Применение временных рядов для анализа больших данных. Учебное пособие по курсу «Математические методы анализа больших данных»

4.4. Процедура KALMN

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Главный тренд последующих десятилетий – аналитика «больших данных» все больше и больше проникает в повседневную жизнь человека.

Эффективное решение задач анализа данных и машинного обучения требует широкого диапазона методов и алгоритмов, ориентированных на специфичные виды данных и моделей использования. Математический и вычислительный аппарат хорошо проработан еще к 60-м гг. XX в., который успешно использовался и используется в исследовательских лабораториях.

Процедуры корреляционного и кросс-корреляционного анализа призваны указать порядки моделей Бокса-Дженкинса анализа временных рядов. А на примере сравнения оценки параметров моделей Бокса-Дженкинса методом наименьших квадратов и метода обратного распространения ошибки могут быть продемонстрированы идеи машинного обучения.

Библиотеки процедур CUDA (Compute Unified Device Architecture) спектрального анализа CUDA FFT (Fast Fourier Transformation) и решения задач линейной алгебры CUDA BLAS (Base Linear Algebra operations System) большой размерности на графических ускорителях компании NVIDIA были реализованы первыми. И в настоящее время анализ больших данных не может рассматриваться без их использования.

81

Список литературы

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.Самарский, А. А. Введение в численные методы: учебное пособие для вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. [Текст] / А. А. Самарский. – Москва: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. – 288 с.

2.Марчук, Г. И. Методы вычислительной математики: учебное пособие. – 3-е изд., перераб. и доп. [Текст] / Г. И. Марчук. – Москва: Наука. Гл. ред физ.-мат. лит., 1989. – 608 с.

3.Воейко, О. А. Анализ временных рядов и прогнозирование: практикум [Текст] / О. А. Воейко. – Москва: Директ-Медиа, 2019. –176 с.

4.Садовникова, Н. А. Анализ временных рядов и прогнозирование [Текст] / Н. А. Садовникова; Р. А. Шмойлова. – Москва: Евразийский открытый институт, 2011. – 259 с.

5.Бокс, Д. Анализ временных рядов. Прогноз и управление [Текст] / Д. Бокс; Г. Дженкинс. – Москва: Мир, 1974. – 186 с.

6.Форсайт, Д. Численное решение систем линейных алгебраических уравнений / Д. Форсайт; К. Молер. – Москва: Мир. 1969. – 166 с.

7.Подкорытова, О. А. Анализ временных рядов 2-е изд., пер. и доп. Учебное пособие для бакалавриата и магистратуры [Текст] / О. А. Подкорытова, М. В. Соколов. – Москва: Издательство Юрайт. 2019. – 267 с.

8.Пименов, В. Г. Численные методы в 2 ч. Ч. 1. Учебное пособие для вузов [Текст] / В. Г. Пименов – Москва: Издательство Юрайт, 2020. –

111 с.

9.IMSL Fortran Math Library User Guide. Version 2021. The IMSL Fortran Numerical Library, 2021. [Электронный ресурс] / – URL:https:// help.imsl.com/fortran/current/html/fnlmath/index.html

10.IMSL Fortran Stat Library User Guide. Version 2021. The IMSL Fortran Numerical Library, 2021. [Электронный ресурс] / – URL:https:// help.imsl.com/fortran/current/html/fnlstat/index.html

11.IMSL Fortran Math Special Functions Library User Guide. Version 2021. The IMSL Fortran Numerical Library, 2021. [Электронный ресурс] / – URL:https://help.imsl.com/fortran/current/html/fnlspecfunc/index.html

82

4.4.Процедура KALMN

12.IMSL Fortran Numerical Library Function Catalog. Version 2021. The IMSL Fortran Numerical Library, 2021. [Электронный ресурс] / – URL:https://help.imsl.com/fortran/current/pdf/FortranFC-v2021.0.pdf

83

Список литературы

Учебное издание

ЦЕЛЫХ Александр Николаевич ВАСИЛЬЕВ Владислав Сергеевич КОТОВ Эдуард Михайлович

ПРИМЕНЕНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДЛЯ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Учебное пособие по курсу

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Подписано в печать 02.03.2022 г.

Бумага офсетная. Формат 60х84 1/16. Усл. печ. л. 4,82. Уч.-изд. л. 2,13. Тираж 30 экз. Заказ № 8438.

Издательство Южного федерального университета

Отпечатано в отделе полиграфической, корпоративной и сувенирной продукции Издательско-полиграфического комплекса КИБИ МЕДИА ЦЕНТРА ЮФУ 344090, г. Ростов-на-Дону, пр. Стачки, 200/1. Тел. (863) 243-41-66.

84