Все выпуски

В предлагаемой публикации используется объединение оптимизационного подхода общего равновесия, позволяющего объяснить поведение спроса, предложения и цен в экономике с несколькими взаимодействующими рынками, и мультиагентного имитационного подхода, формализующего поведение домашних хозяйств. Интегрирование двух этих подходов рассматривается на примере динамической стохастической модели, включающей теневой, неформальный и сектор домашних хозяйств, производящих блага для собственного потребления. Синтеза гентного подхода и подхода общего равновесия осуществляется с помощью компьютерной реализации рекурсивной обратной связи между микроагентами и макросредой. В предлагаемом исследовании для реализации взаимодействия микроагентов с макросредой используется один из самых популярных подходов, аппроксимирующий распределение доходов индивидуальных агентов дискретным и конечным набором моментов. Особенностью алгоритма реализации рекурсивной обратной связи является получение индивидуальных поведенческих функций микроагентов при их взаимодействии с макросредой, имитационное моделирование с помощью метода Монте-Карло индивидуальных доходов всей совокупности агентов с последующей агрегацией доходов. Параметры модели оцениваются с помощью байесовской эконометрики на статистических данных экономики России. Исходя изс равнения функций правдоподобия, сделан вывод, что исследуемая модель с неоднородными агентами более адекватно описывает эмпирические данные российской экономики. Поведение функций импульсного отклика основных переменных модели свидетельствует об антициклическом характере политики, связанной с наличием теневых секторов экономики (включая неформальный сектор и сектор производства домохозяйств) во время рецессий. Важным фактором является также то, что индивидуальность в поведении агентов способствует повышению эластичности предложения труда в исследуемых секторах экономики. Научной новизной исследования является объединение мультиагентного подхода и подхода общего равновесия для моделирования макроэкономических процессов на региональном и национальном уровне. Перспективы дальнейших исследований могут быть связаны с моделированием и компьютерной реализацией большего числа источников гетерогенности, позволяющих, в частности, описать поведение неоднородных групп агентов в секторах, связанных с производством товаров и услуг.

This article discusses the influence of the shadow, informal and household sectors on the dynamics of a stochastic model with heterogeneous (heterogeneous) agents. The study uses the integration of the general equilibrium approach to explain the behavior of demand, supply and prices in an economy with several interacting markets, and a multi-agent approach. The analyzed model describes an economy with aggregated uncertainty and with an infinite number of heterogeneous agents (households). The source of heterogeneity is the idiosyncratic income shocks of agents in the legal and shadow sectors of the economy. In the analysis, an algorithm is used to approximate the dynamics of the distribution function of the capital stocks of individual agents — the dynamics of its first and second moments. The synthesis of the agent approach and the general equilibrium approach is carried out using computer implementation of the recursive feedback between microagents and macroenvironment. The behavior of the impulse response functions of the main variables of the model confirms the positive influence of the shadow economy (below a certain limit) on minimizing the rate of decline in economic indicators during recessions, especially for developing economies. The scientific novelty of the study is the combination of a multi-agent approach and a general equilibrium approach for modeling macroeconomic processes at the regional and national levels. Further research prospects may be associated with the use of more detailed general equilibrium models, which allow, in particular, to describe the behavior of heterogeneous groups of agents in the entrepreneurial sector of the economy.

В статье рассматриваются методы формирования рыночных структур при ориентации участников возникающих рынков на максимально возможные темпы роста, а также при ориентации их на максимизацию показателей экономической эффективности. Для первого случая разработан метод достижения желаемой структуры рынка, основанный на использовании принципов теории систем с переменной структурой. Для случая ориентации фирм на достижение максимума NPV рассматривается игровой подход к поддержанию конкурентной среды, основанный на эффективном методе расчета оптимальных по Нэшу–Курно и по Штакельбергу стратегий с помощью аппарата Z-преобразования.

Control theory methods for creating market structures are discussed for two cases: when market participants are pursuing aims 1) of maximal growth and 2) of maximum economic efficiency of their firms. For the first case method based on variable structure systems principles is developed. For the second case dynamic game approach is proposed based on computation of Nash–Cournot and Stackelberg strategies with the help of Z-transform.

В статье исследуется проблема разработки и обоснования наиболее адекватного инструментария для прогнозирования величины и структуры межрегиональных миграционных потоков. Миграционные процессы оказывают значительное влияние на численность и демографическую структуру населения территорий, состояние и сбалансированность региональных и локальных рынков труда. Для анализа миграционных процессов и оценки их последствий необходим экономикоатематический инструментарий, позволяющий с необходимой точностью моделировать миграционные процессы и потоки для различных территорий. Рассмотрены существующие подходы и методы моделирования миграционных процессов с анализом их преимуществ и недостатков. Отмечается, что для реализации многих из этих методов необходим большой массив агрегированных статистических данных, который не всегда имеется в наличии и не характеризует поведение мигрантов на локальном уровне, на котором принимается решение о переезде на новое место жительства. Это существенно влияет на возможность применения соответствующих методов моделирования миграционных процессов и точность прогнозов величины и структуры миграционных потоков.

В работе разработана и апробирована на данных Приморского края модель клеточного автомата для моделирования межрегиональных миграционных потоков, реализующая интеграцию модели миграционного поведения домашних хозяйств в условиях ограниченной рациональности в общую модель миграционного потока территории. Для реализации модели миграционного поведения домашних хозяйств в условиях ограниченной рациональности предложен интегральный индекс привлекательности регионов с экономической, социальной и экологической составляющими. Для оценки прогностической способности разработанной модели проведено ее сравнение с существующими моделями клеточных автоматов, используемыми для прогнозирования межрегиональных миграционных потоков. Для этих целей был использован метод вневыборочного прогнозирования, который показал статистически значимое превосходство предложенной модели, которая позволяет получать прогнозы и количественные характеристики миграционных потоков территорий на основе реального миграционного поведения домашних хозяйств на локальном уровне с учетом условий их проживания и поведенческих мотивов.

The article dwells upon investigating the issue of the most adequate tools developing and justifying to forecast the interregional migration flows value and structure. Migration processes have a significant impact on the size and demographic structure of the population of territories, the state and balance of regional and local labor markets.

To analyze the migration processes and to assess their impact an economic-mathematical tool is required which would be instrumental in modelling the migration processes and flows for different areas with the desired precision. The current methods and approaches to the migration processes modelling, including the analysis of their advantages and disadvantages, were considered. It is noted that to implement many of these methods mass aggregated statistical data is required which is not always available and doesn’t characterize the migrants behavior at the local level where the decision to move to a new dwelling place is made. This has a significant impact on the ability to apply appropriate migration processes modelling techniques and on the projection accuracy of the migration flows magnitude and structure.

The cellular automata model for interregional migration flows modelling, implementing the integration of the households migration behavior model under the conditions of the Bounded Rationality into the general model of the area migration flow was developed and tested based on the Primorye Territory data. To implement the households migration behavior model under the conditions of the Bounded Rationality the integral attractiveness index of the regions with economic, social and ecological components was proposed in the work.

To evaluate the prognostic capacity of the developed model, it was compared with the available cellular automata models used to predict interregional migration flows. The out of sample prediction method which showed statistically significant superiority of the proposed model was applied for this purpose. The model allows obtaining the forecasts and quantitative characteristics of the areas migration flows based on the households real migration behaviour at the local level taking into consideration their living conditions and behavioural motives.

В статье проведен анализ эмпирических данных по долгосрочной демографической и экономической динамике стран мира за период с начала XIX века по настоящее время. В качестве показателей, характеризующих долгосрочную демографическую и экономическую динамику стран мира, были выбраны данные по численности населения и ВВП ряда стран мира за период 1500–2016 годов. Страны выбирались таким образом, чтобы в их число вошли представители с различным уровнем развития (развитые и развивающиеся страны), а также страны из различных регионов мира (Северная Америка, Южная Америка, Европа, Азия, Африка). Для моделирования и обработки данных использована специально разработанная математическая модель. Представленная модель является автономной системой дифференциальных уравнений, которая описывает процессы социально-экономической модернизации, в том числе процесс перехода от аграрного общества к индустриальному и постиндустриальному. В модель заложена идея о том, что процесс модернизации начинается с возникновения в традиционном обществе инновационного сектора, развивающегося на основе новых технологий. Население из традиционного сектора постепенно перемещается в инновационный сектор. Модернизация завершается, когда большая часть населения переходит в инновационный сектор.

При работе с моделью использовались статистические методы обработки данных, методы Big Data, включая иерархическую кластеризацию. С помощью разработанного алгоритма на базе метода случайного спуска были идентифицированы параметры модели и проведена ее верификация на основе эмпирических рядов, а также проведено тестирование модели с использованием статистических данных, отражающих изменения, наблюдаемые в развитых и развивающихся странах в период происходящей в течение последних столетий модернизации. Тестирование модели продемонстрировало ее высокое качество — отклонения расчетных кривых от статистических данных, как правило, небольшие и происходят в периоды войн и экономических кризисов. Проведенный анализ статистических данных по долгосрочной демографической и экономической динамике стран мира позволил определить общие закономерности и формализовать их в виде математической модели. Модель будет использоваться с целью прогноза демографической и экономической динамики в различных странах мира.

The article analyzes empirical data on the long-term demographic and economic dynamics of the countries of the world for the period from the beginning of the 19th century to the present. Population and GDP of a number of countries of the world for the period 1500–2016 were selected as indicators characterizing the long-term demographic and economic dynamics of the countries of the world. Countries were chosen in such a way that they included representatives with different levels of development (developed and developing countries), as well as countries from different regions of the world (North America, South America, Europe, Asia, Africa). A specially developed mathematical model was used for modeling and data processing. The presented model is an autonomous system of differential equations that describes the processes of socio-economic modernization, including the process of transition from an agrarian society to an industrial and post-industrial one. The model contains the idea that the process of modernization begins with the emergence of an innovative sector in a traditional society, developing on the basis of new technologies. The population is gradually moving from the traditional sector to the innovation sector. Modernization is completed when most of the population moves to the innovation sector.

Statistical methods of data processing and Big Data methods, including hierarchical clustering were used. Using the developed algorithm based on the random descent method, the parameters of the model were identified and verified on the basis of empirical series, and the model was tested using statistical data reflecting the changes observed in developed and developing countries during the period of modernization taking place over the past centuries. Testing the model has demonstrated its high quality — the deviations of the calculated curves from statistical data are usually small and occur during periods of wars and economic crises. Thus, the analysis of statistical data on the long-term demographic and economic dynamics of the countries of the world made it possible to determine general patterns and formalize them in the form of a mathematical model. The model will be used to forecast demographic and economic dynamics in different countries of the world.

В работе рассматривается метод исследования панельных данных, основанный на использовании агломеративной иерархической кластеризации — группировки объектов на основании сходства и разли- чия их признаков в иерархию вложенных друг в друга кластеров. Применялись 2 альтернативных способа вычисления евклидовых расстояний между объектами — расстояния между усредненными по интервалу наблюдений значениями и расстояния с использованием данных за все рассматриваемые годы. Сравнивались 3 альтернативных метода вычисления расстояний между кластерами. В первом случае таким расстоянием считается расстояние между ближайшими элементами из двух кластеров, во втором — среднее по парам элементов, в третьем — расстояние между наиболее удаленными элементами. Исследована эффективность использования двух индексов качества кластеризации — индекса Данна и Силуэта для выбора оптимального числа кластеров и оценки статистической значимости полученных решений. Способ оценивания статистической достоверности кластерной структуры заключался в сравнении качества кластеризации, на реальной выборке с качеством кластеризаций на искусственно сгенерированных выборках панельных данных с теми же самыми числом объектов, признаков и длиной рядов. Генерация производилась из фиксированного вероятностного распределения. Использовались способы симуляции, имитирующие гауссов белый шум и случайное блуждание. Расчеты с индексом Силуэт показали, что случайное блуждание характеризуется не только ложной регрессией, но и ложной кластеризацией. Кластеризация принималась достоверной для данного числа выделенных кластеров, если значение индекса на реальной выборке оказывалось больше значения 95%-ного квантиля для искусственных данных. В качестве выборки реальных данных использован набор временных рядов показателей, характеризующих производство в российских регионах. Для этих данных только Силуэт показывает достоверную кластеризацию на уровне $p < 0.05$. Расчеты также показали, что значения индексов для реальных данных в целом ближе к значениям для случайных блужданий, чем для белого шума, но имеют значимые отличия и от тех, и от других. Визуально можно выделить скопления близко расположенных друг от друга в трехмерном признаковом пространстве точек, выделяемые также в качестве кластеров применяемым алгоритмом иерархической кластеризации.

The paper considers a method for studying panel data based on the use of agglomerative hierarchical clustering — grouping objects based on the similarities and differences in their features into a hierarchy of clusters nested into each other. We used 2 alternative methods for calculating Euclidean distances between objects — the distance between the values averaged over observation interval, and the distance using data for all considered years. Three alternative methods for calculating the distances between clusters were compared. In the first case, the distance between the nearest elements from two clusters is considered to be distance between these clusters, in the second — the average over pairs of elements, in the third — the distance between the most distant elements. The efficiency of using two clustering quality indices, the Dunn and Silhouette index, was studied to select the optimal number of clusters and evaluate the statistical significance of the obtained solutions. The method of assessing statistical reliability of cluster structure consisted in comparing the quality of clustering on a real sample with the quality of clustering on artificially generated samples of panel data with the same number of objects, features and lengths of time series. Generation was made from a fixed probability distribution. At the same time, simulation methods imitating Gaussian white noise and random walk were used. Calculations with the Silhouette index showed that a random walk is characterized not only by spurious regression, but also by “spurious clustering”. Clustering was considered reliable for a given number of selected clusters if the index value on the real sample turned out to be greater than the value of the 95% quantile for artificial data. A set of time series of indicators characterizing production in the regions of the Russian Federation was used as a sample of real data. For these data only Silhouette shows reliable clustering at the level p < 0.05. Calculations also showed that index values for real data are generally closer to values for random walks than for white noise, but it have significant differences from both. Since three-dimensional feature space is used, the quality of clustering was also evaluated visually. Visually, one can distinguish clusters of points located close to each other, also distinguished as clusters by the applied hierarchical clustering algorithm.

В статье исследуется влияние нерыночных действий участников олигополистических рынков на рыночную структуру. Анализируются следующие действия одного из участников рынка, направленные на повышение его рыночной доли: 1) манипуляция ценами; 2) блокировка инвестиций более сильных олигополистов; 3) уничтожение производственной продукции и мощностей конкурентов. Для моделирования стратегий олигополистов используются линейные динамические игры с квадратичным критерием. Целесообразность их использования обусловлена возможностью как адекватного описания эволюции рынков, так и реализации двух взаимно дополняющих подходов к определению стратегий олигополистов: 1) подхода, основанного на представлении моделей в пространстве состояний и решении обобщенных уравнений Риккати; 2) подхода, основанного на применении методов операционного исчисления (в частотной области) и обладающего необходимой для экономического анализа наглядностью.

В статье показывается эквивалентность подходов к решению задачи с максиминными критериями олигополистов в пространстве состояний и в частотной области. Рассматриваются результаты расчетов применительно к дуополии, с показателями, близкими к одной из дуополий в микроэлектронной промышленности мира. Второй дуополист является менее эффективным с позиций затрат, хотя и менее инерционным. Его цель состоит в повышении своей рыночной доли путем реализации перечисленных выше нерыночных методов.

На основе расчетов по игровой модели построены зависимости, характеризующие связь относи- тельного увеличения объемов производства за 25-летний период слабого $dy_2$ и сильного $dy_1$ дуополистов при манипуляции ценами. Показано, что увеличение цены при принятой линейной функции спроса приводит к весьма незначительному росту производства сильного дуополиста, но вместе с тем — к существенному росту этого показателя у слабого.

В то же время блокировка инвестиций, а также уничтожение продукции сильного дуополиста приводят к росту объемов производства товарной продукции у слабого дуополиста за счет снижения этого показателя у сильного, причем эластичность $\frac{y_2}{dy_1}$ превышает по модулю 1.

The article examines the impact of non-market actions of participants in oligopolistic markets on the market structure. The following actions of one of the market participants aimed at increasing its market share are analyzed: 1) price manipulation; 2) blocking investments of stronger oligopolists; 3) destruction of produced products and capacities of competitors. Linear dynamic games with a quadratic criterion are used to model the strategies of oligopolists. The expediency of their use is due to the possibility of both an adequate description of the evolution of markets and the implementation of two mutually complementary approaches to determining the strategies of oligopolists: 1) based on the representation of models in the state space and the solution of generalized Riccati equations; 2) based on the application of operational calculus methods (in the frequency domain) which owns the visibility necessary for economic analysis.

The article shows the equivalence of approaches to solving the problem with maximin criteria of oligopolists in the state space and in the frequency domain. The results of calculations are considered in relation to a duopoly, with indicators close to one of the duopolies in the microelectronic industry of the world. The second duopolist is less effective from the standpoint of costs, though more mobile. Its goal is to increase its market share by implementing the non-market methods listed above.

Calculations carried out with help of the game model, made it possible to construct dependencies that characterize the relationship between the relative increase in production volumes over a 25-year period of weak and strong duopolists under price manipulation. Constructed dependencies show that an increase in the price for the accepted linear demand function leads to a very small increase in the production of a strong duopolist, but, simultaneously, to a significant increase in this indicator for a weak one.

Calculations carried out with use of the other variants of the model, show that blocking investments, as well as destroying the products of a strong duopolist, leads to more significant increase in the production of marketable products for a weak duopolist than to a decrease in this indicator for a strong one.

Рассмотрена задача прогнозирования количества занятых и безработных многоотраслевого рынка труда на основе балансовой математической модели межотраслевых перемещений трудовых ресурсов.

Балансовая математическая модель позволяет вычислять значения показателей межотраслевых перемещений с помощью только статистических данных по отраслевой занятости и безработице, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики. Вычисленные за несколько лет подряд показатели межотраслевых перемещений трудовых ресурсов используются для построения трендов каждого из этих показателей. С помощью найденных трендов осуществляется прогнозирование показателей межотраслевых перемещений трудовых ресурсов, на основе результатов которого проводится прогнозирование отраслевой занятости и безработицы исследуемого многоотраслевого рынка труда.

Предложенный подход применен для прогнозирования занятых специалистов в отраслях народного хозяйства Российской Федерации в 2011–2016 гг. Для описания тенденций показателей, определяющих межотраслевые перемещения трудовых ресурсов, использовались следующие виды трендов: линейный, нелинейный, константный. Порядок выбора трендов наглядно продемонстрирован на примере показателей, определяющих перемещения трудовых ресурсов из отрасли «Транспорт и связь» в отрасль «Здравоохранение и предоставление социальных услуг», а также из отрасли «Государственное управление и обеспечение военной безопасности, социальное обеспечение» в отрасль «Образование».

Произведено сравнение нескольких подходов к прогнозированию: наивный прогноз, в рамках которого прогнозирование показателей рынка труда осуществлялось только на основе константного тренда; прогнозирование на основе балансовой модели с использованием только константного тренда для всех показателей, определяющих межотраслевые перемещения трудовых ресурсов; прогноз непосредственно по количеству занятых в отраслях экономики с помощью рассматриваемых в работе видов трендов; прогнозирование на основе балансовой модели с выбором тренда для каждого показателя, определяющего межотраслевые перемещения трудовых ресурсов. Показано, что использование балансовой модели обеспечивает лучшее качество прогноза по сравнению с прогнозированиемне посредственно по количеству занятых. Учет трендов показателей межотраслевых перемещений улучшает качество прогноза.

Также в статье приведены примеры анализа состояния многоотраслевого рынка труда Российской Федерации. С помощью балансовой модели были получены такие сведения, как распределение исходящих из конкретных отраслей потоков трудовых ресурсов по отраслямэк ономики, отраслевая структура входящих в конкретные отрасли потоков трудовых ресурсов. Эти сведения не содержаться непосредственно в данных, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики.

The article considers the problem of forecasting the number of employed and unemployed persons in a multisectoral labor market using a balance mathematical model of labor force intersectoral dynamics.

The balance mathematical model makes it possible to calculate the values of intersectoral dynamics indicators using only statistical data on sectoral employment and unemployment provided by the Federal State Statistics Service. Intersectoral dynamics indicators of labor force calculated for several years in a row are used to build trends for each of these indicators. The found trends are used to calculation of forecasted intersectoral dynamics indicators of labor force. The sectoral employment and unemployment of researched multisectoral labor market is forecasted based on values these forecasted indicators.

The proposed approach was applied to forecast the employed persons in the economic sectors of the Russian Federation in 2011–2016. The following types of trends were used to describe changes of intersectoral dynamics indicators values: linear, non-linear, constant. The procedure for selecting trends is clearly demonstrated by the example of indicators that determine the labor force movements from the “Transport and communications” sector to the “Healthcare and social services” sector, as well as from the “Public administration and military security, social security” sector to the “Education” sector.

Several approaches to forecasting was compared: a) naive forecast, within which the labor market indicators was forecasted only using a constant trend; b) forecasting based on a balance model using only a constant trend for all intersectoral dynamics indicators of labor force; c) forecasting directly by the number employed persons in economic sectors using the types of trends considered in the article; d) forecasting based on a balance model with the trends choice for each intersectoral dynamics indicators of labor force.

The article shows that the use of a balance model provides a better forecast quality compared to forecasting directly by the number of employed persons. The use of trends in intersectoral dynamics indicators improves the quality of the forecast. The article also provides analysis examples of the multisectoral labor market in the Russian Federation. Using the balance model, the following information was obtained: the labor force flows distribution outgoing from concrete sectors by sectors of the economy; the sectoral structure of the labor force flows ingoing in concrete sectors. This information is not directly contained in the data provided by the Federal State Statistics Service.

Разработана динамическая макромодельмиров ой динамики. В модели мир разбит на 19 регионов по географическому принципу согласно классификации Организации объединенных наций. Внутреннее развитие регионов описывается уравнениями разностного типа для демографических и экономических индикаторов, таких как численностьнас еления, валовой продукт, валовое накопление. Межрегиональные взаимодействия представляют собой агрегированные торговые потоки от региона к региону и описываются регрессионными уравнениями. В качестве регрессоров использовались время, валовой продукт экспортера и валовой продукт импортера. Рассматривалосьчеты ре типа: временная парная регрессия — зависимость торгового потока от времени, экспортная функция — зависимостьд оли торгового потока в валовом продукте экспортера от валового продукта импортера, импортная функция — зависимостьд оли торгового потока в валовой продукции импортера от валового продукта экспортера, множественная регрессия — зависимостьт оргового потока от валовых продуктов экспортера и импортера. Для каждого типа применялосьд ва вида функциональной зависимости: линейная и логарифмически-линейная, всего исследовано восемьв ариантов торгового уравнения. Проведено сравнение качества регрессионных моделей по коэффициенту детерминации. Расчеты показывают, что модель удовлетворительно аппроксимирует динамику монотонно меняющихся показателей. Проанализирована динамика немонотонных торговых потоков, для их аппроксимации предложено три вида функциональной зависимости от времени. Показано, что с 10%-й погрешностью множество внешнеторговых рядов может бытьприб лижено пространством семи главных компонент. Построен прогноз автономного развития регионов и глобальной динамики до 2040 года.

The paper present a dynamic macro model of world dynamics. The world is divided into 19 geographic regions in the model. The internal development of the regions is described by regression equations for demographic and economic indicators (Population, Gross Domestic Product, Gross Capital Formation). The bilateral trade flows from region to region describes interregional interactions and represented the trade submodel. Time, the gross product of the exporter and the gross product of the importer were used as regressors. Four types were considered: time pair regression — dependence of trade flow on time, export function — dependence of the share of trade flow in the gross product of the exporter on the gross product of the importer, import function — dependence of the share of trade flow in the gross product of the importer on the gross product of the exporter, multiple regression — dependence of trade flow on the gross products of the exporter and importer. Two types of functional dependence were used for each type: linear and log-linear, in total eight variants of the trading equation were studied. The quality of regression models is compared by the coefficient of determination. By calculations the model satisfactorily approximates the dynamics of monotonically changing indicators. The dynamics of non-monotonic trade flows is analyzed, three types of functional dependence on time are proposed for their approximation. It is shown that the number of foreign trade series can be approximated by the space of seven main components with a 10% error. The forecast of regional development and global dynamics up to 2040 is constructed.

Ламинарно-турбулентный переход является предметом активных исследований, связанных с повышением экономической эффективности авиатранспорта, так как в турбулентном пограничном слое увеличивается сопротивление, что ведет к росту расхода топлива. Одним из направлений таких исследований является поиск эффективных методов нахождения положения перехода в пространстве. Используя эту информацию при проектировании летательного аппарата, инженеры могут прогнозировать его технические характеристики и рентабельность уже на начальных этапах проекта. Традиционным для индустрии подходом к решению задачи поиска координат ламинарно-турбулентного перехода является $e^N$-метод. Однако, несмотря на повсеместное применение, он обладает рядом существенных недостатков, так как основан на предположении о параллельности моделируемого потока, что ограничивает сценарии его применения, а также требует проводить вычислительно затратные расчеты в широком диапазоне частот и волновых чисел. Альтернативой $e^N$-методу может служить применение метода Dynamic Mode Decomposition, который позволяет провести анализ возмущений потока, напрямую используя данные о нем. Это избавляет от необходимости в проведении затратных вычислений, а также расширяет область применения метода ввиду отсутствия в его построении предположений о параллельности потока.

В представленном исследовании предлагается подход к нахождению положения ламинарно-турбулентного перехода с применением метода Dynamic Mode Decomposition, заключающийся в разбиении региона пограничного слоя на множества подобластей, по каждому из которых независимо вычисляется точка перехода, после чего результаты усредняются. Подход валидируется на случаях дозвукового и сверхзвукового обтекания двумерной пластины с нулевым градиентом давления. Результаты демонстрируют принципиальную применимость и высокую точность описываемого метода в широком диапазоне условий. Проводится сравнение с $e^N$-методом, доказывающее преимущества предлагаемого подхода, выражающиеся в более быстром получении результата при сопоставимой с $e^N$-методом точности получаемого решения, что говорит о перспективности использования описываемого подхода в прикладных задачах.

Laminar-turbulent transition is the subject of an active research related to improvement of economic efficiency of air vehicles, because in the turbulent boundary layer drag increases, which leads to higher fuel consumption. One of the directions of such research is the search for efficient methods, that can be used to find the position of the transition in space. Using this information about laminar-turbulent transition location when designing an aircraft, engineers can predict its performance and profitability at the initial stages of the project. Traditionally, $e^N$ method is applied to find the coordinates of a laminar-turbulent transition. It is a well known approach in industry. However, despite its widespread use, this method has a number of significant drawbacks, since it relies on parallel flow assumption, which limits the scenarios for its application, and also requires computationally expensive calculations in a wide range of frequencies and wave numbers. Alternatively, flow analysis can be done by using Dynamic Mode Decomposition, which allows one to analyze flow disturbances using flow data directly. Since Dynamic Mode Decomposition is a dimensionality reduction method, the number of computations can be dramatically reduced. Furthermore, usage of Dynamic Mode Decomposition expands the applicability of the whole method, due to the absence of assumptions about the parallel flow in its derivation.

The presented study proposes an approach to finding the location of a laminar-turbulent transition using the Dynamic Mode Decomposition method. The essence of this approach is to divide the boundary layer region into sets of subregions, for each of which the transition point is independently calculated, using Dynamic Mode Decomposition for flow analysis, after which the results are averaged to produce the final result. This approach is validated by laminar-turbulent transition predictions of subsonic and supersonic flows over a 2D flat plate with zero pressure gradient. The results demonstrate the fundamental applicability and high accuracy of the described method in a wide range of conditions. The study focuses on comparison with the $e^N$ method and proves the advantages of the proposed approach. It is shown that usage of Dynamic Mode Decomposition leads to significantly faster execution due to less intensive computations, while the accuracy is comparable to the such of the solution obtained with the $e^N$ method. This indicates the prospects for using the described approach in a real world applications.

В работе рассматриваются базовая модель конкурентных взаимодействий и ее использование для анализа и описания социальных процессов. Особенностью модели является то, что она описывает взаимодействие нескольких конкурирующих акторов, при этом акторы могут варьировать стратегию своих действий, в частности, образовывать коалиции для совместного противодействия общему противнику.

В результате моделирования выявлены различные режимы конкурентного взаимодействия, проведена их классификация, описаны их особенности. В ходе исследования уделено внимание так называемым негрубым (по А.А. Андронову) случаям реализации конкурентного взаимодействия, которые до сих пор редко рассматривались в научной литературе, но зато достаточно часто встречаются в реальной жизни. Сиспо льзованием базовой математической модели рассмотрены условия реализации различных режимов конкурентных взаимодействий, определены условия перехода от одних режимов к другим, приведены примеры реализации этих режимов в экономике, социальной и политической жизни.

Показано, что при относительно невысоком уровне конкуренции, носящей неантагонистический характер, конкуренция может приводить к повышению активности взаимодействующих акторов и к общему экономическому росту. Причем при наличии расширяющихся ресурсных возможностей (до тех пор, пока такие возможности сохраняются) данный рост может иметь гиперболический характер. При снижении ресурсных возможностей и усилении конкуренции происходит переход к колебательному режиму, когда более слабые акторы объединяются для совместного противодействия более сильным. При дальнейшем снижении ресурсных возможностей и усилении конкуренции происходит переход к формированию устойчивых иерархических структур. При этом модель показывает, что в определенный момент происходит потеря устойчивости, система становится негрубой (по А.А. Андронову) и чувствительной к флуктуациям изменений параметров. В результате сложившиеся иерархии могут разрушиться и замениться на новые. При дальнейшем повышении интенсивности конкуренции происходит полное подавление актором-лидером своих оппонентов и установление монополизма.

Приведены примеры из экономической, социальной, политической жизни, иллюстрирующие закономерности, выявленные на основе моделирования с использованием базовой модели конкуренции. Полученные результаты могут быть использованы при анализе, моделировании и прогнозировании социально-экономических и политических процессов.

The paper considers the basic model of competitive interactions and its use for the analysis and description of social processes. The peculiarity of the model is that it describes the interaction of several competing actors, while actors can vary the strategy of their actions, in particular, form coalitions to jointly counter a common enemy. As a result of modeling, various modes of competitive interaction were identified, their classification was conducted, and their features were described. In the course of the study, the attention is paid to the so-called “rough” (according to A.A. Andronov) cases of the implementation of competitive interaction, which until now have rarely been considered in the scientific literature, but are quite common in real life. Using a basic mathematical model, the conditions for the implementation of various modes of competitive interactions are considered, the conditions for the transition from one mode to another are determined, examples of the implementation of these modes in the economy, social and political life are given. It is shown that with a relatively low level of competition, which is non-antagonistic in nature, competition can lead to an increase in the activity of interacting actors and to overall economic growth. Moreover, in the presence of expanding resource opportunities (as long as such opportunities remain), this growth may have a hyperbolic character. With a decrease in resource capabilities and increased competition, there is a transition to an oscillatory mode, when weaker actors unite to jointly counteract stronger ones. With a further decrease in resource opportunities and increased competition, there is a transition to the formation of stable hierarchical structures. At the same time, the model shows that at a certain moment there is a loss of stability, the system becomes “rough” according to A.A. Andronov and sensitive to fluctuations in parameter changes. As a result, the existing hierarchies may collapse and be replaced by new ones. With a further increase in the intensity of competition, the actor-leader completely suppresses his opponents and establishes monopolism. Examples from economic, social, and political life are given, illustrating the patterns identified on the basis of modeling using the basic model of competition. The obtained results can be used in the analysis, modeling and forecasting of socioeconomic and political processes.