Для розв'язування рівняння Пуассона в прямокутній області застосовано чисельний метод підвищеної точності, що базується на співвідношенні між значеннями функції та її похідних у сусідніх вузлах сітчастої області. Наведено результати розв'язку модельних задач даним методом.

Рассмотрены процессы марковского восстановления, алгоритмы фазового укрупнения, а также стохастические и физические модели систем в полумарковской случайной среде. Значительное внимание уделено нормальным уклонениям стохастических интегральных функционалов, случайных эволюций и эволюционных стохастических систем. Отдельные главы посвящены алгоритмам усреднения, диффузионной аппроксимации, а также оценкам точности их применения.

Розглянуто швидкість збіжності апроксимацій за схемами Ейлера та Мільштейна для напівлінійних рівнянь еволюційного типу з необмеженим оператором та рівнянь Іто - Вольтерра у гільбертовому просторі. Одержано результати про збіжність скінченновимірних апроксимацій розв'язків стохастичного диференціального рівняння (СДР) у гільбертовому просторі. Визначено швидкість збіжності апроксимацій розв'язків СДР з необмеженим зсувом розв'язками рівнянь з обмеженими коефіцієнтами. Доведено існування приблизних розв'язків СДР з упередженням. Побудовано апроксимації квазілінійних СДР з упередженням, визначено швидкість їх збіжності, а також одержано нові апроксимаційні формули для напівгруп.

Получено оптимальное полиномиальное решение задачи прогноза векторного случайного процесса. Алгоритм экстраполяции базируется на аппарате канонических разложений случайных процессов.

Індекс рубрикатора НБУВ: В192.166

Рубрики:

Наближене розв'язання стохастичних рівнянь

Шифр НБУВ: РА424808 Пошук видання у каталогах НБУВ