Preview

Bulletin of State University of Education. Series: Physics and Mathematics

Advanced search

The detection polinomial algorithm decision NP tasks MDX prediction IN mode OF parallel computing

Abstract

The task in this work is and is forecasting in MDX economic area with the use of analytical mathematical models built on multidimensional statistical data. Set of models forms a knowledge base to generate full Combinatorial set of forecasting scripts. Each script realizes iterative procedure of definition regular stable forecast point. There are the appraisals of the amount of the script depending on the dimension of economic space. In theory it’s disclosed that MDX prediction is a NP task with the nondeterministic algorithm. In practice it`s revealed that time of serial solution of the task forecasting exponentially depends on the dimensions of space. Parallel decision task of forecasting is fulfilled polynomials that is confirmed experimentally for different types of forecasting, for example, population of Germany, GDP and other settings MDX economic space of its statistics.

About the Author

A. . Gusev
Moscow State Regional University
Russian Federation


References

1. Инновационные решения для «Умной» планеты / Think!, 2009, № 1, C. 8 – 13.

2. Millennium Prize Problems / http://en.wikipedia.org /wiki/ Millennium Prize_Problems.

3. Гусев А.Н. Информационная технология создания математических моделей для исследования экономических объектов / Вестник Московского государственного областного университета. Серия «Экономика», вып. 2. М.: МГОУ. - 2007. С. 43–48.

4. Гусев А.Н. Математическая реализация сценариев прогнозирования характеристик многомерного экономического объекта / Проблемы экономики, управления народным хозяйством и экономического образования – осень 2007. Сб. статей М.: МГОУ, 2007, С. 155-160.

5. Гусев А.Н. Прогнозирование основных показателей экономики Российской Федерации / Вестник Московского государственного областного университета. Серия «Экономика», вып. 1. М.: МГОУ. - 2010. С. 7–10.

6. Statistisches Bundesamt Deutschland http://www.destatis.de.

7. UNECE Statistical Database http://w3.unece.org/pxweb.

8. TOP 500 Supercomputer Sites http://www.top500.org.


Review

Views: 52


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2949-5083 (Print)
ISSN 2949-5067 (Online)