Текущий выпуск Номер 6, 2020 Том 12
Результаты поиска по 'error analysis':
Найдено статей: 13
  1. Тихов М.С., Бородина Т.С.
    Математическая модель и компьютерный анализ критериев однородности зависимости «доза–эффект»
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 2, с. 267-273

    Данная работа посвящена сравнению двух критериев однородности: критерия χ2, основанного на таблицах сопряженности признаков 2 × 2, и критерия однородности, основанного на асимптотических распределениях суммируемых квадратичных уклонений оценок функции распределения в модели зависимости «доза–эффект». Оценка мощности критериев производится при помощи компьютерного моделирования. Для построения функций эффективности используется метод ядерной оценки регрессии, основанный на оценке Надарая–Ватсона.

    Tikhov M.S., Borodina T.S.
    Mathematical model and computer analysis of tests for homogeneity of “dose–effect” dependence
    Computer Research and Modeling, 2012, v. 4, no. 2, pp. 267-273

    The given work is devoted to the comparison of two tests for homogeneity: chi-square test based on contingency tables of 2 × 2 and test for homogeneity based on asymptotic distributions of the summarized square error of a distribution function estimators in the model of ”dose–effect” dependence. The evaluation of test power is performed by means of computer simulation. In order to design efficiency functions the method of kernel regression estimator based on Nadaray–Watson estimator is used.

    Просмотров за год: 6.
  2. Представлен итерационный алгоритм, который численно решает нелинейные одномерные несингулярные интегральные уравнения Фредгольма и Вольтерры второго рода типа Урысона. Показано, что метод последовательных приближений Пикара может быть использован при численном решении такого типа уравнений. Сходимость числовой схемы гарантируется теоремами о неподвижной точке. При этом квадратурный алгоритм основан на явной форме встроенного правила Рунге–Кутты пятого порядка с адаптивным контролем размера шага. Возможность контроля локальных ошибок квадратур позволяет создавать очень точные автоматические числовые схемы и значительно уменьшить основной недостаток итераций Пикара, а именно чрезвычайно большое количество вычислений с увеличением глубины рекурсии. Наш алгоритм организован так, что по сравнению с большинством подходов нелинейность интегральных уравнений не вызывает каких-либо дополнительных вычислительных трудностей, его очень просто применять и реализовывать в программе. Наш алгоритм демонстрирует практически важные черты универсальности. Во-первых, следует подчеркнуть, что метод столь же прост в применении к нелинейным, как и к линейным уравнениям типа Фредгольма и Вольтерры. Во-вторых, алгоритм снабжен правилами останова, по которым вычисления могут в значительной степени контролироваться автоматически. Представлен компактный C++-код описанного алгоритма. Реализация нашей программы является самодостаточной: она не требует никаких предварительных вычислений, никаких внешних функций и библиотек и не требует дополнительной памяти. Приведены числовые примеры, показывающие применимость, эффективность, надежность и точность предложенного подхода.

    We present the iterative algorithm that solves numerically both Urysohn type Fredholm and Volterra nonlinear one-dimensional nonsingular integral equations of the second kind to a specified, modest user-defined accuracy. The algorithm is based on descending recursive sequence of quadratures. Convergence of numerical scheme is guaranteed by fixed-point theorems. Picard’s method of integrating successive approximations is of great importance for the existence theory of integral equations but surprisingly very little appears on numerical algorithms for its direct implementation in the literature. We show that successive approximations method can be readily employed in numerical solution of integral equations. By that the quadrature algorithm is thoroughly designed. It is based on the explicit form of fifth-order embedded Runge–Kutta rule with adaptive step-size self-control. Since local error estimates may be cheaply obtained, continuous monitoring of the quadrature makes it possible to create very accurate automatic numerical schemes and to reduce considerably the main drawback of Picard iterations namely the extremely large amount of computations with increasing recursion depth. Our algorithm is organized so that as compared to most approaches the nonlinearity of integral equations does not induce any additional computational difficulties, it is very simple to apply and to make a program realization. Our algorithm exhibits some features of universality. First, it should be stressed that the method is as easy to apply to nonlinear as to linear equations of both Fredholm and Volterra kind. Second, the algorithm is equipped by stopping rules by which the calculations may to considerable extent be controlled automatically. A compact C++-code of described algorithm is presented. Our program realization is self-consistent: it demands no preliminary calculations, no external libraries and no additional memory is needed. Numerical examples are provided to show applicability, efficiency, robustness and accuracy of our approach.

  3. Емалетдинова Л.Ю., Мухаметзянов З.И., Катасёва Д.В., Кабирова А.Н.
    Метод построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 4, с. 737-756

    В данной статье рассматривается метод построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда, основанный на определении состава входных переменных, построения обучающей выборки и самого обучения с использованием метода обратного распространения ошибки. Традиционные методы построения прогнозных моделей временного ряда (авторегрессионной модели, модели скользящего среднего или модели авторегрессии – скользящего среднего) позволяют аппроксимировать временной ряд линейной зависимостью текущего значения выходной переменной от некоторого количества ее предыдущих значений. Такое ограничение, как линейность зависимости, приводит к значительным ошибкам при прогнозировании.

    Технологии интеллектуального анализа с применением нейросетевого моделирования позволяют аппроксимировать временной ряд нелинейной зависимостью. Причем процесс построения нейросетевой модели (определение состава входных переменных, числа слоев и количества нейронов в слоях, выбор функций активации нейронов, определение оптимальных значений весов связей нейронов) позволяет получить прогнозную модель в виде аналитической нелинейной зависимости.

    Одним из ключевых моментов при построении нейросетевых моделей в различных прикладных областях, влияющих на ее адекватность, является определение состава ее входных переменных. Состав входных переменных традиционно выбирается из некоторых физических соображений или методом подбора. Для задачи определения состава входных переменных прогнозной нейросетевой модели временного ряда предлагается использовать особенности поведения автокорреляционной и частной автокорреляционной функций.

    В работе предлагается метод определения состава входных переменных нейросетевых моделей для стационарных и нестационарных временных рядов, базирующийся на построении и анализе автокорреляционных функций. На основе предложенного метода разработаны алгоритм и программа в среде программирования Python, определяющая состав входных переменных прогнозной нейросетевой модели — персептрона, а также строящая саму модель. Осуществлена экспериментальная апробация предложенного метода на примере построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда, отражающего потребление электроэнергии в разных регионах США, открыто опубликованной компанией PJM Interconnection LLC (PJM) — региональной сетевой организацией в Соединенных Штатах. Данный временной ряд является нестационарным и характеризуется наличием как тренда, так и сезонности. Прогнозирование очередных значений временного ряда на ос- нове предыдущих значений и построенной нейросетевой модели показало высокую точность аппроксимации, что доказывает эффективность предлагаемого метода.

    Emaletdinova L.Y., Mukhametzyanov Z.I., Kataseva D.V., Kabirova A.N.
    A method of constructing a predictive neural network model of a time series
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 4, pp. 737-756

    This article studies a method of constructing a predictive neural network model of a time series based on determining the composition of input variables, constructing a training sample and training itself using the back propagation method. Traditional methods of constructing predictive models of the time series are: the autoregressive model, the moving average model or the autoregressive model — the moving average allows us to approximate the time series by a linear dependence of the current value of the output variable on a number of its previous values. Such a limitation as linearity of dependence leads to significant errors in forecasting.

    Mining Technologies using neural network modeling make it possible to approximate the time series by a nonlinear dependence. Moreover, the process of constructing of a neural network model (determining the composition of input variables, the number of layers and the number of neurons in the layers, choosing the activation functions of neurons, determining the optimal values of the neuron link weights) allows us to obtain a predictive model in the form of an analytical nonlinear dependence.

    The determination of the composition of input variables of neural network models is one of the key points in the construction of neural network models in various application areas that affect its adequacy. The composition of the input variables is traditionally selected from some physical considerations or by the selection method. In this work it is proposed to use the behavior of the autocorrelation and private autocorrelation functions for the task of determining the composition of the input variables of the predictive neural network model of the time series.

    In this work is proposed a method for determining the composition of input variables of neural network models for stationary and non-stationary time series, based on the construction and analysis of autocorrelation functions. Based on the proposed method in the Python programming environment are developed an algorithm and a program, determining the composition of the input variables of the predictive neural network model — the perceptron, as well as building the model itself. The proposed method was experimentally tested using the example of constructing a predictive neural network model of a time series that reflects energy consumption in different regions of the United States, openly published by PJM Interconnection LLC (PJM) — a regional network organization in the United States. This time series is non-stationary and is characterized by the presence of both a trend and seasonality. Prediction of the next values of the time series based on previous values and the constructed neural network model showed high approximation accuracy, which proves the effectiveness of the proposed method.

  4. Печенюк А.В.
    Оптимизация судовых обводов для снижения сопротивления движению
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 1, с. 57-65

    Оптимизация судовых обводов для снижения сопротивления движению является актуальной задачей гидродинамики судна. Однако вопросы проектирования и совершенствования обводов в современной практике все еще слабо обобщены и формализованы. Они решаются с помощью комбинации научных знаний, инженерного опыта и критериев из области искусства. Практическое использование экспериментального и численного моделирования в задачах оптимизации формы корпуса обычно сводится к методу проб и ошибок. В статье представлен новый метод оптимизации обводов, предназначенный для детального совершенствования формы корпуса, концепция которого использует теоретические закономерности формирования волновой системы судна. Метод предусматривает систематическое варьирование продольного распределения полноты корпуса при фиксации или контроле ее вертикального распределения. Как известно, вертикальное распределение водоизмещения не имеет оптимума по волновому сопротивлению, которое является основным активным компонентом, особенно в отношении формы носовой части. Варьирование продольного распределения водоизмещения предусмотрено путем задания конечных приращений водоизмещения на строевой по шпангоутам, которые затем переносятся на теоретический чертеж с помощью специальных методов трансформации шпангоутов и реализуются в 3D-моделях корпуса. Для оценки влияния модификаций геометрии на сопротивление используется численное моделирование буксировки полученных моделей. Дальнейшие оптимизационные процедуры базируются на выдвинутой гипотезе о независимости влияния различных участков корпуса, выделенных по длине, на буксировочное сопротивление. В результате применения метода к форме корпуса хорошо известного судна KCS, рекомендованного конференцией «Гетеборг-2000» в качестве эталонного объекта для тестирования численных методов, получены оптимальное продольное распределение полноты и соответствующие обводы корпуса, которые позволили снизить его сопротивление на 8.9 %. Оптимизация выполнена на базе результатов по шести моделям с вариациями формы, которые обусловили колебания полного сопротивления корпуса разного знака, величиной 1.3–6.5 %. Визуализация волновых систем показала, что при снижении сопротивления происходит заметное ослабление поперечных волн и усиление расходящихся.

    Pechenyuk A.V.
    Optimization of a hull form for decrease ship resistance to movement
    Computer Research and Modeling, 2017, v. 9, no. 1, pp. 57-65

    Optimization of hull lines for the minimum resistance to movement is a problem of current interest in ship hydrodynamics. In practice, lines design is still to some extent an art. The usual approaches to decrease the ship resistance are based on the model experiment and/or CFD simulation, following the trial and error method. The paper presents a new method of in-detail hull form design based on the wave-based optimization approach. The method provides systematic variation of the hull geometrical form, which corresponds to alteration of longitudinal distribution of the hull volume, while its vertical volume distribution is fixed or highly controlled. It’s well known from the theoretical studies that the vertical distribution can't be optimized by condition of minimum wave resistance, thus it can be neglected for the optimization procedures. The method efficiency was investigated by application to the foreship of KCS, the well-known test object from the workshop Gothenburg-2000. The variations of the longitudinal distribution of the volume were set on the sectional area curve as finite volume increments and then transferred to the lines plan with the help of special frame transformation methods. The CFD towing simulations were carried out for the initial hull form and the six modified variants. According to the simulation results, examined modifications caused the resistance increments in the range 1.3–6.5 %. Optimization process was underpinned with the respective data analysis based on the new hypothesis, according to which, the resistance increments caused by separate longitudinal segments of hull form meet the principle of superposition. The achieved results, which are presented as the optimum distribution of volume present in the optimized designed hull form, which shows the interesting characteristics that its resistance has decrease by 8.9 % in respect to initial KCS hull form. Visualization of the wave patterns showed an attenuation of the transversal wave components, and the intensification of the diverging wave components.

    Просмотров за год: 10. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  5. Матюшев Т.В., Дворников М.В.
    Анализ респираторных реакций человека в условиях измененной газовой среды на математической модели
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 2, с. 281-296

    Цель работы — обоснование и разработка методики прогноза динамики респираторных реакций человека на основе математического моделирования. Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи: разработаны и обоснованы общая структура и формализованное описание модели респираторной системы; построен и программно реализован алгоритм модели газообмена организма; проведены вычислительный эксперимент и проверка модели на адекватность на основе литературных данных и собственных экспериментальных исследований.

    В данном варианте в комплексную модель вошел новый модифицированный вариант частной модели физико-химических свойств крови и кислотно-щелочного баланса. При разработке модели в основу формализованного описания была положена концепция разделения физиологической системы регуляции на активные и пассивные подсистемы регуляции. Разработка модели проводилась поэтапно. Комплексная модель газообмена состояла из следующих частных моделей: базовой биофизической модели системы газообмена; модели физико-химических свойств крови и кислотно-щелочного баланса; модели пассивных механизмов газообмена, разработанной на основе уравнений материального баланса Гродинза Ф.; модели химической регуляции, разработанной на основе многофакторной модели Грея Д.

    При программной реализации модели расчеты выполнялись в среде программирования MatLab. Для решения уравнений использовался метод Рунге–Кутты–Фехлберга. При этом предполагается, что модель будет представлена в виде компьютерной исследовательской программы, позволяющей реализовать различные гипотезы о механизме наблюдаемых процессов. Рассчитаны предполагаемые величины основных показателей газообмена в условиях гиперкапнии и гипоксии. Результаты расчетов, как по характеру, так и количественно, достаточно хорошо согласуются с данными, полученными в исследованиях на испытателях. Проведенная проверка на адекватность подтвердила, что погрешность вычислений находится в пределах погрешности данных медико-биологических экспериментов. Модель можно использовать при теоретическом прогнозировании динамики респираторных реакций организма человека в условиях измененной газовой среды.

    Matjushev T.V., Dvornikov M.V.
    The analysis of respiratory reactions of the person in the conditions of the changed gas environment on mathematical model
    Computer Research and Modeling, 2017, v. 9, no. 2, pp. 281-296

    The aim of the work was to study and develop methods of forecasting the dynamics of the human respiratory reactions, based on mathematical modeling. To achieve this goal have been set and solved the following tasks: developed and justified the overall structure and formalized description of the model Respiro-reflex system; built and implemented the algorithm in software models of gas exchange of the body; computational experiments and checking the adequacy of the model-based Lite-ture data and our own experimental studies.

    In this embodiment, a new comprehensive model entered partial model modified version of physicochemical properties and blood acid-base balance. In developing the model as the basis of a formalized description was based on the concept of separation of physiologically-fi system of regulation on active and passive subsystems regulation. Development of the model was carried out in stages. Integrated model of gas exchange consisted of the following special models: basic biophysical models of gas exchange system; model physicochemical properties and blood acid-base balance; passive mechanisms of gas exchange model developed on the basis of mass balance equations Grodinza F.; chemical regulation model developed on the basis of a multifactor model D. Gray.

    For a software implementation of the model, calculations were made in MatLab programming environment. To solve the equations of the method of Runge–Kutta–Fehlberga. It is assumed that the model will be presented in the form of a computer research program, which allows implements vat various hypotheses about the mechanism of the observed processes. Calculate the expected value of the basic indicators of gas exchange under giperkap Britain and hypoxia. The results of calculations as the nature of, and quantity is good enough co-agree with the data obtained in the studies on the testers. The audit on Adek-vatnost confirmed that the error calculation is within error of copper-to-biological experiments. The model can be used in the theoretical prediction of the dynamics of the respiratory reactions of the human body in a changed atmosphere.

    Просмотров за год: 5.
  6. Methi G., Kumar A.
    Numerical Solution of Linear and Higher-order Delay Differential Equations using the Coded Differential Transform Method
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 6, с. 1091-1099

    The aim of the paper is to obtain a numerical solution for linear and higher-order delay differential equations (DDEs) using the coded differential transform method (CDTM). The CDTM is developed and applied to delay problems to show the efficiency of the proposed method. The coded differential transform method is a combination of the differential transform method and Mathematica software. We construct recursive relations for a few delay problems, which results in simultaneous equations, and solve them to obtain various series solution terms using the coded differential transform method. The numerical solution obtained by CDTM is compared with an exact solution. Numerical results and error analysis are presented for delay differential equations to show that the proposed method is suitable for solving delay differential equations. It is established that the delay differential equations under discussion are solvable in a specific domain. The error between the CDTM solution and the exact solution becomes very small if more terms are included in the series solution. The coded differential transform method reduces complex calculations, avoids discretization, linearization, and saves calculation time. In addition, it is easy to implement and robust. Error analysis shows that CDTM is consistent and converges fast. We obtain more accurate results using the coded differential transform method as compared to other methods.

    Methi G., Kumar A.
    Numerical Solution of Linear and Higher-order Delay Differential Equations using the Coded Differential Transform Method
    Computer Research and Modeling, 2019, v. 11, no. 6, pp. 1091-1099

    The aim of the paper is to obtain a numerical solution for linear and higher-order delay differential equations (DDEs) using the coded differential transform method (CDTM). The CDTM is developed and applied to delay problems to show the efficiency of the proposed method. The coded differential transform method is a combination of the differential transform method and Mathematica software. We construct recursive relations for a few delay problems, which results in simultaneous equations, and solve them to obtain various series solution terms using the coded differential transform method. The numerical solution obtained by CDTM is compared with an exact solution. Numerical results and error analysis are presented for delay differential equations to show that the proposed method is suitable for solving delay differential equations. It is established that the delay differential equations under discussion are solvable in a specific domain. The error between the CDTM solution and the exact solution becomes very small if more terms are included in the series solution. The coded differential transform method reduces complex calculations, avoids discretization, linearization, and saves calculation time. In addition, it is easy to implement and robust. Error analysis shows that CDTM is consistent and converges fast. We obtain more accurate results using the coded differential transform method as compared to other methods.

  7. Суворов Н.В., Шлеймович М.П.
    Математическая модель биометрической системы распознавания по радужной оболочке глаза
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 3, с. 629-639

    Автоматическое распознавание личности по биометрическому признаку основано на уникальных особенностях или характеристиках людей. Процесс биометрической идентификации представляет собой формирование эталонных шаблонов и сравнение их с новыми входными данными. Алгоритмы распознавания по рисунку радужной оболочки глаза показали на практике высокую точность и малый процент ошибок идентификации. Преимущества радужки над другими биометрическими признаками определяется ее большей степенью свободы (около 249 степеней свободы), избыточной плотностью уникальных признаков и постоянностью во времени. Высокий уровень достоверности распознавания очень важен, потому что позволяет выполнять поиск по большим базам данных и работать в режиме идентификации один-ко-многим, в отличии от режима проверки один-к-одному, который применим дляне большого количества сравнений. Любая биометрическая система идентификации является вероятностной. Для описания качественных характеристик распознавания применяются: точность распознавания, вероятность ложного доступа и вероятность ложного отказа доступа. Эти характеристики позволяют сравнивать методы распознавания личности между собой и оценивать поведение системы в каких-либо условиях. В этой статье объясняется математическая модель биометрической идентификации по радужной оболочке глаза, ее характеристики и анализируются результаты сравнения модели с реальным процессом распознавания. Для решения этой задачи проводится обзор существующих методов идентификации по радужной оболочке глаза, основанных на различных способах формирования вектора уникальных признаков. Описывается разработанный программный комплекс на языке Python, который строит вероятностные распределения и генерирует большие наборы тестовых данных, которые могут быть использованы в том числе для обучения нейронной сети принятия решения об идентификации. В качестве практического применения модели предложен алгоритм синергии нескольких методов идентификации личности по радужной оболочке глаза, позволяющий увеличить качественные характеристики системы, в сравнении с применением каждого метода отдельно.

    Suvorov N.V., Shleymovich M.P.
    Mathematical model of the biometric iris recognition system
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 3, pp. 629-639

    Automatic recognition of personal identity by biometric features is based on unique peculiarities or characteristics of people. Biometric identification process consist in making of reference templates and comparison with new input data. Iris pattern recognition algorithms presents high accuracy and low identification errors percent on practice. Iris pattern advantages over other biometric features are determined by its high degree of freedom (nearly 249), excessive density of unique features and constancy. High recognition reliability level is very important because it provides search in big databases. Unlike one-to-one check mode that is applicable only to small calculation count it allows to work in one-to-many identification mode. Every biometric identification system appears to be probabilistic and qualitative characteristics description utilizes such parameters as: recognition accuracy, false acceptance rate and false rejection rate. These characteristics allows to compare identity recognition methods and asses the system performance under any circumstances. This article explains the mathematical model of iris pattern biometric identification and its characteristics. Besides, there are analyzed results of comparison of model and real recognition process. To make such analysis there was carried out the review of existing iris pattern recognition methods based on different unique features vector. The Python-based software package is described below. It builds-up probabilistic distributions and generates large test data sets. Such data sets can be also used to educate the identification decision making neural network. Furthermore, synergy algorithm of several iris pattern identification methods was suggested to increase qualitative characteristics of system in comparison with the use of each method separately.

  8. Ухманьски Я.З.
    Об алгоритмической сущности биологии
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 3, с. 641-652

    Степень математизации физики чрезвычайно высока, и это позволяет понимать законы природы путем анализа математических структур, которые их описывают. Но это верно лишь для физических законов. Напротив, степень математизации биологии весьма невелика, и все попытки ее математизации ограничиваются применением тех математических методов, которые употребляются для описания физических систем. Такой подход, возможно, ошибочен, поскольку биологическим системам придаются атрибуты, которых у них нет. Некоторые думают, что нам нужны новые математические методы, которые соответствуют нуждам биологии и не известны физике. Однако, рассматривая специфику биологических систем, мы должны говорить об их алгоритмичности, а не об их математичности. В качестве примеров алгоритмического подхода к биологическим системам можно указать на так называемые индивидуальные модели (individual-based models), которые в экологии употребляются для описания динамики популяций, или на фрактальные модели, описывающие геометрическую структуру растений.

    Uchmanski J.Z.
    On algorithmic essence of biology
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 3, pp. 641-652

    Mathematicity of physics is surprising, but it enables us to understand the laws of nature through the analysis of mathematical structures describing it. This concerns, however, only physics. The degree of the mathematization of biology is low, and attempts to mathematize it are limited to the application of mathematical methods used for the description of physical systems. When doing so, we are likely to commit an error of attributing to biological systems features that they do not have. Some argue that biology does need new mathematical methods conforming to its needs, and not known from physics. However, because of a specific complexity of biological systems, we should speak of their algorithmicity, rather than of their mathematicity. As an example of algorithmic approach one can indicate so called individual-based models used in ecology to describe population dynamics or fractal models applied to describe geometrical complexity of such biological structures as trees.

  9. Коганов А.В., Злобин А.И., Ракчеева Т.А.
    Задача вычисления траектории с равномерным распределением ответов
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 5, с. 803-828

    Рассматривается новая серия тестов, предназначенных для выявления способности человека к параллельным вычислениям. В отличие от задач, рассмотренных в предыдущих работах, в новых сериях ответы распределены статистически равномерно. Это упрощает анализ полученных результатов и уменьшает оценку статистической погрешности. Новые экспериментальные данные близки к результатам, полученным в предыдущих опытах.

    Koganov A.V., Zlobin A.I., Rakcheeva T.A.
    The task of trajectory calculation with the homogenous distribution of results
    Computer Research and Modeling, 2014, v. 6, no. 5, pp. 803-828

    We consider a new set of tests which assigns to detection of human capability for parallel calculation. The new tests support the homogenous statistical distribution of results in distinction to the tests discussed in our previous works. This feature simplifies the analysis of test results and decreases the estimate of statistical error. The new experimental data is close to results obtained in previous experiments.

    Цитирований: 3 (РИНЦ).
  10. Карпаев А.А., Алиев Р.Р.
    Применение упрощенного неявного метода Эйлера для решения задач электрофизиологии
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 4, с. 845-864

    Рассматривается упрощенный неявный метод Эйлера как альтернатива явному методу Эйлера, являющемуся наиболее распространенным в области численного решения уравнений, описывающих электрическую активность нервных клеток и кардиоцитов. Многие модели электрофизиологии имеют высокую степень жесткости, так как описывают динамику процессов с существенно разными характерными временами: миллисекундная деполяризации предшествует значительно более медленной гиперполяризации при формировании потенциала действия в электровозбудимых клетках. Оценка степени жесткости в работе проводится по формуле, не требующей вычисления собственных значений матрицы Якоби системы ОДУ. Эффективность численных методов сравнивается на примере типичных представителей из классов детальных и концептуальных моделей возбудимых клеток: модели Ходжкина–Хаксли для нейронов и Алиева–Панфилова для кардиоцитов. Сравнение эффективности численных методов проведено с использованием распространенных в биомедицинских задачах видов норм. Исследовано влияние степени жесткости моделей на величину ускорения при использовании упрощенного неявного метода: выигрыш во времени при высокой степени жесткости зафиксирован только для модели Ходжкина–Хаксли. Обсуждаются целесообразность применения простых методов и методов высоких порядков точности для решения задач электрофизиологии, а также устойчивость методов. Обсуждение позволяет прояснить вопрос о причинах отказа от использования высокоточных методов в пользу простых при проведении практических расчетов. На примере модели Ходжкина–Хаксли c различными степенями жесткости вычислены производные решения высших порядков и обнаружены их значительные максимальные абсолютные значения. Последние входят в формулы констант аппроксимации и, следовательно, нивелируют малость множителя, зависящего от порядка точности. Этот факт не позволяет считать погрешности численного метода малыми. Проведенный на качественном уровне анализ устойчивости явного метода Эйлера позволяет оценить вид функции параметров модели для описания границы области устойчивости. Описание границы области устойчивости, как правило, используется при априорном принятии решения о выборе величины шага численного интегрирования.

    Karpaev A.A., Aliev R.R.
    Application of simplified implicit Euler method for electrophysiological models
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 4, pp. 845-864

    A simplified implicit Euler method was analyzed as an alternative to the explicit Euler method, which is a commonly used method in numerical modeling in electrophysiology. The majority of electrophysiological models are quite stiff, since the dynamics they describe includes a wide spectrum of time scales: a fast depolarization, that lasts milliseconds, precedes a considerably slow repolarization, with both being the fractions of the action potential observed in excitable cells. In this work we estimate stiffness by a formula that does not require calculation of eigenvalues of the Jacobian matrix of the studied ODEs. The efficiency of the numerical methods was compared on the case of typical representatives of detailed and conceptual type models of excitable cells: Hodgkin–Huxley model of a neuron and Aliev–Panfilov model of a cardiomyocyte. The comparison of the efficiency of the numerical methods was carried out via norms that were widely used in biomedical applications. The stiffness ratio’s impact on the speedup of simplified implicit method was studied: a real gain in speed was obtained for the Hodgkin–Huxley model. The benefits of the usage of simple and high-order methods for electrophysiological models are discussed along with the discussion of one method’s stability issues. The reasons for using simplified instead of high-order methods during practical simulations were discussed in the corresponding section. We calculated higher order derivatives of the solutions of Hodgkin-Huxley model with various stiffness ratios; their maximum absolute values appeared to be quite large. A numerical method’s approximation constant’s formula contains the latter and hence ruins the effect of the other term (a small factor which depends on the order of approximation). This leads to the large value of global error. We committed a qualitative stability analysis of the explicit Euler method and were able to estimate the model’s parameters influence on the border of the region of absolute stability. The latter is used when setting the value of the timestep for simulations a priori.

Страницы: следующая

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus