Доклады Академии наукДоклады Академии наукДоклады Академии наук0869-5652The Russian Academy of Sciences1785710.31857/S0869-5652489117-21MathematicsМатематикаResearch ArticleFactor model for the study of complex processesФакторная модель для исследования сложных процессовChetverushkinB. N.ЧетверушкинБ. Н.
Russian Federation

Academician of the Russian Academy of Sciences

Академик РАН

sudakov@ws-dss.comSudakovV. A.СудаковВ. А.
Russian Federation
sudakov@ws-dss.comInstitute for Applied Mathematics of the Russian Academy of Sciences"Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики имени М.В. Келдыша Российской академии наук"Plekhanov Russian University of Economics"Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова"10112019489117212311201923112019Copyright ©; 2019, Russian academy of sciencesCopyright ©; 2019, Российская академия наук2019Russian academy of sciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/0869-5652/article/view/17857

The paper proposes an original concept of building a factor model based on frames. A method has been developed for calculating the values of factors by searching for the eigenvalues of matrices of pairwise comparisons of the degree of influence of slots. Possible applications of the factor model in the study of complex processes and systems are discussed.

В работе предложена оригинальная концепция построения факторной модели на основе фреймов. Разработана методика вычисления значений факторов через поиск собственных значений матриц парных сравнений степени влияния слотов. Обсуждены возможные применения факторной модели при исследовании сложных процессов и систем.

factor modelframesloteigenvectoreigenvaluesфакторная модельфреймслотсобственный векторсобственные значенияКим Дж.О., Мьюллер Ч. У. Факторный анализ: статистические методы и практические вопросы. В сб. “Факторный, дискриминантный и кластерный анализ”: Пер. с англ. / Под ред. И. С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.Четверушкин Б. Н., Осипов В. П., Балута В. И. Подходы к моделированию последствий принятия решений в условиях противодействия // Препр. ИПМ им. М. В. Келдыша. 2018. № 43. DOI: 10.20948/prepr 2018-43.Minsky M. A Framework for Representing Knowledge, in: Winston P.H. (ed.). The Psychology of Computer Vision. N.Y.: McGraw-Hill (U.S.A.), 1975. DOI: 10.1016/B978-1-4832-1446-7.50018-2.Седжвик Р. Фундаментальные алгоритмы на С++. Алгоритмы на графах. СПб.: ДиаСофтЮП, 2002.Saaty T. L. Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process. N.Y.: Rws Publications, 2001.Volkov I. I. Cesàro summation methods. In: Hazewinkel, Michiel. Encyclopedia of Mathematics, Springer Science+Business Media B. V. / Kluwer Academic Publishers, 2001.Осипов В. П., Судаков В. А. Комбинированный метод поддержки принятия многокритериальных решений // Препр. ИПМ им. М. В. Келдыша. 2015. № 30. 21 с.