<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Ю. Н. Орлов, К. П. Осминин &#8212; Knigausa Bookstore: Russian Books</title>
	<atom:link href="https://knigausa.com/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80/%D1%8E-%D0%BD-%D0%BE%D1%80%D0%BB%D0%BE%D0%B2-%D0%BA-%D0%BF-%D0%BE%D1%81%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D0%BD/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://knigausa.com</link>
	<description>Just another WordPress site</description>
	<lastBuildDate>Wed, 05 Feb 2025 18:28:45 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.7.4</generator>
	<item>
		<title>Методы статистического анализа литературных текстов</title>
		<link>https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b5%d1%82%d0%be%d0%b4%d1%8b-%d1%81%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%b8%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%b5%d1%81%d0%ba%d0%be%d0%b3%d0%be-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d0%b8%d0%b7%d0%b0-%d0%bb%d0%b8%d1%82%d0%b5/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 22 May 2024 12:10:05 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b5%d1%82%d0%be%d0%b4%d1%8b-%d1%81%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%b8%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%b5%d1%81%d0%ba%d0%be%d0%b3%d0%be-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d0%b8%d0%b7%d0%b0-%d0%bb%d0%b8%d1%82%d0%b5/</guid>

					<description><![CDATA[В настоящей книге излагается новый подход к решению некоторых задач математической лингвистики, основанный на использовании кинетических уравнений, описывающих эволюцию выборочных функций распределения текста по буквам. Этот подход сочетает в себе методы традиционной математической статистики и статистической механики, модифицированные для применения их к нестационарным временным рядам, каковыми являются последовательности букв в тексте.Центральной задачей, решаемой в данной работе, является идентификация автора и жанра "условно неизвестного" литературного текста в библиотеке известных текстов. Построен высокоточный метод идентификации, использующий функционал близости текстов как распределений пар букв в определенной норме.Анализируются также статистические свойства распространенных европейских языков. Для них установлено полуэмпирическое распределение алфавитных символов по частоте встречаемости, которое оказалось зависящим от двух параметров --- количества букв в алфавите данного языка и их соответствия звуковому ряду. Рассмотрены конкретные примеры статистического решения некоторых спорных вопросов об авторстве того или иного текста.Книга будет полезна лингвистам и литературоведам, а также математикам, специализирующимся в области прикладной математической статистики.]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>В настоящей книге излагается новый подход к решению некоторых задач математической лингвистики, основанный на использовании кинетических уравнений, описывающих эволюцию выборочных функций распределения текста по буквам. Этот подход сочетает в себе методы традиционной математической статистики и статистической механики, модифицированные для применения их к нестационарным временным рядам, каковыми являются последовательности букв в тексте.Центральной задачей, решаемой в данной работе, является идентификация автора и жанра &#171;условно неизвестного&#187; литературного текста в библиотеке известных текстов. Построен высокоточный метод идентификации, использующий функционал близости текстов как распределений пар букв в определенной норме.Анализируются также статистические свойства распространенных европейских языков. Для них установлено полуэмпирическое распределение алфавитных символов по частоте встречаемости, которое оказалось зависящим от двух параметров &#8212; количества букв в алфавите данного языка и их соответствия звуковому ряду. Рассмотрены конкретные примеры статистического решения некоторых спорных вопросов об авторстве того или иного текста.Книга будет полезна лингвистам и литературоведам, а также математикам, специализирующимся в области прикладной математической статистики.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
		<post-id xmlns="com-wordpress:feed-additions:1">1578568</post-id>	</item>
	</channel>
</rss>
