українська
Анотація:У монографії розглянуто проблеми, які виникають при моделюванні складних систем різної природи та їх ідентифікації за експериментальними даними, що містять обмежену невизначеність. Усе розмаїття причинно-обумовлених систем за допомогою функціонально-аналітичного формулювання об’єднано в загальний клас, який потім перетворено на уніфікований опис на основі апроксимаційних моделей, що асимптотично наближуються до точних у разі збільшення їх розмірності. Однаковість зображення складних систем у вигляді асимптотичних розкладів дає змогу створювати універсальні методи ідентифікації для класу таких моделей. Принциповою особливістю наведеного підходу є те, що, починаючи з деякої складності опису, задача ідентифікації стає некоректно поставленою і подальше збільшення розмірності шуканої наближеної моделі призводить до зростання похибки розв’язку. Тому запропоновані методи і алгоритми розв’язання задач доповнено процедурою регуляризації.Її основу становить узгоджений з похибкою вибір гранично допустимої умовою стійкості розмірності апроксимаційної моделі.
Читацька аудиторія:Для науковців і фахівців з моделювання, ідентифікації та керування складними системами різної природи, а також аспірантів і студентів, які цікавляться сучасним станом досліджень у цій галузі.