Текущий выпуск Номер 1, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'сложность':
Найдено статей: 72
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 4, с. 669-671
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 6, с. 1217-1219
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 5, с. 1099-1101
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1415-1418
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 1, с. 5-10
  6. Стёпкин А.В.
    Использование коллектива агентов для распознавания графа
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 4, с. 525-532

    В работе рассматривается задача распознавания графов коллективом агентов. Два агента-исследователя одновременно передвигаются по графу, считывают и изменяют метки элементов графа, передают необходимую информацию агенту-экспериментатору, который строит представление исследуемого графа. Построен алгоритм распознавания линейной (от числа вершин графа) временной сложности, квадратичной емкостной сложности и коммуникационной сложности равной O(n2·log(n)), где n — число вершин графа. Для распознавания два, передвигающиеся по графу, агента используют по две различные краски (всего три краски). Алгоритм основан на методе обхода графа в глубину.

    Просмотров за год: 4. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  7. Предложено обобщение блочного клеточного автомата Марголуса на гексагональную сетку. Проведена статистическая обработка результатов вероятностных клеточно-автоматных вычислений для ряда модификаций схемы, решающей тестовую задачу диффузии вещества. Показано, что выбор блоков в виде гексагонов на 25% эффективнее, чем в виде Y-блоков. Показано, что алгоритмы имеют полиномиальную сложность, причем степень полинома для параллельных вычислителей лежит в пределах 0.6÷0.8, а для последовательных — в пределах 1.5÷1.7. Исследовалось влияние внедренных в поле клеточного автомата дефектных ячеек на скорость сходимости.

    Просмотров за год: 8. Цитирований: 4 (РИНЦ).
  8. Гасников А.В., Горбунов Э.А., Ковалев Д.А., Мохаммед А.А., Черноусова Е.О.
    Обоснование гипотезы об оптимальных оценках скорости сходимости численных методов выпуклой оптимизации высоких порядков
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 6, с. 737-753

    В данной работе рассматривается проксимальный быстрый градиентный метод Монтейро – Свайтера (2013 г.), в котором используется один шаг метода Ньютона для приближенного решения вспомогательной задачи на каждой итерации проксимального метода. Метод Монтейро – Свайтера является оптимальным (по числу вычислений градиента и гессиана оптимизируемой функции) для достаточно гладких задач выпуклой оптимизации в классе методов, использующих только градиент и гессиан оптимизируемой функции. За счет замены шага метода Ньютона на шаг недавно предложенного тензорного метода Ю. Е. Нестерова (2018 г.), а также за счет специального обобщения условия подбора шага в проксимальном внешнем быстром градиентном методе удалось предложить оптимальный тензорный метод, использующий старшие производные. В частности, такой тензорный метод, использующий производные до третьего порядка включительно, оказался достаточно практичным ввиду сложности итерации, сопоставимой со сложностью итерации метода Ньютона. Таким образом, получено конструктивное решение задачи, поставленной Ю. Е. Нестеровым в 2018 г., об устранении зазора в точных нижних и завышенных верхних оценках скорости сходимости для имеющихся на данный момент тензорных методов порядка $p \geqslant 3$.

    Просмотров за год: 75.
  9. Универсальные сценарии перехода к хаосу в динамических системах к настоящему моменту хорошо изучены. К типичным сценариям относятся каскад бифуркаций удвоения периода (сценарий Фейген-баума), разрушение тора малой размерности (сценарий Рюэля–Такенса) и переход через перемежаемость (сценарий Помо–Манневилля). В более сложных пространственно-распределенных динамических системах нарастающая с изменением параметра сложность поведения по времени тесно переплетается с формированием пространственных структур. Однако вопрос о том, могут ли в каком-то сценарии пространственная и временная оси полностью поменяться ролями, до сих пор остается открытым. В данной работе впервые предлагается математическая модель конвекции–реакции–диффузии, в рамках которой реализуется пространственный аналог перехода к хаосу через разрушение квазипериодического режима в рамках сценария Рюэля–Такенса. Исследуемая физическая система представляет собой два водных раствора кислоты (A) и основания (B), в начальный момент времени разделенных по пространству и помещенных в вертикальную ячейку Хеле–Шоу, находящуюся в статическом поле тяжести. При приведении растворов в контакт начинается фронтальная реакция нейтрализации второго порядка: A + B $\to$ C, которая сопровождается выделением соли (С). Процесс характеризуется сильной зависимостью коэффициентов диффузии реагентов от их концентрации, что приводит к возникновению двух локальных зон пониженной плотности, в которых независимо друг от друга возникают хемоконвективные движения жидкости. Слои, в которых развивается конвекция, все время остаются разделенными прослойкой неподвижной жидкости, но они могут влиять друг на друга посредством диффузии реагентов через прослойку. Формирующаяся хемо-конвективная структура представляет собой модулированную стоячую волну, постепенно разрушающуюся со временем, повторяя последовательность бифуркаций сценария разрушения двумерного тора. Показано, что в ходе эволюции системы пространственная ось, направленная вдоль фронта реакции, выполняет роль времени, а само время играет роль управляющего параметра.

  10. Агафонов А.Д.
    Нижние оценки для методов типа условного градиента для задач минимизации гладких сильно выпуклых функций
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 2, с. 213-223

    В данной работе рассматриваются методы условного градиента для оптимизации сильно выпуклых функций. Это методы, использующие линейный минимизационный оракул, то есть умеющие вычислять решение задачи

    $$ \text{Argmin}_{x\in X}{\langle p,\,x \rangle} $$

    для заданного вектора $p \in \mathbb{R}^n$. Существует целый ряд методов условного градиента, имеющих линейную скорость сходимости в сильно выпуклом случае. Однако во всех этих методах в оценку скорости сходимости входит размерность задачи, которая в современных приложениях может быть очень большой. В данной работе доказывается, что в сильно выпуклом случае скорость сходимости методов условного градиента в лучшем случае зависит от размерности задачи $n$ как $\widetilde{\Omega}\left(\!\sqrt{n}\right)$. Таким образом, методы условного градиента могут оказаться неэффективными для решения сильно выпуклых оптимизационных задач больших размерностей.

    Отдельно рассматривается приложение методов условного градиента к задачам минимизации квадратичной формы. Уже была доказана эффективность метода Франк – Вульфа для решения задачи квадратичной оптимизации в выпуклом случае на симплексе (PageRank). Данная работа показывает, что использование методов условного градиента для минимизации квадратичной формы в сильно выпуклом случае малоэффективно из-за наличия размерности в оценке скорости сходимости этих методов. Поэтому рассматривается метод рестартов условного градиента (Shrinking Conditional Gradient). Его отличие от методов условного градиента заключается в том, что в нем используется модифицированный линейный минимизационный оракул, который для заданного вектора $p \in \mathbb{R}^n$ вычисляет решение задачи $$ \text{Argmin}\{\langle p, \,x \rangle\colon x\in X, \;\|x-x_0^{}\| \leqslant R \}. $$ В оценку скорости сходимости такого алгоритма размерность уже не входит. С помощью рестартов метода условного градиента получена сложность (число арифметических операций) минимизации квадратичной формы на $\infty$-шаре. Полученная оценка работы метода сравнима со сложностью градиентного метода.

Страницы: предыдущая следующая последняя »

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.