Все выпуски

Традиционная классификация сложных сетей на биологические, технологические и социальные является неполной, поскольку существует огромное разнообразие продуктов художественного творчества, структуру которых также можно представить в виде сетей. В статье дан обзор исследований сложных сетей, моделирующих некоторые литературные, музыкальные и живописные произведения. Соответствующие сети предложено называть когнитивными. Обсуждаются основные направления изучения таких сетевых структур.

В статье демонстрируется практическая эффективность применения асимптотически наиболее мощных критериев проверки гипотез о числе компонент смеси в моделях добавления и расщепления компонент. Тестовые данные представляют собой выборки из различных конечных смесей нормальных законов. Проводится сравнение результатов для разнообразных уровней значимости и весов.

Данная работа посвящена сравнению двух критериев однородности: критерия χ², основанного на таблицах сопряженности признаков 2 × 2, и критерия однородности, основанного на асимптотических распределениях суммируемых квадратичных уклонений оценок функции распределения в модели зависимости «доза–эффект». Оценка мощности критериев производится при помощи компьютерного моделирования. Для построения функций эффективности используется метод ядерной оценки регрессии, основанный на оценке Надарая–Ватсона.

В работе рассматривается одна из ключевых подсистем приема коммунальных платежей «Разработчик». Описана разработанная система массового обслуживания, которая моделирует данную подсистему. Поставлена и решена задача о распределении ресурсов (в решении использовался модифицированный «венгерский» алгоритм). Приведено описание имитационной (агентной) модели данной подсистемы и результаты имитационных экспериментов.

В данной статье рассматриваются процессы теплопроводности, сопровождающиеся фазовыми переходами первого рода. При помощи клеточно-автоматного моделирования был исследован класс задач, имеющих широкое применение в практической деятельности. В работе приведены вычисления распределения температуры по глубине почвы в разные моменты времени для задачи промерзания влажного грунта. Другая задача — зонное выращивание — также смоделирована с помощью клеточных автоматов. Совпадение реальных и модельных параметров системы подтверждает целесообразность использования выбранного способа моделирования физических процессов.

В данной работе предложены три возможных механизма формирования сегментированных волн и спиралей. Структуры такого рода были обнаружены в реакции Белоусова–Жаботинского, диспергированной в обращенной микроэмульсии аэрозоля OT. Первый механизм обусловлен взаимодействием двух подсистем, одна из которых возбудима, а другая неустойчива по Тьюрингу. Показано, как под воздействием поперечной неустойчивости из однородной гладкой спиральной волны формируется сегментированная спираль. В зависимости от свойств подсистем мы демонстрируем несколько различных по виду и форме сегментированных спиральных волн. В качестве второго механизма мы предлагаем «дробление» бегущей волны в окрестности бифуркационной точки коразмерности два, в которой пересекаются границы тьюринговской и волновой неустойчивостей. Наконец, мы показываем, что сегментированные волны могут возникать в некоторых простых двухкомпонентных моделях типа «реакция–диффузия», имеющих более одного стационарного состояния, в частности, в модели ФитцХью–Нагумо.

В работе рассматривается вопрос о возможности создания материала, который имеет коэффициенты ослабления и рассеяния рентгеновского излучения близкие или совпадающие с этими же коэффициентами для другого, заранее заданного материала. Проведена компьютерная обработка данных о значении этих коэффициентов для большого набора различных веществ, изучена их зависимость от энергии излучения. Сделан вывод о возможности успешного решения поставленной задачи во многих случаях, а так же указаны основные трудности, которые могут при этом возникнуть. Приведены результаты расчетов, выполненных для ряда конкретных веществ.

В области судостроения наиболее авторитетные рекомендации по тестированию и аттестации численных методов были выработаны в рамках международного семинара по проблемам численного моделирования обтекания судового корпуса вязким потоком, который раз в пять лет проходит поочередно в Гетеборге (Швеция) и Токио (Япония). На семинаре «Гетеборг–2000» были предложены три судовых корпуса с современной формой обводов, снабженные надежными экспериментальными данными. Среди них наиболее общий случай представляет контейнеровоз KCS — судно средней быстроходности с умеренной полнотой обводов. В работе изложены результаты численного исследования обтекания корпуса KCS с помощью ПК FlowVision, выполненного согласно стандартным процедурам семинара. Полученные результаты сопоставлены с данными эксперимента и результатами расчетов в других ведущих ПК.

В работе решается задача вычисления параметров случайного сигнала в условиях распределения Райса на основе принципа максимума правдоподобия в предельных случаях большого и малого значения отношения сигнала к шуму. Получены аналитические формулы для решения системы уравнений максимума правдоподобия для искомых параметров сигнала и шума как для однопараметрического приближения, когда рассчитывается только один параметр задачи — величина сигнала, в предположении априорной известности второго параметра — дисперсии шума, так и для двухпараметрической задачи, когда оба параметра априорно неизвестны. Непосредственное вычисление искомых параметров сигнала и шума по формулам позволяет избежать необходимости ресурсоемкого численного решения системы нелинейных уравнений и тем самым оптимизировать время компьютерной обработки сигналов и изображений. Представлены результаты компьютерного моделирования задачи, подтверждающие теоретические выводы. Задача является значимой для целей обработки райсовских данных, в частности, в системах магнитно-резонансной визуализации.

Вычислительный элемент ARC приобретает всё большую популярность в инфраструктурах WLCG и EGI, и используется не только в контексте систем Грид, но и как интерфейс к суперкомпьютерам и облачным ресурсам. Развитие и поддержка ARC опирается на вклады членов пользовательского сообщества, что помогает идти в ногу со всеми изменениями в сфере распределённых вычислений. Перспективы развития ARC тесно связаны с требованиями обработки данных БАК, в любых их проявлениях. ARC также используется и для нужд небольших научных сообществ, благодаря государственным вычислительным инфраструктурам в различных странах. Таким образом, ARC представляет собой эффективное решение для создания распределённых вычислительных инфраструктур, использующих разнообразные ресурсы.