Дискретна Марківська модель інформаційно-комунікаційних процесів формування натовпу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПетрик, Валентин Михайлович
dc.contributor.authorГорондей, Євген Вікторович
dc.date.accessioned2023-04-04T11:24:43Z
dc.date.available2023-04-04T11:24:43Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractРозглянута дискретна Марківська модель інфоррмаційно-комунікаційних процесів, які протікають у натовпі у ході його формування. Контекст описання моделі опирається на використання ланцюгів Маркова та ймовірнісних характеристик. Застосування ланцюгів Маркова для моделювання процесу формування натовпу обумовлено необхідністю визначення можливості його функціонування у визначених станах, включаючи можливість протікання процесу взаємоузгодження випадкових величин. Метою даного моделювання є аналізування інформаційно-комунікаційних процесів при формуванні натовпу. Оскільки перебіг протікання процесів у натовпі напряму залежить від стану, в якому він представлений і значень випадкових величин, це дозволяє визначити та спрогнозувати можливий перебіг подій у натовпі під час його становлення. У такому разі увесь процес формування натовпу можна відобразити сукупністю станів, у які переходить натовп під впливом зовнішніх чинників. За допомогою сформованих станів визначаються значення випадкових величин. Це дає змогу побудувати функцію розподілу випадкової величини та зі заданою точністю знайти ймовірність реалізації певної випадкової події при формуванні натовпу. Для встановлення його можливості розраховується середнє значення випадкової величини, що характеризується математичним сподіванням. Для визначення розсіювання значень випадкової величини знаходиться дисперсія. Оскільки, процес може реалізуватися частково, повноцінно або не виконаний взагалі, то розраховується середнє квадратичне відхилення, яке показує на скільки в середньому відхиляються значення випадкової величини від їх середнього значення. Таким чином, розроблена дискретна Марківська модель інформаційно-комунікаційних процесів формування натовпу дозволяє розробити алгоритм, визначення типу натовпу, можливість протікання процесу та представлення об’єктів натовпу у просторі у вигляді кластерів. Особливістю даної моделі є те, що результати її використання отримуються із заданою точністю. Це дозволяє достовірно визначити можливість реалізації натовпу у певному стані, тим самим вирішити проблему прогнозування формування натовпу.uk
dc.description.abstractotherThe discrete Markov model of information and communication processes that take place in the crowd during its formation is considered. The context of the model description is based on the use of probabilistic characteristics and Markov chains. The use of Markov chains in the context of the study of crowd formation is due to the need to determine the possibility of the crowd functioning in a given state, including the possibility of the process of mutual agreement of probabilistic random variables.Thus, the purpose of this model is to analyze the information and communication processes in the formation of the crowd, because the course of processes into the crowd directly depends on the state in which the crowd is represented and the values of random variables. This allows you to identify and predict the possible course of events in the crowd during its formation. In this case, the whole process of crowd formation can be divided into a certain set of states in which the crowd passes under the influence of external factors. Using the formed states, random sizes of the process of formation of the crowd are defined. This makes it possible to construct a random variable distribution function based on the laws of probability theory, which makes it possibleto determine with a given accuracy what is the probability of realization of a certain random variation of the studied transient process. To determine the possibility of functioning of the transient process, the average value of a random variable that realizes the mathematical expectation is calculated. To determine the scattering index of the value of the mathematical expectation, the value of the variance is calculated. Since the process in the course of its implementation can be performed partially, fully, or not performed at all, the standard deviation is calculated, which shows how much on average the specific values of the random variable deviate from their mean value. Thus, the discrete Markov model of information and communication processes for crowd formation allows developing an algorithm that can determine the type of crowd, the possibility of a certain transition process, and the representation of crowd objects in space in the form of clusters. The peculiarity of this model is that the results ofthe obtained values are processed with a given accuracy.uk
dc.format.pagerangePp. 81-91uk
dc.identifier.citationПетрик, В. Дискретна Марківська модель інформаційно-комунікаційних процесів формування натовпу / Петрик Валентин Михайлович, Горондей Євген Вікторович // Information Technology and Security. – 2020. – Vol. 8, Iss. 1 (14). – Pp. 81–91. – Bibliogr.: 12 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-1031.2020.8.1.218008
dc.identifier.issn2411-1031
dc.identifier.orcid0000-0002-7714-0111uk
dc.identifier.orcid0000-0002-6702-2023uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54280
dc.language.isoukuk
dc.publisherInstitute of Special Communication and Information Protection of National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”uk
dc.publisher.placeKyivuk
dc.relation.ispartofInformation Technology and Security : Ukrainian research papers collection, 2020, Vol. 8, Iss. 1 (14)uk
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectcrowduk
dc.subjectmodelinguk
dc.subjectsoftwareuk
dc.subjectinformation and communication processesuk
dc.subjectinformation and psychological influenceuk
dc.subjectrandom variableuk
dc.subjectcharacteristics of the random variableuk
dc.subjectmathematical modeluk
dc.subjectнатовпuk
dc.subjectмоделюванняuk
dc.subjectпрограмний засібuk
dc.subjectінформаційно-комунікаційний процесuk
dc.subjectінформаційно-психологічний впливuk
dc.subjectвипадкова величинаuk
dc.subjectхарактеристики випадкової величиниuk
dc.subjectматематична модельuk
dc.subject.udc[004.056.5+007.51]::519.217.2uk
dc.titleДискретна Марківська модель інформаційно-комунікаційних процесів формування натовпуuk
dc.title.alternativeDiscrete Markov model of information and communication processes forcrowd formationuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
218008-533897-1-10-20210603.pdf
Розмір:
625.52 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information Technology and Security, Vol. 8, Iss. 1 (14)