Анализ совокупности научно-технических проблем, возникающих в процессе научных исследований сложных информационных систем, позволяет сделать вывод, что большинство из них связано с постановкой и решением ряда нетривиальных задач. Процедуры постановки и решения этих задач затрагивают целый ряд областей фундаментального и прикладного значения. Объективная потребность использования информационно-статистических методов, системно-информационного анализа позволили придать выявленным закономерностям развития технических систем количественно-качественное содержание и обеспечить их статистическую (вероятностную) интерпретацию. В данной статье приведены примеры, которые иллюстрируют сущность принципа максимума неопределенности, а также необходимость постановки и исследования некоторого класса новых задач построения экстремальных моделей редких событий, показано чёткое разграничение условий применения нормального и гипернормального экстремальных распределений. В условиях рассматриваемого стохастического эксперимента выбран закон распределения вероятностей и введена в рассмотрение новая модификация закона Пуассона (построения модели «сверхредких» событий). Полученные выражения дают возможность для расчета вероятностей сверхредких событий. Значения этих интегралов представлены в таблице.
The analysis of the complex scientific and technical problems arising in the process of scientific research of complex information systems, allows us to conclude that most of them associated with the formulation and solution of a number of non-trivial tasks. The procedures for formulating and solving these problems affect a number of areas of fundamental and applied importance. The objective need of the use of information and statistical methods, system and information analysis allowed to make the revealed regularities of the development of technical systems, quantitative and qualitative content and to ensure their statistical (probabilistic) interpretation. This article provides examples that illustrate the essence of the principle of maximum uncertainty, and the need to raise and study a class of new problems of constructing extremal models of rare events. In the context of the considered stochastic experiment selected probability distribution law and introduce the new version of the law Poisson (model building «ultrashort» events). These expressions make it possible to calculate the probability of rare events beyond. The values of these integrals are given in the table.
1. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. – М.: Наука, 1969.
2. Дзанагова И.Т., Галаванова З.Е., Высшая математика. Часть I., – ГУП Изд «Олимп» г. Владикавказ, 2012.
3. Дзанагова И.Т., Мамсурова Ф.Х., Галаванова З.Е., Секинаева Б.Ш., Выбор математических моделей редких событий при обнаружении «разладки» пуассоновского процесса на примере СЧМ // Методология, методика и практика инноваций: сб. статей междунар. конф. «Санкт-Петербургский институт проектного менеджмента». – СПб., 2014. – С. 42–46.
4. Дзанагова И.Т., Хугаева Л.Т., Высшая математика. Часть II., – ГУП Изд «Олимп» г. Владикавказ, 2012.
5. Дзанагова И.Т., Хугаева Л.Т., Дигурова А.М., Мамсурова Ф.Х., Выявление «разладки» пуассоновского процесса // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6. – С. 1713. www.science-education.ru/
6. Дзанагова И.Т., Хугаева Л.Т., Мамсурова Ф.Х., Галаванова З.Е., Построение математической модели функционирования оператора в системе «Человек – машина» // Инновационные научные исследования в гуманитарных, естественных, технических и общественных науках. Методология, теория, практика: сб. статей Всеросс. конф. «Санкт-Петербургский институт проектного менеджмента». – 2014. – С. 98–101.
7. Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероятностей. – М.: ОНТИ, 1936.
8. Крамер Г. Математические методы статистики. – М.: Мир, 1975.
9. Мартыщенко Л.А. Введение в статистическое моделирование технических систем. – МО СССР, 1982.
10. Мартыщенко Л.А. Экстремальное распределение экстремальных случайных величин. – Л.: МО СССР, 1989.