数学家报告在排队论中促进问题解决的方法

RUDN大学的数学家们证明了一个定理，该定理将有助于解决排队论中的问题-一种数学分支，描述了服务链中的查询链。这些结果可应用于工业，信息技术和神经网络理论。这项研究发表在工程和信息科学上。

排队理论模型通常由两部分组成。第一个是具有各种资源(例如产品)的条件商店。第二个是在给定时间购买的产品资源量。传统上，模型的第二部分称为队列，它以该理论命名。

队列由随机过程描述，整个模型的行为由概率方程组确定。为此类系统找到“正面的”解决方案很复杂，因此建模时更多地考虑使用可以以某种特殊形式(称为乘法)找到解决方案的系统。

RUDN大学数学家Konstantin Samuylov教授，RUDN大学应用数学和电信研究所所长，认为该模型是最通用的模型，其中队列值可以取正值也可以取负值。在这种情况下，存储中的资源量不会减少，但会增加。

Samuylov教授设法找到了该模型的解可乘的条件。这些条件在前面的文献中已经提到过，但只是作为模型的附加要求，这些条件与乘性要求一起在计算中引入。现在，可以证明这些要求是乘法性的必要结果。

排队论中概率方程的每个解都与几个变量的函数相关，这称为平稳分布密度。的溶液，如果该函数被表示为的函数的乘积，其中的每一个依赖于一个变量是乘法。例如，函数f(x，y)= xy是可乘的，因为它表示为函数x和y的乘积。

新定理概述了存在此类解决方案的一类问题。限制性定理非常有用：它们有助于理解各种模型的范围，并激发数学家寻找新模型。

结果将对服务部门中的行业和建模任务有用。它们还可以用于计算高负载网络。

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