метод Монте-Карло

У статті представлено інтегрований підхід до управління проєктними ризиками в розподілених ІТ-командах, що поєднує експериментальну методологію «Інженерія хаосу», імовірнісне моделювання на основі методу Монте-Карло та системну структуру «Реєстру ризиків». Метою дослідження є створення науково обґрунтованої моделі управління ризиками в розподілених ІТ- командах, яка інтегрує часову динаміку ризиків, їх каскадні взаємозв’язки та адаптивне оновлення параметрів на основі зворотного зв’язку, отриманого в процесі експериментів згідно методології «Інженерія хаосу».

Стаття присвячена відомим львів’янам, автору методу Монте-Карло, та математику Марку Кацу. В статті коротко розкриті методичні алгоритми Монте-Карло моделювання статистичних закономірностей проходження світла крізь оптично неоднорідні середовища.

Мета. Розробити підхід для адекватної формалізації та обчислення надійності за допомогою динамічного дерева відмов для системи із двох елементів, як взірцевої, з врахуванням короткочасного режиму роботи одного з елементів системи. Методика. Для формалізації надійності використано багатотермінальне динамічне дерево відмов. У такому дереві розділено структуру та поведінку системи. На основі дерева побудовано діаграму станів та переходів системи. Обчислення виконано за допомогою марковської моделі та на основі методу Монте-Карло.

Здійснено аналіз та кількісне оцінювання впливу випадкових відхилень у результатах вимірювань на розширену непевність екстремальних спостережень, які є критичними під час контролю якості багатьох різновидів продукції. Знайдено значення коефіцієнтів довірчих границь екстремального (мінімального) спостереження, залежно від комбінацій різних розподілів значень технологічного розкиду досліджуваного параметра (від зразка до зразка) та випадкових впливів, пов’язаних із самим вимірюванням цих параметрів.