Некоторые методы решения вероятностных задач, связанных с передачей данных в условиях слабой связи:

• Метод Монте-Карло. 2 Эффективен для сети с произвольной топологией в диапазоне нормальных нагрузок. 2
• Приближённый метод просеянной нагрузки. 2 Подходит для расчёта вероятностей блокировок в сети сложной структуры, отличается высокой скоростью и точностью вычислений. 2
• Алгоритм расчёта вероятности ошибочного приёма бита. 3 Применяется в задачах по оценке помехоустойчивости каналов передачи информации на фоне сигналоподобных помех. 3 Включает в себя разбиение сигнального пространства на области принятия решений, вычисление условных вероятностей попадания случайных точек в эти области и усреднение полученных вероятностей с учётом расстояния Хэмминга. 3
• Использование нейросетей. 4 Для вероятностных задач подходят байесовские нейронные сети и варианты рекуррентных нейронных сетей, такие как скрытые марковские модели и условные случайные поля. 4 Эти типы сетей способны моделировать вероятностные распределения и учитывать неопределённость в данных. 4