В современном интеллектуальном анализе данных возрастает доля методов статистического машинного обучения. Для подхода, основанного на бинарной операции сходства, таковым является вероятностно-комбинаторный формальный метод (ВКФ-метод). Его основной алгоритм — спаривающая цепь Маркова. В статье предложен механизм учета длин траекторий (до склеивания) с формированием верхней границы, по которой следует останавливать излишне длинные траектории в дальнейшем. Теоретический результат, доказанный в статье, утверждает, что при учете достаточно большого числа предварительных траекторий вероятности изменяются экспоненциально малым образом в метрике тотальной вариации. Это предложение особенно полезно, когда имеется малая доля длинных траекторий относительно остальных, так как в этом случае обеспечивается баланс между величиной границы и изменением вероятностей.
сходство, спаривающая цепь маркова, метрика тотальной вариации