Raqamli texnologiyalar va iqtisodiyot: zamonaviy muammolari va istiqbollari mavzusida Respublika ilmiy-amaliy

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil >LYOSZ241EMRMOSZE2*2MOYPMR77%RXSRSZ3%7SPZMRKLIEXGSRHYGXMSRTVSFPIQW F]XLIJMRMXIIPIQIRXQIXLSH4YFPMWLMRK,SYWI87898EQFSZ4 4SPEXSZ%-OVEQSZ%.YQERM]S^SZ77ETE]IZ7'SQTYXIVWMQYPEXMSRSJX[SHMQIRWMSREP YRWXIEH]WXEXILIEXGSRHYGXMSRTVSFPIQWJSVMRLSQSKIRISYWFSHMIWF]XLI*)14VSG %-4'SRJ4 641

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil %231%0(-**9>-=%8)2+0%1%7-2-7320-=)',-7,2-2+%0+36-81- /EVMQSZ11 Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy tadqiqot instituti, OEVMQSZQEVEX$KQEMPGSQ %RRSXEXWM]E Bir jinsli bo‘lmagan Kaputo ma’nosidagi kasr tartibli diffuziya tenglamasini oshkormas hisoblash sxemalariga asoslangan chekli ayirmalar usuli bo‘yicha WSRPM]IGLMWLRMRKEPKSVMXQMFE]SRUMPMRKER,MWSFPEWLEPKSVMXQMasosida obyektga yo‘naltirilgan PS]MLEPEWL YWYPMHER JS]HEPERKER LSPHE HEWXYVM] ZSWMXE PS]MLEPERKER 0S]MLE FMXXE EWSWM] WMRJ shaklida ishlab chiqilgan. Sinf loyihasi maxsus digramma ko‘rinishda ifodalangan. Loyiha EWSWMHE MWLPEF GLMUMPKER HEWXYVM] ZSWMXEHan foydalanilgan holda Kaputo ma’nosidagi kasr XEVXMFPMHMJJY^M]EXIRKPEQEWMRMRK\YWYWM]LSPMYGLYRWSRPM]IGLMQMLSWMPUMPMRKER9ch o‘lchamli koordinatalar tizimida sonli yechimlar to’plami uch o‘lchovli grafik ko‘rinishda tasvirlangan. Kalit so‘zlar: Kaputo ma’nosidagi hosila, Kaputo ma’nosidagi vaqt bo‘yicha kasr XEVXMFPMHMJJY^M]EXIRKPEQEWMQEVOE^M]GLIOPME]MVQEPMW\IQE &YXYRXEVXMFPM\YWYWM]LSWMPEPMHMJJIVIRWMEPXIRKPEQEPEVRMRK]IGLMQPEVME]VMQJM^MO NEVE]SRPEVRMRKOIPENEOHEKMLSPEXMRMYPEVRMRKLS^MVKMLSPEXPEVMLEUMHEKMFMPMQPEVHERJS]HEPERMF tavsiflaydi va ularning o‘tmishidan bog‘liq emas. Biroq, o‘tmishdagi holatlar OIPENEOHEKM holatlarga sezilarli darajada ta’sir qiladigan turli xil jarayonlarning xotirasi va irsiy \YWYWM]EXPEVMRM XEZWMJPEWL YGLYR FYXYR XEVXMFPM QSHIPPEV ZE^M]EXRM XELPMP UMPMWL YGLYR ]IXEVPM emas. Bunday va boshqa ko‘plab holatlarda kasr tartibli xuWYWM] LSWMPEPM HMJJIVIRXWMEP XIRKPEQEPEV XM^MQPEVRM XEZWMJPEWL YGLYR ENS]MF ZSWMXEPEVRM XEUHMQ IXEHM &YRHER XEWLUEVM EHEFM]SXPEVHE OEWV XEVXMFPM \YWYWM] LSWMPEPM HMJJIVIRWMEP XIRKPEQEPEVRMRK ERMU EREPMXMO ]IGLMQPEVM OEQHEROEQ YGLVE]HM 5ERHE]HMV WEQEVEPM ZE MWLSRGLPM WSRPM YWYPHER JS]HEPERMWL ^EVYVEXM EWSWM] QYEQQSPEVHER FMVMHMV %HEFM]SXPEVHE OEWV XEVXMFPM \YWYWM] LSWMPEPM HMJJIVIRWMEP XIRKPEQEPEVRMRK XEUVMFM] ]IGLMQPEVMRM SPMWL YGLYR FMV UERGLE WSRPM YWYPPEVXEOPMJUMPMRKER?A Masalaning qo‘yiliWLM9WLFY = {( x, t ) : 0 t T , a x b} WSLEHE/ETYXS ma’nosidagi vaqt bo‘yicha kasr tartibli diffuziya tenglamasi quyidagi u ( x, t ) 2u ( x, t ) = K + f ( x, t ) t x 2 ko‘rinishda berilgan bo’lsin, bu yerda K −diffuziya koeffitsenti bo’lib, mYWFEXLEUMUM]WSRZE 0 1 f ( x, t ) –Y^PYOWM^JYROWM]E XIRKPEQERMRKYWLFY u( x,0) = u0 ( x) boshlang‘ichZE u(a, t ) = r1(t ) ZE u(b, t ) = r2 (t ) GLIKEVEZM] WLEVXPEVRM UERSEXPERXMVYZGLM WSRPM ]IGLMWLRMRK HEWXYVM] ZSWMXEWMRM ]EVEXMPWMR FYRHE u0 ( x), r1 (t ), r2 (t ) – Y^PYOWM^ JYROWM]EPEV K − HMJJY^M]E OSIJJMXWIRXM UM]QEXM ZE f ( x, t ), u0 ( x), r1 (t ), r2 (t ) PEVQEWEPEWLEVXMHEFIVMPEHMKERJYROWM]EPEV 1EWEPERM ]IGLMWL YGLYR HEWXYV EPKSVMXQM Algoritm o‘z tarkibiga bir nechta 642

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil EQEPPEVZEZE^MJEPEVRMUEQVEFSPKEREWSWM]YGLXEUEHEQHERMFSVEX%PKSVMXQQEXRMUY]MHE OIPXMVPKER • UEHEQ/MVMXMWL tmin , tmax , xmin , xmax TEVEQIXVPEVUM]QEXPEVMRMOMVMXMWL • • • K HMJJY^M]EOSIJJMXWIRXMUM]QEXMRMOMVMXMWL -JSHEEWSWMHE x ZE t bo‘yicha to‘r RYUXEPEVMRMOMVMXMWL Boshlang’ich shartlar qiymatlarini kiritish va y0 ga ta’minlash. • • 'LIKEVEZM]WLEVXPEVRMOMVMXMWL H k ZIOXSVZE Gk QEXVMXWEYGLYR\SXMVEHERNS]ENVEXMWL • • UEHEQ,MWSFPEWL &OSIJJMXWIRXRMMJSHEKEEWSWERFIVMPKEROZEPning qiymatlari bo‘yicha hisoblash. H k ZIOXSVRMMJSHEKEEWSWEROning qiymatlari bo‘yicha hisoblash. • Gk QEXVMXWERMMJSHEKEEWSWERORMRKUMymatlari bo‘yicha hisoblash. • -JSHEEWSWMHEWSRPM]IGLMQRMLSWMPUMPMWL • UEHEQ,MWSFPEWLREXMNEWMRMREQS]MWLUMPMWL ,SWMPUMPMRKER Yk sonli yechim to‘plami asosida uch o‘lchamli koordinatalar tizimida grafik LSWMPUMPMWL =YUSVMHE OIPXMVMPKER EPKSVMXQ ZE WMRJ PS]MLEWM EWSWMHE HEWXYVM] ZSWMXE T]XLSR XMPMHE MWLPEF GLMUMPKER (EWXYV OSHM .YT]XIV 2SXIFSSO MRXIVEXOXMZ QYLEVVMVMHE ]S^MPKER ZE interpretatsiya qilingan. Hisoblashlardagi yozuv soddaligini ta’minlash maqsadida dastur OSHMMOOMXEQE\WYWOYXYF\SRERMRKJYROWM]EPEVMKEXE]ERMPKERLSPHEXY^MPKERRYQT]ZEWGMT] Numpy kutubxonasi vektorli hisoblashlar uchun mo‘ljallangan qism dasturlar to‘plamini o‘zida jamlagan kuchli vosita hisobalandi. Scipy kutubxonasi esa QEXIQEXMO EREPM^QEXIQEXMOJM^MOEmasalalarini yechishda qo‘llash mumkin bo‘lganUMWQHEWXYVPEVRM o‘zida jamlagan kuchli vosita hisobalandi [15],[18]. 7SRPM LMWSFPEWL XENVMFEPEVM ZE REXMNEPEV XELPMPM HMJJY^M]E XIRKPEQEWMRMRK xususiy holi bo’lgan QMWSPOIPXMVEQM^ 1MWSP9WFY 0.5 y ( x, t ) 2 y ( x, t ) − = 0 t 0.5 x 2 Zaqt bo‘yicha olingan kasr tartibli diffuziya tenglamasining [0, ] [0,10] WSLEHE = y ( x, 0) sin = x, yt ( x, 0) 0 y(0, t ) 0,= y( , t ) 0 GLIKEVEZM] WLEVXPEV boshlang‘ich ZE = UERSEXPERXMVYZGLMWSRPM]IGLMQMRMXSTMRK x, t ) 0,= K 1 =YUSVMHE FIVMPKER XIRKPEQERM =IGLMPMWLM 1E^OYV LSPHE f ( = yaratilgan dasturiy vosita yordamida sonli yechish natijasida quyidagicha uch o‘lchamli JE^SHEKVEJMOLSWMPUMPMRHM 643

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil = 0.5, f ( = x, t ) 0,= K 1 bo‘lganLSPYGLYRWSRPM]IGLMQKVEJMKM VEWQ =YUSVMHE FIVMPKER XIRKPEQEHE 0 1 bo‘lgan holatda tenglama anomal HMJJY^M]ELSHMWEWMRMMJSHEPE]HMZEmisollarni sonli yechishning natijasi bo‘lgan ZE VEWQPEVHEKMKVEJMOPEVERSQEPHMJJY^M]ELSHMWEWMRM x t va konsentratsiya o‘qlarida tasvirlaydi. XIRKPEQEHE = 1 bo‘lganda, klassik xususiy hosilali differinsial XIRKPEQEKE E]PEREHM 1E^OYVXIRKPEQERSVQEPHMJJY^M]ELSHMWEWMRMMJSHEPE]HMVEWQHEQE^OYVLSPEXYGLYRWSRPM LMWSFPEWLPEVSVUEPMLSWMPUMPMRKERKVEJMOFIVMPKER <YPSWE1E^OYVQEUSPEHEFir jinsli bo‘lmagan Kaputo ma’nosidagi vaqt bo‘yicha kasr XEVXMFPM HMJJY^M]E XIRKPEQEWMRM SWLOSVQEW LMWSFPEWL W\IQEPEVMKE EWSWPERKER GLIOPM ayirmalar usuli bo‘yicha sonli yechishning algoritmi bayon qilindi. Hisoblash algoritmi asosida obyektga yo‘naltirilgan loyihalash usulidan foydalangan holda dasturiy vosita PS]MLEWM FMXXE EWSWM]WMRJ WLEOPMHE MWLPEFGLMUMPHM 0S]MLE EWSWMHE MWLPEFGLMUMPKERHEWXYVM] vositadan foydalanilgan holda Kaputo ma’nosidagi kasr tartibli diffuziya tenglamasining \YWYWM]LSPMYGLYRWSRPM]IGLMQMSPMRHM Uch o‘lchamli koordinatalar tizimida olinKERWSRPM yechim to’plami uch o‘lchovli grafik ko‘rinishda tasvirlandi. Sonli hisoblashlar orqali hosil UMPMRKERREXMNEPEVXELPMPUMPMRHM %(%&-=380%6 ?A Псху А.В.Уравнения в частных производных дробного порядка. М.: Наука. 2005 ?A Учайкин В.В.Метод дробных производных. Ульяновск: Артишок, 2008. —512 с. ?A +SVIRJPS61EMREVHM**VEGXMSREPGEPGYPYWMRXIKVEPERHHMJJIVIRXMEPIUYEXMSRWSJJVEGXMSREP SVHIV*VEGXEPERH*VEGXMSREP'EPGYPYWMR'SRXMRYYQ1IGLERMGW 9HMRI '-71'SYVWIW ERH0IGXYVIW:SP4 ?A 4SHPYFR]-*VEGXMSREP(MJJIVIRXMEP)UYEXMSRW7ER(MIKS%GEHIQMG4VIWW ?A Самко С.Г., Килбас А.А., Маричев О.И.Интегралы и производные дробного порядка и некоторые их приложения. Минск: Наука и техника. 1987. 688 с. ?A (EVEKLQIL % 5EXERERM 2 7EEHIL % 2YQIVMGEP 7SPYXMSR SJ *VEGXMSREP (MJJIVIRXMEP )UYEXMSRW%TTPMIH1EXLIQEXMGW ?A ,MPJIV6 )H %TTPMGEXMSRWSJ*VEGXMSREP'EPGYPYWMR4L]WMGW7MRKETSVI;74' ?A /MPFEW %% 7VMZEWXEZE ,1 8VYNMPPS .. 8LISV] ERH %TTPMGEXMSRW SJ *VEGXMSREP (MJJIVIRXMEP )UYEXMSRW%QWXIVHEQ)PWIZMIV—TEKIW 644

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil ?A 1IX^PIV6/PEJXIV.8LIVERHSQ[EPOWKYMHIXSERSQEPSYWHMJJYWMSREJVEGXMSREPH]REQMGW ETTVSEGL4L]W6ITSVXW:SP4 ?A >LERK=%JMRMXIHMJJIVIRGIQIXLSHJSVJVEGXMSREPTEVXMEPHMJJIVIRXMEPIUYEXMSRW%TTP1EXL 'SQTYX TT ?A 7GLIVIVE6/EPPEF7L08ERKG=,YERK.8LI+VʴR[EPH–0IXRMOSZQIXLSHJSVJVEGXMSREP HMJJIVIRXMEPIUYEXMSRW'SQTYXIVWERH1EXLIQEXMGW[MXL%TTPMGEXMSRW –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

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil 6%5%10-8)<2303+-=%0%6(%:6-(%1%8)1%8-/13()00%7,8-6-7,2-2+ O‘RNI 1EQEHEPM]IZ<YWRMHHMR&S^SVFS]IZ=SUYF,EWERSZ1YVSHMPPS&EFERSZ%OVSQ 1YLEQQEHEP<SVE^QM]RSQMHEKM8SWLOIRX%\FSVSX8I\RSPSKM]EPEVM9RMZIVWMXIXM .M^^E\%\FSVSXXI\RSPSKM]EPEVXI\RMOYQM 1EUSPEYGLYRNEZSFKEVQOLEWERSZ$XYMXY^8IP %RRSXEXWM]ERaqamli texnologiyalar dunyoda har xil sohalar uchun katta o‘zgarishlar keltirmoqda. Ushbu o‘zgarishlar hayotimizning har bir sohasini ta’sir etmoqda, WLYRMRKHIO iqtisodiyot, tibbiyot, transport, va hokazo. Raqamli texnologiyalar o‘zgaruvchan va yengil tarmoqlardan biri bo‘lib, ularning yaratilishida va ulardan foydalanishda matematik QSHIPPEWLXMVMWLRMRKELEQM]EXMNYHEOEXXE1EXIQEXMOQSHIPPEWLXMVMWLma’lumotlar tahlili, va o‘lchash metodlarini qo‘llabUYZZEXPEF QEXIQEXMO QSHIPPEVMRM ]EVEXMWL ZE YPEVHER foydalanish yordamida, ma’lumotlar orqali foydalanuvchilarga qabul qilinishi mumkin bo‘lgan yuqori darajada aniqlik bilan xulosalar olish imkoniyatiniFIVEHM1EUSPEHEVEUEQPM texnologiyalarda matematik modellashtirishning o‘rni yirikligiga alohida urg‘u berilgan, chunki u yaratilgan platforma yoki vositaga qarab, har bir tarmoqda uyg‘un tarzda JS]HEPERMPMWLMQYQOMR Kalit so’zlar: 6EUEQPM XI\RSPSKM]E QSHIP QSHIPPEWLXMVMWL QEXIQEXMO QSHIPPEWL algoritm, ob’yekt. 6EUEQPM XI\RSPSKM]EPEVLE]SXMQM^KE WLYRGLEPMO WMRKMF OIXHMOM LS^MVKM OYRHE REJEUEX OYRHEPMO JESPM]EXMQM^ FEPOMMNXMQSM]MUXMWSHM] WSLEPEVVMZSNMRM LEQ YPEVWM^ XEWEZZYV UMPMF FS‘PQE]HM %PFEXXE VEUEQPM XI\RSPSKM]EPEVRMRK LS^MVKEGLE VMZSNPERMF OIPMWLMHE QEXIQEXMO QSHIPPEWLRMRK S‘VRM ELEQM]EXPMHMV 7LY S‘rinda matematik modellash tushunchsiga ta’rif berib o‘tsak: 1EXIQEXMO QSHIPPEWLXMVMWL HIKERHE JSVQYPEPEV SVUEPM QEXIQEXMO ETTEVEX MWLPEF GLMUMPMWLMZES‘rganish jarayoni tushunilishi mumkin. Ishda batafsil ta’rif berilgan: matematik QSHIPPEWLXMVMWLFYMHIEPMPQM]VEQ^M]QSHIPPEWLXMVMWLYRHESF]IOXRMRKXEZWMJMQEXIQEXMOE XMPMHEEQEPKESWLMVMPEHMQSHIPRMS‘rganish esa ma’lum matematMOYWYPPEV]SVHEQMHEEQEPKE SWLMVMPEHM VEWQ 1EXIQEXMO QSHIPPEWLXMVMWL FY JM^MOEZM] ZE OMQ]SZM] LSHMWEPEVRMRK USRYRM]EXPEVMRM ERMUPEWLXYVPM\MPQI\ERM^QPEVRMRKMWLPEWLMRMZEFSWLUEPEVZEYPEVRMRKJSVQYPEPEVXS‘TPEQM WLEOPMHE MJSHEPERMWLM /I]MRGLEPMO LMWSFkitoblar orqali ma’lum bir tizimning xatti harakatlarini parametrlarning ma’lum bir kombinatsiyasi uchun taxmin qilish mumkin. Agar NYHE QYVEOOEF LMWSFOMXSFPEV ^EVYV FS‘PWE YPEV SHEXHE UMWUEVXMVMPKER QMU]SWHE FMV \MP USRYRPEVKEFS‘]WYREHMKEREQQSLEVHSMQLEQFMV\MPLSHMWEPEVRMMWLPEXQE]HMKERLEUMUM] 646

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil XM^MQRM]EVEXEHMPEVZEYRMRK]SVHEQMHEQEXIQEXMOQSHIPPEWLXMVMWLRMEQEPKESWLMVEHMPEV 1EXIQEXMO QSHIPPEWLXMVMWL ZSWMXEWM FMVMRGLM REZFEXHE QEXIQEXMOHMV ,S^MVKM ZEUXHE QEXIQEXMOQSHIPPEWLXMVMWL An’anaviy sohalar JM^MOEOMQ]SFMSPSKM]E =ERKEWSLEPEVZEJERPEVXI\RMOEIOSPSKMOZEMUXMWSHM]XM^MQPEV 7Y S‘VMRHE QSHIP S‘^M RMQE HIKER WEZSP XYK‘MPEHM# 1SHIP HIKERHE UY]MHEKMPEVRM XYWLYRMWLQYQOMR 7IVM]EPM ]SOM SQQEZM] XEOVSVPEWL YGLYR WXERHEVX FS‘PMF \M^QEX UMPEHMKER REQYRE EZXSQEFMP QSHIPM QEOIX OM]MQ QSHIPM ERHS^E ZE FSWLUEPEV WLYRMRKHIO LEV UERHE] QELWYPSXXYVMQEVOEWMHM^E]RMUEVEPMWLMQYQOMR 1SHIP Ob’yekt %PKSVMXQ (EWXYV VEWQ7EQEVWOM]XVMEHEWMOb’yektEPKSVMXQHEWXYV =ERKMWEQSP]SXRMMWLPEFGLMUEVMWLKEUS‘]MWLHERSPHMRYWLEQSPXYRRIPMHEMWLPE]HMFY QSHIP1SHIPSHEXHEQSHHM]]SOM'ETILenno tomonidan taqdim etilgan ob’yekt sifatida tushuniladi, u bilish jarayonida asl ob’yektni almashtirib, uning ba’zi muhim xususiyatlarini WEUPEFUSPEHM3‘VKERMPE]SXKERLEVFMVNEVE]SRRMLEV\MPQSHIPPEVFMPERXEZWMJPEWLQYQOMRWLY FMPER FMVKE LIGL FMV QSHIP FYRM XS‘PMU ZE LEV XSQSRPEQE FENEVE SPQE]HM 7LY FMPER FMVKE S‘VKERMPE]SXKER ob’yektning individual xususiyatlarini aks ettiruvchi murakkab modeldan JS]HEPERMWLWEFEFPEVZESUMFEXPEVOMVMWLZEGLMUMWLPEVRMRKS‘^EVSFSK‘PMUPMKMRMERMUVSUOS‘VMWL OIVEOPM\YPSWEPEVGLMUEVMWLZEXS‘K‘VMUEVSVPEVUEFYPUMPMWLMQOSRMRMFIVEHM?A :E^M]EXPEVRM WMQYP]EXWM]E UMPMWL \YWYWER QYVEOOEF ZE TSXIRXWMEP \EZJPM \EXXM LEVEOEXPEVEPKSVMXQPEVMRMMWLPEFGLMUMWLYGLYREKEVFYRHE]ZE^M]EXLEUMUEXERLEQ]Y^EKE OIPWEFYRHE]QSHIPPEWLXMVMWLLEQQEXIQEXMOFS‘PMWLMQYQOMRPIOMRLEVHSMQLEQIQEW 1EWEPan, kosmik kemalar va suvosti kemalari ekipajlari ushbu ob’yektlarning yerdagi ichki UMWQPEVMRMRK ERMU RYW\EPEVM ]SVHEQMHE S‘UMXMPEHM ZE OSWQMO ]YVMWL WY^MWL LEZ^EPEVM ]SVHEQMHE OSWQMO OSWX]YQPEVRMRK EREPSKPEVM WMJEXMHE SK‘MV WLS‘RK‘MR OSWX]YQPEVMHER JS]HEPERKERLSPHEWMQYP]EXWM]EUMPMREHM1SHIPPEWLXMVMWLRMRKIRKOEXXEPS]MLEPEVMHERFMVMFY 647

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil ]EUMRHE]EOYRPERKER1EVWIOWTIVMQIRXMIHM 7S‘RKKMFMVRIGLES‘n yilliklar davomida “matematik modellashtirish” tushunchasi ilmiy EHEFM]SXPEVHE\YWYWERK‘EVFM]MPQM]ZEXI\RMOEHEFM]SXPEVMHEOIRKXEVUEPKER,S^MVKMZEUXHE QEXIQEXMO QSHIPPEV LEV UERHE] HM^E]R ]SOM HM^E]R OSV\SREPEVMHE US‘PPERMPEHM 7S‘RKKM ]MPPEVHE QEXIQEXMO QSHIPPEWLXMVMWLRM MPQM] XEHUMUSXPEVHE E]RMUWE MUXMWSHM]SX QIRINQIRX XEVM\ FMSPSKM]E ZE FSWLUE WSLEPEVHE US‘llanilish keng tarqaldi. Shuni ta’kidlash kerakki, QEXIQEXMOQSHIPPEWLXMVMWLbu ob’yektlar, yondashuvlar va tadqiqot usullari to‘TPEQMKEIKE FS‘PKEREPSLMHEJERPEVEVSFMPMQWSLEWMLMWSFPEREHM?A %\FSVSXPEWLKER NEQM]EX VMZSNPERMWLMRMRK ^EQSREZM] FSWUMGLM VEUEQPEWLXMVMWL FMPER XEZWMJPEREHM FY E\FSVSXRM ]EVEXMWL UE]XE MWLPEWL ZE Y^EXMWL YGLYR ]EOYRM] VEUEQPM texnologiyalarni ommaviy joriy etish va o‘zlashtirishni osonlashtiradigan ijtimoiyMUXMWSHM] XVERWJSVQEXWM]E WMJEXMHE XYWLYRMPEHi (robototexnika, sun’iy intellekt, kvant texnologiyalari, WMQWM^XI\RSPSKM]EPEV]ERKMMWLPEFGLMUEVMWLXI\RSPSKM]EPEVMZEFSWLUEPEV ?A7LYRYUXE]M nazardan, oliy muhandislik ta’limini o‘zgartirish inson hayotining barcha sohalarida VEUEQPEWLXMVMWLVSPining ortib borayotgani bilan bevosita bog‘liq. -PQM]uslubiy adabiyotlar tahlili shuni ko‘rsatadiki, ushbu masalani hal qilishda ixtisoslashtirilgan fanni o‘rganishda olingan bilim, ko‘nikmalarni tegishli bilimlar majmuasi FMPERFMVPEWLXMVMWLKEMQOSRFIVadigan integratsiyalashgan o‘quv kurslarini yaratish alohida o‘rin tutadi. Xususan, muhandislikXI\RSPSKM]E WSLEWMHEKM QYXE\EWWMWPEV LEUMHE gapiradigan bo‘lsak, “Informatikamatematika” darajasidagi bilimlarni integratsiyalash XSFSVESVXMFFSVQSUHE&YXEWodifiy emas, chunki matematika o‘ziga xos poydevor bo‘lib, YRMRK EWSWMHE QEXIQEXMO QSHIPRM UYVMWL YRM ]SVHEQMHE NEVE]SRPEVRM XEHUMU IXMWL bashoratlash, shuningdek, talqin qilish bilan bog‘liq bo‘lgan texnik profildagi muhandislik QYEQQSPEVMRMRK OEXXE UEXPEQM LEP UMPMREHM 7LY FMPER FMVKE Y^PYOWM^ VMZSNPERE]SXKER E\FSVSXkommunikatsiya texnologiyalari (AKT) ushbu matematik modelni o‘rganishning bir qator bosqichlarini uni hal qilishda yondashuvlarning ko‘pligini hisobga olish nuqtayi RE^EVMHERSTXMQEPPEWLXMVMWLMQOSRMRMFIVEHM?A 1EXIQEXMO QSHIPPEV ]SVHEQMHE MUXMWSHM] NEVE]SRPEV JEUEX GLYUYV XELPMP UMPMRMFKMRE USPQEWHER FEPOM YPEVRMRK S‘VKERMPQEKER ]ERKM USRYRM]EXPEVMRM LEQ SGLMWL MQOSRM]EXM ]EVEXMPEHM 7LYRMRKHIO YPEV ]SVHEQMHE MUXMWSHM]SXRMRK OIPKYWMHEKM VMZSNPERMWLMRM SPHMRHER E]XMFFIVMWLQYQOMR 1EXIQEXMO YWYP ZE QSHIPPEV LMWSFPEWL MWLPEVMRM QI\ERM^EXWM]EPEWL EZXSQEXPEWLXMVMWLFMPERFMVKEEUPM]QILREXRMMPQM]EWSWHEXEWLOMPIXEHMZEFSWLUEVEHM ZE 1EXIQEXMO QSHIPPEVRM XY^MWLHER QEUWEH NEVE]SRPEVRMRK FSK‘PERMWLM S‘^KEVMWL USRYRM]EXPEVMRMERMUPEWLTVSKRS^QEWEPEPEVMRMLEPUMPMWLFSWLUEVMWLUEVSVUEFYPUMPMWLZE EZXSQEXPEWLXMVMPKERFSWLUEVMWLXM^MQPEVMRMXY^MWLRMMJSHEPEWLHERMFSVEX Texnikada ko‘proq matematik modellashtirish qo‘llaniladi va u nazariy xulosalarni to‘laqonli olinishini ta’minlaydi, turli ko‘rsatkichlarning bog‘liqlik funksiyalarini ifodalash MQOSRMRMFIVEHM <YPSWE UMPMF WLYRM E]XMWLMQM^ QYQOMROM QEXIQEXMO QSHIP – o‘rganilayotgan obyekt EWSWM]\SWWEPEVMRMifodalovchi va u haqdagi ko‘plab informatsiyani qulay shaklda tasvirlovchi 648

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil sun’iy sistema. Matematik model inson faoliyatining turliXYQER WSLEPEVMKE XSFSVE OIRKVSUZE GLYUYVVSU OMVMF FSVQSUHE LEQHE XEHUMUSXRMRK WEQEVEPM ZSWMXEPEVMHER JS]HEPERMWLKEMQOSRFIVQSUHE 1EXIQEXMOQSHIPPEWLXMVMWLZE^MJEWMmQEZNYHSPEQ|RMQEXIQEXMOEXMPMHEFE]SRIXMWLHER MFSVEXHMV&YYRMRKIRKELEQM]EXPM\YWYWM]EXPEVMLEUMHEERGLEERMUXEWEZZYVga ega bo‘lish uchun imkon beradi va aytish mumkinki, bo‘lajak hodisalarni bashoratlash mumkin bo‘ladi. Ba’ziVIEP ZE^M]EXPEV, qoidaga ko‘ra, amaliyotda boshlang‘ich nuqta LMWSFPERMF YPEV tadqiqotchi oldiga javob topish talab etiladigan vazifalarni qo‘yadi. Real vaziyatlar turli QEUWEHPEVHE QSHIPPEWLXMVMPEHM 9PEVHER EWSWM]WM – ]ERKM REXMNEPEVRM ]SOM LSHMWERMRK]ERKM \SWWEPEVMRMSPHMRHERE]XMFFIVMWLHMV *S]HEPERMPKEREHEFM]SXPEV ?A E. Kh.Bozorov, A.E.Kurbayev, D.A.Ashurova, “Matematik modellashtirish” o‘quv uslubiy qo‘llanma. Samarqand. 2024]MP ?A :% (EPMRKIV 1EXLIQEXMGEP QSHIPMRK EW E QIERW SJ MRXIKVEXMSRSJ REXYVEP WGMIRGI ERH QEXLIQEXMGEP HMWGMTPMRIW -RXIKVEXMSR SJ )HYGEXMSR – 960 LXXTIHYQEKQVWYVYGSRXIRXTHJTHJ ?A 7L61S‘minov. “Matematik modellashtirish va EHMda dasturlash” &Y\SVS ?A Ю.Ю. Тарасевич Математическое и компьютерное моделирование М., УРСС, 649

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil РОЛЬ ПРИМЕНЕНИЯ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ В ОБСЛУЖИВАНИИ РАЗНОРОДНОГО ТРАФИКА В СЕТЯХ 5+ Байрам Турумбетов*, Нилуфархон Аскарова Ташкентский университет информационных технологий; FE]VEQCXYMX$VEQFPIVVY Тел.: +998 Аннотация. В данной работе приведены некоторые законы распределения, применяемые в обслуживании разнородного трафика в сетях 5+, а также рассмотрены виды трафика в сетях 5+ Проведен обзор законов распределения и даны предложения на будущие исследования. Ключевые слова. Технология, трафик, пропускная способность, законы распределения, сеть, обслуживание, планирование, модель. Введение. Появление технологии 5+ привело к значительному прогрессу в телекоммуникационных системах, обещая более высокую скорость передачи данных, меньшую задержку, повышенную надежность и широкие возможности подключения устройств. Ожидается, что с распространением разнообразных приложений, таких как умные города, автономные транспортные средства, Интернет вещей (-S8 – -RXIVRIX SJ 8LMRKW) и дополненная реальность, сети 5+ будут поддерживать широкий спектр разнородных (гетерогенных) типов трафика. К ним относятся улучшенная мобильная широкополосная связь I1&& IRLERGIH1SFMPI &VSEHFERH , сверхнадежная связь с малой задержкой 9600' 9PXVE6IPMEFPI 0S[ 0EXIRG]'SQQYRMGEXMSRW и массовая машинная связь Q18'QEWWMZI1EGLMRI8]TI 'SQQYRMGEXMSRW . В результате эффективное обслуживание таких разнородных типов трафика в сетях 5+представляет собой сложную и трудную задачу [1, 2, 3]. Материалы и методы. Мотивация для этой работы проистекает из острой необходимости разработки моделей и алгоритмов, способных эффективно управлять и обслуживать требования к разнородному трафику в сетях 5+ Разнообразная природа типов трафика, каждый из которых имеет уникальные требования к качеству обслуживания 5S7–5YEPMX]SJ7IVZMGI , требует разработки интеллектуальных и адаптивных механизмов распределения ресурсов, планирования и управления трафиком внутри сети. Кроме того, оптимизация производительности сети для обеспечения эффективного использования ресурсов и предоставления надежных услуг с низкой задержкой для различных типов трафика имеет решающее значение для успешного развертывания и эксплуатации сетей 5+?A Понимание и решение этих проблем не только способствует развитию технологии 5+, но и закладывает основу для будущих поколений систем беспроводной связи. Сосредоточив внимание на разработке моделей и алгоритмов, 650

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil адаптированных к динамичному и разнообразному характеру трафика 5+, это исследование направлено на то, чтобы внести существенный вклад в оптимизацию и эффективную работу сотовых сетей следующего поколения [7]. Технология 5G включает различные типы трафика, которые позволяют достигать высокой пропускной способности, низкой задержки и повышенной надежности связи. Основные виды трафика, используемые в сетях 5G, включают [8, A Трафик I1&& Этот тип трафика предназначен для обеспечения высокой скорости передачи данных и большой пропускной способности для приложений, таких как потоковое видео высокого разрешения, онлайнигры с высокими требованиями к пропускной способности и загрузки файлов большого объема. Трафик 9600' Этот тип трафика призван обеспечить низкую задержку и высокую надежность связи для критически важных приложений, таких как удаленное управление медицинскими устройствами, автономные транспортные системы и промышленное оборудование, где даже небольшая задержка может быть недопустима. Трафик Q18' Этот тип трафика предназначен для обеспечения связи с большим количеством устройств, работающих в сети Интернет вещей (IoT), таких как смартдатчики, умные счетчики и другие устройства, которые требуют низкого энергопотребления, низкой стоимости и низкой сложности связи (рис. 1). Рис. 1. Разнородный трафик в сетях 5+ Математическое моделирование дискретных систем со стохастическим 651

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil характером функционирования предполагает использование моделей массового обслуживания, описываемых в терминах аппарата теории вероятностей. Математическое описание случайных величин предполагает задание закона распределения, устанавливающего соответствие между значениями случайной величины и вероятностью их появления. Рассмотрим дискретную случайную величину <, принимающую значения 𝒙𝒙𝟏𝟏 , 𝒙𝒙𝟐𝟐 , . . . , 𝒙𝒙𝒏𝒏 Величина <может принять каждое из этих значений с некоторой вероятностью. Обозначим через 𝒑𝒑𝒊𝒊 (𝒊𝒊 = ̅̅̅̅̅̅̅ 𝟏𝟏, 𝑵𝑵) вероятность того, что случайная величина <примет значение 𝒙𝒙𝒊𝒊 : 𝒑𝒑𝒊𝒊 = 𝑷𝑷(𝑿𝑿 = 𝒙𝒙𝒊𝒊 )Если в результате опыта величина <принимает только одно из этих значений, то имеем полную группу несовместных событий и сумма вероятностей всех возможных значений случайной величины равна единице: 𝑛𝑛 ∑ 𝑝𝑝𝑖𝑖 = 1 𝑖𝑖=1 Эта суммарная вероятность какимто образом распределена между отдельными значениями. Случайная величина будет полностью описана с вероятностной точки зрения, если мы зададим это распределение, т.е. установим так называемый закон распределения Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями. Про случайную величину говорят, что она подчинена данному закону распределения. Моделирование технических систем с дискретным характером функционирования предполагает применение разных законов распределений, как дискретных, так и непрерывных случайных величин. В качестве законов распределений дискретных случайных величин наиболее широко используются: • распределение Пуассона; • геометрическое распределение. Поскольку в математических моделях массового обслуживания непрерывной случайной величиной обычно является время, наибольший интерес представляют законы распределений непрерывных случайных величин, определенных в области положительных значений: равномерный; экспоненциальный; Эрланга; Эрланга нормированный; гиперэкспоненциальный; гиперэрланговский [10, 11]. В создании математической модели выбор законов распределений считается одним из основных задач. Результаты. В качестве результата можно привести следующие сведения анализа на основе работ [12A 1. В I1&& IRLERGIH 1SFMPI &VSEHFERH для распределения данных часто используются различные статистические распределения в зависимости от характеристик трафика и приложений. Вот несколько распределений, которые могут 652

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil быть использованы: распределение Пуассона: Это одно из самых распространенных распределений для моделирования случайного процесса, такого как поступление пакетов данных в сети. В eMBB, где множество пользователей скачивают данные или просматривают видео, распределение Пуассона может использоваться для моделирования потоков трафика; распределение Гаусса (нормальное распределение): Это распределение широко используется для моделирования различных параметров в сетях связи, таких как скорость передачи данных, задержки и т.д. В eMBB оно может быть использовано для моделирования скорости передачи данных различными пользователями или устройствами; экспоненциальное распределение: Это распределение часто используется для моделирования временных интервалов между событиями. В контексте eMBB, экспоненциальное распределение может быть применено для моделирования времени между запросами данных от пользователей или времени между пакетами данных в передаче потокового видео; логнормальное распределение: Это распределение, которое может использоваться для моделирования параметров с положительным диапазоном значений, таких как скорость передачи данных или размер файлов. В eMBB оно может быть полезно для моделирования размера загружаемых или передаваемых файлов. 9600' 9PXVE6IPMEFPI 0S[0EXIRG] 'SQQYRMGEXMSRW обычно предполагает высокую надежность и низкую задержку передачи данных, что требует специфического подхода к распределению данных. Ниже приведены несколько распределений, которые могут быть применены в URLLC: биномиальное распределение: Это распределение может использоваться для моделирования событий с двумя возможными исходами (успех/неудача), что может быть полезно при моделировании успешных и неуспешных передач данных с высокой надежностью; распределение Бернулли: Это частный случай биномиального распределения, который подходит для моделирования бинарных событий (например, успешная/неуспешная передача пакета данных); экспоненциальное распределение:Это распределение может быть полезно для моделирования времени между событиями с низкой вероятностью, таких как появление критических сообщений или запросов на передачу данных в сети URLLC; нормальное распределение: В URLLC, где важна низкая задержка, нормальное распределение может использоваться для моделирования времени передачи данных, которое должно быть близко к определенному значению с небольшими отклонениями; распределение Пуассона: Может быть применено для моделирования событий, происходящих с низкой интенсивностью, например, появление 653

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil критических уведомлений или запросов от удаленных устройств. 3. В mMTC (massive Machine Type Communications) обычно предполагается большое количество устройств, работающих в сети Интернета вещей (IoT), что требует особых подходов к распределению данных. Ниже приведены несколько распределений, которые могут быть применены в mMTC: распределение Пуассона: Это распределение может использоваться для моделирования случайных процессов, таких как появление сообщений или событий от множества устройств IoT; геометрическое распределение:Это распределение может использоваться для моделирования времени между последовательными событиями от одного устройства IoT, так как оно описывает количество попыток, необходимых для появления первого успеха; распределение Лапласа (двойное экспоненциальное распределение): Это распределение может быть применено для моделирования данных с тяжелыми хвостами, что может быть типично для данных, генерируемых множеством устройств IoT с различными характеристиками передачи; распределение Бернулли: Возможно использование биномиального или распределения Бернулли для моделирования бинарных событий, таких как наличие или отсутствие данных от конкретного устройства IoT в определенный момент времени; экспоненциальное распределение: Это распределение может использоваться для моделирования интервалов времени между событиями от множества устройств IoT. Обсуждение. Обсуждая полученные сведения, можем отметить, что фактический выбор закона распределения для разработки моделей и алгоритмов обслуживания разнородного трафика в сетях 5+зависит: от конкретных характеристик трафика и приложений, а также требований к моделированию конкретных сценариев использования для I1&& от характеристик конкретного приложения, таких как частота событий, требования к надежности и задержке передачи данных для 9600' от характеристик трафика в конкретном сценарии, таких как тип сообщений, частота передачи данных и особенности устройства -S8для Q18' Исходя из выше полученных сведений, мы можем классифицировать соответствующие законы распределения по их широкому применению в обслуживании разных видов трафика согласно табл. 1. Таблица 1. Классификация законов распределения по их применению. Виды услуг (трафик) в сетях 5+ Законы распределения Распределение Пуассона 654 I1&& 9600' Q18'

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil Распределение Гаусса (нормальное распределение) Экспоненциальное распределение Логнормальное распределение Биномиальное распределение Распределение Бернулли Геометрическое распределение Распределение Лапласа (двойное экспоненциальное распределение) Выводы. Анализируя полученные результаты и учитывая различия требований на разные характеристики трафика в сетях 5+, в заключении можно сказать, что выбор конкретных законов распределения для разработки моделей и алгоритмов обслуживания разнородного трафика в сетях 5+считается актуальной задачей и в будущих исследованиях мы планируем уделить особое внимание для решения этой задачи. Списокиспользованнойлитературы ?A77MVSXOMR+6EHMS%GGIWW2IX[SVO%VGLMXIGXYVI–.SLR;MPI] 7SRW TEKI ?A,:IROEXEVEQER68VIWXMER+6EHMS%GGIWW2IX[SVOW–8E]PSV *VERGMW+VSYT TEKI [3] Жан Вальран, Шьям Парех. Коммуникационные сети: краткое сведение / пер. с англ. К.В. Петровичевой –М.: ДМК Пресс, 2023. –268 с.: ил. ?AТихвинский В.О., Терентьев С.В., Коваль В.А., Девяткин Е.Е. Развитие сетей мобильной связи от 5G Advanced к 6G: проекты, технологии, архитектура. Москва: ТЕХНОСФЕРА, 2023. –528 с. [5] БК. Турумбетов. Тенденции развития услуг на базе сети 5G -RXIVREXMSREP 7GMIRXMJMG ERH 8IGLRMGEP 'SRJIVIRGI “(-+-8%0 8)',2303+-)7 463&0)17 %2( 73098-3273*46%'8-'%0-140)1)28%8-32-28,)74,)6)78EWLOIRX89-8%TVMP T ?A 78ER[EV ,/LYNEQEXSZ &8YVYQFIXSZ )6I]TRE^EVSZ >%PPEQYVEXSZE (IWMKRMRKERH'EPGYPEXMRK&ERH[MHXLSJXLI08)2IX[SVOJSV6YVEP%VIEWМеждународный журнал m-RXIVREXMSREP .SYVREP SR %HZERGIH 7GMIRGI )RKMRIIVMRK ERH -RJSVQEXMSR 8IGLRSPSK]|Индонезиягод, Vol. 12 (2022) № 2. ISSN5334, стр. 437 [7] БК. ТурумбетовОбзор моделей и алгоритмов обслуживания разнородного трафика в сетях 5+m19,%11%(%0<36%>1-=%:03(0%6-|MPQM]EQEPM]ZEE\FSVSX XELPMPM]NYVREPM8%89]MPWSR 655

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil ?8] Колмогорова С.С, Бойцов А.К., Павлов В.С. Технологии стандарта 5+ 26 Минобрнауки России, ФГБОУ ВО СПбГЛТУ. –СанктПетербург: Реноме, –72 с.: ил. [9] БК. ТурумбетовОсобенности разнородного трафика в сетях 5+%OEHIQMO 8(6EHNEFSZRMRK \SXMVEWiga bag‘ishlangan “Zamonaviy ilmJERRMRK HSP^EVF QYEQQSPEVM yutuqlari va innovatsiyalari” mavzusidagi respublika ilmiy va ilmiyXI\RMO OSRJIVIRWM]EWM 8SWLOIRX8%89QE]F [10] Алиев Т.И. Основы моделирования дискретных систем. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. –363 с. [11] Солнышкина И.В. Теория систем массового обслуживания: учеб. пособие / И.В. Солнышкина. –КомсомольскнаАмуре: ФГБОУ ВПО «КнАГТУ», 2015. –76 с. [12] АА. Гребенщикова, В.С. Елагин Моделирование трафика данных для оценки слайсинга в умной системе 5+ на восходящей линии связи Информационные технологии и телекоммуникации. 2020. Т. 8. № 2 (Telecom IT. 2020. :SP-WW [13] У.Б. Амирсаидов, БК. Турумбетов, Н.С. Аскарова Модель обслуживания 9600'трафика в сетях 5+ m%\FSVSXOSQQYRMOEXWM]EPEV 8EVQSUPEV 8I\RSPSKM]EPEV =IGLMQPEV|MPQM]XI\RMOENYVREPM92-'329>]MP WSR [14] Хакимов А.А. Разработка и исследование моделей адаптивного управления трафиком в сетях пятого поколения. –СПбГУТ, 2022. –180 с. ?A 1SLEQIH =EGMRI 0I^^EV 3TXMQM^IH 7GLIHYPMRK SJ 9PXVE6IPMEFPI 0S[0EXIRG] 'SQQYRMGEXMSRW8VEJJMGJSV+2IX[SVO'SRGSVHM]E9RMZIVWMX]1SRXVIEP5YIFIG'EREHE T ?A8.EGSFWIR6%FVIY+&IVEVHMRIPPM/4IHIVWIR41SKIRWIR->/SZEGWERH T. K. Madsen. “System Level Analysis of Uplink GrantFree Transmission for URLLC,” IEEE +PSFIGSQ;SVOWLSTW +';OWLTW ?A2EWMQ*IVHSWMER7EVE&IVVM%VWIRME'LSVXM. “+2I[6EHMS6IWSYVGI%PPSGEXMSR 3TXMQM^EXMSRJSV,IXIVSKIRISYW7IVZMGIW”. EV<MZZ?GW2-A2SZ ?A ,EP]RE &IWLPI] 1]OSPE &IWLPI] 1]OLEMPS 1IHZIXWO]M ERH .YPME 4]VML. “5S7 %[EVI3TXMQEP6EHMS6IWSYVGI%PPSGEXMSR1IXLSHJSV1EGLMRI8]TI'SQQYRMGEXMSRWMR+ 08) ERH FI]SRH 'IPPYPEV 2IX[SVOW,” ,MRHE[M ;MVIPIWW 'SQQYRMGEXMSRW ERH 1SFMPI 'SQTYXMRK :SPYQI %VXMGPI -( TEKIW LXXTWHSMSVK ?A 8IRKXIRK 1E =SRK >LERK *ERKKERK ;ERK (SRK ;ERK ERH (E +YS 7PMGMRK 6IWSYVGI%PPSGEXMSRJSVI1&&ERH9600'MR+6%2;MVIPIWW'SQQYRMGEXMSRWERH1SFMPI 'SQTYXMRK ?A .ISRKLS/[EO .SSR]SYRK1SSRERH ,]ERK;SR 0II 0SRK&ES 0I (]REQMG RIX[SVO WPMGMRK ERH VIWSYVGI EPPSGEXMSR JSV LIXIVSKIRISYW [MVIPIWW WIVZMGIW -))) XL %RRYEP -RXIVREXMSREP 7]QTSWMYQ SR4IVWSREP -RHSSV ERH 1SFMPI 6EHMS 'SQQYRMGEXMSRW 4-16' 656

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil %:83896%6+3,)0)/8632%<&36388->-1-2-=%6%8-7, %^M^/E]YQSZ 1YLEQQEHEP<SVE^QM]RSQMHEKM8SWLOIRXE\FSVSXXI\RSPSKM]EPEVM7EQEVUERHJMPMEPM OE]YQSZ$KQEMPGSQ %RRSXEXWM]E Ushbu maqolada hozirgi kunda dolzarb bo‘lib turgan sohalardan biri, avtomobilsozlik sohasini qamrab olgan muammolar haqida so‘z borgan. Avtomobillar YGLYR EZXSXYVEVKSLPEV XEWLOMP IXMWL LEQHE YPEV YGLYR IPIOXVSR XM^MQ ]EVEXMWL QEWEPEWMRM ]IGLMQMKESPMFOIPEHMKERE\FSVSXXM^MQZE^MJEPEVMKE]IGLMQSPMREHM Kalit so‘zlar: XM^MQaxborot tizimi, dasturiy mahsulot, component, ma’lumotlar bazasi Hozirgi vaqtda ko’pgina EZXSXYVEVKSLPEV YGLYR EZXSQEXPEWLXMVYZGLM XM^MQ MWLPEF chiqilmagan. Mavjud avtoturargohga kelgan avtomobillarni ro’yxatga olish, ularni NS]PEWLXMVMWLEZXSXYVEVKSLLMWSFSXMRMXE]]SVPEWLFMVQYRGLEZEUXXEPEFIXEVIHM%ZXSXYVEVKSL IPIOXVSR E\FSVSX XM^MQMRM ]EVEXMWL FM^ JS]HEPERYZGLM YGLYR EZXSQSFMP OIPMWL ZE OIXMWLMRM nazorat qilish, ro’yxatini shakllantirish imkoniyatini beradi, shuning uchun bu masala dolzarb QEWEPEPEVUEXSVMHEXYVEHM Bundаy tizimni kompleks аvtomаtlаshtirish, undа ilg’or texnikа vа texnologiyаlardаn, kompyuter hаmdа аvtomаtlаshgan tizimlаrdаn foydаlаnish аsosidа mаvjud bo’lаdi. Maqsad “Avtoturargoh” ma’lumotlar bazasini boshqarish, avtomobillarni RE^SVEX qilish va ularni ro’yxatga olish, qidirishdan tashkil topgan axborot tizimini ]EVEXMWL ZE ma’lumotlarni avtomatlashgan ma’lumotlar bazasida saqlovchi tizim yаrаtishdаn iborаtdir[1]. Avtoturargohdagi mashinalarni nazorat qilish dasturini tuzishda avvalo ma‘lumotlar FE^EWM]EVEXMPEHM&YRMRKYGLYR1MGVSWSJX%GGIWWHEWXYVMHERJS]HEPEREQM^ 657

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil '&YMPHIVQYLMXMHEHEWXYVOSHPEVMRM]S^MFHEWXYVRMMWLKEXYWLMVWEOZEUSWLMWL tugmasidan birortasini bossak quyidagi oyna hosil bo’ladi[1,2]. Bazaga yangi ma‘lumot qo‘shish formasi. Bu yerda yangi mashinalarni ro‘yxatga kritishmiz mumkin vaFYFE^EKEWEUPEREHM)RHM esa ma‘lumotlarni kiritish, o‘chirish, o‘zgartirishlarni kiritamiz. Buning uchun Popopmenu OSQTSRIRXEWMRMJSVQEKEXEWLPE]QM^ 9GLEPE NEHZEP YGLYR YGLXE TSTSTQIRY XE]PEWLQM^ &YRHE HEWXYVRM MWLKE XYWLMVMF 658

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil NEHZEPKEFSVMFWMGLUSRGLani o‘ng tomonini bosamiz va o‘chirish, o‘zgartirish chiqadi[4]. Ma‘lumotlarni o‘chirish va o‘zgartirish. Bu yer o‘zgartirish orqali ma‘lumotlarni taxrirlash, o‘chirish orqali ma‘lumotlarni o‘chirish QYQOYR )RHM HEWXYVKE UMHMVYZ \M^QEXMRM NS]PEWLXMVEQM^ &YRMRR FM^ FYRMRK YGLYR EZZEPS formaga button tashlaymiz. Keyin u yerga qidirish uchun kerakli bo‘lgan komponentalarni XEWLPE]QM^?A Bazadagi ma‘lumotlarni qidirish. 659

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil Bu yerda qidiruv tugmasiga kerakli kodlarni kiritamiz, ya‘ni SpeedBuXXSRYGLYROSH OMVMXMPEHM Agar avtoturargohdagi mashina rusumi haqida to‘liq ma‘lumotga ega bo‘lmasa mashina raqami bo‘yicha va boshqa belgilari bilan ham qidirib o‘ziga kerakli ma‘lumotni XSTMWLMQYQOMR Аdаbiyotlаr ro’yxаti Архангельський А. Я. Программирование в С++ Builder 6 и 2006–М.: БиномПресс, –1184 с. Культин Н. С++ Builder в задачахи примерах СПб.: БХВПетербург, 2005. 328 с. Мадрахимов Ш.Ф., Гайназаров С.М., С++ тилида программалаш асослари, Тошкент –2009 й. Компаниес Р.И. Системное программирование. Основы построения трансляторов.СПб.:Корнапринт., 2000. 256 стр. 660