Публикации

The problem of approximation by entire functions of exponential type defined on a countable set E of continua Gn, E = ⋃n∈ZGn⋃n∈ZGn is considered in this paper. It is assumed that all Gn are pairwise disjoint and are situated near the real axis. It is also assumed that all Gn are commensurable in a sense and have uniformly smooth boundaries. A function f is defined independently on each Gn and is bounded on E and f (r) has a module of continuity ω which satisfies the condition (1). An entire function Fσ of exponential type ≤σ is then constructed so that the following estimate of approximation of the function f   by functions Fσ is valid

Термин «большие данные» относится к объемным коллекциям цифровых данных, генерируемых каждую секунду. Производимые наборы данных представлены в структурированном, полуструктурированном и неструктурированном форматах по всему миру, и их трудно анализировать с применением традиционных систем управления базами данных. В последнее время аналитика больших данных становится важной областью исследований из-за популярности Интернета и появления новых веб-технологий. Эта растущая область исследований представляет собой междисциплинарную деятельность, которая привлекает исследователей из различных областей. Исследователи проектируют, разрабатывают и внедряют инструменты, технологии, архитектуры и платформв для анализа этих больших объемов данных. Эта статья начинается с краткого введения в проблематику большие данные и связанные с ними концепции, включая основные характеристики больших данных, после чего обсуждаются наиболее важные открытые исследовательские проблемы и возникающие тенденции. Далее приводится обзор исследований в области аналитики больших данных, обсуждаются преимущества использования решений для больших данных и обсуждаются виды оценок, требуемых перед переходом с традиционных решений. Наконец, представлен обзор основных существующих приложений, обеспечивающий общую панораму аналитики больших данных.