Все выпуски

Рассматривается технология создания паттернов из слов (понятий) естественного языка по текстовым данным в модели «мешок слов». Паттерны применяются для снижения размерности исходного пространства в описании документов и поиска семантически связанных слов по темам. Процесс снижения размерности реализуется через формирование по паттернам латентных признаков. Исследуется многообразие структур отношений документов для разбиения их на темы в латентном пространстве.

Считается, что заданное множество документов (объектов) разделено на два непересекающихся класса, для анализа которых необходимо использовать общий словарь. Принадлежность слов к общему словарю изначально неизвестна. Объекты классов рассматриваются в ситуации оппозиции друг к другу. Количественные параметры оппозиционности определяются через значения устойчивости каждого признака и обобщенные оценки объектов по непересекающимся наборам признаков.

Для вычисления устойчивости используются разбиения значений признаков на непересекающиеся интервалы, оптимальные границы которых определяются по специальному критерию. Максимум устойчивости достигается при условии, что в границах каждого интервала содержатся значения одного из двух классов.

Состав признаков в наборах (паттернах из слов) формируется из упорядоченной по значениям устойчивости последовательности. Процесс формирования паттернов и латентных признаков на их основе реализуется по правилам иерархической агломеративной группировки.

Набор латентных признаков используется для кластерного анализа документов по метрическим алгоритмам группировки. В процессе анализа применяется коэффициент контентной аутентичности на основе данных о принадлежности документов к классам. Коэффициент является численной характеристикой доминирования представителей классов в группах.

Для разбиения документов на темы предложено использовать объединение групп по отношению их центров. В качестве закономерностей по каждой теме рассматривается упорядоченная по частоте встречаемости последовательность слов из общего словаря.

Приводятся результаты вычислительного эксперимента на коллекциях авторефератов научных диссертаций. Сформированы последовательности слов из общего словаря по четырем темам.

Посты в социальных сетях способны как предсказывать движение финансового рынка, так и в некоторых случаях даже определять его направление. Анализ постов в Twitter способствует прогнозированию цен на криптовалюту. Специфика рассматриваемого сообщества заключается в особенной лексике. Так, в постах используются сленговые выражения, аббревиатуры и сокращения, наличие которых затрудняет векторизацию текстовых данных, в следствие чего рассматриваются методы предобработки такие, как лемматизация Stanza и применение регулярных выражений. В этой статье описываются простейшие модели машинного обучения, которые могут работать, несмотря на такие проблемы, как нехватка данных и короткие сроки прогнозирования. Решается задача бинарной текстовой классификации, в условиях которой слово рассматривается как элемент бинарного вектора единицы данных. Базисные слова определяются на основе частотного анализа упоминаний того или иного слова. Разметка составляется на основе свечей Binance с варьируемыми параметрами для более точного описания тренда изменения цены. В работе вводятся метрики, отражающие распределение слов в зависимости от их принадлежности к положительному или отрицательному классам. Для решения задачи классификации использовались dense-модель с подобранными при помощи Keras Tuner параметрами, логистическая регрессия, классификатор случайного леса, наивный байесовский классификатор, способный работать с малочисленной выборкой, что весьма актуально для нашей задачи, и метод k-ближайших соседей. Было проведено сравнение построенных моделей на основе метрики точности предсказанных меток. В ходе исследования было выяснено, что наилучшим подходом является использование моделей, которые предсказывают ценовые движения одной монеты. Наши модели имеют дело с постами, содержащими упоминания проекта LUNA, которого на данный момент уже не существует. Данный подход к решению бинарной классификации текстовых данных широко применяется для предсказания цены актива, тренда ее движения, что часто используется в автоматизированной торговле.

В данной работе рассматриваются сильно-выпукло сильно-вогнутые не билинейные седловые задачи с разными числами обусловленности по прямым и двойственным переменным. Во-первых, мы рассматриваем задачи с гладкими композитами, один из которых имеет структуру с конечной суммой. Для этой задачи мы предлагаем алгоритм уменьшения дисперсии с оценками сложности, превосходящими существующие ограничения в литературе. Во-вторых, мы рассматриваем седловые задачи конечной суммы с композитами и предлагаем несколько алгоритмов в зависимости от свойств составных членов. Когда составные члены являются гладкими, мы получаем лучшие оценки сложности, чем в литературе, включая оценки недавно предложенных почти оптимальных алгоритмов, которые не учитывают составную структуру задачи. Кроме того, наши алгоритмы позволяют разделить сложность, т. е. оценить для каждой функции в задаче количество вызовов оракула, достаточное для достижения заданной точности. Это важно, так как разные функции могут иметь разную арифметическую сложность оракула, а дорогие оракулы желательно вызывать реже, чем дешевые. Ключевым моментом во всех этих результатах является наша общая схема для седловых задач, которая может представлять самостоятельный интерес. Эта структура, в свою очередь, основана на предложенном нами ускоренном мета-алгоритме для композитной оптимизации с вероятностными неточными оракулами и вероятностной неточностью в проксимальном отображении, которые также могут представлять самостоятельный интерес.

Для решения уравнений Навье – Стокса в случае несжимаемых течений разработано большое количество методов, наиболее популярными из которых являются методы с коррекцией скорости по алгоритму SIMPLE, аналогом которого является метод расщепления по физическим переменным. Данные методы, разработанные еще в прошлом веке, использовались для решения достаточно простых задач — расчета как стационарных течений, так и нестационарных, в которых границы расчетной области были неподвижны. В настоящее время задачи вычислительной гидродинамики существенно усложнились. Интерес представляют задачи с движением тел в расчетной области, движением контактных границ, кавитацией и задачи с динамической локальной адаптацией расчетной сетки. При этом расчетная сетка меняется, что приводит к нарушению условия дивергентности скорости на ней. Поскольку дивергентные скорости используются не только для уравнений Навье – Стокса, но и для всех остальных уравнений математической модели движения жидкости — моделей турбулентности, массопереноса и сохранения энергии, нарушение этого условия ведет к численным ошибкам и, зачастую, к расхождению вычислительного алгоритма.

В статье представлен неявный метод расщепления по физическим переменным, который использует дивергентные скорости с данного шага по времени для решения несжимаемых уравнений Навье – Стокса. Метод разработан для расчета течений при наличии подвижных и контактных границ, моделируемых в постановке Эйлера. Метод позволяет проводить расчеты с шагом интегрирования, на порядки превышающем явный шаг по времени (число Куранта – Фридрихcа – Леви $CFL\gg1$). В данной статье представлен вариант метода для несжимаемых течений. Вариант метода, позволяющий рассчитывать движение жидкости и газа при любых числах Маха, будет опубликован в ближайшее время. Метод для полностью сжимаемых течений реализован в программном комплексе FlowVision.

В статье приводятся результаты численного решения классической задачи обтекания кругового цилиндра при малых числах Рейнольдса ($50<Re<140$), при которых ламинарное обтекание цилиндра становиться нестационарным и образуется дорожка Кармана. Показано хорошее совпадение расчетов с экспериментальными данными, опубликованными в классических работах Ван-Дайка и Танеды.

В представленной работе разработана гибридная имитационная модель сборочного цеха в среде AnyLogic, которая позволяет подбирать оптимальные параметры производственной системы. Для построения гибридной модели использовались подходы, объединяющие дискретно-событийное моделирование и агентное в единую модель с интегрирующим взаимодействием. В рамках данной работы описан механизм функционирования сложной производственной системы, состоящей из нескольких участников-агентов. Каждому агенту соответствует класс, в котором задается определенный набор параметров агента. В имитационной модели были учтены три основные группы операции, выполняющиеся последовательно, определена логика работы с забракованными комплектами. Процесс сборки изделия представляет собой процесс, протекающий в многофазной разомкнутой системе массового обслуживания с ожиданием. Также есть признаки замкнутой системы — потоки брака для повторной обработки. При создании распределительной системы в сегменте окончательного контроля используются законы выполнения заявок в очереди типа FIFO. Для функциональной оценки производственной системы в имитационной модели включены несколько функциональных переменных, описывающих количество готовых изделий, среднее время подготовки изделий, количество и доля брака, результат моделирования для проведения исследований, а также функциональные переменные, в которых будут отображаться расчетные коэффициенты использования. Были проведены серии экспериментов по моделированию с целью изучения влияния поведения агентов системы на общие показатели эффективности производственной системы. В ходе эксперимента было установлено, что на показатель среднего времени подготовки изделия основное влияние оказывают такие параметры, как средняя скорость подачи комплекта заготовки, среднее время выполнения операций. На заданном промежутке ограничений удалось подобрать оптимальный набор параметров, при котором удалось достичь наиболее эффективной работы сборочной линии. Данный эксперимент подтверждает основной принцип агентного моделирования: децентрализованные агенты вносят личный вклад и оказывают влияние на работу всей моделируемой системы в целом. Вре зультате проведенных экспериментов, благодаря подбору оптимального набора параметров, удалось улучшить основные показатели функционирования сборочного цеха, а именно: увеличить показатель производительности на 60%; снизить показатель средней продолжительности сборки изделия на 38%.

Рассматривается модель, описывающая пространственно-временную динамику сообщества, состоящего из трех популяций, представляющих звенья трофической цепи. Локальные взаимодействия популяций строятся по типу «хищник – жертва», причем хищник потребляет не только жертву, но и ресурс, составляющий рацион жертвы. В предыдущей работе автором был проведен анализ модели без учета пространственной неоднородности. Данное исследование продолжает модельное изучение сообщества, учитывая диффузию особей, а также направленные перемещения хищника. Предполагается, что хищник реагирует на пространственное изменение ресурса и жертвы, занимая области с более высокой плотностью или избегая их. В модели такое поведение описывается адвективным членом со скоростью, пропорциональной градиенту плотности ресурса и жертвы. Система рассматривается в одномерной области в предположении нулевых потоков через границу. Динамика модели определяется устойчивостью системы в окрестности пространственно-однородного равновесия к малым пространственно-неоднородным возмущениям. В работе проведен анализ возможности возникновения в системе волновой неустойчивости, приводящей к возникновению автоволн и неустойчивости Тьюринга, в результате которой образуются стационарные структуры. Получены достаточные условия существования обоих видов неустойчивости, определяющие границы области значений коэффициентов таксиса, при которых система может потерять устойчивость. Анализ влияния параметров локальной кинетики модели на возможность образования пространственных структур показал, что при положительном таксисе на ресурс возможна лишь неустойчивость Тьюринга, а при отрицательном — оба вида неустойчивости. Для поиска численного решения системы использован метод линий с расщеплением разностного оператора по физическим процессам. Пространственно-временная динамика системы представлена в нескольких вариантах, реализующих один из типов неустойчивости. В случае положительного таксиса на жертву в областях меньшего размера возможно как реализация автоволнового режима, так и образование стационарных структур; с увеличением области тьюринговы структуры не образуются. Если же таксис на жертву отрицательный, то стационарные структуры возникают в областях любого размера, периодические структуры появляются только в более крупных областях.

На основе гамильтониана Холстейна промоделирована динамика заряда, привнесенного в молекулярную цепочку сайтов, при разной температуре. При расчете температура цепочки задается начальными данными — случайными гауссовыми распределениями скоростей и смещений сайтов. Рассмотрены разные варианты начального распределенияз арядовой плотности. Расчеты показывают, что система на больших расчетных временах переходит к колебаниям около нового равновесного состояния. Для одинаковых начальных скоростей и смещений средняя кинетическая энергия (и, соответственно, температура $T$) цепочки меняется в зависимости от начального распределения зарядовой плотности: убывает при внесении в цепочку полярона или увеличивается, если в начальный момент электронная часть энергии максимальна.

Проведено сравнение с результатами, полученными ранее в модели с термостатом Ланжевена. В обоих случаях существование полярона определяется тепловой энергией всей цепочки. По результатам моделирования, переход от режима полярона к делокализованному состоянию происходит в одинаковой области значений тепловой энергии цепочки $N$ сайтов ~ $NT$ для обоих вариантов термостата, с дополнительной корректировкой: для гамильтоновой системы температура не соответствует начально заданной, а определяется на больших расчетных временах из средней кинетической энергии цепочки.

В поляронной области применение разных способов имитации температуры приводит к ряду существенных различий в динамике системы. В области делокализованного состояния заряда, для больших температур, результаты, усредненные по набору траекторий в системе со случайной силой, и результаты, усредненные по времени для гамильтоновой системы, близки, что не противоречит гипотезе эргодичности. С практической точки зрения для больших температур T ≈ 300 K при моделировании переноса заряда в однородных цепочках можно использовать любой вариант задания термостата.

Система гемостаза служит организму для экстренного восстановления целостности стенок кровеносных сосудов при их повреждении. Главные компоненты этой системы – тромбоциты (самые маленькие клетки крови) – постоянно содержатся в крови и быстро адгезируют к месту повреждения. Миграция тромбоцитов поперёк потока крови и их попадание на место адгезии определяются характером течения крови и, в частности, физическим присутствием в крови других клеток – эритроцитов. В данном обзоре рассматриваются основные закономерности этого влияния и имеющиеся в литературе математические модели миграции тромбоцитов поперёк потока крови и их адгезии к стенке сосуда, основанные на дифференциальных уравнениях в частных производных вида «конвекция-диффузия». Обсуждаются недавние достижения в данной области. Понимание механизмов указанных процессов необходимо для построения адекватных математических моделей работы гемостатической системы в условиях потока крови в норме и патологии.

В статье проведён сравнительный анализ применимости нескольких вариантов моделей производственной функции для анализа современной экономики России. Посредством регрессионного анализа оценено влияние таких факторов, как цены на нефть на мировом рынке, инновационные процессы, гипотеза о постоянной отдаче от факторов производства. Расчёты производились как для экономики в целом, так и для отдельных её отраслей. Показано, что рассматриваемые модели экономики России в целом и ряда её отраслей применительно к реальным данным демонстрируют значимую возрастающую отдачу по труду. Обсуждаются ограничения применимости моделей.

Предложена простая статистическая модель динамики среднегодовой глобальной температуры, комбинирующая логарифмический эффект роста концентрации диоксида углерода и вклад климатических циклов. Параметры модели определены по известным данным инструментальных измерений за 1850–2010 гг. Модель подтверждает достоверное наличие в динамике двух циклических процессов периодичности в 10.5 и 68.8 лет. С использованием сценариев изменения концентрации двуоксида углерода, предложенных в 5-ом оценочном докладе МГЭИК, построен прогноз изменения среднегодовой глобальной температуры в XXI веке. Оказалось, что траектории роста глобальной температуры из доклада МГЭИК на 0.9–1.8 °C выше полученных в модели.