Все выпуски

Очень приятно вспоминать и рассказывать о выдающемся ученом, замечательном человеке, блестящем преподавателе, основоположнике нескольких научных направлений Дмитрии Сергеевиче Чернавском. Наверно, при этом подсознательно надеешься, что это поможет слушателям, читателям, коллегам, близким и дальним. Одним — увидеть в себе и развить черты, которыми обладал этот прекрасный человек. Другим — ответить на вопросы, которые он оставил нам. Третьим — порадоваться, что в нашем научном сообществе был человек, который творил, вдохновлял, помогал, заряжал своим оптимизмом и верой в знание, в людей, в перемены к лучшему и надеждой, что будущее состоится. Мне довелось дважды писать о Дмитрии Сергеевиче: один раз — в послесловии к его замечательной книге «Синергетика и информация» [Чернавский, 2004], второй раз — веселый текст к его 90-летию, дополненный коллегами и опубликованный в журнале «Компьютерные исследования и моделирование» в 2016 году [Профессору Дмитрию Чернавскому — 90 лет, 2016]. И сейчас пишу в третий раз — со светлой грустью и сожалением о том, что мгновения общения с ним, его вдохновенные выступления, праздничные застолья, на которых за сиюминутным угадывалось вечное, не остановить и не повторить. Без прошлого нет будущего. Без попыток следующих поколений вновь и вновь ответить на вечные вопросы, оставленные предшественниками, рвется «времен связующая нить». Без традиции трудно родиться новому… Поэтому прошлое, даже недавнее, стоит вспоминать, чтобы отыскать дорогу в будущее.

Вычислительный элемент ARC приобретает всё большую популярность в инфраструктурах WLCG и EGI, и используется не только в контексте систем Грид, но и как интерфейс к суперкомпьютерам и облачным ресурсам. Развитие и поддержка ARC опирается на вклады членов пользовательского сообщества, что помогает идти в ногу со всеми изменениями в сфере распределённых вычислений. Перспективы развития ARC тесно связаны с требованиями обработки данных БАК, в любых их проявлениях. ARC также используется и для нужд небольших научных сообществ, благодаря государственным вычислительным инфраструктурам в различных странах. Таким образом, ARC представляет собой эффективное решение для создания распределённых вычислительных инфраструктур, использующих разнообразные ресурсы.

В работе представлены результаты исследования целочисленной модели водного сообщества, состоящего из популяций зоопланктона, мирной и хищной рыбы. Рассматривается структура популяции гидробионтов по массе и по возрасту, а также описываются соответствующие такой структуре трофические взаимодействия между популяциями. Модель воспроизводит различные динамические режимы: стационарные и колебательные. Колебания численности рыбных популяций при этом могут быть регулярными и нерегулярными. Показано, что период регулярных колебаний может составлять десятки лет, а нерегулярные колебания численности рыбных популяций могут быть как хаотическими, так и нехаотическими. В результате анализа модели в пространстве параметров показано, что предсказуемость динамики рыбных популяций может быть затруднена не только в результате возникновения динамического хаоса, но и в результате конкуренции между различными динамическими режимами, возникающей при вариации параметров модели, в частности при изменениях скорости роста зоопланктона.

В статье описывается метод моделирования хода сукцессии лесных экосистем до климаксовой стадии с помощью построения марковской цепи. Показаны возможности метода устанавливать закономерности ходов сукцессии в собственных временах формирования лесных экосистем. В отличие от традиционных методов моделирования сукцессии на основе смен типов растительности, за переходные стадии разрабатываемой модели приняты варианты сформированности вертикальной структуры лесных сообществ и их насыщенности позднесукцессионными видами. Длительность сукцессионных ходов из любого состояния устанавливается не в абсолютных временны́х единицах, а рассчитывается по средним числам шагов до попадания в климакс в единой временнóй шкале. Выявлено свойство восстанавливающейся растительности, определенное как признак стохастической детерминированности хода автогенной сукцессии. Приведены свидетельства того, что ход и темп лесной сукцессии стохастически детерминированы внутренними особенностями пространственной и популяционной организации сообществ.

Статья посвящена выпукло-вогнутым седловым задачам, в которых целевая функция является суммой большого числа слагаемых. Такие задачи привлекают значительное внимание математического сообщества в связи с множеством приложений в машинном обучении, включая adversarial learning, adversarial attacks и robust reinforcement learning, и это лишь некоторые из них. Отдельные функции в сумме обычно представляют собой ошибку, связанную с объектом из выборки. Кроме того, формулировка допускает (возможно, негладкий) композитный член. Такие слагаемые часто отражают регуляризацию в задачах машинного обучения. Предполагается, что размерность одной из групп переменных относительно мала (около сотни или меньше), а другой — велика. Такой случай возникает, например, при рассмотрении двойственной формулировки задачи минимизации с умеренным числом ограничений. Предлагаемый подход основан на использовании метода секущей плоскости Вайды для минимизации относительно внешнего блока переменных. Этот алгоритм оптимизации особенно эффективен, когда размерность задачи не очень велика. Неточный оракул для метода Вайды вычисляется через приближенное решение внутренней задачи максимизации, которая решается ускоренным алгоритмом с редукцией дисперсии Katyusha. Таким образом, мы используем структуру задачи для достижения быстрой сходимости. В исследовании получены отдельные оценки сложности для градиентов различных компонент относительно различных переменных. Предложенный подход накладывает слабые предположения о целевой функции. В частности, не требуется ни сильной выпуклости, ни гладкости относительно низкоразмерной группы переменных. Количество шагов предложенного алгоритма, а также арифметическая сложность каждого шага явно зависят от размерности внешней переменной, отсюда предположение, что она относительно мала.

Рассматривается математическая модель малой экосистемы типа хищник – жертва с нижним порогом численности жертвы. Предполагается, что экосистема находится под воздействием промысла. Изменение интенсивности промысла ведет к изменению двух параметров модели, которые рассматриваются как управляемые. Построена бифуркационная диаграмма в плоскости управ-ляемых параметров и приведены соответствующие фазовые портреты.