дистанційне навчання, дистанционное обучение ; радіоактивні забруднення, радіоактивне зараження, радиоактивные загрязнения, радиоактивное заражение ; системи масового обслуговування, системы массового обслуживания
Об'єкт досліджень - системи масового обслуговування, кульові струк-тури, процес радіоактивного забруднення, засоби дистанційного навчання.
Мета роботи - розробити теорію та методи статистичного оцінювання і оптимізації в складних стохастичних системах,розробити методи асимптот-тичного аналізу багатоканальних мереж напівмарківського типу, розробити рекурентні процедури оцінювання параметрів для складних динамічних систем у некласичній постановці. Дослідити системи масового обслугову-вання з різними дисциплінами обслуговування. Визначити основні типи кульових структур і отримати їх характеризацію. Розробити теоретичну базу для прогнозу та моделювання поведінки процесу радіоактивного забруднення. Розробити засоби дистанційного навчання.
Методи дослідження - методи теорії випадкових процесів, методи математичної та комп'ютерної статистики, методи теорії масового обслуговування, комбінаторні методи, методи лінійного програмування, імовірнісний аналіз.
Розроблено методи асимптотичного аналізу стохастичних еволюційних систем та мереж, рекурентні процедури оцінювання нестаціонарних параметрів для складних динамічних систем у некласичній постановці та відповідне програмне забезпечення, а також впровадження в економіку, соціологію, техніку, освіту.
Було встановлено асимптотичну поведінку математичного сподівання тривалості перебування вимоги в системах масового обслуговування в умовах великого завантаження. Визначені основні типи кульових структур і дана їх характеризація з точністю до ізоморфізму. Досліджено розкладність груп. Підготовлено електронні посібники з різних дисциплін. Розроблено теоретичну базу для прогнозу та моделювання поведінки процесу радіоактивного забруднення.
Розроблені математичні моделі та алгоритм для оцінки та оптимізації ризиків територіально-розподілених систем. Досліджені задачі мінімаксного середньоквадратичного оцінювання параметрів вироджених крайових задач Неймана для лінійних параболічних рівнянь при спеціальних обмеженнях на невідомі дані. Отримані узагальнені нейроструктури в системах прогнозування DSS-систем.
Результати НДР впроваджено в навчальний процес в нових курсах та спецкурсах.
