Cекция "Kомпьютерные и информационные технологии в технических системах, экономике, науке и образовании" ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ В ЗАДАЧЕ РАЗЛИЧЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ СИММЕТРИЧЕСКОЙ ГРУППЫ Жарких А.А. (каф. РТКС, каф. ВМ и ПО ЭВМ, МГТУ) Данное сообщение преследует несколько целей. Первая – привлечь внимание специалистов к нетрадиционным задачам проверки статистических гипотез и оценивания. Вторая – изложить решение частной задачи распознавания образов. Третья – обрисовать черты нового научного направления, возникающего на стыке теории распознавания образов, высшей алгебры и математической статистики. На основе, анонсированного ранее в работах автора, задания симметрической группы в терминах некоммутирующих циклов получена последовательная процедура различения. Эта процедура требует для своего выполнения времени пропорционального квадрату числа переставляемых элементов в отличие от прямой процедуры требующей времени пропорционального факториалу этого числа. Предложенный подход может быть использован в алгоритмах распознавания точечных изображений, при анализе псевдослучайных последовательностей в широкополосных системах связи, в криптографии и т п. © МГТУ 2000 webmaster@mstu.edu.ru
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ В ЗАДАЧЕ РАЗЛИЧЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ СИММЕТРИЧЕСКОЙ ГРУППЫ Жарких А.А. (каф. РТКС, каф. ВМ и ПО ЭВМ, МГТУ) Данное сообщение преследует несколько целей. Первая – привлечь внимание специалистов к нетрадиционным задачам проверки статистических гипотез и оценивания. Вторая – изложить решение частной задачи распознавания образов. Третья – обрисовать черты нового научного направления, возникающего на стыке теории распознавания образов, высшей алгебры и математической статистики. На основе, анонсированного ранее в работах автора, задания симметрической группы в терминах некоммутирующих циклов получена последовательная процедура различения. Эта процедура требует для своего выполнения времени пропорционального квадрату числа переставляемых элементов в отличие от прямой процедуры требующей времени пропорционального факториалу этого числа. Предложенный подход может быть использован в алгоритмах распознавания точечных изображений, при анализе псевдослучайных последовательностей в широкополосных системах связи, в криптографии и т п.