Utilize este identificador para referenciar este registo: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39567

Título: Use of p-adic numbers in urban resource networks data analysis
Outros títulos: Використання p-адичних чисел для аналізу даних міських ресурсних мереж
Autor: Мацюк, Олександр Васильович
Matsiuk, Oleksandr
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, Україна
Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine
Bibliographic description (Ukraine): Matsiuk O. Use of p-adic numbers in urban resource networks data analysis / Oleksandr Matsiuk // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2021. — Vol 104. — No 4. — P. 58–67.
Bibliographic description (International): Matsiuk O. (2021) Use of p-adic numbers in urban resource networks data analysis. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 104, no 4, pp. 58-67.
Is part of: Вісник Тернопільського національного технічного університету, 4 (104), 2021
Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 4 (104), 2021
Journal/Collection: Вісник Тернопільського національного технічного університету
Issue: 4
Volume: 104
Data: 25-Jan-2022
Submitted date: 26-Nov-2021
Date of entry: 25-Dez-2022
Editora: ТНТУ
TNTU
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2021.04.058
UDC: 004.9
Palavras-chave: розумне місто
гіперкуб даних
p-адичні числа
ієрархічне дерево
smart city
data hypercube
p-adic numbers
hierarchy tree
Number of pages: 10
Page range: 58-67
Start page: 58
End page: 67
Resumo: Імплементація концепту «розумного міста» вимагає, зокрема, розроблення та ефективного використання нових математичних методів і підходів, які б дозволяли ефективно та конструктивно проводити аналіз гіперкубів даних, ініціювати процеси передавання даних і т.ін. Одним із ключових компонентів супроводу процесів у ресурсних мережах «розумного міста» є організації сховищ даних та інформаційних технологій багатовимірного аналізу даних – OLAP. Використання цієї технології в рамках інформаційно-технологічного супроводу процесів у міських ресурсних та соціокомунікаційних мережах дозволяє детально аналізувати поточний стан матеріальних ресурсів міста, виявляти тенденції їх зміни та станів шляхом опрацювання даних, що належать до різних часових періодів. В OLAP системах «розумного міста» використовуються процеси узагальнення деталізованих колекцій даних, зібраних у ресурсних мережах, що дозволяє отримувати нові знання з консолідованих за різними аспектами аналізу взаємопов’язаних інформаційних наборів. Вихідними наборами даних для аналітичного опрацювання за допомогою OLAP відомостей щодо міських ресурсних мереж є показники витрат спожитих ресурсів (вода, газ, електроенергія і тепло). Багатовимірний аналіз гіперкуба даних здійснюється не за всіма залежними вимірами одночасно, а вибірка даних виконується для конкретних значень фіксованого набору параметрів. Проведення такого аналізу даних дозволяє знайти (приховані) закономірності функціонування мереж розумного міста, що може сприяти його подальшому розвитку. В зв’язку з цим виникає природна задача розвитку математичних методів, які дозволяють пришвидшити проведення багатовимірного аналізу й забезпечать прозору інтерпретацію отриманих зрізів даних. Наведено основні результати досліджень щодо застосування р-адичного аналізу до аналізу гіперкубів даних, представлено основні поняття так званого р-адичного аналізу для інших цілей. проаналізовані підходи щодо застосування р-адичних чисел до аналізу даних у гіперкубах. Запропонований підхід проілюстровано на прикладі газоспоживання міста (квартира, будинок, мікрорайон і т.д.). Зрізи даних у запропонованому підході інтерпретуються за допомогою сфери, відкритої кулі і кулі на множині р-адичних чисел.
The implementation of the concept «smart city» has required, in particular, the development and efficient use of new mathematical methods and approaches enabling the data hypercube analysis to be made efficiently and constructively, data transfer processes to be initiated, etc.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39567
ISSN: 2522-4433
Copyright owner: © Ternopil Ivan Puluj National Technical University, 2021
URL for reference material: https://doi.org/10.1090/stml/037
https://doi.org/10.1007/978-94-009-1483-4
https://doi.org/10.1007/978-3-030-63270-0_60
https://doi.org/10.2174/2210327910999201210145151
References (Ukraine): 1. M. Scriney, and M. Roantree, Efficient cube construction for smart city data. 2016
2. Хренников А. Ю., Шелкович В. М. Современный p-адический анализ и математическая физика: теория и приложения. Москва: Физматлит, 2012. 452 с.
3. Katok S. p-Adic Analysis Compared with Real. In. Eds. USA: American Mathematical Society, 2007. P. 152. DOI: https://doi.org/10.1090/stml/037
4. Khrennikov A. Y. (1997). Non-Archimedean Analysis: Quantum paradoxes, Dynamical systems and Biological models. In. Eds. Dordrecht: Kluwer Academic Publisher. P. 376. DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-009-1483-4
5. Matsiuk O., Duda O., Kunanets N., Pasichnyk V., Rzheuskyi A. Aggregation, Storing, Multidimensional Representation and Processing of COVID-19 Data. CSIT 2020: Advances in Intelligent Systems and Computing V. P. 875–889. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-63270-0_60
6. Matsiuk O., Duda O., Kunanets N. Formation of Hypercubes Based on Data Obtained from Systems of IoT Devices of Urban Resource Networks. International Journal of Sensors, Wireless Communications and Control. Volume 11. Issue 5. 2021. P. 498–504. DOI https://doi.org/10.2174/2210327910999201210145151
References (International): 1. M. Scriney, and M. Roantree, Efficient cube construction for smart city data. 2016.
2. Khrennykov A. Iu., Shelkovych V. M. Sovremennyi p-adycheskyi analyz y matematycheskaia fyzyka: teoryia y prylozhenyia. Moskva: Fyzmatlyt, 2012. 452 p. [In Russian].
3. Katok S. p-Adic Analysis Compared with Real. In. Eds. USA: American Mathematical Society, 2007. P. 152. DOI: https://doi.org/10.1090/stml/037
4. Khrennikov A. Y. (1997). Non-Archimedean Analysis: Quantum paradoxes, Dynamical systems and Biological models. In. Eds. Dordrecht: Kluwer Academic Publisher . P. 376. DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-009-1483-4
5. Matsiuk O., Duda O., Kunanets N., Pasichnyk V., Rzheuskyi A. Aggregation, Storing, Multidimensional Representation and Processing of COVID-19 Data. CSIT 2020: Advances in Intelligent Systems and Computing V. P. 875–889. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-63270-0_60
6. Matsiuk O., Duda O., Kunanets N. Formation of Hypercubes Based on Data Obtained from Systems of IoT Devices of Urban Resource Networks. International Journal of Sensors, Wireless Communications and Control. Volume 11. Issue 5. 2021. P. 498–504. DOI https://doi.org/10.2174/2210327910999201210145151
Content type: Article
Aparece nas colecções:Вісник ТНТУ, 2021, № 4 (104)



Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.