“数学家报告在排队论中促进问题处理的做法”

rudn大学的数学家们解释了有助于处理排队论问题的定理。 数学分支描述了服务链的查询链。 这些结果可以应用于工业、新闻技术、神经网络理论。 这项研究发表在工程学和新闻科学上。

矩阵模型一般由两部分组成。 第一个是具有各种资源(如产品)的条件性商店。 二是在特定时间点购买的产品资源量。 以前，模型的第二部分叫做队列，是根据这个理论命名的。

队列由随机过程描述，整个模型的行为通过概率方程组明确。 为这样的系统找到肯定的处理方案有很多复杂性。 因为在这个建模时，越来越多的研究采用一种叫做乘法的特殊形式来寻找处理方案的系统。

rudn大学数学家konstantin samuylov教授、rudn大学应用数学电信研究所所长认为，该模型是最常见的模型，其中队列值可以是正值也可以是负值。 在这种情况下，存储中的资源量不会减少，但会增加。

samuylov教授总算找到了这个模型的解可以乘坐的条件。 这些条件在前面的文献中已经叙述过了，但是这些条件只是作为模型的附加要求，与乘法要求一起被引入计算中。 在此，可以说明这些要求是乘法性的必要结果。

排队论中概率方程的各解涉及几个变量的函数，我们将其称为稳态分布密度。 的溶液。 如果函数表示为函数的乘积，则每个函数都将依赖于变量进行相乘。 例如，函数f(x，y ) = xy可以相乘，因为它由函数x和y的乘积表示。

新定理概述了这种处理方案存在的一类问题。 限制原理非常有用:这些有助于理解各种模型的范围，鼓励数学家寻找新模型。

结果有助于服务部门的领域和建模任务。 它还可以用于计算高负载互联网。