<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Journal of Samara State Technical University, Ser. Physical and Mathematical Sciences</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Journal of Samara State Technical University, Ser. Physical and Mathematical Sciences</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Физико-математические науки»</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">1991-8615</issn><issn publication-format="electronic">2310-7081</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">Samara State Technical University</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">64132</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.14498/vsgtu1857</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Mathematical Modeling, Numerical Methods and Software Complexes</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Globalization of the analysis of particle placement models by cells</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Глобализация анализа моделей размещения частиц по ячейкам</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-1241-7543</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="scopus">6504731611</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="researcherid">L-6102-2015</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">9706-9900</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Enatskaya</surname><given-names>Nataliya Yu.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Энатская</surname><given-names>Наталия Юрьевна</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="en"><p>Cand. Phys. &amp; Math. Sci.; Associate Professor; Dept. of Applied Mathematics</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>кандидат физико-математических наук, доцент; доцент; деп. прикладной математики</p></bio><email>nat1943@mail.ru</email><uri>http://www.mathnet.ru/person28100</uri><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">National Research University “Higher School of Economics”,
Moscow Institute of Electronics and Mathematics</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Московский институт электроники и математики им. А. Н. Тихонова</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2021-09-30" publication-format="electronic"><day>30</day><month>09</month><year>2021</year></pub-date><volume>25</volume><issue>3</issue><issue-title xml:lang="en"/><issue-title xml:lang="ru"/><fpage>571</fpage><lpage>587</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2021-03-25"><day>25</day><month>03</month><year>2021</year></date><date date-type="accepted" iso-8601-date="2021-08-31"><day>31</day><month>08</month><year>2021</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2021, Authors; Samara State Technical University (Compilation, Design, and Layout)</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2021, Авторский коллектив; Самарский государственный технический университет (составление, дизайн, макет)</copyright-statement><copyright-year>2021</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Authors; Samara State Technical University (Compilation, Design, and Layout)</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Авторский коллектив; Самарский государственный технический университет (составление, дизайн, макет)</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.eco-vector.com/1991-8615/article/view/64132">https://journals.eco-vector.com/1991-8615/article/view/64132</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>The title of the paper means that its goal is a general approach to the pre-asmptotic analysis of schemes with different qualities in all combinations of their distinguishability of their constituent elements (cells and particles). To do this, in each group of such schemes with general restrictions, instead of directly studying them based on the specificity of each scheme, a certain general set of algorithmic procedures for recalculating the results of their pre-asymptotic analysis in the scheme is proposed, starting with the scheme with the greatest differentiation of their outcomes, sequentially for other schemes of the group with differences as one item. The analysis of each scheme is carried out according to the traditional and in a number of new following directions: constructing a random process of formation and numbered non-repeated enumeration of the outcomes of the scheme in the order of their receipt, finding their number, solving the numbering problem for the outcomes of the scheme, which consists in establishing a one-to-one correspondence between their types and numbers, setting their probabilistic distribution and modeling the outcomes of the scheme with this probabilistic distribution.</p> <p>In particular, the cases of groups of schemes without restrictions on the placement of particles and with a restriction of at most one particle in a cell are studied separately, which lead to some well-known analytical results. Under any restrictions in the considered group of circuits, their analysis is carried out by implementing algorithmic procedures for sequential transformation of the results of the analysis of one circuit of the group for another. Combinations into such pairs of schemes are made on the basis of the difference in the quality of one of their elements.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Рассматривается общий подход к доасимптотическому анализу схем с разными качествами во всех сочетаниях по их различимости составляющих их элементов (ячеек и частиц). Для этого в каждой группе таких схем с общими ограничениями вместо непосредственного их изучения на основе учета специфики каждой схемы предлагается некоторый общий набор алгоритмических процедур пересчета результатов их доасимптотического анализа в схеме начиная со схемы с наибольшей дифференциацией их исходов последовательно для остальных схем группы с различиями в качестве одного элемента. Анализ каждой схемы проводится по традиционным и по ряду следующих новых направлений: построение случайного процесса формирования и нумерованного бесповторного перечисления исходов схемы в порядке их получения; нахождение числа исходов схемы; решение задачи нумерации для исходов схемы, состоящей в установлении взаимно однозначного соответствия между их видами и номерами; задание их вероятностного распределения и моделирования исходов схемы с этим вероятностным распределением.</p> <p>В частности, отдельно изучаются случаи групп схем без ограничений размещения частиц и с ограничением (не более одной частицы в ячейке), приводящие к некоторым известным аналитическим результатам. При любых ограничениях в рассматриваемой группе схем их анализ проводится путем реализации алгоритмических процедур последовательного преобразования результатов анализа одной схемы группы для другой. Объединения в такие пары схем производятся по признаку различия качества одного их элемента.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>placement of particles into cells</kwd><kwd>pre-asymptotic analysis</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>размещение частиц по ячейкам</kwd><kwd>доасимптотический анализ</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Vilenkin N. Ya. Combinatorics. New York, Academic Press, 1971, xiii+296 pp.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Виленкин Н. Я. Комбинаторика. М.: Наука, 1969. 328 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B2"><label>2.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Riordan J. An Introduction to Combinatorial Analysis, Wiley Publicatlon in Mathematical Statistics. New York, John Wiley and Sons, 1958, x+244 pp.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Riordan J. An Introduction to Combinatorial Analysis / Wiley Publicatlon in Mathematical Statistics. New York: John Wiley and Sons, 1958. x+244 pp.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B3"><label>3.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Sachkov V. N. Combinatorial Methods in Discrete Mathematics, Encyclopedia of Mathematics and its Applications, vol. 55. Cambridge, Cambridge Univ. Press, 1996, xiii+306 pp. https://doi.org/10.1017/cbo9780511666186</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Сачков В. Н. Введение в комбинаторные методы дискретной математики. М.: Наука, 1982. 384 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B4"><label>4.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Sachkov V. N. Probabilistic Methods in Combinatorial Analysis, Encyclopedia of Mathematics and its Applications, vol. 56. Cambridge, Cambridge Univ. Press, 1997, x+246 pp. https://doi.org/10.1017/CBO9780511666193</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Сачков В. Н. Вероятностные методы в комбинаторном анализе. М.: Наука, 1978. 320 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B5"><label>5.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Hall M. Combinatorial Theory, Wiley Classics Library. John Wiley and Sons, 1998, xviii+440 pp.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Hall M. Combinatorial Theory / Wiley Classics Library. John Wiley and Sons, 1998. xviii+440 pp.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B6"><label>6.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Ryser H. J. Combinatorial Mathematics, The Carus Mathematical Monographs, vol. 14. New York, John Wiley and Sons, 1963, xiv+154 pp.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Ryser H. J. Combinatorial Mathematics / The Carus Mathematical Monographs. vol. 14. New York: John Wiley and Sons, 1963. xiv+154 pp.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B7"><label>7.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Rybnikov K. A. Vvedenie v kombinatornyi analiz [Introduction to Combinatorial Analysis]. Moscow, Moscow State Univ., 1985, 312 pp. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Рыбников К. А. Введение в комбинаторный анализ. М.: МГУ, 1985. 312 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B8"><label>8.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Kolchin V. F., Sevast’yanov B. A., Chistyakov V. P. Random Allocations, Scripta Series in Mathematics. New York, John Wiley and Sons, 1978, xi+262 pp.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Колчин В. Ф. Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Случайные размещения / Теория вероятностей и математическая статистика. Москва: Наука, 1976. 223 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B9"><label>9.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Goulden I. P. Jackon D. M. Combinatorial Enumeration. Mineola, NY, Dover Publ., 2004, xxvi+569 pp.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Goulden I. P. Jackon D. M. Combinatorial Enumeration. Mineola, NY: Dover Publ., 2004. xxvi+569 pp.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B10"><label>10.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Enatskaya N. Yu. Probabilistic models of combinatorial schemes, Bulletin of the South Ural State University, Ser. Mathematical Modelling, Programming and Computer Software, 2020, vol. 13, no. 3, pp. 103–111 (In Russian). https://doi.org/10.14529/mmp200312</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Энатская Н. Ю. Вероятностные модели комбинаторных схем // Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 2020. Т. 13, № 3. С. 103–111. https://doi.org/10.14529/mmp200312</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B11"><label>11.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Enatskaya N. Yu. Analysis of combinatorial schemes in the pre-asymptotic region of parameter change, Proceedings of the Karelian Research Centre of the Russian Academy of Sciences, 2018, no. 7, pp. 117–133 (In Russian). https://doi.org/10.17076/mat750</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Энатская Н. Ю. Анализ комбинаторных схем в доасимптотической области изменения параметров // Труды Карельского научного центра РАН, 2018. № 7. С. 117–133. https://doi.org/10.17076/mat750</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B12"><label>12.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Enatskaya N. Yu. Combinatorial analysis of the scheme of allocation of distinguishable particles into distinguishable cells without empty cells, Proceedings of the Karelian Research Centre of the Russian Academy of Sciences, 2020, no. 7, pp. 120–126 (In Russian). https://doi.org/10.17076/mat1172</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Энатская Н. Ю. Комбинаторный анализ схемы размещения различимых частиц по различимым ячейкам без пустых ячеек // Труды Карельского научного центра РАН, 2020. № 7. С. 120–126. https://doi.org/10.17076/mat1172</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list></back></article>
