Пожалуйста, авторизуйтесь:
ФГОУ ВПО Сибирский федеральный университет
Российская Федерация, 660041, г. Красноярск, пр. Свободный, 79
|
|
Горбань Игорь Ильич
профессор, д.т.н. (УкрНИУЦ, зам. генерального директора по научной работе)
| |
Секция: Interval analysis and applications
Тема доклада:
| |
|
"ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ МОДЕЛИ ФИЗИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ" |
| |
|
"HYPER-RANDOM MODELS OF PHYSICAL PHENOMENA" |
Тезисы доклада:
| |
|
Проведен анализ публикаций, посвященных теории гиперслучайных событий, величин, процессов и полей. Показано, что рассматриваемая теория относится к классу теорий, описывающих математические модели, построенные конструктивным образом. От нее нельзя ожидать получение новых решений, не эквивалентных решениям, следующим из теории вероятностей и математической статистики. Однако, подобно теории матриц, она расширяет возможности решения практических задач. Гиперслучайные модели, учитывающие возможности изменения законов распределения событий, величин, процессов и полей, более адекватно описывают реальные ситуации, чем случайные модели с фиксированными законами распределения. Установлено, что следствием выдвинутой ранее гипотезы о том, что все реальные явления (за исключением возможно лишь мировых физических констант) носят гиперслучайный характер, является то, что абсолютно все оценки реальных величин, функций и полей не состоятельны и потенциальная точность любых измерений ограничена. Кроме того, абсолютно достоверное обнаружение и абсолютно достоверная классификация реальных объектов принципиально невозможны.
|
| |
|
Publications dealing with the theory of hyper-random events, variables, processes, and fields have been analysed. It was found that the theory belongs to a class of theories describing mathematical models formed constructively. New solutions not equivalent to the results obtained from the theory of probability and mathematical statistics can be hardly expected of it . However, similarly to the theory of matrices, it expands possibilities to solve practical tasks. Hyper-random models taking into consideration the change of distribution of events, variables, processes, and fields more adequately describe real situations than the random ones with fixed distribution functions. It has been found that absolutely all estimates of real variables, processes, and fields are not valid and the accuracy of any real physical measurements is limited as the consequence of the hypothesis that all real phenomena with the exception of the world physical constants are of hyper-random type. .Moreover absolutely reliable target detection and absolutely reliable object classification are impossible in principle.
|
|
|
