Рассматриваются задачи идентификации для линейных систем разностных уравнений и систем теории управления. Такие задачи возникают в геофизике, технике, экономике, биоинформатике и др. В настоящей работе рассматриваются классы задач идентификации, имеющими малое число измерений для идентификации. Строятся оценки погрешости решения в фазовом пространстве и в пространстве кооэфиициентов.
Предложены алгоритмы построения приближенных решений задач идентификации при малом числе наблюдений с использованием модификаций метода Прони; обоснование сходимости итерационных процессов и получение оценок скорости сходимости; получение оценок устойчивости для множества решений задач идентификации относительно возмущений векторов наблюдений; разработка проблемно-ориентированного комплекса программ для решения задач идентификации и проведение численных расчетов для моделей реальных объектов (модель динамики генных сетей, движение летательного аппарата и др.).
Разработанный комплекс программ позволяет эффективно решать рассматриваемые задачи на современных многопроцессорных архитектурах, в том числе при малом количестве наблюдений и большой размерности.