Применение многомерных методов теории распознавания образов к решению задач классификации частиц первичного космического излучения

Работа посвящена применению многомерной статистической теории распознавания образов к решению задач классификации первичных частиц космического излучения. В качестве иллюстрации на основе модельных данных решена практическая задача, не имеющая даже приближенного решения в рамках детерминистического подхода. Описан алгоритм разделения первичных частиц на два класса, использующий понятие байесовского линейного классификатора, а также очерчен широкий круг задач экспериментальной космофизики, для решения которых может быть применена предлагаемая методика.