Все выпуски

В работе экспериментально исследовалось среднее время между элементарными прыжками доходности различных акций на российском фондовом рынке. Исходя из скейлинга плотности распределения доходностей на разных временных масштабах, удалось показать, что элементарным прыжком в модели случайных блужданий для доходностей финансовых инструментов является единичное изменение цены (тик), соответствующее совершению одной сделки с инструментом на фондовой бирже.

Вопрос взаимодействия определенного рецептора с лигандами является ключевым в области клеточной сигнализации, но решается он на молекулярном уровне. Для улучшения понимания молекулярных механизмов взаимодействия серотонинового рецептора с лигандами были применены различные биофизические методы компьютерного моделирования. Модель трехмерной структуры надмембранного домена серотонинового 5-HT3 рецептора человека была построена по гомологии с никотиновым ацетилхолиновым рецептором nAChR (PDB ID: 2BG9). Методом докинга были получены комплексы 5-HT3 рецептора с лигандами. Методом молекулярной динамики исследовано взаимодействие серотонинового 5-HT3 рецептора с лигандами и показана роль различных факторов в стабилизации комплексов.

Рассматривается модель распространения по ареалу конкурирующих за единый ресурс близкородственных популяций, записываемая в виде системы уравнений параболического типа. Анализируется случай переменной диффузии с миграционными потоками, зависящими от неравномерности распределения популяций и ресурсов. На основе метода прямых исследовано влияние миграции на формирование распределений популяций, изучены сценарии локального вытеснения и сосуществования видов. Найдены условия на параметры системы, при которых возникает непрерывное косимметричное семейство равновесий.

В работе рассматривается популяционная динамика, описываемая модифицированной моделью хемостата, в которую включены диффузия, хемотаксис и нелокальные конкурентные потери. Для учета воздействия внешнего окружения экосистемы на популяцию, при построении численных решений в систему уравнений модели включались случайные параметры. С помощью компьютерного моделирования выявлено три динамических режима, зависящих от значений параметров системы: переход от начального состояния к пространственно-однородному стационарному состоянию, к пространственно-неоднородному распределению популяционной концентрации и к элиминации популяционной концентрации.

Представлена физико-математическая модель сушки угольных частиц в потоке газа и результаты расчета сушки частиц бурого угля в сушильной трубе. Показано, что для сушки угля может быть использован перегретый водяной пар. Предложена термодинамическая модель сушки частиц в сушильной трубе. Она позволяет провести предварительную оценку параметров процесса сушки.

В данной работе на основе численного моделирования исследуются особенности закрученного турбулентного течения монодисперсной суспензии в гидроциклоне с инжектором. Для описания турбулентного поля течения суспензии используется модель рейнольдсовых напряжений и модель смеси для описания параметров частиц в двумерном осесимметричном приближении. Особое внимание уделяется выяснению механизмов воздействия вида инжекции на перестройку гидродинамических полей и в конечном итоге на механизмы классификации. Показано, что тангенциальный способ инжекции сильнее влияет на сепарационную кривую по сравнению с радиальным способом.

На основе математическоймо дели динамики биомасс фитопланктона построен способ оценки содержания хлорофилла в районе моря с учетом его распределения по глубине. Модель построена на основе уравнения «реакция-диффузия», учитывает основные влияющие факторы: минеральное питание, освещенность и температуру. Используется спутниковая информация о поверхностном слое моря. Приведен пример расчетов для залива Петра Великого (Японское море).

Проведен сравнительный анализ двух моделей пористой среды (Дарси и Бринкмана) на примере математического моделирования нестационарных режимов термогравитационной конвекции в пористой вертикальной цилиндрической полости с теплопроводной оболочкой конечной толщины в условиях конвективного охлаждения со стороны окружающей среды. Краевая задача математической физики, сформулированная в безразмерных переменных «функция тока — завихренность — температура», реализована численно неявным методом конечных разностей. Представлены результаты тестовых расчетов и влияния сеточных параметров, отражающие правомерность применения предлагаемого численного подхода. Установлены особенности класса сопряженных задач при использовании рассматриваемых моделей пористой среды.

Разработана гибкая программная система моделирования процесса получения рукавных полимерных пленок методом экструзии с раздувом, включающая библиотеку математических моделей процессов экструзии и формообразования пленочного рукава, подсистемы перенастройки на новый тип пленки и исследования процессов экструзии и формообразования для управления качеством пленки в режиме ее изготовления. Подсистема перенастройки позволяет выбрать оборудование экструзионной линии по технико-экономическим показателям, синтезировать 3D-модель линии и сформировать регламентные диапазоны управляющих воздействий для заданного типа пленки. Подсистема исследования позволяет рассчитать температурные профили нагрева и охлаждения материала, геометрические и оптические характеристики пленки в зависимости от управляющих воздействий на стадиях экструзии и формообразования и выбрать значения управляющих воздействий, обеспечивающие заданное качество пленки.

Статья посвящена созданию математического управления процессами вложения средств банка в его деятельность. Весь процесс построения оптимального управления можно разбить на две составляющие: первая, выявление функций, описывающих движение ликвидного капитала в банке, и вторая, использование полученных функций в схеме динамического программирования. Прежде эта задача была рассмотрена в статье «Оптимальное управление вложением средств банка как фактор экономической стабильности» в № 4 за 2012 год. В существующей статье рассмотрена модификация этого решения, в частности, вводится дополнительная функция реинвестирования ℜ(φ), где φ — это приток ликвидных средств от предшествующего шага.