Ֆարշին Հորմոզի Նեժադ

Информатика

Աշխատությունը նվիրված է վիճակագրական հիպոթեզների հուսալի հայտնաբերման և տարբերակման երկփուլ մեթոդների ուսումնասիրությանը այնպիսի մոդելների համար, որոնք նկարագրվում են հավանականային բաշխումների մի քանի ընտանիքներով։ Հետազոտության շրջանակում դիտարկվում է որոշումների ընդունման խնդիր, երբ դիտարկվող տվյալների հիմքում ընկած հավանականային մոդելը նախապես ամբողջությամբ հայտնի չէ, և անհրաժեշտ է սահմանված այլընտրանքներից որոշել տվյալներին առավել համապատասխանող հիպոթեզը։ Առանձնահատուկ ուշադրություն է հատկացվում երկփուլ ընթացակարգերի կառուցմանը, որոնց դեպքում առաջին փուլում կատարվում է նախնական վիճակագրական գնահատում կամ հնարավոր հիպոթեզների շրջանակի սահմանափակում, իսկ երկրորդ փուլում՝ լրացուցիչ տեղեկատվության հիման վրա առավել ճշգրիտ տարբերակում և վերջնական որոշման ընդունում։ Նման կառուցվածքը կարող է հնարավորություն տալ արդյունավետորեն բաշխելու դիտարկումների կամ հաշվարկային ռեսուրսների օգտագործումը և նվազեցնելու սխալ որոշումների հավանականությունը։ Քննվում են այն դեպքերը, երբ յուրաքանչյուր հիպոթեզ կարող է կապված լինել ոչ թե մեկ որոշակի բաշխման, այլ պարամետրերով կամ այլ բնութագրերով տարբերվող բաշխումների ամբողջ ընտանիքի հետ։ Այդ պայմաններում կարևոր խնդիր է դառնում որոշման կանոնների ձևավորումը՝ հաշվի առնելով մոդելի անորոշությունը և տարբեր ընտանիքների միջև հնարավոր վիճակագրական նմանությունները։ Հետազոտության կարևոր ուղղություններից է առաջին և երկրորդ տեսակի սխալների, ճիշտ հայտնաբերման հավանականության և որոշման հուսալիության գնահատումը։ Ուսումնասիրվում են նաև ընտրանքի ծավալի, դիտարկումների քանակի և փուլերի միջև տեղեկատվության բաշխման ազդեցությունները վերջնական արդյունքի վրա։ Կարևորվում է այնպիսի չափանիշների մշակումը, որոնց միջոցով հնարավոր է համեմատել տարբեր երկփուլ ռազմավարությունների արդյունավետությունը և ընտրել տվյալ խնդրի համար նպատակահարմար որոշման ընթացակարգ։ Առանձին ուշադրություն կարող է հատկացվել պարամետրային անորոշությանը, սահմանային դեպքերին և այն իրավիճակներին, երբ տարբեր հիպոթեզներին համապատասխանող բաշխումները միմյանցից դժվար են տարբերակվում։ Մաթեմատիկական վերլուծության հետ մեկտեղ հնարավոր է կիրառել համակարգչային մոդելավորում՝ տարբեր հավանականային պայմաններում առաջարկվող մեթոդների վարքագիծը գնահատելու և տեսական արդյունքները ստուգելու համար։ Բազմաթիվ բաշխումների ընտանիքների միաժամանակյա դիտարկումը խնդիրը դարձնում է առավել ընդհանրական և հնարավորություն է տալիս մշակված մոտեցումները կիրառել տարբեր բնույթի պատահական տվյալների նկատմամբ։ Նման մեթոդները կարող են նշանակություն ունենալ վիճակագրական ճանաչման, ազդանշանների հայտնաբերման, տեխնիկական ախտորոշման, տվյալների դասակարգման և անորոշության պայմաններում որոշումների ընդունման խնդիրներում։ Աշխատությունը կարող է հետաքրքրություն ներկայացնել մաթեմատիկական վիճակագրության, հավանականությունների տեսության, վիճակագրական որոշումների տեսության և կիրառական մաթեմատիկայի ոլորտներում աշխատող մասնագետների ու հետազոտողների համար։