Кудрявцев Алексей Андреевич

Публикации в базе данных Math-Net.Ru

1. Равномерные оценки скорости сходимости для интегрального индекса баланса
   
   Информ. и её примен., 18:1 (2024),  33–39
2. Метод оценивания параметров распределения по выборке со слабо зависимыми компонентами
   
   Информ. и её примен., 17:3 (2023),  58–63
3. Минимаксные оценки функции потерь, основанной на интегральных вероятностях ошибок при пороговой обработке вейвлет-коэффициентов
   
   Информ. и её примен., 15:4 (2021),  12–19
4. Метод оценивания параметров изгиба, формы и масштаба гамма-экспоненциального распределения
   
   Информ. и её примен., 15:3 (2021),  57–62
5. Вероятностные характеристики индекса баланса факторов, имеющих обобщенные гамма-распределения
   
   Информ. и её примен., 15:1 (2021),  65–71
6. Некоторые вероятностно-статистические свойства гамма-экспоненциального распределения
   
   Системы и средства информ., 31:3 (2021),  18–35
7. Аналитические свойства и аспекты вычисления гамма-экспоненциальной функции
   
   Системы и средства информ., 31:2 (2021),  108–118
8. Метод логарифмических моментов для оценивания параметров гамма-экспоненциального распределения
   
   Информ. и её примен., 14:3 (2020),  49–54
9. Усредненная вероятность ошибки вычисления коэффициентов вейвлет–вейглет-разложения при обращении преобразования Радона
   
   Системы и средства информ., 30:4 (2020),  14–24
10. Оценка усредненной вероятности ошибки вычисления вейвлет-коэффициентов в модели с долгосрочной зависимостью
    
    Вестник ТвГУ. Серия: Прикладная математика, 2020, № 1,  20–28
11. О представлении гамма-экспоненциального и обобщенного отрицательного биномиального распределений
    
    Информ. и её примен., 13:4 (2019),  76–80
12. Априорное обобщенное гамма-распределение в байесовских моделях баланса
    
    Информ. и её примен., 13:3 (2019),  27–33
13. Байесовские модели баланса факторов, имеющих априорные распределения Вейбулла и Накагами
    
    Информ. и её примен., 13:2 (2019),  71–75
14. Априорные Фреше и масштабированное обратное хи-распределение в байесовских моделях баланса
    
    Информ. и её примен., 13:1 (2019),  62–66
15. Индекс преимущества в Байесовских моделях надежности и баланса с бета-полиномиальными априорными плотностями
    
    Системы и средства информ., 29:3 (2019),  29–38
16. Априорное обобщенное распределение Фреше в байесовских моделях баланса
    
    Системы и средства информ., 29:2 (2019),  39–45
17. Априорное вейбулловское распределение в байесовских моделях баланса
    
    Системы и средства информ., 29:1 (2019),  174–179
18. Гамма-вейбулловский случай априорных распределений в байесовских моделях массового обслуживания
    
    Информ. и её примен., 12:4 (2018),  92–95
19. Байесовские модели баланса
    
    Информ. и её примен., 12:3 (2018),  18–27
20. Минимизация ошибок вычисления вейвлет-коэффициентов при решении обратных задач
    
    Информ. и её примен., 12:2 (2018),  17–23
21. Байесовские модели тестирования больших групп обслуживающих приборов
    
    Информ. и её примен., 12:1 (2018),  105–108
22. Априорное обратное гамма-распределение в байесовских моделях массового обслуживания
    
    Системы и средства информ., 28:4 (2018),  54–60
23. Бета-полиномиальные априорные плотности в байесовских моделях надежности
    
    Системы и средства информ., 28:3 (2018),  54–61
24. Гамма-экспоненциальная функция в байесовских моделях массового обслуживания
    
    Информ. и её примен., 11:4 (2017),  104–108
25. Байесовская рекуррентная модель роста надежности: априорные плотности полиномиального вида
    
    Системы и средства информ., 27:4 (2017),  54–63
26. Локальная реконструкция участков томографических изображений в параллельной и веерной схемах сканирования
    
    Системы и средства информ., 27:3 (2017),  52–62
27. Байесовские модели массового обслуживания и надежности: вырожденно-вейбулловский случай
    
    Информ. и её примен., 10:4 (2016),  68–71
28. Зависимые от коэффициента баланса характеристики в байесовских моделях с компактным носителем априорных распределений
    
    Информ. и её примен., 10:3 (2016),  77–80
29. Байесовская рекуррентная модель роста надежности: параболическое распределение параметров
    
    Информ. и её примен., 10:2 (2016),  80–83
30. Байесовские модели массового обслуживания и надежности: априорные распределения с компактным носителем
    
    Информ. и её примен., 10:1 (2016),  67–71
31. Оценка оптимального порядка риска обработки вейвлет-коэффициентов, основанного на вероятностях ошибок
    
    Вестник ТвГУ. Серия: Прикладная математика, 2016, № 1,  5–12
32. Байесовская рекуррентная модель роста надежности: бета-равномерное распределение параметров
    
    Информ. и её примен., 9:1 (2015),  98–105
33. Программный комплекс анализа байесовских моделей в теории массового обслуживания и надежности
    
    Системы и средства информ., 25:3 (2015),  251–261
34. Байесовская рекуррентная модель роста надежности: бета-распределение параметров
    
    Информ. и её примен., 8:2 (2014),  48–54
35. Байесовская рекуррентная модель роста надежности: равномерное распределение параметров
    
    Информ. и её примен., 7:2 (2013),  55–59
36. Об уточнении некоторых результатов для одной байесовской модели массового обслуживания
    
    Информ. и её примен., 5:1 (2011),  78–79
37. Байесовские модели массового обслуживания и надежности: характеристики среднего числа заявок в системе $M|M|1|\infty$
    
    Информ. и её примен., 4:3 (2010),  16–21
38. Байесовские модели массового обслуживания и надежности: общий эрланговский случай
    
    Информ. и её примен., 3:4 (2009),  30–34
39. Байесовские модели массового обслуживания и надежности: экспоненциально-эрланговский случай
    
    Информ. и её примен., 3:1 (2009),  55–59
40. Bayesian queueing and reliability models
    
    Системы и средства информ., 2008, № спецвыпуск,  40–53
41. Байесовский подход к анализу систем массового обслуживания и показателей надежности
    
    Информ. и её примен., 1:2 (2007),  76–82