English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Tools annual

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Global: Zendy Plus annual

Global: Zendy Free Plan

Аннотация. Предложен комбинированный метод идентификации уравнений математической физики, описывающих динамику пространственно-распределенных процессов, на основе экспериментальных многомерных временных рядов. Первой составляющей метода является получение МНК-оценок параметров многомерной авторегрессии. Однако, эти оценки оказываются смещенными в силу наличия ошибок в регрессорах. С целью уменьшения указанного смещения в качестве второй составляющей метода применяется расширенный фильтр Калмана. Приводится вычислительный эксперимент, подтверждающий эффективность предложенной методики. Ключевые слова: пространственно-распределенные процессы, оценка параметров, МНК, многомерная авторегрессия, расширенный фильтр Калмана. Annotation. A combined method for identifying the equations of mathematical physics describing the dynamics of spatially distributed processes is proposed on the basis of experimental multidimensional time series. The first component of the method is the derivation of OLS estimators of multidimensional autoregression parameters. However, these estimates are biased due to the presence of errors in the regressors. In order to reduce this displacement, a dilated Kalman filter is used as the second component of the method. A computational experiment confirming the effectiveness of the proposed method is given.

Применение расширенного фильтра Калмана для идентификации параметров распределенной