МИНИМИЗАЦИЯ СИСТЕМАТИЧЕСКОЙ И СЛУЧАЙНОЙ ПОГРЕШНОСТЕЙ В ЗАДАЧАХ ЛИНЕЙНОГО ОЦЕНИВАНИЯ ДЛЯ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ1) (726,00 руб.)

Первый автор	Голубцов
Страниц	18

ID	950869
Аннотация	Исследуется проблема обработки распределенных результатов многочисленных экспериментов при необходимости гибко контролировать как случайную, так и систематическую погрешности оценивания. Рассматриваемый подход основывается на преобразовании результатов отдельных экспериментов в специальную “каноническую” форму, с последующим сложением полученных фрагментов канонической информации и построении оптимального семейства оценок исключительно на основании накопленной канонической информации. Также проводится подробное исследование оптимального семейства оценок. Использование канонической информации заметно облегчает исследование и позволяет получить детальную характеризацию структуры погрешностей в операторной форме. Рассматриваются важнейшие свойства канонической информации и преимущества ее использования в рамках модели распределенных вычислений MapReduce в проблематике больших данных. Библ. 19. Фиг. 8.

Голубцов, П.В. МИНИМИЗАЦИЯ СИСТЕМАТИЧЕСКОЙ И СЛУЧАЙНОЙ ПОГРЕШНОСТЕЙ В ЗАДАЧАХ ЛИНЕЙНОГО ОЦЕНИВАНИЯ ДЛЯ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ1) / П.В. Голубцов // Журнал вычислительной математики и математической физики (РАН) .— 2026 .— №1 .— С. 147-164 .— URL: https://rucont.ru/efd/950869 (дата обращения: 12.04.2026)