В теории массового обслуживания и в смежных областях не всегда удаётся определить характеристики изучаемой системы теоретическими методами. Поэтому важно уметь моделировать поведение таких сложных систем с помощью электронно-вычислительной техники. Для этого надо уметь моделировать случайные величины, соответствующие периодам работы/ремонта/ожидания и пр. В сложных технических системах эти периоды существенно зависят от поведения компонент системы, при этом их распределения могут меняться уже во время действия таких периодов. Такое поведение системы можно описывать с помощью переменных интенсивностей распределений, и моделирование таких случайных величин невозможно классическими методами. Ранее авторами рассматривался новый подход к моделированию случайных величин с переменной неизвестной заранее интенсивностью. В представленной работе проводится анализ качества такого моделирования и решается вопрос об оптимизации процедуры моделирования -- пока для случая, когда интенсивность моделируемого распределения не обращается в ноль.

Проводится анизотропийный анализ для линейных дискретных стационарных систем с мультипликативными шумами. Используется описание динамики системы в пространстве состояний. Внешнее возмущение принадлежит классу последовательностей случайных векторов с ограниченным уровнем средней анизотропии. Мультипликативные шумы центрированы и имеют единичные дисперсии. Внешнее возмущение и мультипликативные шумы предполагаются взаимно независимыми. Для рассматриваемой системы получено условие ограниченности анизотропийной нормы в терминах неравенства типа Риккати на основе леммы о вещественной ограниченности в рамках анизотропийной теории. Показано, что с помощью специального преобразования можно свести задачу анализа ограниченности анизотропийной нормы к задаче выпуклой оптимизации с дополнительными ограничениями. Из существования решения задачи выпуклой оптимизации будет следовать ограниченность анизотропийной нормы системы с мультипликативными шумами, а минимальная верхняя граница анизотропийной нормы может быть получена после решения соответствующей задачи выпуклой оптимизации.

In this work we give the results of calculations of the return on investment for cryptocurrency portfolios based on the market cap in 2014 – 2021. We try to find a simple profitable and low-risk strategy for an average investor who has only access to the open statistical data. There is a widely known strategy of this sort – to regularly buy bitcoin, so that in several years it gives profit according to the historical data. We investigate if there is such a strategy based on altcoin portfolios. We find that the top 2-10 and top 11-50 portfolios are significantly worse than the bitcoin strategy, while the best results we see in the top 101- 500 portfolios but they also show greater risks than bitcoin strategy and require a bigger capital

Термин «умный город» в последнее время получил широкое распространение в академическом и политическом дискурсе. Тем не менее, по нашему мнению, это скорее маркетинговый термин, объединяющий ряд технологических (и не только) областей: Интернет вещей (IoT), дополненная и виртуальная реальность (AR / VR), сети связи. Сети последнего поколения необходимы для развития цифровых экосистем умных городов. Мы предположили, что умный город и сети 5G формируют развивающуюся технологическую область. Целью нашей работы является изучение структуры разработки и внедрения новых технологий для городской среды на примере технологий 5G. Для анализа новых технологий в выбранной предметной области нами было проведено исследование патентных ландшафтов и наукометрический анализ тематической области. Объектом наукометрического анализа является изучение закономерностей цитирования. Использование патентного ландшафта основано на информационных системах и базах данных патентной информации, разработанных патентными ведомствами и коммерческими компаниями, и состоит в визуализации логических связей между различными показателями патентной активности, с одной стороны, и технологическими и рыночными тенденциями, с другой. В совокупности наукометрический и патентный ландшафт показывают наиболее перспективные направления технологических исследований. Результаты исследования могут быть использованы в дальнейших теоретических и прикладных исследованиях, при формировании государственной политики в области исследований и разработок, а также при принятии решений в области управления городским хозяйством.

Анализируется механизм смешанного финансирования. Исполнители проектов сообщают в Центр заявки на финансирование и получают финансы, только тогда, когда сами вкладывают собственные средства в проект. При финансировании Центр учитывает заявки исполнителей и размер средств, которые они выделяют на реализацию своих проектов.