Инд. авторы:	Шарый С.П., Ковеня В.М.
Заглавие:	Интервальный анализ или методы Монте-Карло?
Библ. ссылка:	Шарый С.П., Ковеня В.М. Интервальный анализ или методы Монте-Карло? // Вычислительные технологии. - 2007. - № 12. - С.103-115. - ISSN 1560-7534. - EISSN 2313-691X.
Внешние системы:	РИНЦ: 15246396;
Реферат:	eng: The paper presents a critical survey, from probability theory standpoint, of some problem statements and solution techniques adopted in modern interval analysis. We discuss the concepts of guarantee and reliability of the computation results, show their relative character and propose possible ways of modification of the traditional interval problem statements that can lead to development of principally new interval methods for the solution of practical problems. rus: Работа является критическим обзором некоторых постановок задач и методов их решения, принятых в современном интервальном анализе, с теоретико-вероятностных позиций. Обсуждаются понятия "гарантированноcти"и "доказательности"результата, показан их относительный характер и возможные пути модификации традиционных интервальных постановок, которые могут привести к созданию принципиально новых интервальных методик решения практических задач.
Издано:	2007
Физ. характеристика:	с.103-115
Цитирование:	1. Интервальный анализ. Веб-сайт http: //www. ict.nsc.ru/interval 2. Hansen E.R., Walster G.W. Global optimization using interval analysis. N.Y.: Marcel Dekker, 2003. 3. Kearfott R.B. Rigorous global search: continuous problems. Dordrecht: Kluwer, 1996. 4. Neumaier A. Interval methods for systems of equations. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1990. 5. Жолен Л., Кифер М., Дидри О., Вальтер Э. Прикладной интервальный анализ. М.; Ижевск: РХД, 2005. 6. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. М.: Наука, 1982. 7. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. М.: Наука, 1978. 8. Kreinovich V., Lakeyev A.V., Rohn J., Kahl P. Computational complexity and feasibility of data processing and interval computations. Dordrecht: Kluwer, 1997. 9. Шарый С.П. Интервальные алгебраические задачи и их численное решение. Дис. ... докт. физ.-мат наук. Новосибирск: Институт вычисл. технологий СО РАН, 2000. 10. Nickel K. Die Uberschatzung des Wertebereiches einer Funktion in der Intervallrechnung mit Anwendungen auf lineare Gleichungssysteme // Computing. 1977. Vol. 18. P. 15-36. 11. Блехман И.И., Мышкис А.Д., Пановко Я.Г. Механика и прикладная математика. Логика и особенности приложений математики. М.: Наука, 1990. 12. Боровков А.А. Теория вероятностей. М.: УРСС Эдиториал, 2003. 13. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. 14. Золотарев В.М. Общая теория перемножения независимых случайных величин // Докл. АН СССР. 1962. Т. 142, № 4. С. 788-791. 15. Barth W., Nuding E. Optimale Losung von Intervallgleichungssystemen // Computing. 1974. Vol. 12. P. 117-125. 16. Успенский В.А., Семенов А.Л. Теория алгоритмов: основные открытия и приложения. М.: Наука, 1987. 17. Панов Н.В., Шарый С.П. Стохастические подходы в интервальных методах глобальной оптимизации // Всерос. (с международным участием) совещание по интервальному анализу и его приложениям - ИНТЕРВАЛ-06, 1-4 июля 2006 г., Петергоф, Россия. Расширенные тез. докл. СПб.: Санкт-Петербург. гос. ун-т, 2006. С. 101-105.