Spontaneous clustering in Markov chains. III. Monte Carlo algorithms

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The third (final) part of the review on the modeling of spontaneous clustering of correlated point sets based on the statistics of nodes of Markov chains. Dedicated to the computational aspects of this problem, it contains a brief introduction into the method of statistical modeling (Monte Carlo method) and a detailed presentation of the specifics of its application to the problem under consideration, including solving the Ornstein-Zernike equation with the Levy-Feldheim stable kernel.

The necessary information from the theory of non-Gaussian stable distributions is given, an algorithm for modeling 3-dimensional vectors with a symmetric stable distribution is described, its justification is given, accompanied by graphical and tabular material. In conclusion, the test results are presented.

The first part of this work: Itogi Nauki i Tekhniki. Sovremennaya Matematika i Ee Prilozheniya. Tematicheskie Obzory. — 2023. — 220. — P. 125-144. The second part of this work: Itogi Nauki i Tekhniki. Sovremennaya Matematika i Ee Prilozheniya. Tematicheskie Obzory. — 2023. — 221. — P. 128-147.

About the authors

V. V. Uchaikin

Ульяновский государственный университет

Author for correspondence.
Email: vuchaikin@gmail.com
Russian Federation, Ульяновск

E. V. Kozhemiakina

Ульяновский государственный университет

Email: elvk@mail.ru
Russian Federation, Ульяновск

References

  1. Золотарёв В. М. Одномерные устойчивые распределения. — М.: Наука, 1983.
  2. Лаппа А. В., Кольчужкин А. М., Учайкин В. В. Интегральные уравнения для вероятностных характеристик функционалов, заданных на траекториях марковской цепи// в кн.: Методы Монте-Карло в вычислительной математике и математической физике (Марчук Г. И., ред.). — Новосибирск, 1974. — С. 114-121.
  3. Учайкин В. В. Спонтанная кластеризация в марковских цепях I. Фрактальная пыль// Итоги науки техн. Совр. мат. прилож. Темат. обзоры. — 2023. — 220. — С. 125-144.
  4. Учайкин В. В. Спонтанная кластеризация в марковских цепях II. Мезофрактальная модель// Итоги науки техн. Совр. мат. прилож. Темат. обзоры. — 2023. — 221. — С. 128-147.
  5. Учайкин В. В., Коробко Д. А., Гисмятов И. Ф. Модифицированный алгоритм Мандельброта стохастического моделирования распределения галактик фрактального типа// Изв. вузов. Физ. — 1997. — 8. — С. 7-13.
  6. Shanks T. Discriminating between models of galaxy clustering by statistical measures// Month. Not. Roy. Astron. Soc. — 1979. — 186. — P. 583-602.
  7. Uchaikin V. V. If the universe were a Levy-Mandelbrot fractal// Gravit. Cosmology. — 2004. — 10. — P. 5-24.
  8. Uchaikin V. V. The mesofractal Universe driven by Rayleigh-Levy walks// Gen. Rel. Gravit. — 2004. — 36, № 7. — P. 1689-1717.
  9. Uchaikin V. V. Statistical mechanics of fragmentation-advection processes and monlinear measurements problem, I// Discont. Nonlin. Complex. — 2012. — 1, № 1. — P. 79-112.
  10. Uchaikin V. V. Statistical mechanics of fragmentation-advection processes and monlinear measurements problem, II// Discont. Nonlin. Complex. — 2012. — 1, № 2. — P. 171-196.
  11. Uchaikin V. V., Gusarov G. G. Levy flight applied to random media problems// J. Math. Phys. — 1997. — 38. — P. 2453-2464.
  12. Uchaikin V. V., Kozhemyakin I. I. A mesofractal model of interstellar cloudiness// Universe. — 2022. — 8, № 5. — P. 249-262.
  13. Uchaikin V. V., Litvinov V. A., Kozhemyakina E. V., Kozhemyakin I. I. A random walk model for spatial galaxy distribution// Mathematics. — 2021. — 9, № 1. — P. 1-17.
  14. Uchaikin V. V., Zolotarev V. M. Chance and Stability. Stable Distributions and Their Applications. — Utrecht, The Netherlands: VSP, 1999.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Учайкин В.V., Кожемякина Е.V.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».