), pp. 134-138.
9. Lukach, E. (1979), Kharakteristicheskie funktsii [Characteristic Functions], Translated by Zolotarev, V.M., Nauka, Moscow, USSR.
10. Кунченко Ю.П., Заболотній С.В., Коваль В.В.,Чепинога А.В. Моделювання ексцесних випадкових величин із заданим кумулянтним описом на основі бігаусового розподілу // Вісн. ЧДТУ. 2005, № 1, с. 38—42.
11. Заболотній С.В., Чепинога А.В. Тетрагаусові симетрично-розподілені імовірнісні моделі на основі моментного опису // Зб. наук. праць ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України. 2008, №.47, с. 92—99.
12. Чепинога А.В. Області реалізації бігаусових моделей асиметрично-ексцесних випадкових величин з перфорованим моментно-кумулянтним описом // Вісн. ЧДТУ. 2010, № 2, с. 91—95.
13. Красильников А.И. Класс негауссовских распределений с нулевыми коэффициентами асимметрии и эксцесса // Изв. вузов. Радиоэлектроника. 2013, 56, № 6, с. 56—63.
14. Красильников А.И. Класс негауссовских симметричных распределений с нулевым коэффициентом эксцесса // Электрон. моделирование. 2017, 39, № 1, с. 3—17.
15. Красильников А.И. Модели несимметричных распределений случайных величин с нулевым коэффициентом асимметрии // Там же. 2016, 38, № 1, с. 19—33.
16. Королев В.Ю. Вероятностно-статистический анализ хаотических процессов с помощью смешанных гауссовских моделей. Декомпозиция волатильности финансовых индексов и турбулентной плазмы. М.: Изд-во Ин-та проблем информатики РАН, 2008, 390 с.
17. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. В 2-х томах. Т. 2. Пер. с англ. Ю.В. Прохорова. М.: Мир, 1984, 738 с.
18. Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. СПб.: Наука, 2001, 295 с.
19. Кендалл М., Стьюарт А. Теория распределений. Пер. с англ. В.В. Сазонова, А.Н. Ширяева, под ред. А.Н. Колмогорова. М.: Наука, 1966, 588 с.

КРАСИЛЬНИКОВ Александр Иванович, канд. физ.-мат. наук, доцент, вед. науч. сотр. Ин-та
технической теплофизики НАН Украины. В 1973 г. окончил Киевский политехнический ин-т.
Область научных исследований — математические модели, вероятностные характеристики
и методы статистической обработки флуктуационных сигналов в системах шумовой
диагностики.

Полный текст: PDF (русский)

Квантовый метод синтеза тестов на основе кубитных структур данных

В.И. Хаханов, д-р техн. наук,
И.В. Емельянов, аспирант, М.М. Любарский, аспирант,
С.В. Чумаченко, д-р техн. наук, Е.И. Литвинова, д-р техн. наук
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(Украина, 61166, Харьков, пр-т Ленина, 14,
тел. (057) 7021326, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.)

Èlektron. model. 2018, 40(1):63-80
https://doi.org/10.15407/emodel.40.01.063

АННОТАЦИЯ

Запропоновано одне з можливих вирішень проблеми створення та апробування на класичних комп’ютерах теорії і методів квантових обчислень на пам’яті (без використання логіки) для подальшого застосування в усіх сферах людської діяльності. Сформульовано інженерноорієнтовані визначення видів комп’ютингу, у тому числі квантового, який використову є поняття суперпозиції і змішування, а також комп’ютингу в пам’яті. Обумовлено необхідність спільного і паралельного вирішення проблеми створення ринково доступного квантового комп’ютера і розробки кванто-орієнтованих додатків і хмарних сервісів. Наведено приклади квантового проектування і тестування фрагментів цифрових схем. Запропоновано метод синтезу і мінімізації тестів для функціональностей з використанням матриці кубітних похідних і секвенсор для віднаходження квазіоптимального покриття.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

синтез тестів, кубітне покриття, комп’ютинг на пам’яті, цифрова схема, булева кубітна похідна, моделювання несправностей.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Almudever C.G. et al. The engineering challenges in quantum computing. Design, Automation. Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), 2017. Lausanne, 2017, p. 836—845.
2. Nielsen M.A., Chuang I.L. Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press, 2010.
3. Williams R.S. What’s Next? [The end of Moore’s law] // Computing in Science & Engineering, 2017, Vol. 19, No. 2, p. 7—13.
4.[Электронный ресурс]. — Ðåæèì äîñòóïà: https://www.labs.hpe.com/next-next/mdc.
5. Singh J., Singh M. Evolution in Quantum Computing. Int. Conf. System Modeling and Advancement in Research Trends (SMART). Moradabad, 2016, p. 267—270.
6. Shaikh T.A., Ali R. Quantum Computing in Big Data Analytics: A Survey. IEEE Int. Conf. on Computer and Information Technology (CIT). Nadi, 2016, p. 112—115.
7. Vandersypen L., Van Leeuwenhoek A. 1.4 Quantum computing—the next challenge in circuit and system design. IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC). San Francisco, CA, 2017, p. 24—29.
8. Hahanov V. et al. Qubit test synthesis of the functionality, 14th International Conf. The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM). Lviv, 2017, p. 251—255.
9. Hahanov I., Chumachenko S., Iemelianov I. et al. Deductive qubit fault simulation, 14th Int. Conf. The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM). Lviv, 2017, p. 256—259.
10. Хаханов В.И., Тамер Бани Амер, Чумаченко С.В., Литвинова Е.И. Кубитные технологии для анализа и диагностирования цифровых устройств, Электрон. моделирование, 2015, 37, № 3, с. 17—40.
11. Хаханов В.И., Емельянов И.В., Любарский М.М. и др. Кубитный метод дедуктивного анализа неисправностей для логических схем // Электрон. моделирование, 2017, 39, № 6, c. 59—91.

ХАХАНОВ Владимир Иванович, д-р техн. наук, профессор, гл. науч. сотр., профессор кафедры автоматизации проектирования вычислительной техники Харьковского национального университета радиоэлектроники. Область научных исследований — компьютерная инженерия, киберфизические системы и облачный компьютинг.

ЕМЕЛЬЯНОВ Игорь Валерьевич, аспирант кафедры автоматизации проектирования вычислительной техники Харьковского национального университета радиоэлектроники. Область научных исследований — компьютерные системы и сервис-компьютинг.
Квантовый метод синтеза тестов на основе кубитных структур данных ISSN 0204–3572. Електрон. моделювання. 2018. Т. 40.№1 79

ЛЮБАРСКИЙ Михаил Михайлович, аспирант кафедры автоматизации проектирования вычислительной техники Харьковского национального университета радиоэлектроники. Область научных исследований — компьютерные системы и сервис-компьютинг.

ЧУМАЧЕНКО Светлана Викторовна, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой автоматизации проектирования вычислительной техники Харьковского национального университета радиоэлектроники. Область научных исследований—математическое моделирование вычислительных процессов.

ЛИТВИНОВА Евгения Ивановна, д-р техн. наук, профессор, профессор кафедры автоматизации проектирования вычислительной техники Харьковского национального университета радиоэлектроники. Область научных исследований — проектирование и тестирование цифровых систем и сетей на кристаллах.

Полный текст: PDF (русский)