Мы изучаем решение судоку и обобщенного судоку, используя технику базисов Грёбнера. Пусть x1, ... , x81 переменные, связанные с 81 квадратами, которые образует головоломку судоку и линейно упорядочены сначала по строкам, затем по столбцам. Решение судоку есть набор чисел (a1, ..., a81), где ai число в квадрате, ассоциированном с переменной xi. Пусть также S − судоку с предварительно заполненными данными {ci}i ∈ L для L ⊂ {1, ..., 81}. Вся необходимая информация для решения такого судоку содержится в алгебраическом множестве mathbb V (I+<{xi − ci}i ∈ L>). Мы используем технику базисов Грёбнера для поиска такого решения и приводим соответсвующий код в системе компьютерной алгебры SAGE для программы, решающей эту задачу. С. 5-21.
We study the resolution of sudokus and generalized sudokus using Groebner basis. Let x1, ..., x81 the 81 squares which form the sudoku, arranged from left to right and from top to bottom. Its solution will be (a1, ..., a81), where ai is the number in the square associated to the variable xi. Let S be a sudoku with preassigned data {ci}i ∈ L, for L ⊂ {1, ..., 81}. All the necessary information to solve the sudoku is contained in the algebraic set mathbb V (I+<{xi − ci}i ∈ L>). We shall use Groebner basis to find a solution and give a SAGE code for that purpose.
Ключевые слова: судоку, обобщённое судоку, базис Грёбнера, алгебраическое многообразие.
Keywords: Sudoku, generalized sudoku, Gröbner base, algebraic manifold.
В условиях ограниченности ресурсов наиболее доступным способом получения информации о поведении индивида является интервью. В этом случае данные о недавнем поведении индивида наименее подвержены различным типам смещения. Для построения оценки интенсивности поведения по данным о трех последних эпизодах используются математические модели поведения. В работе рассмотрена гамма-пуассоновская модель поведения. Зависимость двух интервалов между последовательными эпизодами в этой модели описана в терминах копул. Оценка параметра копулы в этом случае напрямую ведет к оценке параметров распределения интенсивности поведения в популяции. Кроме того, вид копулы позволяет определить некоторые характеристики поведения, описываемого гамма-пуассоновской моделью: кластеризованность эпизодов поведения. Возможности предложенного подхода продемонстрированы на модельных данных. С. 22–37.
In conditions of limited resources, the most affordable way to obtain information about the behavior of an individual is an interview. In this case, data on the individual's recent behavior are less susceptible to various types of bias. Mathematical models of behavior are used to estimate the intensity of behavior when only the data on the last three episodes are available. In the paper we consider the gamma Poisson model of behavior. The dependence of two intervals between successive episodes in this model is described in terms of copulae. Estimation of the copula parameter in this case directly leads to an estimate of the parameters of the intensity distribution in the population. In addition, knowledge of the copula type allows one to reveal some characteristics of the behavior described by the gamma Poisson model: episodes of such behavior are clustered. The possibilities of the proposed approach are demonstrated on model data.
Ключевые слова: гамма-пуассоновская модель поведения, последние эпизоды, копула.
Keywords: gamma-Poisson model of behavior, last episodes, copula.