66605

Системы управления ИТ-инфраструктурой

Реферат

Информатика, кибернетика и программирование

Существует несколько методов оценки глубины полупространственная глубина симплексная глубина и глубина зоноида. Определение глубины Глубина является мерой близости к центру с помощью которой многомерная информация может быть упорядочена.

Русский

2014-08-25

51.54 KB

1 чел.

Министерство образования и наук Украины

Национальный технический университет  Украины

«Киевский политехнический институт»

Факультет информатики и вычислительной техники

Кафедра автоматики и управления в технических системах

РЕФЕРАТ

“Системы управления ИТ-инфраструктурой”

Выполнил:

Студент группы ИА-51

Вовк В.М.

Руководитель

Ролик А.И.

Киев 2010


Введение

Важнейшую роль в оценке функциональной группы играет обобщенный показатель состояния ее объектов, который должен просто и единым образом характеризовать поведение каждого отдельного объекта по отношению к другим объектам этой группы.

В параметрическом m-мерном пространстве в качестве такого показателя целесообразно использовать глубину — близость к центру облака в плане эмпирического распределения.

Существует несколько методов оценки глубины — полупространственная глубина, симплексная глубина и глубина зоноида. Наиболее привлекательным является последний метод, отличающийся наглядностью и предоставляющий дополнительные сведения, которые могут быть использованы для решения различных задач.

Понятие глубины зоноида полезно при анализе многомерных данных для описания эмпирических распределений с помощью упорядоченных регионов, так называемых зоноидов. Такие регионы однозначно характеризуют распределение. Понятия упорядоченных регионов и глубины имеют хорошие аналитические и вычислительные свойства.

Показатель глубины является универсальным и его можно применять для анализа работы объектов с различными наборами параметров.

Определение глубины

Глубина является мерой близости к центру, с помощью которой многомерная информация может быть упорядочена. Пусть дано облако информации х1,х2,х3,…хn в d-мерном пространстве. Глубина определяет насколько близко к центру точка y расположена по отношению к хi. Ниже представлен алгоритм расчета глубины некоторой  точки y в Rd по отношению к эмпирическому распределению информации в d-мерном пространстве. Она обладает свойствами стремления к нулю в бесконечности от центра облака, непрерывности на множестве эмпирических данных и по распределению, максимальности в центре облака, монотонности относительно всех точек и упорядоченных регионов.

Определение. Пусть y,x1,x2,x3,…,xn є Rd. В этом случае глубина точки y по отношению к точкам x1,x2,x3,…,xn будет равна:

depth(y|x1, . . . , xn) = sup{α : y Dα(x1, . . . , xn)}

где

Dα(x1, . . . , xn) ={∑λxi : ∑λi = 1, 0 ≤ λi, αλi ≤ 1/n для всех i}.

.

Dα(x1, . . . , xn) – α-упорядоченный регион.

Для 0≤ α≤1/n, Dα является выпуклым каркасом информации. Кроме того Dα монотонна в том смысле что Dα с Dβ при условии что α > β.

На рисунке ниже изображено несколько упорядоченных регионов (зоноидов) для 10 точек в двумерном пространстве.

Упорядоченные регионы изображены для α=0.1,0.2,…0.9.

Глубина y равняется нулю если y лежит вне выпуклого региона conv{x1,…,xn}; она равняется еденице если точка y является математическим ожиданием. От бесконечности до медианы глубина монотонно увеличивается и является непрерывной при y є conv{x1,…,xn}

Вычисление глубины

X=(x1,x2,…,xn), чьи колонки являються векторами xi, i=1,…,n

λ=(λ1,.., λn)’

1=(1,…,1)’

0=(0,…,0)’ где «’» обозначает транспонирование.

Тогда глубина точки y в d-мерном пространстве может быть вычислена следующим образом:

Минимизировать γ

при условии что:

X λ=y

λ’1=1

γ1- λ≥0, λ≥0

Это задача линейного программирования, где λ1,…, λn и γ переменные. Если γ* является оптимально минимизированной, тогда глубина точки y относительно точек x будет равна

depth(y|x1, . . . , xn) = 1/nγ .

Если данная задача линейного программирования не имеет допустимых решений, тогда y не принадлежит упорядоченному региону {x1,…,xn}.

Для рисунка, изображенного выше (для 10 точек в двумерном пространстве) данная система примет следующий вид, если ее  перевести из матричной формы:

Данная задача минимизации γ решается симплекс-методом, с помощью введения искусственных переменных (М-метод), так как изначально система не имеет базового решения и не приведена к каноническому виду.

На основе этого был разработан программный продукт на языке C#, который производит вычисление глубины заданной точки относительно множества других точек в d-мерном пространстве.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

32165. Корпоративная стратегия организации – система бизнес-стратегий 27.5 KB
  Корпоративная стратегия организации система бизнесстратегий В качестве ключевой стратегии в настоящем модуле предложена продуктовомаркетинговая стратегия. к разработке общей стратегии организации как системы стратегий ее относительно обособленных бизнесов и их централизованного обеспечения. Важнейшим направлением развития современной предпринимательской организации является ее становление как системы которая эффективно сочетает в себе два главных элемента: подсистему из небольшого количества относительно обособленных бизнесов и...
32166. Система бизнес-стратегий: типовые модели: BCG. GE/McKinsey 46.5 KB
  Модель BCG. Модель BCG модель называется по имени фирмыразработчика: Boston Consulting Group или матрица доля рынка темп роста представляет особое отображение позиции конкретного бизнеса в стратегическом пространстве которое задается двумя координатными осями. Модель BCG предлагает следующий типовой набор стратегических решений по конкретным бизнесам в зависимости от их попадания в тот или иной квадрант матрицы: 1. Таким образом в конкретной ситуации на заданную стратегическую перспективу рост объема соответствующего рынка может...
32168. ПЕРЕСТРАХОВАНИе И СОСТРАХОВАНИЕ 118 KB
  Сущность и роль перестрахования. Методы перестрахования. Особенности перестрахования рисков у нерезидентов. Сущность и роль перестрахования.
32169. Доходы, расходы и прибыль страховщика 143.5 KB
  Расходы страховой компании. Главной особенностью деятельности страховой компании является то что в отличие от сферы производства где товаропроизводитель сначала осуществляет расходы на выпуск продукции а потом уже компенсирует их за счет выручки от реализации страховщик вначале аккумулирует средства которые поступают от страхователя создавая необходимый страховой фонд а лишь после этого несет расходы связанные с компенсацией убытков по заключенным страховым соглашениям. Двойственный характер деятельности страховщика одновременное...
32170. ФИНАНСОВАЯ НАДЕЖНОСТЬ СТРАХОВЩИКА 104.5 KB
  Особенностью деятельности страховщика является обеспечение страховой защиты при условии аккумулировании средств в виде поступлений страховых премий в страховые резервы. Использование средств страховых резервов имеет целевое назначение. Страховщик в отличие от промышленных и коммерческих предприятий принимает от страхователя деньги не в обмен на материальный товар или услуги а в обмен на услугу которая обеспечивает страховую защиту в виде будущих страховых выплат только тем страхователям которые понесли урон и требуют финансовой помощи....
32171. Сущность, функции и роль страхования 52.5 KB
  Сущность функции и роль страхования. Возникновение страхования и основные этапы его развития. Сущность и функции страхования. Принципы страхования.
32172. Страховая терминология и классификация 44.5 KB
  Характеристика основных понятий договора страхования. Классификация страхования. Характеристика основных понятий договора страхования. Страховые термины можно условно разделить на три подгруппы: Страховые понятия и термины выражающие наиболее общие условия страхования.
32173. СТРАХОВЫЕ РИСКИ 61 KB
  Понятия риска связывается с осознанием опасности угрозы ненадежности неопределенности неуверенности случайности убытка. На протяжении продолжительного времени понятие риска не только ассоциировалось с отрицательными проявлениями жизненных ситуаций а и часто употреблялся как их синоним. В экономической литературе известны попытки сформулировать теоретическое определение понятия риска. Понятие риска в противоположность понятию неопределенности имеет практическое применение а потому его содержание требует объективного определения.