Моделювання гауссового стацiонарного випадкового процесу з обмеженим спектром з заданими точнiстю i надiйнiстю у рiвномiрнiй метрицi

Abstract

Робота присвячена подальшому розвитку теорiї моделювання гауссових стацiонар- них випадкових процесiв за методом, який запропонував i розвивав Ю.В.Козаченко. Розглянуто гауссовий стацiонарний центрований випадковий процес з обмеженим спе- ктром з заданою коварiацiйною функцiєю. Використовуючи ентропiйнi характеристи- ки та оцiнку субгауссового стандарту, для моделi одержано розбиття спектрального промiжку, при якому модель наближатиме процес з заданими точнiстю i надiйнiстю. У середовищi Python було змодельовано процес для часткового випадку. Ключовi слова: гауссiв стацiонарний випадковий процес, модель процесу, ентропiйнi характеристики, точнiсть, надiйнiсть моделi.

Tegza A. M. Simulation of a Gaussian stationary random process with a limited spectrum with a given accuracy and reliability in a uniform metric. The work is devoted to the further development of the theory of modeling of Gaussian stationary random processes by the method proposed and developed by Yu.V. Kozachenko. A Gaussian stationary centered random process with a limited spectrum with a given covariance function is considered. Using the entropy characteristics and the estimation of the sub-Gaussian standard, a partition of the spectral interval is obtained for the model, at which the model will approximate the process with the given accuracy and reliability. For the partial case, the process was modeled in the Python environment. Keywords: Gaussian stationary random process, model of random process, entropy characteristics, accuracy, model reliability.