Все выпуски

Рассматривается подход к построению методов решения задачи квадратичного программирования для расчета направления спуска в ньютоновских методах минимизации гладкой функции на множестве, заданном набором линейных равенств. Подход состоит из двух этапов.

На первом этапе задача квадратичного программирования преобразуется численно устойчивым прямым мультипликативным алгоритмом в эквивалентную задачу о проектировании начала координат на линейное многообразие, что определяет новую математическую формулировку двойственной квадратичной задачи. Для этого предложен численно устойчивый прямой мультипликативный метод решения систем линейных уравнений, учитывающий разреженность матриц, представленных в упакованном виде. Преимущество подхода состоит в расчете модифицированных факторов Холесского для построения существенно положительно определенной матрицы системы уравнений и ее решения в рамках одной процедуры, а также в возможности минимизации заполнения главных строк мультипликаторов без потери точности результатов. Причем изменения в позиции очередной обрабатываемой строки матрицы не вносятся, что позволяет использовать статические форматы хранения данных.

На втором этапе необходимые и достаточные условия оптимальности в форме Куна–Таккера определяют расчет направления спуска — решение двойственной квадратичной задачи сводится к решению системы линейных уравнений с симметричной положительно определенной матрицей коэффициентов для расчета множителей Лагранжа и к подстановке решения в формулу для расчета направления спуска.

Доказано, что предложенный подход к расчету направления спуска численно устойчивыми прямыми мультипликативными методами на одной итерации требует по кубическому закону меньше вычислений, чем одна итерация по сравнению с известным двойственным методом Гилла и Мюррея. Кроме того, предложенный метод допускает организацию вычислительного процесса с любой начальной точки, которую пользователь выберет в качестве исходного приближения решения.

Представлены варианты постановки задачи о проектировании начала координат на линейное многообразие, выпуклый многогранник и вершину выпуклого многогранника. Также описаны взаимосвязь и реализация методов решения этих задач.

We consider the approaches to the construction of methods for solving four-dimensional programming problems for calculating directions for multiple minimizations of smooth functions on a set of a given set of linear equalities. The approach consists of two stages.

At the first stage, the problem of quadratic programming is transformed by a numerically stable direct multiplicative algorithm into an equivalent problem of designing the origin of coordinates on a linear manifold, which defines a new mathematical formulation of the dual quadratic problem. For this, a numerically stable direct multiplicative method for solving systems of linear equations is proposed, taking into account the sparsity of matrices presented in packaged form. The advantage of this approach is to calculate the modified Cholesky factors to construct a substantially positive definite matrix of the system of equations and its solution in the framework of one procedure. And also in the possibility of minimizing the filling of the main rows of multipliers without losing the accuracy of the results, and no changes are made in the position of the next processed row of the matrix, which allows the use of static data storage formats.

At the second stage, the necessary and sufficient optimality conditions in the form of Kuhn–Tucker determine the calculation of the direction of descent — the solution of the dual quadratic problem is reduced to solving a system of linear equations with symmetric positive definite matrix for calculating of Lagrange's coefficients multipliers and to substituting the solution into the formula for calculating the direction of descent.

It is proved that the proposed approach to the calculation of the direction of descent by numerically stable direct multiplicative methods at one iteration requires a cubic law less computation than one iteration compared to the well-known dual method of Gill and Murray. Besides, the proposed method allows the organization of the computational process from any starting point that the user chooses as the initial approximation of the solution.

Variants of the problem of designing the origin of coordinates on a linear manifold, a convex polyhedron and a vertex of a convex polyhedron are presented. Also the relationship and implementation of methods for solving these problems are described.

Малая практическая ценность многих численных методов решения несимметричных систем линейных уравнений с плохо обусловленными матрицами объясняется тем, что эти методы в реальных условиях ведут себя совсем иначе, чем в случае точных вычислений. Исторически вопросам устойчивости не отводилось достаточного внимания, как в численной алгебре «средних размеров», а делался акцент на решении задач максимального порядка при данных возможностях вычислительной машины, в том числе за счет некоторой потери точности результатов. Поэтому главными объектами исследования были: наиболее целесообразное хранение информации, заключенной в разреженной матрице; поддержание наибольшей степени ее разреженности на всех этапах вычислительного процесса. Таким образом, разработка эффективных численных методов решения неустойчивых систем относится к актуальным проблемам вычислительной математики.

В данной работе рассмотрен подход к построению численно устойчивых прямых мультипликативных методов решения систем линейных уравнений, учитывающих разреженность матриц, представленных в упакованном виде. Преимущество подхода состоит в возможности минимизации заполнения главных строк мультипликаторов без потери точности результатов, причем изменения в позиции очередной обрабатываемой строки матрицы не вносятся, что позволяет использовать статические форматы хранения данных. Рассмотрен формат хранения разреженных матриц, преимущество которого состоит в возможности параллельного выполнения любых матричных операций без распаковывания, что значительно сокращает время выполнения операций и объем занимаемой памяти.

Прямые мультипликативные методы решения систем линейных уравнений являются наиболее приспособленными для решения задач большого размера на ЭВМ: разреженные матрицы системы позволяют получать мультипликаторы, главные строки которых также разрежены, а операция умножения вектора-строки на мультипликатор по трудоемкости пропорциональна числу ненулевых элементов этого мультипликатора.

В качестве прямого продолжения данной работы в основу построения прямого мультипликативного алгоритма линейного программирования предлагается положить модификацию прямого мультипликативного алгоритма решения систем линейных уравнений, основанного на интеграции техники метода линейного программирования для выбора ведущего элемента. Прямые мультипликативные методы линейного программирования являются наиболее приспособленными и для построения прямого мультипликативного алгоритма задания направления спуска в ньютоновских методах безусловной оптимизации путем интеграции одной из существующих техник построения существенно положительно-определенной матрицы вторых производных.

Small practical value of many numerical methods for solving single-ended systems of linear equations with ill-conditioned matrices due to the fact that these methods in the practice behave quite differently than in the case of precise calculations. Historically, sustainability is not enough attention was given, unlike in numerical algebra ‘medium-sized’, and emphasis is given to solving the problems of maximal order in data capabilities of the computer, including the expense of some loss of accuracy. Therefore, the main objects of study is the most appropriate storage of information contained in the sparse matrix; maintaining the highest degree of rarefaction at all stages of the computational process. Thus, the development of efficient numerical methods for solving unstable systems refers to the actual problems of computational mathematics.

In this paper, the approach to the construction of numerically stable direct multiplier methods for solving systems of linear equations, taking into account sparseness of matrices, presented in packaged form. The advantage of the approach consists in minimization of filling the main lines of the multipliers without compromising accuracy of the results and changes in the position of the next processed row of the matrix are made that allows you to use static data storage formats. The storage format of sparse matrices has been studied and the advantage of this format consists in possibility of parallel execution any matrix operations without unboxing, which significantly reduces the execution time and memory footprint.

Direct multiplier methods for solving systems of linear equations are best suited for solving problems of large size on a computer — sparse matrix systems allow you to get multipliers, the main row of which is also sparse, and the operation of multiplication of a vector-row of the multiplier according to the complexity proportional to the number of nonzero elements of this multiplier.

As a direct continuation of this work is proposed in the basis for constructing a direct multiplier algorithm of linear programming to put a modification of the direct multiplier algorithm for solving systems of linear equations based on integration of technique of linear programming for methods to select the host item. Direct multiplicative methods of linear programming are best suited for the construction of a direct multiplicative algorithm set the direction of descent Newton methods in unconstrained optimization by integrating one of the existing design techniques significantly positive definite matrix of the second derivatives.

Мультипликативные методы для разреженных матриц являются наиболее приспособленными для снижения трудоемкости операций решения систем линейных уравнений, выполняемых на каждой итерации симплекс-метода. Матрицы ограничений в этих задачах слабо заполнены ненулевыми элементами, что позволяет получать мультипликаторы, главные столбцы которых также разрежены, а операция умножения вектора на мультипликатор по трудоемкости пропорциональна числу ненулевых элементов этого мультипликатора. Кроме того, при переходе к смежному базису мультипликативное представление достаточно легко корректируется. Для повышения эффективности таких методов требуется уменьшение заполненности мультипликативного представления ненулевыми элементами. Однако на каждой итерации алгоритма к последовательности мультипликаторов добавляется еще один. А трудоемкость умножения, которая линейно зависит от длины последовательности, растет. Поэтому требуется выполнять время от времени перевычисление обратной матрицы, получая ее из единичной. Однако в целом проблема не решается. Кроме того, набор мультипликаторов представляет собой последовательность структур, причем размер этой последовательности неудобно велик и точно неизвестен. Мультипликативные методы не учитывают фактора высокой степени разреженности исходных матриц и ограничения-равенства, требуют определения первоначального базисного допустимого решения задачи и, как следствие, не допускают сокращения размерности задачи линейного программирования и регулярной процедуры сжатия — уменьшения размерности мультипликаторов и исключения ненулевых элементов из всех главных столбцов мультипликаторов, полученных на предыдущих итерациях. Таким образом, разработка численных методов решения задач линейного программирования, позволяющих преодолеть или существенно ослабить недостатки схем реализации симплекс-метода, относится к актуальным проблемам вычислительной математики.

В данной работе рассмотрен подход к построению численно устойчивых прямых мультипликативных методов решения задач линейного программирования, учитывающих разреженность матриц, представленных в упакованном виде. Преимущество подхода состоит в уменьшении размерности и минимизации заполнения главных строк мультипликаторов без потери точности результатов, причем изменения в позиции очередной обрабатываемой строки матрицы не вносятся, что позволяет использовать статические форматы хранения данных.

В качестве прямого продолжения данной работы в основу построения прямого мультипликативного алгоритма задания направления спуска в ньютоновских методах безусловной оптимизации предлагается положить модификацию прямого мультипликативного метода линейного программирования путем интеграции одной из существующих техник построения существенно положительно-определенной матрицы вторых производных.

Multiplicative methods for sparse matrices are best suited to reduce the complexity of operations solving systems of linear equations performed on each iteration of the simplex method. The matrix of constraints in these problems of sparsely populated nonzero elements, which allows to obtain the multipliers, the main columns which are also sparse, and the operation of multiplication of a vector by a multiplier according to the complexity proportional to the number of nonzero elements of this multiplier. In addition, the transition to the adjacent basis multiplier representation quite easily corrected. To improve the efficiency of such methods requires a decrease in occupancy multiplicative representation of the nonzero elements. However, at each iteration of the algorithm to the sequence of multipliers added another. As the complexity of multiplication grows and linearly depends on the length of the sequence. So you want to run from time to time the recalculation of inverse matrix, getting it from the unit. Overall, however, the problem is not solved. In addition, the set of multipliers is a sequence of structures, and the size of this sequence is inconvenient is large and not precisely known. Multiplicative methods do not take into account the factors of the high degree of sparseness of the original matrices and constraints of equality, require the determination of initial basic feasible solution of the problem and, consequently, do not allow to reduce the dimensionality of a linear programming problem and the regular procedure of compression — dimensionality reduction of multipliers and exceptions of the nonzero elements from all the main columns of multipliers obtained in previous iterations. Thus, the development of numerical methods for the solution of linear programming problems, which allows to overcome or substantially reduce the shortcomings of the schemes implementation of the simplex method, refers to the current problems of computational mathematics.

In this paper, the approach to the construction of numerically stable direct multiplier methods for solving problems in linear programming, taking into account sparseness of matrices, presented in packaged form. The advantage of the approach is to reduce dimensionality and minimize filling of the main rows of multipliers without compromising accuracy of the results and changes in the position of the next processed row of the matrix are made that allows you to use static data storage formats.

As a direct continuation of this work is the basis for constructing a direct multiplicative algorithm set the direction of descent in the Newton methods for unconstrained optimization is proposed to put a modification of the direct multiplier method, linear programming by integrating one of the existing design techniques significantly positive definite matrix of the second derivatives.

Сегодня квантовые технологии могут получить новый виток развития, что, наверняка, даст возможность получить решения для многочисленных задач, которые ранее не поддавались решению в рамках традиционных парадигм и вычислительных моделей. Все человечество стоит у порога так называемой второй квантовой революции, и ее краткосрочные и отдаленные последствия затронут практически все сферы жизни глобального общества. Свое непосредственное развитие получат такие направления и отрасли науки и техники, как материаловедение, нанотехнология, фармакология и биохимия вообще, моделирование хаотичных динамических процессов (ядерные взрывы, турбулентные потоки, погода и долгосрочные климатические явления) и т. д., а также решение любых задач, которые сводятся к перемножению матриц больших размеров (в частности, моделирование квантовых систем). Однако вместе с необычайными возможностями квантовые технологии несут с собой и определенные риски и угрозы, в частности слом всех информационных систем, основанных на современных достижениях криптографии, что повлечет за собой практически полное разрушение секретности, глобальный финансовый кризис из-за разрушения банковской сферы и компрометации всех каналов связи. Даже несмотря на то, что уже сегодня разрабатываются методы так называемой постквантовой криптографии, некоторые риски еще необходимо осознать, так как не все долгосрочные последствия могут быть просчитаны. Вместе с тем ко всему перечисленному надо быть готовым, в том числе при помощи подготовки специалистов, работающих в области квантовых технологий и понимающих все их аспекты, новые возможности, риски и угрозы. В связи с этим в настоящей статье приводится краткое описание текущего состояния квантовых технологий, а именно квантовой сенсорики, передачи информации при помощи квантовых протоколов, универсального квантового компьютера (аппаратное обеспечение) и квантовых вычислений, основанных на квантовых алгоритмов (программное обеспечение). Для всего перечисленного приводятся прогнозы развития в части воздействия на различные сферы человеческой цивилизации.

At present modern quantum technologies can get a new twist of development, which will certainly give an opportunity to obtain solutions for numerous problems that previously could not be solved in the framework of “traditional” paradigms and computational models. All mankind stands at the threshold of the so-called “second quantum revolution”, and its short-term and long-term consequences will affect virtually all spheres of life of a global society. Such directions and branches of science and technology as materials science, nanotechnology, pharmacology and biochemistry in general, modeling of chaotic dynamic processes (nuclear explosions, turbulent flows, weather and long-term climatic phenomena), etc. will be directly developed, as well as the solution of any problems, which reduce to the multiplication of matrices of large dimensions (in particular, the modeling of quantum systems). However, along with extraordinary opportunities, quantum technologies carry with them certain risks and threats, in particular, the scrapping of all information systems based on modern achievements in cryptography, which will entail almost complete destruction of secrecy, the global financial crisis due to the destruction of the banking sector and compromise of all communication channels. Even in spite of the fact that methods of so-called “post-quantum” cryptography are already being developed today, some risks still need to be realized, since not all long-term consequences can be calculated. At the same time, one should be prepared to all of the above, including by training specialists working in the field of quantum technologies and understanding all their aspects, new opportunities, risks and threats. In this connection, this article briefly describes the current state of quantum technologies, namely, quantum sensorics, information transfer using quantum protocols, a universal quantum computer (hardware), and quantum computations based on quantum algorithms (software). For all of the above, forecasts are given for the development of the impact on various areas of human civilization.

Рассматривается прямой алгоритм решения задачи линейного программирования (ЛП), заданной в каноническом виде. Алгоритм состоит из двух последовательных этапов, на которых прямым методом решаются приведенные ниже задачи ЛП: невырожденная вспомогательная задача (на первом этапе) и некоторая задача, равносильная исходной (на втором). В основе построения вспомогательной задачи лежит мультипликативный вариант метода исключения Гаусса, в самой структуре которого заложены возможности: идентификации несовместности и линейной зависимости ограничений; идентификации переменных, оптимальные значения которых заведомо равны нулю; фактического исключения прямых переменных и сокращения размерности пространства, в котором определено решение исходной задачи. В процессе фактического исключения переменных алгоритм генерирует последовательность мультипликаторов, главные строки которых формируют матрицу ограничений вспомогательной задачи, причем возможность минимизация заполнения главных строк мультипликаторов заложена в самой структуре прямых методов. При этом отсутствует необходимость передачи информации (базис, план и оптимальное значение целевой функции) на второй этап алгоритма и применения одного из способов устранения зацикливания для гарантии конечной сходимости.

Представлены два варианта алгоритма решения вспомогательной задачи в сопряженной канонической форме. Первый основан на ее решении прямым алгоритмом в терминах симплекс-метода, а второй — на решении задачи, двойственной к ней, симплекс-методом. Показано, что оба варианта алгоритма для одинаковых исходных данных (входов) генерируют одинаковую последовательность точек: базисное решение и текущее двойственное решение вектора оценок строк. Отсюда сделан вывод, что прямой алгоритм — это алгоритм типа симплекс-метода. Также показано, что сравнение вычислительных схем приводит к выводу, что прямой алгоритм позволяет уменьшить по кубическому закону число арифметических операций, необходимых для решения вспомогательной задачи, по сравнению с симплекс-методом. Приводится оценка числа итераций.

A direct algorithm for solving a linear programming problem (LP), given in canonical form, is considered. The algorithm consists of two successive stages, in which the following LP problems are solved by a direct method: a non-degenerate auxiliary problem at the first stage and some problem equivalent to the original one at the second. The construction of the auxiliary problem is based on a multiplicative version of the Gaussian exclusion method, in the very structure of which there are possibilities: identification of incompatibility and linear dependence of constraints; identification of variables whose optimal values are obviously zero; the actual exclusion of direct variables and the reduction of the dimension of the space in which the solution of the original problem is determined. In the process of actual exclusion of variables, the algorithm generates a sequence of multipliers, the main rows of which form a matrix of constraints of the auxiliary problem, and the possibility of minimizing the filling of the main rows of multipliers is inherent in the very structure of direct methods. At the same time, there is no need to transfer information (basis, plan and optimal value of the objective function) to the second stage of the algorithm and apply one of the ways to eliminate looping to guarantee final convergence.

Two variants of the algorithm for solving the auxiliary problem in conjugate canonical form are presented. The first one is based on its solution by a direct algorithm in terms of the simplex method, and the second one is based on solving a problem dual to it by the simplex method. It is shown that both variants of the algorithm for the same initial data (inputs) generate the same sequence of points: the basic solution and the current dual solution of the vector of row estimates. Hence, it is concluded that the direct algorithm is an algorithm of the simplex method type. It is also shown that the comparison of numerical schemes leads to the conclusion that the direct algorithm allows to reduce, according to the cubic law, the number of arithmetic operations necessary to solve the auxiliary problem, compared with the simplex method. An estimate of the number of iterations is given.

Рассматривается численно устойчивый прямой мультипликативный алгоритм решения систем линейных уравнений, учитывающий разреженность матриц, представленных в упакованном виде. Преимущество алгоритма состоит в возможности минимизации заполнения главных строк мультипликаторов без потери точности результатов, причем изменения в позиции очередной обрабатываемой строки матрицы не вносятся, что позволяет использовать статические форматы хранения данных. Решение системы линейных уравнений прямым мультипликативным алгоритмом — это, как и решение с помощью $LU$-разложения, просто другая схема реализации метода исключения Гаусса.

В данной работе этот алгоритм лежит в основе решения следующих задач.

Задача 1. Задание направления спуска в ньютоновских методах безусловной оптимизации путем интеграции одной из известных техник построения существенно положительно определенной матрицы. Такой подход позволяет ослабить или снять дополнительные специфические трудности, обусловленные необходимостью решения больших систем уравнений с разреженными матрицами, представленных в упакованном виде.

Задача 2. Построение новой математической формулировки задачи квадратичного программирования и новой формы задания необходимых и достаточных условий оптимальности. Они достаточно просты и могут быть использованы для построения методов математического программирования, например для поиска минимума квадратичной функции на многогранном множестве ограничений, основанного на решениях систем линейных уравнений, размерность которых не выше числа переменных целевой функции.

Задача 3. Построение непрерывного аналога задачи минимизации вещественного квадратичного многочлена от булевых переменных и новой формы задания необходимых и достаточных условий оптимальности для разработки методов их решения за полиномиальное время. В результате исходная задача сводится к задаче поиска минимального расстояния между началом координат и угловой точкой выпуклого многогранника (полиэдра), который является возмущением $n$-мерного куба и описывается системой двойных линейных неравенств с верхней треугольной матрицей коэффициентов с единицами на главной диагонали. Исследованию подлежат только две грани, одна из которых или обе содержат вершины, ближайшие к началу координат. Для их вычисления достаточно решить $4n – 4$ систем линейных уравнений и выбрать среди них все ближайшие равноудаленные вершины за полиномиальное время. Задача минимизации квадратичного полинома является $NP$-трудной, поскольку к ней сводится $NP$-трудная задача о вершинном покрытии для произвольного графа. Отсюда следует вывод, что $P = NP$, в основе построения которого лежит выход за пределы целочисленных методов оптимизации.

We consider a numerically stable direct multiplicative algorithm of solving linear equations systems, which takes into account the sparseness of matrices presented in a packed form. The advantage of the algorithm is the ability to minimize the filling of the main rows of multipliers without losing the accuracy of the results. Moreover, changes in the position of the next processed row of the matrix are not made, what allows using static data storage formats. Linear system solving by a direct multiplicative algorithm is, like the solving with $LU$-decomposition, just another scheme of the Gaussian elimination method implementation.

In this paper, this algorithm is the basis for solving the following problems:

Problem 1. Setting the descent direction in Newtonian methods of unconditional optimization by integrating one of the known techniques of constructing an essentially positive definite matrix. This approach allows us to weaken or remove additional specific difficulties caused by the need to solve large equation systems with sparse matrices presented in a packed form.

Problem 2. Construction of a new mathematical formulation of the problem of quadratic programming and a new form of specifying necessary and sufficient optimality conditions. They are quite simple and can be used to construct mathematical programming methods, for example, to find the minimum of a quadratic function on a polyhedral set of constraints, based on solving linear equations systems, which dimension is not higher than the number of variables of the objective function.

Problem 3. Construction of a continuous analogue of the problem of minimizing a real quadratic polynomial in Boolean variables and a new form of defining necessary and sufficient conditions of optimality for the development of methods for solving them in polynomial time. As a result, the original problem is reduced to the problem of finding the minimum distance between the origin and the angular point of a convex polyhedron, which is a perturbation of the $n$-dimensional cube and is described by a system of double linear inequalities with an upper triangular matrix of coefficients with units on the main diagonal. Only two faces are subject to investigation, one of which or both contains the vertices closest to the origin. To calculate them, it is sufficient to solve $4n – 4$ linear equations systems and choose among them all the nearest equidistant vertices in polynomial time. The problem of minimizing a quadratic polynomial is $NP$-hard, since an $NP$-hard problem about a vertex covering for an arbitrary graph comes down to it. It follows therefrom that $P = NP$, which is based on the development beyond the limits of integer optimization methods.

Рассматривается численно устойчивый прямой мультипликативный метод решения систем линейных уравнений, учитывающий разреженность матриц, представленных в упакованном виде. Преимущество метода состоит в расчете факторов Холесского для положительно определенной матрицы системы уравнений и ее решения в рамках одной процедуры, а также в возможности минимизации заполнения главных строк мультипликаторов без потери точности результатов, причем изменения в позиции очередной обрабатываемой строки матрицы не вносятся, что позволяет использовать статические форматы хранения данных. Решение системы линейных уравнений прямым мультипликативным алгоритмом — это, как и решение с помощью LU-разложения, просто другая схема реализации метода исключения Гаусса.

Расчет факторов Холесского для положительно определенной матрицы системы и ее решение лежит в основе построения новой математической формулировки безусловной задачи квадратичного программирования и новой формы задания необходимых и достаточных условий оптимальности, которые достаточно просты и в данной работе используются для построения новой математической формулировки задачи квадратичного программирования на многогранном множестве ограничений, которая представляет собой задачу поиска минимального расстояния между началом координат и точкой границы многогранного множества ограничений средствами линейной алгебры и многомерной геометрии.

Для определения расстояния предлагается применить известный точный метод, основанный на решении систем линейных уравнений, размерность которых не выше числа переменных целевой функции. Расстояния определяются построением перпендикуляров к граням многогранника различной размерности. Для уменьшения числа исследуемых граней предлагаемый метод предусматривает специальный порядок перебора граней. Исследованию подлежат только грани, содержащие вершину, ближайшую к точке безусловного экстремума, и видимые из этой точки. В случае наличия нескольких ближайших равноудаленных вершин исследуется грань, содержащая все эти вершины, и грани меньшей размерности, имеющие с первой гранью не менее двух общих ближайших вершин.

A numerically stable direct multiplicative method for solving systems of linear equations that takes into account the sparseness of matrices presented in a packed form is considered. The advantage of the method is the calculation of the Cholesky factors for a positive definite matrix of the system of equations and its solution within the framework of one procedure. And also in the possibility of minimizing the filling of the main rows of multipliers without losing the accuracy of the results, and no changes are made to the position of the next processed row of the matrix, which allows using static data storage formats. The solution of the system of linear equations by a direct multiplicative algorithm is, like the solution with LU-decomposition, just another scheme for implementing the Gaussian elimination method.

The calculation of the Cholesky factors for a positive definite matrix of the system and its solution underlies the construction of a new mathematical formulation of the unconditional problem of quadratic programming and a new form of specifying necessary and sufficient conditions for optimality that are quite simple and are used in this paper to construct a new mathematical formulation for the problem of quadratic programming on a polyhedral set of constraints, which is the problem of finding the minimum distance between the origin ordinate and polyhedral boundary by means of a set of constraints and linear algebra dimensional geometry.

To determine the distance, it is proposed to apply the known exact method based on solving systems of linear equations whose dimension is not higher than the number of variables of the objective function. The distances are determined by the construction of perpendiculars to the faces of a polyhedron of different dimensions. To reduce the number of faces examined, the proposed method involves a special order of sorting the faces. Only the faces containing the vertex closest to the point of the unconditional extremum and visible from this point are subject to investigation. In the case of the presence of several nearest equidistant vertices, we investigate a face containing all these vertices and faces of smaller dimension that have at least two common nearest vertices with the first face.

В основу обзора положены некоторые ранние работы авторов, представляющие определенный научный, методический и практический интерес; наибольшее внимание уделено работам последних лет, где выполнены достаточно подробные численные исследования не только одиночных, но также двойных и множественных взрывов в широком диапазоне высот и условий в окружающей среде. Так как в нижней атмосфере ударная волна мощного взрыва является одним из главных поражающих факторов, то в обзоре большое внимание уделено физическому анализу их распространения и взаимодействия. С помощью разработанных авторами трехмерных алгоритмов рассмотрены интересные с физической точки зрения эффекты интерференции и дифракции нескольких ударных волн в отсутствие и при наличии подстилающей поверхности различной структуры. Определены количественные характеристики в области их максимальных значений, что представляет известный практический интерес. Для взрывов в плотной атмосфере найдены некоторые новые аналитические решения на основе метода малых возмущений, удобные для приближенных расчетов. Для ряда условий показана возможность использования автомодельных свойств уравнений первого и второго рода для решения задач о развитии взрыва.

На основе численного анализа показано принципиальное изменение в структуре развития возмущенной области при изменении высоты взрыва в диапазоне 100–120 км. На высотах более 120 км геомагнитное поле начинает влиять на развитие взрыва, поэтому даже для одиночного взрыва картина плазменного течения через несколько секунд становится существенно трехмерной. Для расчета взрывов на высотах 120–1000 км под руководством академика Холодова А. С. был разработан специальный трехмерный численный алгоритм на основе МГД-приближения. Были выполнены многочисленные расчеты и впервые получена достаточно подробная картина трехмерного течения плазмы взрыва с образованием через 5–10 с восходящей струи, направленной в меридиональной плоскости примерно по геомагнитному полю. После некоторой модификации данный алгоритм использовался для расчета двойных взрывов в ионосфере, разнесенных на некоторое расстояние. Взаимодействие между ними осуществлялось как плазменными потоками, так и через геомагнитное поле. Некоторые результаты приведены в данном обзоре и подробно изложены в оригинальных статьях.

The review is based on some of the authors ’early works of particular scientific, methodological and practical interest and the greatest attention is paid to recent works, where quite detailed numerical studies of not only single, but also double and multiple explosions in a wide range of heights and environmental conditions have been performed . Since the shock wave of a powerful explosion is one of the main damaging factors in the lower atmosphere, the review focuses on both the physical analysis of their propagation and their interaction. Using the three-dimensional algorithms developed by the authors, the effects of interference and diffraction of several shock waves, which are interesting from a physical point of view, in the absence and presence of an underlying surface of various structures are considered. Quantitative characteristics are determined in the region of their maximum values, which is of known practical interest. For explosions in a dense atmosphere, some new analytical solutions based on the small perturbation method have been found that are convenient for approximate calculations. For a number of conditions, the possibility of using the self-similar properties of equations of the first and second kind to solve problems on the development of an explosion has been shown.

Based on numerical analysis, a fundamental change in the structure of the development of the perturbed region with a change in the height of the explosion in the range of 100–120 km is shown. At altitudes of more than 120 km, the geomagnetic field begins to influence the development of the explosion; therefore, even for a single explosion, the picture of the plasma flow after a few seconds becomes substantially three-dimensional. For the calculation of explosions at altitudes of 120–1000 km under the guidance of academician A. Kholodov. A special three-dimensional numerical algorithm based on the MHD approximation was developed. Numerous calculations were performed and for the first time a quite detailed picture of the three-dimensional flow of the explosion plasma was obtained with the formation of an upward jet in 5–10 s directed in the meridional plane approximately along the geomagnetic field. After some modification, this algorithm was used to calculate double explosions in the ionosphere, spaced a certain distance. The interaction between them was carried out both by plasma flows and through a geomagnetic field. Some results are given in this review and are described in detail in the original articles.

Работа посвящена анализу медико-биологических данных, получаемых с помощью локомоторных тренировок и тестирований космонавтов, проводимых как на Земле, так и во время полета. Данные эксперименты можно описать как движение космонавта по беговой дорожке согласно прописанному регламенту в различных скоростных режимах, во время которых не только записывается скорость, но и собирается ряд показателей, включающих частоту сердечных сокращений, величину давления на опору и пр. С целью анализа динамики состояния космонавта на протяжении длительного времени, для независимой оценки целевых показателей необходимо проводить качественную сегментацию режимов его движения. Особую актуальность данная задача приобретает при разработке автономной системы жизнеобеспечения космонавтов, которая будет действовать без сопровождения персонала с Земли. При сегментации целевых данных сложность заключается в наличии различных аномалий, включая отход испытуемого от заранее прописанного регламента, переходы между режимами движения произвольного вида и длительности, аппаратные сбои и пр. Статья включает в себя подробный обзор ряда современных ретроспективных (оффлайн) непараметрических методов поиска многократных разладок во временном ряде, где под разладкой понимается резкое изменение свойств наблюдаемого ряда, происходящее в неизвестный заранее момент времени. Особое внимание уделено алгоритмам и статистическим показателям, которые определяют степень однородности данных, а также способам поиска точек разладки. В данной работе рассматриваются подходы, основанные на методах динамического программирования и скользящего окна. Вторая часть статьи посвящена численному моделированию представленных методов на характерных примерах экспериментальных данных, включающих как простые, так и сложные скоростные профили движения. Проведенный анализ позволил выделить методы, которые в дальнейшем будут проанализированы на полном корпусе данных. Предпочтение отдается методам, обеспечивающим близость разметки к заданному эталону, потенциально позволяющим детектировать обе границы переходных процессов, а также обладающим робастностью относительно внутренних параметров.

This paper is dedicated to the analysis of medical and biological data obtained through locomotor training and testing of astronauts conducted both on Earth and during spaceflight. These experiments can be described as the astronaut’s movement on a treadmill according to a predefined regimen in various speed modes. During these modes, not only the speed is recorded but also a range of parameters, including heart rate, ground reaction force, and others, are collected. In order to analyze the dynamics of the astronaut’s condition over an extended period, it is necessary to perform a qualitative segmentation of their movement modes to independently assess the target metrics. This task becomes particularly relevant in the development of an autonomous life support system for astronauts that operates without direct supervision from Earth. The segmentation of target data is complicated by the presence of various anomalies, such as deviations from the predefined regimen, arbitrary and varying duration of mode transitions, hardware failures, and other factors. The paper includes a detailed review of several contemporary retrospective (offline) nonparametric methods for detecting multiple changepoints, which refer to sudden changes in the properties of the observed time series occurring at unknown moments. Special attention is given to algorithms and statistical measures that determine the homogeneity of the data and methods for detecting change points. The paper considers approaches based on dynamic programming and sliding window methods. The second part of the paper focuses on the numerical modeling of these methods using characteristic examples of experimental data, including both “simple” and “complex” speed profiles of movement. The analysis conducted allowed us to identify the preferred methods, which will be further evaluated on the complete dataset. Preference is given to methods that ensure the closeness of the markup to a reference one, potentially allow the detection of both boundaries of transient processes, as well as are robust relative to internal parameters.