Рассматривается задача робастной фильтрации для дискретной линейной стационарной системы с наблюдаемым и оцениваемым выходами. Система подвержена воздействию случайных возмущений с неточно известными вероятност ными распределениями, получаемых из белого гауссовского шума посредством прохождения через неизвестный устойчивый формирующий фильтр. Стохастическая неопределенность входного возмущения измеряется в терминах функционала средней анизотропии. Ошибка оценивания количественно характеризуется анизотропийной нормой, представляющей собой стохастический аналог H∞нормы. Представлено достаточное условие существования оценивателя, гарантирующего строгую ограниченность анизотропийной нормы ошибки заданным пороговым значением, выраженное в виде неравенства относительно детерминанта положительно определенной матрицы и двух линейных матричных неравенств. Субоптимальный подход предполагает существование множества оценивателей, удовлетворяющих условию строгой ограниченности анизотропийной нормы ошибки, что обеспечивает дополнительную степень свободы, позволяя накладывать некоторые дополнительные ограничения на качество работы оценивателя.

Пособие представляет собой сборник бизнес-кейсов, разработанных преподавателями магистратуры факультета информационных бизнес-систем МФТИ и основанных на материалах реальных проектов в области ИТ-консалтинга, методически переработанных в образовательных целях для развития конкретных профессиональных компетенций по отдельным направлениям ИТ-консалтинга

Рассмотрено применение современных методов интеллектуальной обработки информации (ИОИ) для анализа, моделирования и оценки эффективности социально-экономических систем управления. В основном используются алгоритмы классификационного анализа сложно организованных данных, структурного прогнозирования и методы многовариантной экспертизы. Разработанные методы используются для анализа и моделирования путевого хозяйства ОАО РЖД.