Все выпуски

В работе рассматривается обратная задача определения по экспериментальным данным параметров модели выделения водорода из порошка гидрида металла. Методом слепого поиска в пространстве параметров установлено, что задача имеет многочисленные физически разумные решения. Решения задачи получены с помощью высокопроизводительного численного моделирования в грид–системе на базе платформы BOINC.

Рассматривается создание прикладного программного интерфейса с выделением самостоятельного приложения для синхронизации и обмена данными, в котором реализуются отдельные подзадачи связывания для решения сопряженных задач взаимодействия конструкции с жидкостью или газом. Обсуждаются алгоритмы связывания подзадач и деформирования расчетных сеток. На численных примерах показывается возможность решения ряда задач на кластерах с графическими процессорами.

Целью данной работы явилось исследование дискретной математической модели динамического развития транспортной сети, ранее разработанной с участием автора. В ходе такого исследования были выявлены недостатки модели, рассмотрены пути устранения этих недостатков, после чего построена новая версия модели. На основе этой новой модели были созданы имитационные схемы для проведения пробных расчетов, аналогичных тем, какие использовались для тестирования исходной модели. Проведен сравнительный анализ результатов тестовых расчетов на основе новой и исходной моделей.

На основе простых физико-математических моделей рассматривается движение и разрушение Челябинского метеорита. Оцениваются параметры движения метеорита с учетом абляции и механического дробления. Проводится сравнение результатов расчета с данными наблюдений.

Целью данной работы является построение макроскопической гидродинамической модели, описывающей автомобильное движение на автодорожном перекрестке и учитывающей как распределение светофорных фаз, так и существующую дорожную разметку на перекрестке.

В докладе представлен ряд новостей и обновлений ALICE computing к RUN2 и RUN3.

В их числе:

– ввод в работу новой системы EOS;

– переход к файловой системе CVMFS для хранения ПО;

– план решения проблемы Long Term Data Preservation;

– обзор концепции “O square”, совмещающей офлайн- и онлайн-обработку данных;

– обзор существующих моделей использования виртуальных облаков для обработки данных ALICE.

Ряд нововведений показан на примере российских сайтов.

В данной статье исследуются методы машинного обучения с определенным видом решающего правила. К ним относятся интерполяция по методу обратно взвешенных расстояний, метод интерполяции радиальными базисными функциями, метод многомерной интерполяции и аппроксимации на основе теории случайных функций, кригинг. Показано, что для данных методов существует способ быстрого переобучения «модели» при добавлении новых данных к существующим. Под «моделью» понимается построенная по обучающим данным интерполирующая или аппроксимирующая функция. Данный подход позволяет уменьшить вычислительную сложность построения обновленной «модели» с $O(n^3)$ до $O(n^2)$. Также будет исследована возможность быстрого оценивания обобщающих возможностей «модели» на обучающей выборке при помощи метода скользящего контроля leave-one-out cross-validation, устранив главный недостаток такого подхода — необходимость построения новой «модели» при каждом удалении элемента из обучающей выборки.

В данной работе исследуется проблема унификации процедуры разработки и калибровки математической модели движения транспортного потока на автомобильной многополосной дороге в городских условиях. При этом использовался макроскопический подход, при котором транспортный поток описывается нелинейной системой гиперболических уравнений (для плотности и скорости потока) второго порядка. Полученная модель замыкается через уравнение зависимости интенсивности транспортного потока от его плотности, получаемое эмпирическим образом для каждого отдельного участка транспортной сети с использованием данных транспортных детекторов и автомобильных GPS-треков. Проверка работоспособности разработанной нами модели и методики калибровки проводилась с использованием численных расчетов, путем проведения вычисленных экспериментов на типичных данных, таких как моделирование движения трафика на заданном участке городской транспортной сети г. Москвы.

В данной статье исследуется метод машинного обучения на основе теории случайных функций. Одной из основных проблем данного метода является то, что вид решающего правила модели метода, построенной на данных обучающей выборки, становится более громоздким при увеличении количества примеров выборки. Решающее правило модели является наиболее вероятной реализацией случайной функции и представляется в виде многочлена с количеством слагаемых, равным количеству обучающих элементов выборки. В статье будет показано, что для рассматриваемого метода существует быстрый способ сокращения обучающей выборки и, соответственно, вида решающего правила. Уменьшение примеров обучающей выборки происходит за счет поиска и удаления малоинформативных (слабых) элементов, которые незначительно влияют на итоговый вид решающей функции, и шумовых элементов выборки. Для каждого $(x_i,y_i)$-го элемента выборки было введено понятие значимости, выражающееся величиной отклонения оцененного значения решающей функции модели в точке $x_i$, построенной без $i$-го элемента, от реального значения $y_i$. Будет показана возможность косвенного использования найденных слабых элементов выборки при обучении модели метода, что позволяет не увеличивать количество слагаемых в полученной решающей функции. Также в статье будут описаны проведенные эксперименты, в которых показано, как изменение количества обучающих данных влияет на обобщающую способность решающего правила модели в задаче классификации.

В работе предложена методика упрощения математической модели химической реакции за счет сокращения числа стадий схемы реакции, основанная на анализе чувствительности целевой функции к изменению параметров модели. Функционал характеризует меру близости расчетных значений по исходной кинетической схеме реакции и схеме, полученной возмущением ее параметров. Преимуществом данной методики является возможность анализа сложных кинетических схем и редуцирования кинетических моделей до размеров, приемлемых с точки зрения точности описания и простоты практического использования. В функционал можно включить результаты вычислительных экспериментов при различных условиях проведения реакции и таким образом получить компактную схему, согласующуюся с детальной схемой для требуемого диапазона условий. Анализ чувствительности функционала модели позволяет выявить те параметры, которые обеспечивают наибольший (или наименьший) вклад на результат моделирования процесса. Математическая модель может содержать параметры, изменение значений которых не влияет на качественное и количественное описание процесса. Вклад таких параметров в значение функционала не будет иметь большого значения. Поэтому стадии, которые не служат для моделирования кинетических кривых веществ, можно исключить из рассмотрения. С применением данной методики была исследована кинетическая схема реакции окисления формальдегида, детальный механизм которой включает в себя 25 стадий и 15 веществ. На основании локального и глобального анализа чувствительности определены наиболее значимые стадии процесса, влияющие на общую динамику изменения концентраций целевых веществ реакции. Получена редуцированная схема модельной реакции окисления формальдегида, которая так же описывает поведение основных веществ реакции, как и детальная схема, но имеет значительно меньшее число стадий реакций. Приведены результаты сравнительного анализа моделирования реакции окисления формальдегида по детальной и редуцированной схемам. В статье приведены вычислительные аспекты решения задач химической кинетики глобальным методом Соболя И.М. на примере данной реакции. Приведены результаты сравнения локальных, глобальных и полных глобальных коэффициентов чувствительности.