Про використання моделей дифузiйних процесiв для опису динамiки розповсюдження iнформацiї

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.24144/2616-7700.2019.1(34).86-93

Ключові слова:

iнформацiя, розповсюдження, метод аналогiй, дифузiйнi моделi, гiбриднiсть

Анотація

Дифузiйний характер iнформацiйних процесiв дозволяє з успiхом використовувати математичнi моделi процесiв проникнення для моделювання динамiки змiн у рiвнях розповсюдження та впливу iнформацiї в цiльових групах. В данiй роботi запропоновано пiдхiд до формалiзацiї гiбридних математичних моделей динамiки розповсюдження iнформацiйних процесiв в деякiй цiльовiй (соцiальнiй або регiональнiй) групi населення. Наведено математичне обґрунтування процесу формалiзацiї розповсюдження iнформацiї на основi однорiдних моделей дифузiї. Для пiдвищення адекватностi та достовiрностi побудованих моделей застосовуються гiбриднi системи, що складаються з моделей дифузiї та динамiчних моделей, якi описують процес змiни чисельностi контингенту середовища поширення iнформацiї. Запропонована методика дозволяє моделювати та iмiтувати у часi рiвнi iнформацiйного впливу та запам’ятовування на основi розв’язування дифузiйного рiвняння, змiна iнтервалiв поширення в яких визначається за допомогою додаткових спiввiдношень у виглядi системи диференцiальних рiвнянь. Розглянуто скалярний розв’язок для одновимiрного подання контингенту цiльової групи. Наведено приклади застосування даного пiдходу, проаналiзовано результати чисельних експериментiв.

Біографії авторів

Є. В. Iвохiн, Київський нацiональний унiверситет iм. Т. Шевченка, Київ

професор кафедри системного аналiзу та теорiї прийняття рiшень, доктор фiзико-математичних наук, професор

Л. Т. Аджубей, Київський нацiональний унiверситет iм. Т. Шевченка, Київ

доцент кафедри обчислюваної математики, кандидат фiзико-математичних наук, доцент

Посилання

  1. Quastler, H. (1967). The emergence of biological organization. Moscow: Mir [in Russian].
  2. Braichevskiy, S. M., & Lande, D. V. (2005). Sovremennyye informatsionnyye potoki: aktual’naya problematika. Scientific and technical information, 1, 11, 21–33 [in Russian].
  3. Gihman, I. I., & Skorohod, A. V. (1982). Stokhasticheskiye differentsial’nyye uravneniya i ikh prilozheniya. Kiev: Naukova dumka [in Russian].
  4. Ivohin, E. V., & Naumenko, Yu. A. (2018). O formalizatsii protsessov rasprostraneniya informatsii na osnove gibridnykh modeley diffuzii. Problemy upravleniya i informatiki, 4, 121–128
  5. [in Russian].
  6. Ivohin, E. V., Adzhubey, L. T., & Gavrylenko, O. V. (2017). Pro deyaki matematychni modeli formalizatsiyi sotsio-informatsiynykh potokiv. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv, ser. Physics & Mathematics, 2, 70–73 [in Ukranian].
  7. Aramanovych, I. G., & Levin, V. I. (1969). Uravneniya matematicheskoy fiziki. Moscow: Nauka [in Russian].
  8. Fichtenholz, G. M. (2003). Kurs differentsialnogo i integralnogoischisleniya. Vol. 3. Moscow: Fizmatlit [in Russian].

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-07-02

Як цитувати

Iвохiн Є. В., & Аджубей, Л. Т. (2019). Про використання моделей дифузiйних процесiв для опису динамiки розповсюдження iнформацiї. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Математика і інформатика», 1(34), 86–93. https://doi.org/10.24144/2616-7700.2019.1(34).86-93

Номер

Розділ

Iнформатика, комп’ютернi науки та прикладна математика