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软件系统和计算方法
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凸体在𝑹𝒏中的相化;

Ohanyan Viktor Karoevich

博士 物理和数学

教授,埃里温州立大学概率论与数理统计系主任

0025, Armeniya, g. Erevan, ul. Aleksa Manukyana, 1

victoohanyan@ysu.am
Bardakhchyan Vardan Gevorkovich

博士学位 物理和数学

埃里温州立大学精算数学与金融数学系助理

0025, Armeniya, g. Erevan, ul. Aleksa Manukyana, 1

vardanbardakchyan@gmail.com
Simonyan Arsen Rafikovich

博士学位 物理和数学

索契州立大学应用数学与计算机科学系副教授

354008, Russia, Krasnodarskii krai, g. Sochi, ul. Politekhnicheskaya, 7

oppm@mail.ru
Ulitina Elena Ivanovna

博士学位 物理和数学

索契州立大学应用数学与计算机科学系副教授

354008, Russia, Krasnodarskii krai, g. Sochi, ul. Politekhnicheskaya, 7

ulitina@rambler.ru

DOI:

10.7256/2454-0714.2019.2.29894

评审日期

30-05-2019


出版日期

14-06-2019


注解: 在研究中,特别注意在通过凸体模糊化建模的可能估计误差的情况下,在协变量上推广Matheron定理。 模糊凸体是凸体的自然泛化,当我们希望在我们的模型中包含测量误差并获得所有可能的凸体,这些凸体可以导致取决于方向的给定长度分布。 凸体识别的经典情况没有考虑到输入信息和测量包含错误的情况。 这是应用线段的分布来重建协变量图,然后是主体本身时的常见问题。 在研究过程中,我们定义了一个体,并要求给定模糊体的长度分布得到什么结果;我们广泛使用模糊统计和模糊随机变量将凸体和长度分布函数扩展到模糊情况;我们使用模糊数和模糊微积分方法(主要是Aumann积分)的几个属性。 引入广义模糊分布,将其应用于模糊凸体的一般情况。 模糊凸体通过与凸体的加法和从rn中的模糊数中减去(由Hukuhara)来定义。 然后根据模糊函数的计算方法,推导出模糊情况下的马切伦定理的泛化。 我们引入了一种基于模糊凸体的模糊协变量。


出版日期:

马特伦定理, 凸体, 模糊分布, 模糊协变量, 积分几何, 整合奥曼, 高斯场, V线, 评估错误, Hukuhara可微性