Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Modelling of dynamical dependability by using stochastic processes

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24220%2F11%3A%230001868" target="_blank" >RIV/46747885:24220/11:#0001868 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.esrel2011.com" target="_blank" >http://www.esrel2011.com</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Modelling of dynamical dependability by using stochastic processes

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper on the topic of ?Modelling of dynamical dependability by using stochastic processes? has the main aim of expanding the Markov analysis (in dependability) by adding an instrument, which allows learning and describing time and performance dynamics of complicated systems, especially network structure. The base hypothesis of the Markov analysis is that failure and repair rates between two postures are constant. The instrument for time dynamics can solve tasks whose failure and repair rates are not constant and also solve repairs in predetermined maintenance. Mathematical solving of this problem is based on a construction of differential equations with non-constant parameters and their solution. The Runge-Kutta method is used for components, which are as ?good as old?. The Monte Carlo method is usually used for components of a system, which are as ?good as new?.

  • Název v anglickém jazyce

    Modelling of dynamical dependability by using stochastic processes

  • Popis výsledku anglicky

    This paper on the topic of ?Modelling of dynamical dependability by using stochastic processes? has the main aim of expanding the Markov analysis (in dependability) by adding an instrument, which allows learning and describing time and performance dynamics of complicated systems, especially network structure. The base hypothesis of the Markov analysis is that failure and repair rates between two postures are constant. The instrument for time dynamics can solve tasks whose failure and repair rates are not constant and also solve repairs in predetermined maintenance. Mathematical solving of this problem is based on a construction of differential equations with non-constant parameters and their solution. The Runge-Kutta method is used for components, which are as ?good as old?. The Monte Carlo method is usually used for components of a system, which are as ?good as new?.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JS - Řízení spolehlivosti a kvality, zkušebnictví

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1M0554" target="_blank" >1M0554: Pokročilé sanační technologie a procesy</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Advances in Safety, Reliability and Risk Management

  • ISBN

    978-0-203-13510-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    2045-2049

  • Název nakladatele

    Taylor&Francis Group

  • Místo vydání

    London, UK

  • Místo konání akce

    Troyes, France

  • Datum konání akce

    1. 1. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku