Аннотация. Изучается распределение длины отрезка апериодичности в графе отображения, являющегося k-кратной итерацией случайного равновероятного отображения конечного множества. Получены точные выражения для этого распределения, найдено предельное распределение нормированной длины отрезка апериодичности при стремлении числа элементов множества к бесконечности. Ключевые слова: случайное равновероятное отображение, итерации случайного отображения, граф отображения, отрезок апериодичности
Аннотация. Изучаются свойства графа k-кратной итерации равновероятного случайного отображения f : {1,. .. , n} → {1,. .. , n}. Получены рекуррентные формулы для вероятностей принадлежности вершины множеству f k ({1,. .. , n}) и множеству висячих вершин в графе отображения f k. Ключевые слова: равновероятное случайное отображение, степень отображения, граф отображения, образ, прообраз, висячая вершина On the sets of images of k-fold iteration of uniform random mapping
Изучаются вероятностные характеристики графа $k$-кратной ите рации равновероятного случайного отображения конечного множества.
Получены точные выражения и оценки для распределений расстояний вершин от циклов. Приведены формулы для математических ожиданий чисел вершин, находящихся на заданных расстояниях от циклов, и для функции распределения высоты случайной вершины.
В работе изучаются вероятностные характеристики графа $k$-кратной итерации равновероятного случайного отображения. Выписаны формулы для распределения длины отрезка апериодичности произвольной вершины с учетом ряда ограничений. Вычислены вероятности инцидентности двух произвольных вершин одной компоненте связности, попадания произвольной вершины в множество прообразов другой вершины, а также появления коллизии в графе рассматриваемого отображения.
Изучаются вероятностные характеристики графа композиции независимых равновероятных случайных отображений. Получены точные выражения и оценки для распределений расстояний вершин от циклов. Приведены формулы для математических ожиданий чисел вершин, находящихся на заданных расстояниях от циклов.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.