Все выпуски

В статье предложен пространственно-временной подход к моделированию диффузии информационно-коммуникационных технологий на основе уравнения Фишера – Колмогорова – Петровского – Пискунова, в котором кинетика диффузии описывается моделью Басса, широко применяемой для моделирования распространения инноваций на рынке. Для этого уравнения изучены его положения равновесия и на основе сингулярной теории возмущений получено приближенное решение в виде бегущей волны, т.е. решение, которое распространяется с постоянной скоростью, сохраняя при этом свою форму в пространстве. Скорость волны показывает, на какую величину за единичный интервал времени изменяется пространственная характеристика, определяющая данный уровень распространения технологии. Эта скорость существенно выше скорости, с которой происходит распространение за счет диффузии. С помощью построения такого автоволнового решения появляется возможность оценить время, необходимое субъекту исследования для достижения текущего показателя лидера.

Полученное приближенное решение далее было применено для оценки факторов, влияющих на скорость распространения информационно-коммуникационных технологий по федеральным округам Российской Федерации. Вк ачестве пространственных переменных для диффузии мобильной связи среди населения рассматривались различные социально-экономические показатели. Полюсы роста, в которых возникают инновации, обычно характеризуются наивысшими значениями пространственных переменных. Для России таким полюсом роста является Москва, поэтому в качестве факторных признаков рассматривались показатели федеральных округов, отнесенные к показателям Москвы. Наилучшее приближение к исходным данным было получено для отношения доли затрат на НИОКР в ВРП к показателю Москвы, среднего за период 2000–2009 гг. Было получено, что для УФО на начальном этапе распространения мобильной связи отставание от столицы составило менее одного года, для ЦФО, СЗФО — 1,4 года, для ПФО, СФО, ЮФО и ДВФО — менее двух лет, для СКФО — немногим более двух лет. Кроме того, получены оценки времени запаздывания распространения цифровых технологий (интранета, экстранета и др.), применяемых организациями федеральных округов РФ, относительно показателей Москвы.

The article proposes a space-time approach to modeling the diffusion of information and communication technologies based on the Fisher –Kolmogorov– Petrovsky – Piskunov equation, in which the diffusion kinetics is described by the Bass model, which is widely used to model the diffusion of innovations in the market. For this equation, its equilibrium positions are studied, and based on the singular perturbation theory, was obtained an approximate solution in the form of a traveling wave, i. e. a solution that propagates at a constant speed while maintaining its shape in space. The wave speed shows how much the “spatial” characteristic, which determines the given level of technology dissemination, changes in a single time interval. This speed is significantly higher than the speed at which propagation occurs due to diffusion. By constructing such an autowave solution, it becomes possible to estimate the time required for the subject of research to achieve the current indicator of the leader.

The obtained approximate solution was further applied to assess the factors affecting the rate of dissemination of information and communication technologies in the federal districts of the Russian Federation. Various socio-economic indicators were considered as “spatial” variables for the diffusion of mobile communications among the population. Growth poles in which innovation occurs are usually characterized by the highest values of “spatial” variables. For Russia, Moscow is such a growth pole; therefore, indicators of federal districts related to Moscow’s indicators were considered as factor indicators. The best approximation to the initial data was obtained for the ratio of the share of R&D costs in GRP to the indicator of Moscow, average for the period 2000–2009. It was found that for the Ural Federal District at the initial stage of the spread of mobile communications, the lag behind the capital was less than one year, for the Central Federal District, the Northwestern Federal District — 1.4 years, for the Volga Federal District, the Siberian Federal District, the Southern Federal District and the Far Eastern Federal District — less than two years, in the North Caucasian Federal District — a little more 2 years. In addition, estimates of the delay time for the spread of digital technologies (intranet, extranet, etc.) used by organizations of the federal districts of the Russian Federation from Moscow indicators were obtained.

Цель настоящего исследования заключается в разработке методологии выявления точек разворота на временных рядах, включая в том числе финансовые данные. Теоретической основой исследования послужили работы, посвященные анализу структурных изменений на финансовых рынках, описанию предложенных алгоритмов обнаружения точек разворота и особенностям построения моделей классического и глубокого машинного обучения для решения данного типа задач. Разработка подобного инструментария представляет интерес для инвесторов и других заинтересованных сторон, предоставляя дополнительные подходы к эффективному анализу финансовых рынков и интерпретации доступных данных.

Для решения поставленной задачи была обучена нейронная сеть. В ходе исследования было рассмотрено несколько способов формирования тренировочных выборок, которые различаются характером статистических параметров. Для повышения качества обучения и получения более точных результатов была разработана методология формирования признаков, служащих входными данными для нейронной сети. В свою очередь, эти признаки формируются на основе анализа математического ожидания и стандартного отклонения временных рядов на некоторых интервалах. Также исследуется возможностьих комбинации для достижения более стабильных результатов.

Результаты модельных экспериментов анализируются с целью сравнения эффективности предложенной модели с другими существующими алгоритмами обнаружения точек разворота, получившими широкое применение в решении практических задач. В качестве тренировочных и тестовых данных используется специально созданный датасет, генерация которого осуществляется с использованием собственных методов. Кроме того, обученная на различных признаках модельте стируется на дневных данных индекса S&P 500 в целях проверки ее эффективности в реальном финансовом контексте.

По мере описания принципов работы модели рассматриваются возможности для дальнейшего ее усовершенствования: модернизации структуры предложенного механизма, генерации тренировочных данных и формирования признаков. Кроме того, перед авторами стоит задача развития существующих концепций определения точек изменения в режиме реального времени.

The purpose of this study is to develop a methodology for change points detection in time series, including financial data. The theoretical basis of the study is based on the pieces of research devoted to the analysis of structural changes in financial markets, description of the proposed algorithms for detecting change points and peculiarities of building classical and deep machine learning models for solving this type of problems. The development of such tools is of interest to investors and other stakeholders, providing them with additional approaches to the effective analysis of financial markets and interpretation of available data.

To address the research objective, a neural network was trained. In the course of the study several ways of training sample formation were considered, differing in the nature of statistical parameters. In order to improve the quality of training and obtain more accurate results, a methodology for feature generation was developed for the formation of features that serve as input data for the neural network. These features, in turn, were derived from an analysis of mathematical expectations and standard deviations of time series data over specific intervals. The potential for combining these features to achieve more stable results is also under investigation.

The results of model experiments were analyzed to compare the effectiveness of the proposed model with other existing changepoint detection algorithms that have gained widespread usage in practical applications. A specially generated dataset, developed using proprietary methods, was utilized as both training and testing data. Furthermore, the model, trained on various features, was tested on daily data from the S&P 500 index to assess its effectiveness in a real financial context.

As the principles of the model’s operation are described, possibilities for its further improvement are considered, including the modernization of the proposed model’s structure, optimization of training data generation, and feature formation. Additionally, the authors are tasked with advancing existing concepts for real-time changepoint detection.

При принятии решения в различных областях человеческой деятельности часто требуется создавать текстовые документы. Традиционно изучением текстов занимается лингвистика, которая в широком смысле может пониматься как часть семиотики — науки о знаках и знаковых системах, при этом семиотические объекты бывают разных типов. Для количественного исследования знаковых систем широко используется метод ранговых распределений. Ранговое распределение — упорядоченная в порядке убывания по частоте появления совокупность наименований элементов. Для частотно-ранговых распределений исследователи часто используют название рower-law distributions.

В данной работе метод ранговых распределений применяется для анализа Уголовного кодекса различных стран. Общая идея подхода при решении этой задачи состоит в рассмотрении кодекса как текстового документа, в котором знаком является мера наказания за отдельные преступления. Документ представляется как список вхождений некоторого слова (знака), а также всех его производных (словоформ). Совокупность всех этих знаков образует словарь наказаний, для которого выполняется подсчет частоты встречаемости каждой меры наказания в тексте кодекса. Это позволяет преобразовать построенный словарь в частотный словарь наказаний, для дальнейшего исследования которого используются подход В. П. Маслова, предложенный им к анализу задач лингвистики. Этот подход состоит в введении понятия виртуальной частоты встречаемости преступления, которая является мерой оценки не только реального вреда для общества, но и последствий совершенного преступления в различных сферах жизни человека. На этом пути в работе предлагается параметризация рангового распределения для анализа словаря наказаний Особенной части Уголовного кодекса Российской Федерации, касающейся наказаний за экономические преступления. Рассмотрены различные редакции кодекса и показано, что построенная модель объективно отражает его изменения в лучшую сторону, вносимые законодателями с течением времени. Были исследованы тексты, включающие сходные по составу преступления, аналогичные российскому специальному разделу Особенной части, для Уголовных кодексов, действующих в Федеративной Республике Германия и Китайской Народной Республике. Полученные в статье ранговые распределения для соответствующих частотных словарей кодексов совпадают с полученным В. П. Масловым законом, существенно уточняющим закон Ципфа. Это позволяет сделать вывод как о хорошей организации текста, так и об адекватности выбранного наказания для преступлений.

When making decisions in various fields of human activity, it is often required to create text documents. Traditionally, the study of texts is engaged in linguistics, which in a broad sense can be understood as a part of semiotics — the science of signs and sign systems, while semiotic objects are of different types. The method of rank distributions is widely used for the quantitative study of sign systems. Rank distribution is a set of item names sorted in descending order by frequency of occurrence. For frequency-rank distributions, researchers often use the term «power-law distributions».

In this paper, the rank distribution method is used to analyze the Criminal Code of various countries. The general idea of the approach to solving this problem is to consider the code as a text document, in which the sign is the measure of punishment for certain crimes. The document is presented as a list of occurrences of a specific word (character) and its derivatives (word forms). The combination of all these signs characters forms a punishment dictionary, for which the occurrence frequency of each punishment in the code text is calculated. This allows us to transform the constructed dictionary into a frequency dictionary of punishments and conduct its further research using the V. P. Maslov approach, proposed to analyze the linguistics problems. This approach introduces the concept of the virtual frequency of crime occurrence, which is an assessment measure of the real harm to society and the consequences of the crime committed in various spheres of human life. On this path, the paper proposes a parametrization of the rank distribution to analyze the punishment dictionary of the Special Part of the Criminal Code of the Russian Federation concerning punishments for economic crimes. Various versions of the code are considered, and the constructed model was shown to reflect objectively undertaken over time by legislators its changes for the better. For the Criminal Codes in force in the Federal Republic of Germany and the People’s Republic of China, the texts including similar offenses and analogous to the Russian special section of the Special Part were studied. The rank distributions obtained in the article for the corresponding frequency dictionaries of codes coincide with those obtained by V. P. Maslov’s law, which essentially clarifies Zipf’s law. This allows us to conclude both the good text organization and the adequacy of the selected punishments for crimes.

Облачные технологий CERN (проект CernVM) дают новые возможности разработчикам программного обеспечения. Участие группы TDAQ ATLAS ОИЯИ в разработке ПО распределенной системы сбора и обработке данных эксперимента ATLAS (CERN) связано с необходимостью работы в условиях динамично развивающейся системы и ее инфраструктуры. Использование облачных технологий, в частности виртуальных машин CernVM, предоставляет наиболее эффективные способы доступа как к собственно ПО TDAQ, так и к ПО, используемому в CERN: среда — Scientific Linux и software repository c CernVM-FS. Исследуется вопрос о возможности функционирования ПО промежуточного уровня (middleware) в среде CernVM. Использование CernVM будет проиллюстрировано на трех задачах: разработка пакетов Event Dump и Webemon, а также на адаптации системы автоматической проверки качества данных TDAQ ATLAS — Data Quality Monitoring Framework для задач оценки качества радиолокационных данных.

The CERN cloud technologies (the CernVM project) give a new possibility for the software developers. The participation of the JINR ATLAS TDAQ working group in the software development for distributed data acquisition and processing system (TDAQ) of the ATLAS experiment (CERN) involves the work in the condition of the dynamically developing system and its infrastructure. The CERN cloud technologies, especially CernVM, provide the most effective access as to the TDAQ software as to the third-part software used in ATLAS. The access to the Scientific Linux environment is provided by CernVM virtual machines and the access software repository — by CernVM-FS. The problem of the functioning of the TDAQ middleware in the CernVM environment was studied in this work. The CernVM usage is illustrated on three examples: the development of the packages Event Dump and Webemon, and the adaptation of the data quality auto checking system of the ATLAS TDAQ (Data Quality Monitoring Framework) for the radar data assessment.