You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session.You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.Dismiss alert
Copy file name to clipboardExpand all lines: src/chapter-01.tex
+3-5Lines changed: 3 additions & 5 deletions
Original file line number
Diff line number
Diff line change
@@ -7,15 +7,13 @@ \section{Назначение системы}
7
7
Ядро служит универсальной основой для статистических и вероятностных вычислений в рамках проекта PySATL и может использоваться другими подсистемами при построении моделей.
8
8
9
9
\section{Область применимости}
10
-
Вычислительное ядро \texttt{core} используется во всех подсистемах проекта PySATL, где требуется работа с распределениями вероятностей. Оно предназначено как для непосредственного вычисления характеристик распределений (например, плотности, функции распределения, квантилей), так и для построения и трансформации более сложных моделей на их основе.
11
-
12
-
Ядро может быть использовано:
13
-
\begin{itemize}
10
+
Вычислительное ядро \texttt{core} используется во всех подсистемах проекта PySATL, где требуется работа с распределениями вероятностей. Оно предназначено как для непосредственного вычисления характеристик распределений (например, плотности, функции распределения, квантилей), так и для построения и трансформации более сложных моделей на их основе. Оно может быть использовано:
11
+
\begin{itemizecmp}
14
12
\item при определении конкретных распределений, используемых в анализе данных;
15
13
\item для задания пользовательских распределений, комбинации распределений и создания новых семейств;
16
14
\item при трансформации распределений через функциональные отображения;
17
15
\item в задачах символьной или численной обработки распределений.
18
-
\end{itemize}
16
+
\end{itemizecmp}
19
17
20
18
Вне проекта PySATL ядро может быть применимо в любых системах, где необходима гибкая и расширяемая работа с вероятностными распределениями, особенно в контексте численных симуляций, статистического моделирования и прикладного машинного обучения.
0 commit comments