Все выпуски

Решена задача восстановления элемента f бесконечномерного гильбертова пространства L²(X) по результатам измерений конечного набора его линейных функционалов, искаженным (случайной) погрешностью без априорных данных об f, получено семейство линейных подпространств максимальной размерности, проекции элемента f на которые допускают оценки с заданной точностью. Эффективный ранг ρ(δ) задачи оценивания определен как функция, равная максимальной размерности ортогональной составляющей Pf элемента f, которая может быть оценена с погрешностью, не превосходящей δ. Приведен пример восстановления спектра излучения по конечному набору экспериментальных данных.

Проведен априорный анализ аппроксимации уравнений магнитной гидродинамики на нерегулярной четырехугольной сетке. Вычислены значения коэффициентов, определяющих норму невязки для разностных аналогов операторов градиента и дивергенции. Изучено влияние свойств ячеек сетки на невязку. Для численного подтверждения полученных оценок приведены примеры вычислений с заданием одинаковых начальных данных на разных сетках.

Методом разделения переменных решена одномерная задача параболического типа с нелокальными краевыми условиями, содержащими вещественный параметр. Рассмотренные краевые условия не являются усиленно регулярными ни при каком значении параметра. Система собственных функций оператора второй производной, подчиненного краевым условиям исходной задачи, не обладает свойством базисности. Априорные оценки решения, полученные в работе, означают устойчивость решения по начальным данным.

Локализация транспортного средства является важной задачей в области интеллектуальных транспортных систем. Хорошо известно, что слияние показаний с разных датчиков (англ. Sensor Fusion) позволяет создавать более робастные и точные навигационные системы для автономных транспортных средств. Стандартные подходы, такие как расширенный фильтр Калмана или многочастичный фильтр, либо неэффективны при работе с сильно нелинейными данными, либо потребляют значительные вычислительные ресурсы, что осложняет их использование во встроенных системах. При этом точность сливаемых сенсоров может сильно различаться. Значительный прирост точности, особенно в ситуации, когда GPS (англ. Global Positioning System) не доступен, может дать использование ориентиров, положение которых заранее известно, — таких как дорожные знаки, светофоры, или признаки SLAM (англ. Simultaneous Localization and Mapping). Однако такой подход может быть неприменим в случае, если априорные локации неизвестны или неточны. Мы предлагаем новый подход для уточнения координат транспортного средства с использованием визуальных ориентиров, таких как дорожные знаки. Наша система представляет собой байесовский фреймворк, уточняющий позицию автомобиля с использованием внешних данных о прошлых наблюдениях дорожных знаков, собранных методом краудсорсинга (англ. Crowdsourcing — сбор данных широким кругом лиц). Данная статья представляет также подход к комбинированию траекторий, полученных с помощью глобальных GPS-координат и локальных координат, полученных с помощью акселерометра и гироскопа (англ. Inertial Measurement Unit, IMU), для создания траектории движения транспортного средства в неизвестной среде. Дополнительно мы собрали новый набор данных, включающий в себя 4 проезда на автомобиле в городской среде по одному маршруту, при которых записывались данные GPS и IMU смартфона, видеопоток с камеры, установленной на лобовом стекле, а также высокоточные данные о положении с использованием специализированного устройства Real Time Kinematic Global Navigation Satellite System (RTK-GNSS), которые могут быть использованы для валидации. Помимо этого, с использованием той же системы RTK-GNSS были записаны точные координаты знаков, присутствующих на маршруте. Результаты экспериментов показывают, что байесовский подход позволяет корректировать траекторию движения транспортного средства и дает более точные оценки при увеличении количества известной заранее информации. Предложенный метод эффективен и требует для своей работы, кроме показаний GPS/IMU, только информацию о положении автомобилей в моменты прошлых наблюдений дорожных знаков.

В работе изучается многомерное уравнение конвекции-диффузии с переменными коэффициентами и неклассическим граничным условием. Рассмотрены два случая: в первом случае первое граничное условие содержит интеграл от неизвестной функции по переменной интегрирования $x_\alpha^{}$, а во втором случае — интеграл от неизвестной функции по переменной интегрирования $\tau$, обозначающий эффект памяти. Подобные задачи возникают при изучении переноса примеси вдоль русла рек. Для приближенного решения поставленной задачи предложена эффективная в плане экономичности, устойчивости и сходимости разностная схема — локально-одномерная разностная схема А.А. Самарского с порядком аппроксимации~$O(h^2+\tau)$. Ввиду того что уравнение содержит первую производную от неизвестной функции по пространственной переменной $x_\alpha^{}$, для повышения порядка точности локально-одномерной схемы используется известный метод, предложенный А.А. Самарским при построении монотонной схемы второго порядка точности по $h_\alpha^{}$ для уравнения параболического типа общего вида, содержащего односторонние производные, учитывающие знак $r_\alpha^{}(x,\,t)$. Для повышения до второго порядка точности по $h_\alpha^{}$ краевых условий третьего рода воспользовались уравнением в предположении, что оно справедливо и на границах. Исследование единственности и устойчивости решения проводилось с помощью метода энергетических неравенств. Получены априорные оценки решения разностной задачи в $L_2^{}$-норме, откуда следуют единственность решения, непрерывная и равномерная зависимость решения разностной задачи от входных данных, а также сходимость решения локально-одномерной разностной схемы к решению исходной дифференциальной задачи в $L_2^{}$-норме со скоростью, равной порядку аппроксимации разностной схемы. Для двумерной задачи построен алгоритм численного решения, проведены численные расчеты тестовых примеров, иллюстрирующие полученные в работе теоретические результаты.

В статье рассматривается одна из задач транспортного моделирования — поиск равновесного распределения транспортных потоков в сети. Для описания временных издержек и распределения потоков в сети, представляемой с помощью графа, используется классическая модель Бэкмана. При этом поведение агентов не является полностью рациональным, что описывается посредством введения марковской логит-динамики: в каждый момент времени водительвыбирает маршрут случайно согласно распределению Гиббса с учетом текущих временных затрат на ребрах графа. Таким образом, задача сводится к поиску стационарного распределения для данной динамики, которое является стохастическим равновесием Нэша – Вардропа в соответствующей популяционной игре загрузки транспортной сети. Так как данная игра является потенциальной, эта задача эквивалентна минимизации некоторого функционала от распределения потоков, причем стохастичностьпро является в появлении энтропийной регуляризации. Для полученной задачи оптимизации построена двойственная задача. Для ее решения применен универсальный прямо-двойственный градиентный метод. Его особенность заключается в адаптивной настройке на локальную гладкость задачи, что особенно важно при сложной структуре целевой функции и невозможности априорно оценитьг ладкость с приемлемой точностью. Такая ситуация имеет место в рассматриваемой задаче, так как свойства функции сильно зависят от транспортного графа, на который мы не накладываем сильных ограничений. В статье приводится описание алгоритма, в том числе подробно рассмотрено применение численного дифференцирования для вычисления значения и градиента целевой функции. В работе представлены теоретическая оценка времени работы алгоритма и результаты численных экспериментов на примере небольшого американского города.

Предложена конечно-элементная модель биомеханической системы адекватной сложности (с пространственными, оболочечными и балочными элементами), состоящая из имитатора большеберцовой кости с регенерирующей тканью в месте перелома и аппарата Илизарова. Модель позволяет задавать ортотропные упругие свойства материалов имитатора кости (областей компактной и спонгиозной тканей), вводить неоднородные жесткостные свойства регенерирующей ткани в зоне места перелома, изменять базовые геометрические и механические характеристики модели и параметры конечно-элементной сетки, а также задавать различные внешние воздействия, связанные с нагрузкой на имитатор кости и компрессией или дистракцией между репонирующими кольцами аппарата Илизарова.

С использованием разработанных программ на командном языке APDL в конечноэлементном комплексе ANSYS проведены расчеты напряженно-деформированного состояния в зоне перелома при варьировании статических сжимающих нагрузок на имитатор кости, величин перемещений репонирующих колец аппарата Илизарова и жесткостных свойств соединительной ткани костной мозоли на различных этапах сращения перелома (гелеобразной, хрящевой, спонгиозной и нормальной костных тканей). Представленная методология и разработанные программы позволяют проводить оценки допустимых величин внешних нагрузок на костьи величин перемещений репонирующих колец аппарата Илизарова на различных этапах регенерации кости в процессе заживления, исходя из априорно задаваемых критериев допуска на максимальные характеристики напряжений в костной мозоли. Предлагаемые подходы могут бытьиспо льзованы в клинических условиях при планировании, реализации и контроле силовых режимов работы при чрескостном остеосинтезе аппаратом Илизарова.