priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2023-66-11-899-906pribor-216Research ArticleИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫINFORMATICS AND INFORMATION PROCESSESПроверка согласия теоретического и эмпирического распределений Парето для команд и микрокоманд ЭВМ с помощью критерия КолмогороваChecking the agreement of theoretical and empirical Pareto distributions for computer commands and microcommands using the Kolmogorov criterionАверьяновА. В.AveryanovA. V.

Алексей Васильевич Аверьянов, канд. техн. наук, доцент; ВКА им. А. Ф. Можайского, кафедра информационно-вычислительных систем и сетей; преподаватель

Санкт-Петербург

Aleхey V. Averyanov, PhD, Associate Professor; A. F. Mozhaisky Military Space Academy, Department of Information Systems and Networks; Lecturer

St. Petersburg

vka_24kaf1@mail.ruНгуенВ. Т.NguyenV. T.

Ван Тиен Нгуен, ВКА им. А. Ф. Можайского, кафедра информационно-вычислительных систем и сетей; курсант

Санкт-Петербург

Van Tien Nguyen, A. F. Mozhaisky Military Space Academy, Department of Information Systems and Networks; Student

St. Petersburg

vka_24kaf1@mail.ruВоенно-космическая академия им. А. Ф. МожайскогоA. F. Mozhaisky Military Space Academy2023011220246611899906Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20242024Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/216

Выполнена проверка гипотезы о согласии теоретического и эмпирического распределений Парето применительно к кумулятивным кривым — диаграммам для команд и микрокоманд учебной ЭВМ. В качестве статистического критерия согласия использован критерий Колмогорова. Получены значения пара метров для функций распределения Парето, описывающих вероятностные свойства случайных величин, которыми являются порядковые номера команд и реализующих их микрокоманд. Построены графики теоретических и практических функций распределения, позволяющие исключить из системы команд ЭВМ редко используемые команды, что способствует упрощению архитектуры процессоров ЭВМ. Отдельные теоретические положения и полученные практические результаты являются дальнейшим развитием статистического метода повышения качества — анализа Парето применительно к количественному оцениванию метрик машинных команд и микро команд ЭВМ.

The hypothesis about the agreement of theoretical and empirical Pareto distributions is tested in rela tion to cumulative curves - diagrams for instructions and microinstructions of an educational computer. The Kolmogorov criterion is used as a statistical criterion for agreement. The values of the parameters are obtained for the Pareto distribu tion functions that describe the probabilistic properties of random variables, which are the ordinal numbers of commands and microcommands implementing them. Constructed graphs of theoretical and practical distribution functions make it possible to exclude rarely used commands from the computer command system, which helps to simplify the architecture of computer processors. Certain theoretical principles and the obtained practical results are a further development of the statistical method of improving quality, i.e. Pareto analysis, in relation to quantitative assessment of metrics of machine commands and microcommands of a computer.

критерий Колмогоровафункция распределения Паретокумулятивная кривая Паретоуровень значимостиквантиль распределениядоверительный интервалкоманды и микрокоманды ЭВМустройство управления ЭВМKolmogorov criterionPareto distribution functioncumulative Pareto curvesignificance leveldistri bution quantileconfidence intervalcomputer commands and microcommandscomputer control deviceReferencesШуленин В. П. Математическая статистика. Ч. 1. Параметрическая статистика: Учебник. Томск: Изд-во НТЛ, 2012. 540 с.Shulenin V.P. Matematicheskaya statistika. Chast' 1. Parametricheskaya statistika (Math Statistics. Part 1. Parame tric Statistics), Tomsk, 2012, 540 р. (in Russ.)Голяков А. Д., Миронов В. И., Смирнов В. В. Испытания систем ракетно-космической техники. СПб: ВИКИ им. А. Ф. Можайского, 1992. 398 с.Golyakov A.D., Mironov V.I., Smirnov V.V. Ispytaniya sistem raketno-kosmicheskoy tekhniki (Testing of Rocket and Space Technology Systems), St. Petersburg, 1992, 398 р. (in Russ.)Басыров А. Г. Организация ЭВМ и систем: Практикум. СПб: ВКА им. А. Ф. Можайского, 2012. 83 с.Basyrov A.G. Organizatsiya EVM i sistem: praktikum (Organization of Computers and Systems: Workshop), St. Pe tersburg, 2012, 83 р. (in Russ.)Жмакин А. П. Архитектура ЭВМ. СПб: БХВ-Петербург, 2010. 352 с.Zhmakin A.P. Arkhitektura EVM (Computer Architecture), St. Petersburg, 2010, 352 р. (in Russ.)Аверьянов А. В., Кошель И. Н., Кузнецов В. В., Нгуен В. Т. Статистическое оценивание метрик машинных команд ЭВМ и реализующих их микрокоманд на основе анализа Парето // Изв. вузов. Приборостроение. 2023. Т. 66, № 4. С. 259—265.Averyanov A.V., Koshel I.N., Kuznetsov V.V., Nguyen V.T. Journal of Instrument Engineering, 2023, no. 4(66), pp. 259–265. (in Russ.)Brunton S. L., Kutz J. N. Data-driven science and engineering : machine learning, dynamical systems, and control. Cambridge Univ. Press, 2019. 472 р.Brunton S.L., Kutz J.N. Data-driven science and engineering: machine learning, dynamical systems, and control, Cambridge, Cambridge University Press, 2019, 472 р.Жадан В. Г. Методы оптимизации. Ч. II. Численные алгоритмы: Учеб. пособие. М.: МФТИ, 2015. 320 с.Zhadan V.G. Metody optimizatsii. Chast' 2. Chislennyye algoritmy (Optimization Methods. Part 2. Numerical Algorithms), Moscow, 2015, 320 р. (in Russ.)Аверьянов А. В., Калюжный А. В. Применение анализа Парето для количественного оценивания частоты использования машинных команд ЭВМ // Изв. вузов. Приборостроение. 2019. Т. 62, № 2. С. 101—105.Averyanov A.V., Kalyuzhny A.V. Journal of Instrument Engineering, 2019, no. 2(62), pp. 101–105. (in Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.