ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 06.04.2021

Просмотров: 2228

Скачиваний: 4

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

235

7.

Мищенко Е.Ф. Асимптотическое вычисление периодических решений систем диф-
ференциальных уравнений, содержащих малые параметры при производных// 1957.
Изв. АН СССР. Сер. мат. Т. 21, вып 5. С. 627-654.

8.

Цициашвили Г.Ш. Параметрическая и структурная оптимизации пропускной спо-
собности сети массового обслуживания// Автоматика и телемеханика, 2007, вып. 7,
с. 64-73.

9.

Боровков А.А. Вероятностные процессы в теории массового обслуживания. М.: На-
ука. 1971.

10.

Рыбко А.Н., Столяр А.Л. Об эргодичности случайных процессов, описывающих
функционирование открытых сетей массвого обслуживания// Проблемы передачи
информации. 1992. Том 28, выпуск 3. С. 3–26.

11.

Адаму А., Гайдамака Ю.В., Самуйлов А.К. К анализу состояния буфера пользо-
вателя одноранговой сети с потоковым трафиком// T-comm - Телекоммуникации и
транспорт. 2011. Вып 7. С. 8-12.

12.

Ширяев А.Н. Вероятность. М.: Наука. 1989.

13.

Ибрагимов И.А., Линник Ю.В. Независимые и стационарно связанные величины.
М.: Наука. 1969.

14.

Боровков А.А. Асимптотические методы в теории массового обслуживания. М.: На-
ука. 1980.

15.

Цициашвили Г.Ш. Исследование почти детерминированных систем массового обслу-
живания// ДВ мат. сборник. 1997. Вып. 3. C. 17-22.

Сборник материалов XXXVII Дальневосточной Математической Школы-Семинара

имени академика Е.В. Золотова, Владивосток, 8 – 14 сентября 2013 г.


background image

УДК 519.248:62-192+519.176

АСИМПТОТИКИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

СВЯЗНОСТИ ПАР ВЕРШИН ГРАФА

Г.Ш. Цициашвили

Институт прикладной математики ДВО РАН

Россия, 690041, Владивосток, Радио 7

E-mails:

guram@iam.dvo.ru

М.А. Осипова

ДВФУ

Россия, 690091, Владивосток, ул. Суханова 8

E-mail:

mao1975@list.ru

Ключевые слова:

кратчайший путь, вероятность связности, вычислитель-

ная сложность

Для графов с низконадежными ребрами построена асимптотика вероятности
связности любой пары его вершин. Параметрами полученного соотношения
являются характеристики кратчайших путей графа. Для вычисления этих
характеристик разработаны модификации классических алгоритмов. На ос-
нове полученных результатов был проведен вычислительный эксперимент,
который продемонстрировал преимущества предложенных алгоритмов.

Введение

Для случайных графов с низконадежными рёбрами построен удобный в реа-

лизации алгоритм вычисления вероятности связности любой пары его вершин на

основе доказанного асимптотического соотношения. Для параметров полученного

соотношения (характеристик кратчайших путей) разработаны модификации клас-

сических алгоритмов. Особенностью предлагаемых алгоритмов является тот факт,

что в них не требуется перечислять кратчайшие пути между узлами, а лишь опре-

делять их количество. Еще одним существенным фактором упрощения вычислений

является рассмотрение графов с ограниченным диаметром, которые в последние

годы вызывают большой теоретический и практический интерес. Проведенный вы-

числительный эксперимент подтвердил быстродействие построенной процедуры для

вероятности связности по сравнению с методом Монте-Карло.

1.

Основные результаты

Рассмотрим неориентированный связный простой граф

G

с множеством узлов

U

и множеством рёбер

V.

Предположим, что каждое ребро

v

графа

G

с вероятно-

стью

p

(

v

)

работоспособно, причём все ребра функционируют независимо. Обозна-

чим

D

(

i, j

)

минимальное число ребер в путях, соединяющих узлы

i, j

графа

G

, а

Сборник материалов XXXVII Дальневосточной Математической Школы-Семинара

имени академика Е.В. Золотова, Владивосток, 8 – 14 сентября 2013 г.


background image

237

C

(

i, j

)

число путей с

D

(

i, j

)

рёбрами. Для вероятности связности

P

ij

(

G

)

узлов

i, j

графа

G

доказаны следующие утверждения.

Теорема 1.

Если

p

(

v

) =

h, v

V,

то

P

ij

(

G

)

C

(

i, j

)

h

D

(

i,j

)

, h

0

.

(1)

Следствие 1.

Если

p

(

v

) =

h, v

V,

то

min

1

6

i,j

6

n

P

ij

(

G

)

Ch

D

, h

0

,

D

= max

1

6

i,j

6

n

D

(

i, j

)

, C

=

min

(

i,j

):

D

(

i,j

)=

D

C

(

i, j

)

.

Для нахождения всех элементов матриц

||

D

(

i, j

)

||

n

i,j

=1

,

||

C

(

i, j

)

||

n

i,j

=1

асимптотиче-

ской формулы (1) были построены модификации известных в теории графов алго-

ритмов (в том числе Флойда-Стейнберга). Такая процедура является более эконо-

мичной, чем последовательное определение элементов этих матриц, имеет вычис-

лительную сложность

O

(

n

3

ln

n

)

для матрицы

||

D

(

i, j

)

||

n

i,j

=1

||

и

O

(

n

4

)

для матри-

цы

||

C

(

i, j

)

||

n

i,j

=1

.

Зная матрицу

||

D

(

i, j

)

||

n

i,j

=1

, можно вычислить диаметр

D

гра-

фа

G.

Для сетей с ограниченным диаметром

D

сложность вычисления матриц

||

D

(

i, j

)

||

n

i,j

=1

,

||

C

s

(

i, j

)

||

n

i,j

=1

составляет

O

(

n

3

)

арифметических операций.

2.

Результаты вычислительного эксперимента

На основе построенного алгоритма для вероятности связности любой пары вер-

шин графа был проведён вычислительный эксперимент. Зададим граф

G

матрицей

смежности:








0

1

0

1

0

1

1

0

1

0

0

1

0

1

0

1

0

0

1

0

1

0

1

0

0

0

0

1

0

1

1

1

0

0

1

0








Полагаем, что работоспособность его рёбер

p

(

v

) =

h

= 0

.

01

. Используя модифици-

рованные алгоритмы, вычислим:

||

D

(

i, j

)

||

6

i,j

=1

=








0

1

2

1

2

1

1

0

1

2

2

1

2

1

0

1

2

2

1

2

1

0

1

2

2

2

2

1

0

1

1

1

2

2

1

0








,

||

C

(

i, j

)

||

6

i,j

=1

=








0

1

2

1

2

1

1

0

1

2

1

1

2

1

0

1

1

1

1

2

1

0

1

2

2

1

1

1

0

1

1

1

1

2

1

0








.

Результаты вычислений вероятностей связности пар вершин

P

ij

(

G

)

,

1

6

i, j

6

6

,

по формуле (1) и методом Монте-Карло, обозначим их

P

ij

(

G

)

,

1

6

i, j

6

6

,

при

10

6

числе реализаций представлены ниже:

||

P

ij

(

G

)

||

6

i,j

=1

=








1

0,01

0,0002

0,01

0,0002

0,01

0,01

1

0,01

0,0002

0,0001

0,01

0,0002

0,01

1

0,01

0,0001

0,0001

0,01

0,0002

0,01

1

0,01

0,0002

0,0002

0,0001

0,0001

0,01

1

0,01

0,01

0,01

0,0001

0,0002

0,01

1








,

Сборник материалов XXXVII Дальневосточной Математической Школы-Семинара

имени академика Е.В. Золотова, Владивосток, 8 – 14 сентября 2013 г.


background image

238

||

P

ij

(

G

)

||

6

i,j

=1

=








1

0,01035

0,000203

0,010027

0,000192

0,010205

0,01035

1

0,010001

0,000198

0,000095

0,009764

0,000203

0,010001

1

0,010083

0,000094

0,000103

0,010027

0,000198

0,010083

1

0,010051

0,000208

0,000192

0,000095

0,000094

0,010051

1

0,009973

0,010205

0,009764

0,000103

0,000208

0,009973

1








.

Время счета по формуле (1) составило 10 секунд, методом Монте-Карло - 6 часов.

Полученные по асимптотическому анализу вероятности связности узлов случайных

графов результаты опубликованы в работах [1-3]. Авторы болагодарят А.С. Лосева

за большую помощь в проведении вычислительных экспериментов.

Список литературы

1.

Цициашвили Г.Ш., Лосев А.С. Связность планарного графа с высоконадежными
ребрами// Прикладная дискретная математика. 2012. Вып. 3. С. 103-107.

2.

Цициашвили Г.Ш., Осипова М.А., Лосев А.С. Асимптотика вероятности связно-
сти графа с низконадежными ребрами// Прикладная дискретная математика. 2013.
Вып. №1. С. 93-98.

3.

Цициашвили Г.Ш., Осипова М.А., Лосев А.С. Асимптотические формулы для ве-
роятностей связности случайных графов// Автоматика и вычислительная техника.
2013. Вып. 2. С. 22-28.

Сборник материалов XXXVII Дальневосточной Математической Школы-Семинара

имени академика Е.В. Золотова, Владивосток, 8 – 14 сентября 2013 г.


background image

УДК 519.214

О ТОЧНОСТИ ПРИБЛИЖЕНИЯ

БИНОМИАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

ГАУССОВЫМ ЗАКОНОМ

В.И. Чеботарев

Вычислительный центр ДВО РАН

Россия, 680000, Хабаровск, Ким Ю Чена, 65

E-mail:

chebotarev@as.khb.ru

С.В. Нагаев

Институт математики им. С.Л. Соболева

Россия, 630090, Новосибирск, пр. Коптюга, 4

E-mail:

nagaev@math.nsc.ru

Ключевые слова:

неравенство Берри – Эссеена, метод сглаживания, ме-

тод характеристических функций, биномиальное распределение, неравно-
мерные оценки

Исследуется поведение сумм вида

P

k<x

C

k

n

p

k

q

n

k

. Для этого сначала выво-

дится так называемое равенство сглаживания. Оно приводит к представле-
нию погрешности в интегральной теореме Муавра – Лапласа в виде сум-
мы двух выражений. Одно появляется как результат применения формулы
обращения, а другое – как результат сглаживания. Определяется вклад в
погрешность каждого из выражений.

Пусть

Z

– двухточечная случайная величина с распределением

P

(

Z

= 1) =

p,

P

(

Z

= 0) =

q,

p

+

q

= 1

,

Z

1

, Z

2

, . . . , Z

n

– независимые копии случайной величины

Z

. Обозначим

Φ(

x

) =

1

2

π

x

Z

−∞

e

y

2

/

2

dy,

δ

n

(

p, x

) =

P

1

npq

n

X

j

=1

(

Z

j

p

)

< x

Φ(

x

)

,

(1)

n

(

p

) = sup

x

R

|

δ

n

(

p, x

)

|

.

В силу интегральной предельной теоремы Муавра – Лапласа

lim

n

→∞

n

(

p

) = 0

для

любого

p

(0

,

1)

. Сформулируем оценку величины

n

(

p

)

, полученную в [1]. Так

же, как в [1], ради простоты формулировок мы будем рассматривать только случай

0

< p

6

0

.

5

. Нам понадобятся три функции:

K

1

(

p, n

)

,

K

2

(

p, n

)

и

K

3

(

p, n

)

, введенные

в [1]. Они имеют достаточно громоздкий вид, и здесь мы их не приводим. Обозначим

β

3

(

p

) =

E




Z

p

pq




3

p

2

+

q

2

pq

,

E

(

p

) =

2

p

3

2

π

[

p

2

+ (1

p

)

2

]

.

(2)

Заметим, что

max

0

<p

6

0

.

5

E

(

p

) =

C

E

10+3

6

2

π

= 0

.

409732

. . .

(см. [1]).

Сборник материалов XXXVII Дальневосточной Математической Школы-Семинара

имени академика Е.В. Золотова, Владивосток, 8 – 14 сентября 2013 г.