О.Ю. Покровский. Анализ архитектур распределенных систем // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 1 (21), 2005, http://pitis.tsure.ru/

Рассматривается метод распределенного управления дополнительными услугами в интеллектуальных сетях. Для данного метода с помощью имитационного моделирования рассматривается поиск оптимального числа центров управления сервисами. Также рассматривается задача разбиения множества абонентов сети на непересекающиеся подмножества по критерию уменьшения времени выполнения дополнительных услуг.

Рассматривается модель дискретного времени системы обслуживания с N серверами, у каждого из которых имеется входной буфер длина z (z → ∞). В систему поступает пуассоновский поток заявок интенсивностью Nλ и временем обслуживания τ. Время обслуживания τ имеет степенной закон распределения вероятности. Рассматривается следующая модель системы. При поступлении в систему заявки в момент времени t, случайно выбираются K серверов из N, и заявка становится в очередь сервера с минимальной длиной. Изучается поведение вероятности переполнения системы в приближении бесконечного входного буфера, в смысле вероятности попадания новой заявки в очередь с временем обслуживания находящихся в ней заявок большим уровня z0, (z0 → ∞).

В статье рассматривается процесс динамической маршрутизации заявок, поступающих в систему из N серверов в соответствии с распределением Пуассона с интенсивностью Nλ и имеющих Вейбулловское распределение времен обслуживания τ. Маршрутизация производится следующим образом. При поступлении в систему заявки в момент времени t, случайно выбираются K серверов из N, и заявка становится в очередь сервера с минимальной длинной. Изучается поведение вероятности переполнения системы в асимптотике большого входного буфера, в смысле вероятности попадания виртуальной заявки в очередь с временем обслуживания находящихся в ней заявок большим уровня z0, (z0 → ∞). Рассматривается модель дискретного времени.

Е.А. Беленков, Д.В. Яковлев. Особенности анализа формы профилей рентгеновских дифракционных линий углеродных материалов. Часть II. Связь формы профилей и распределения кристаллов по размерам. Известия Челябинского научного центра, http://www.csc.ac.ru/news/, Выпуск 2(11), 2001

А.М. Столяров, В.Н. Селиванов . Распределение металла в кристаллизаторе слябовой МНЛЗ. Известия Челябинского научного центра, http://www.csc.ac.ru/news/, Выпуск 2(19), 2003

Д.В. Иванков, С.Ю.Мокшин. Автоматизированная система управления конфигурацией распределенной вычислительной сети. Известия Челябинского научного центра, http://www.csc.ac.ru/news/, Выпуск 1(22), 2004

В статье изучается дифференциальное уравнение, полученное В. А. Марченко и Л. А. Пастуром [1], которое описывает спектральное распределение в некоторых ансамблях больших случайных матриц. В явном виде найдено решение этого уравнения, а также доказано правило, предложенное в статье [1], для нахождения интервалов действительной оси, дополнительных к спектру. Методы В. А. Марченко и Л. А. Пастура применяются в теории нейронных сетей для изучения эволюции спектра матрицы межнейронных связей, описывающей процесс быстрого сна. Исследовано асимптотическое поведение спектра; показано, что оно качественно различается в случаях, когда параметр a, соответствующий загруженности памяти запоминаемыми образами, меньше некоторого критического значения a c и когда a > a c. С точки зрения ассоциативной памяти в нейронных сетях, в первом случае в результате быстрого сна запоминаются все образы, а во втором не запоминается ни один из них.

В работе даны определение и описание области нормального притяжения псевдоустойчивого распределения. Псевдоустойчивые распределения возникают в качестве предельных в задаче Б. В. Гнеденко.

Получены степенные члены асимптотического ряда для функции распределения, упомянутой в заголовке.