Метод обчислення критеріального функціоналу для задачі оптимізації систем з дискретними моделями
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
A method for computing the criterion functional for the optimization problem of systems with discrete models
Анотація
The article presents programs for the approximate calculation of Lebesgue-Stieltjes integrals in Python, which are not currently available in the SymPy and SciPy packages. Those packages include only functions for calculating single and multiple Riemann integrals. To implement these programs, there has been made the correction of classical mathematical expressions, which determine the Lebesgue–Stieltjes integrals, and synthesized algorithms suitable for the development of programs for the approximate calculation of these integrals in Python. The feature of the algorithm synthesized for the ap-proximate calculation of the Lebesgue integral is that the Lebesgue measure of a discrete function given on a zero-dimensional set of points located on the segment of its argument is a monotonic continuous function of the coordinate of the functional axis. This axis value increases from zero at the point of the minimum value of this function to a value equals to the length of the segment of the functional axis in the range from the minimum value of this function to its maximum value. In this algorithm, the values of a discrete Lebesgue-integrated function are sorted to form an ascending sequence, the meas-ure of each value of which is given by a segment of the functional axis within adjacent values of this sequence in the direc-tion of its growth. The developed Python programs for Lebesgue–Stieltjes integration contain standard already known program functions of this programming language. The article shows that the proposed programs can be useful for scientists who work on problems of systems analysis with discrete models.
Запропоновано програми наближеного обчислення інтегралів Стілтьєсата Лебега на мові Python, яких нині немає в програмних пакетах Sympy та Scipy, в яких зосереджені програмні функції обчислення лише однократних та багатократних інтегралів Рімана. Для реалізації цих програм здійснене коригування класичних математичних виразів, якими визначаються інтеграли Стілтьєса та Лебега і синтезовано алгоритми, придатні для розроблення програм наближеного обчислення цих інтегралів на мові Python. Особливістю алгоритму, який синтезовано для наближеного обчислення інтегралу Лебега, є врахування того, що міра Лебега дискретної функції, заданої на нульвимірній множині точок, розміщених на відрізку визначення її аргументу, є монотонною неперервною функцією координати функціональної осі, зростаючою від нуля в точці мінімального значення цієї функції до величини, що дорівнює довжині відрізка функціональної осі в межах від мінімального значення цієї функції до її максимального значення. В цьому алгоритмі значення дискретної функції, що інтегрується по Лебегу, відсортовуються так, щоб складати зростаючу послідовність, міра кожного значення якої задається відрізком функціональної осі в межах сусідніх значень цієї послідовності в бік її зростання. Розроблені програми інтегрування по Стілтьєсу та Лебегу намові Python містять у своїй структурі стандартні, уже відомі програмні функції цієї мови. Показано, що запропоновані програми будуть корисними науковцям, які займаються задачами системного аналізу з дискретними моделями
Запропоновано програми наближеного обчислення інтегралів Стілтьєсата Лебега на мові Python, яких нині немає в програмних пакетах Sympy та Scipy, в яких зосереджені програмні функції обчислення лише однократних та багатократних інтегралів Рімана. Для реалізації цих програм здійснене коригування класичних математичних виразів, якими визначаються інтеграли Стілтьєса та Лебега і синтезовано алгоритми, придатні для розроблення програм наближеного обчислення цих інтегралів на мові Python. Особливістю алгоритму, який синтезовано для наближеного обчислення інтегралу Лебега, є врахування того, що міра Лебега дискретної функції, заданої на нульвимірній множині точок, розміщених на відрізку визначення її аргументу, є монотонною неперервною функцією координати функціональної осі, зростаючою від нуля в точці мінімального значення цієї функції до величини, що дорівнює довжині відрізка функціональної осі в межах від мінімального значення цієї функції до її максимального значення. В цьому алгоритмі значення дискретної функції, що інтегрується по Лебегу, відсортовуються так, щоб складати зростаючу послідовність, міра кожного значення якої задається відрізком функціональної осі в межах сусідніх значень цієї послідовності в бік її зростання. Розроблені програми інтегрування по Стілтьєсу та Лебегу намові Python містять у своїй структурі стандартні, уже відомі програмні функції цієї мови. Показано, що запропоновані програми будуть корисними науковцям, які займаються задачами системного аналізу з дискретними моделями
Опис
Ключові слова
інтеграл Стілтьєса , інтеграл Лебега , алгоритми адаптації інтегралів до мови програмування Python , програми обчислення інтегралів Стілтьєса та Лебега на мові Python , Stieltjes integral , Lebesgue integral , algorithms for adapting integrals to the Python programming language , programs for calculating Lebesgue–Stieltjes integrals in Python
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Мокін Б. І. Метод обчислення критеріального функціоналу для задачі оптимізації систем з дискретними моделями [Електронний ресурс] / Б. І. Мокін, О. Б. Мокін, Д. О. Шалагай // Матеріали V міжнародної науково-технічної конференції «Оптимальне керування електроустановками» (ОКЕУ 2021), Вінниця, 19-21 жовтня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/okeu/okeu2021/paper/viewFile/13798.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Б.І.Мокін, В.Б.Мокін, О.Б.Мокін Функціональний аналіз, адаптований до прикладних задач в галузі інформаційних технологій: навчальний посібник./ Вінниця: ВНТУ, 2020 – 192 с.
- Python. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.python.org/downloads/
- Доля П.Г. Введение в научный Python. /Харків: ХНУ ім.. Каразіна, 2016. – 265 с