Электронная библиотека (репозиторий) Томского государственного университета
метод асимптотического анализа | метод просеянного потока

Add to Quick Collection   All 8 Results

Showing items 1 - 8 of 8.
  • «
  • 1
  • »
Sort:
 Add All Items to Quick Collection
Source: Молодежная научная школа по прикладной теории вероятностей и телекоммуникационным технологиям (APTCT–2017) : материалы Международной научной конференции, Россия, Москва, 23-27 октября 2017 г.. М., 2017. С. 80-82
Type: статьи в сборниках
Date: 2017
Description: В работе рассмотрена математическая модель многофазной ресурсной системы массового обслуживания. Получена аппроксимация распределения вероятностей исследуемого процесса.
Source: Материалы II Всероссийской молодежной научной конференции "Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем", Томск, 16–17 мая 2014 г.. Томск, 2014. С. 90-94
Type: статьи в сборниках
Date: 2014
Source: Вестник Кемеровского государственного университета. 2013. № 3, т. 3. С. 15-21
Type: статьи в журналах
Date: 2013
Source: Вестник Кемеровского государственного университета. 2012. № 1 (49). С. 47-52
Type: статьи в журналах
Date: 2012
Source: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2011. № 4. С. 74-84
Type: статьи в журналах
Date: 2011
Source: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. № 4. С. 60-66
Type: статьи в журналах
Date: 2009
Description: Для исследования выходящего потока систем с неограниченным числом приборов и произвольным распределением времени обслуживания предложен метод просеянного потока. Показано, что в условии растущего врем ... More
Source: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2007. № 1. С. 58-66
Type: статьи в журналах
Date: 2007
Description: Для системы массового обслуживания GI/GI/∞ найдена характеристическая функция числа занятых приборов. Показано, что распределение вероятностей П(i) можно аппроксимировать нормальным распределением.
  • «
  • 1
  • »

Date

^