Текущий выпуск Номер 1, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'количество факторов':
Найдено статей: 20
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 5, с. 673-675
    Просмотров за год: 1.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 6, с. 831-832
    Просмотров за год: 2.
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 4, с. 379-381
    Просмотров за год: 36.
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 4, с. 559-561
    Просмотров за год: 4.
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 1, с. 5-8
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 3, с. 485-489
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1415-1418
  8. Многомерные данные, при использовании значительно большего количества признаков относительно меньшего числа наблюдений, порождают хорошо известную проблему переопределённой задачи. В связи с этим, представляется целесообразным описание данных в терминах меньшего числа мета-признаков, которые вычисляются при помощи так называемых матричных факторизаций. Такие факторизации способствуют уменьшению случайного шума при сохранении наиболее существенной информации. Три новых и взаимосвязанных метода предложены в этой статье: 1) факторизационный механизм градиентного спуска с двумя (согласно размерности микрочипа) гибкими и адаптируемыми параметрами обучения, включая явные формулы их автоматического пересчета, 2) непараметрический критерий для отбора количества факторов, и 3) неотрицательная модификация градиентной факторизации, которая не требует дополнительных вычислительных затрат в сравнении с базовой моделью. Мы иллюстрируем эффективность предложенных методов в приложении к задаче направляемой классификации данных в области биоинформатики.

    Цитирований: 4 (РИНЦ).
  9. Суховольский В.Г., Ковалев А.В., Пальникова Е.Н., Тарасова О.В.
    Моделирование рисков воздействия насекомых на лесные насаждения при возможных климатических изменениях
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 2, с. 241-253

    Модель динамики численности популяций лесных насекомых использована для моделирования взаимодействий «лес–насекомые» и оценки возможных повреждений лесных насаждений насекомыми-вредителями. Согласно этой модели популяция рассматривалась как система автоматической регуляции, в которой входные переменные характеризуют влияние модифицирующих (прежде всего климатических) факторов, а цепи обратной связи описывают влияние регулирующих факторов (паразитов и хищников, внутрипопуляционных взаимодействий). На основе этой модели популяционной динамики предложена методика стресс-тестирования — оценки рисков повреждений и гибели лесных насаждений по отношению к вспышкам массового размножения насекомых. Такой опасный вид лесных вредителей, как сосновая пяденица (Bupalus piniarius L.), рассматривался в качестве объекта анализа; проводились компьютерные эксперименты по оценке рисков возникновения вспышек массового размножения при возможных климатических изменениях на территории Средней Сибири. Модельные эксперименты по- казали, что при достаточно умеренном потеплении (не более 4 °С в летний период) риск воздействия насекомых на лес существенно не возрастает. Однако более сильное потепление на территории Средней Сибири в сочетании с уменьшением количества осадков в летний период может вызвать существенное увеличение частоты вспышек массового размножения основного вредителя сосновых лесов — сосновой пяденицы.

    Просмотров за год: 3. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  10. Кутовский Н.А., Нечаевский А.В., Ососков Г.А., Пряхина Д.И., Трофимов В.В.
    Моделирование межпроцессорного взаимодействия при выполнении MPI-приложений в облаке
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 6, с. 955-963

    В Лаборатории информационных технологий (ЛИТ) Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) планируется создание облачного центра параллельных вычислений, что позволит существенно повысить эффективность выполнения численных расчетов и ускорить получение новых физически значимых результатов за счет более рационального использования вычислительных ресурсов. Для оптимизации схемы параллельных вычислений в облачной среде эту схему необходимо протестировать при различных сочетаниях параметров оборудования (количества и частоты процессоров, уровней распараллеливания, пропускной способности коммуникационной сети и ее латентности). В качестве тестовой была выбрана весьма актуальная задача параллельных вычислений длинных джозефсоновских переходов (ДДП) с использованием технологии MPI. Проблемы оценки влияния вышеуказанных факторов вычислительной среды на скорость параллельных вычислений тестовой задачи было предложено решать методом имитационного моделирования, с использованием разработанной в ЛИТ моделирующей программы SyMSim.

    Работы, выполненные по имитационному моделированию расчетов ДДП в облачной среде с учетом межпроцессорных соединений, позволяют пользователям без проведения серии тестовых запусков в реальной компьютерной обстановке подобрать оптимальное количество процессоров при известном типе сети, характеризуемой пропускной способностью и латентностью. Это может существенно сэкономить вычислительное время на счетных ресурсах, высвободив его для решения реальных задач. Основные параметры модели были получены по результатам вычислительного эксперимента, проведенного на специальном облачном полигоне для MPI-задач из 10 виртуальных машин, взаимодействующих между собой через Ethernet-сеть с пропускной способностью 10 Гбит/с. Вычислительные эксперименты показали, что чистое время вычислений спадает обратно пропорционально числу процессоров, но существенно зависит от пропускной способности сети. Сравнение результатов, полученных эмпирическим путем, с результатами имитационного моделирования показало, что имитационная модель корректно моделирует параллельные расчеты, выполненные с использованием технологии MPI, и подтвердило нашу рекомендацию, что для быстрого счета задач такого класса надо одновременно с увеличением числа процессоров увеличивать пропускную способность сети. По результатам моделирования удалось вывести эмпирическую аналитическую формулу, выражающую зависимость времени расчета от числа процессоров при фиксированной конфигурации системы. Полученная формула может применяться и для других подобных исследований, но требует дополнительных тестов по определению значений переменных.

    Просмотров за год: 10. Цитирований: 1 (РИНЦ).
Страницы: следующая

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.