Все выпуски

В последней четверти ХХ века характер глобального демографического и экономического развития стал быстро изменяться: непрерывно ускорявшийся рост основных характеристик, имевший место на протяжении предыдущих двухсот лет, сменился на резкое их торможение. В условиях этих изменений возрастает роль долгосрочного прогноза мировой динамики. При этом прогноз должен основываться не на инерционном проецировании прошлых тенденций в будущие периоды, а на математическом моделировании фундаментальных закономерностей исторического развития. В статье изложены предварительные результаты исследований по математическому моделированию и прогнозированию мировой демографо-экономической динамики, основанные на таком подходе. Предложены базовые динамические уравнения, отражающие эту динамику, обоснована модификация этих уравнений применительно к разным историческим эпохам. Для каждой исторической эпохи на основе анализа соответствующей ей системы уравнений определялся фазовый портрет и проводился анализ его особенностей. На основе этого анализа делались выводы о закономерностях мирового развития в рассматриваемый период.

Показано, что для моделирования исторической динамики важным является математическое описание развития технологий. Предложен способ описания технологической динамики, на основе которого предложены соответствующие математические уравнения.

Рассмотрены три стадии исторического развития: стадия аграрного общества (до начала XIX века), стадия индустриального общества (XIX–ХХ века) и современная эпоха. Предложенная математическая модель показывает, что для аграрного общества характерна циклическая демографо-экономическая динамика, в то время как для индустриального общества характерен рост демографических и экономических характеристик, близкий к гиперболическому.

Результаты математического моделирования показали, что человечество в настоящее время переходит на принципиально новую фазу исторического развития. Происходит торможение роста и переход человеческого общества в новое фазовое состояние, облик которого еще не определен. Рассмотрены различные варианты дальнейшего развития.

In the last quarter of the twentieth century, the nature of global demographic and economic development began to change rapidly: the continuously accelerating growth of the main characteristics that took place over the previous two hundred years was replaced by a sharp slowdown. In the context of these changes, the role of a long-term forecast of global dynamics is increasing. At the same time, the forecast should be based not on inertial projection of past trends into future periods, but on mathematical modeling of fundamental patterns of historical development. The article presents preliminary results of research on mathematical modeling and forecasting of global demographic and economic dynamics based on this approach. The basic dynamic equations reflecting this dynamics are proposed, the modification of these equations in relation to different historical epochs is justified. For each historical epoch, based on the analysis of the corresponding system of equations, a phase portrait was determined and its features were analyzed. Based on this analysis, conclusions were drawn about the patterns of world development in the period under review.

It is shown that mathematical description of technology development is important for modeling historical dynamics. A method for describing technological dynamics is proposed, on the basis of which the corresponding mathematical equations are proposed.

Three stages of historical development are considered: the stage of agrarian society (before the beginning of the XIX century), the stage of industrial society (XIX–XX centuries) and the modern era. The proposed mathematical model shows that an agrarian society is characterized by cyclical demographic and economic dynamics, while an industrial society is characterized by an increase in demographic and economic characteristics close to hyperbolic.

The results of mathematical modeling have shown that humanity is currently moving to a fundamentally new phase of historical development. There is a slowdown in growth and the transition of human society into a new phase state, the shape of which has not yet been determined. Various options for further development are considered.

В статье предлагается реализация когерентного приемопередатчика с постоянной задержкой и возможностью свободно варьируемой сетки тактовых частот, используемой для тактирования периферийных ЦАП и АЦП, задач синхронизации устройств и передачи данных. Выбор необходимой сетки тактовых частот напрямую влияет на скорость передачи данных в сети, однако позволяет гибко настроить сеть для передачи тактовых сигналов и генерации синхроимпульсов с субнаносекундной точностью на всех устройствах в сети. Предложен метод повышения точности синхронизации до десятых долей наносекунды за счет использования цифровых фазовых детекторов и системы фазовой автоподстройки частоты (ФАПЧ) на ведомом устройстве. Использование высокоскоростных волоконно-оптических линий связи (ВОЛС) для задач синхронизации шкал времени, позволяет параллельно синхронизации производить обмен командами управления и сигнальными данными. Для упрощения и удешевления устройств синхронной сети приемопередатчиков предлагается использовать тактовый сигнал, восстановленный из сериализованных данных, и прошедший фильтрацию фазовых шумов, для формирования в системе ФАПЧ тактовых сигналов периферийных устройств, таких как ЦАП и АЦП, а также сигналов гетеродина. Представлены результаты многократных тестов синхронизации в предложенной синхронной сети.

This paper proposes the implementation of a coherent transceiver with a constant delay and the ability to select any clock frequency grid used for clocking peripheral DACs and ADCs, tasks of device synchronization and data transmission. The choice of the required clock frequency grid directly affects the data transfer rate in the network, however, it allows one to flexibly configure the network for the tasks of transmitting clock signals and subnanosecond generation of sync signals on all devices in the network. A method for increasing the synchronization accuracy to tenths of nanoseconds by using digital phase detectors and a Phase Locked Loop (PLL) system on the slave device is proposed. The use of high-speed fiber-optic communication lines (FOCL) for synchronization tasks allows simultaneously exchanging control commands and signaling data. To simplify and reduce the cost of devices of a synchronous network of transceivers, it is proposed to use a clock signal restored from a data transmission line to filter phase noise and form a frequency grid in the PLL system for heterodyne signals and clock peripheral devices, including DAC and ADC. The results of multiple synchronization tests in the proposed synchronous network are presented.

Стохастическая оптимизация является актуальным направлением исследования в связи со значительными успехами в области машинного обучения и их применениями для решения повседневных задач. В данной работе рассматриваются два принципиально различных метода решения задачи стохастической оптимизации — онлайн- и офлайн-алгоритмы. Соответствующие алгоритмы имеют свои качественные преимущества перед друг другом. Так, для офлайн-алгоритмов требуется решать вспомогательную задачу с высокой точностью. Однако это можно делать распределенно, и это открывает принципиальные возможности, как, например, построение двойственной задачи. Несмотря на это, и онлайн-, и офлайн-алгоритмы преследуют общую цель — решение задачи стохастической оптимизации с заданной точностью. Это находит отражение в сравнении вычислительной сложности описанных алгоритмов, что демонстрируется в данной работе.

Сравнение описанных методов проводится для двух типов стохастических задач — выпуклой оптимизации и седел. Для задач стохастической выпуклой оптимизации существующие решения позволяют довольно подробно сравнить онлайн- и офлайн-алгоритмы. В частности, для сильно выпуклых задач вычислительная сложность алгоритмов одинаковая, причем условие сильной выпуклости может быть ослаблено до условия $\gamma$-роста целевой функции. С этой точки зрения седловые задачи являются гораздо менее изученными. Тем не менее существующие решения позволяют наметить основные направления исследования. Так, значительные продвижения сделаны для билинейных седловых задач с помощью онлайн-алгоритмов. Оффлайн-алгоритмы представлены всего одним исследованием. В данной работе на этом примере демонстрируется аналогичная с выпуклой оптимизацией схожесть обоих алгоритмов. Также был проработан вопрос точности решения вспомогательной задачи для седел. С другой стороны, седловая задача стохастической оптимизации обобщает выпуклую, то есть является ее логичным продолжением. Это проявляется в том, что существующие результаты из выпуклой оптимизации можно перенести на седла. В данной работе такой перенос осуществляется для результатов онлайн-алгоритма в выпуклом случае, когда целевая функция удовлетворяет условию $\gamma$-роста.

Stochastic optimization is a current area of research due to significant advances in machine learning and their applications to everyday problems. In this paper, we consider two fundamentally different methods for solving the problem of stochastic optimization — online and offline algorithms. The corresponding algorithms have their qualitative advantages over each other. So, for offline algorithms, it is required to solve an auxiliary problem with high accuracy. However, this can be done in a distributed manner, and this opens up fundamental possibilities such as, for example, the construction of a dual problem. Despite this, both online and offline algorithms pursue a common goal — solving the stochastic optimization problem with a given accuracy. This is reflected in the comparison of the computational complexity of the described algorithms, which is demonstrated in this paper.

The comparison of the described methods is carried out for two types of stochastic problems — convex optimization and saddles. For problems of stochastic convex optimization, the existing solutions make it possible to compare online and offline algorithms in some detail. In particular, for strongly convex problems, the computational complexity of the algorithms is the same, and the condition of strong convexity can be weakened to the condition of $\gamma$-growth of the objective function. From this point of view, saddle point problems are much less studied. Nevertheless, existing solutions allow us to outline the main directions of research. Thus, significant progress has been made for bilinear saddle point problems using online algorithms. Offline algorithms are represented by just one study. In this paper, this example demonstrates the similarity of both algorithms with convex optimization. The issue of the accuracy of solving the auxiliary problem for saddles was also worked out. On the other hand, the saddle point problem of stochastic optimization generalizes the convex one, that is, it is its logical continuation. This is manifested in the fact that existing results from convex optimization can be transferred to saddles. In this paper, such a transfer is carried out for the results of the online algorithm in the convex case, when the objective function satisfies the $\gamma$-growth condition.

Современные подходы локализации и построения карты для устройств дополненной (AR) и смешанной (MR) реальности основаны на извлечении локальных признаков с камеры. Наряду с этим современные устройства AR/MR позволяют строить трехмерную сетку окружающего пространства. Однако существующие методы не решают задачу глобальной совместной локализации устройства из-за применения разных дескрипторов для вычисления признаков с изображений. Используя карту пространства из трехмерной сетки, мы можем решить проблему совместной глобальной локализации устройств AR/MR. Этот подход не зависит от типа дескрипторов функций и алгоритмов локализации и картографирования, используемых на борту устройства AR/MR. Сетку можно свести к облаку точек, которое состоит только из вершин сетки. Мы предлагаем подход для совместной локализации устройств AR/MR с использованием облаков точек, которые не зависят от алгоритмов на борту устройства. Мы проанализировали различные алгоритмы регистрации облаков точек и обсудили их ограничения для задачи совместной глобальной локализации устройств AR/MR в помещении.

State-of-the-art localization and mapping approaches for augmented (AR) and mixed (MR) reality devices are based on the extraction of local features from the camera. Along with this, modern AR/MR devices allow you to build a three-dimensional mesh of the surrounding space. However, the existing methods do not solve the problem of global device co-localization due to the use of different methods for extracting computer vision features. Using a space map from a 3D mesh, we can solve the problem of collaborative global localization of AR/MR devices. This approach is independent of the type of feature descriptors and localisation and mapping algorithms used onboard the AR/MR device. The mesh can be reduced to a point cloud, which consists of only the vertices of the mesh. We propose an approach for collaborative localization of AR/MR devices using point clouds that are independent of algorithms onboard the device. We have analyzed various point cloud registration algorithms and discussed their limitations for the problem of global co-localization of AR/MR devices indoors.

Сертификация самолетов транспортной категории для эксплуатации в условияхо бледенения в России ранее проводилась в рамках требований приложения С к «Авиационным правилам» (АП-25). Во введенном в действие с 2023 года, взамен АП-25, документе «Нормы летной годности» (НЛГ-25) добавлено и приложение О. Отличительной особенностью приложения О является необходимость проведения расчетов в условиях большой водности и с крупными каплями воды (500 мкм и более). При таких параметрах дисперсного потока определяющими становятся такие физические процессы, как срыв и разбрызгивание пленки воды при попадании в нее крупных капель. Поток дисперсной среды в такиху словиях является существенно полидисперсным. В данной работе описываются модификации методики расчета обледенения самолетов IceVision, реализованной на базе программного комплекса FlowVision, необходимые для проведения расчетов обледенения самолетов в рамках приложения О.

Главное отличие методики IceVision от известных подходов заключается в использовании технологии Volume of fluid (VOF — объем жидкости в ячейке) для отслеживания изменения формы льда. Внешнее обтекание самолета рассчитывается одновременно с нарастанием льда и его прогревом. Лед присутствует в расчетной области явно, в нем решается уравнение теплопереноса. В отличие от лагранжевых подходов, в IceVision эйлерова расчетная сетка не перестраивается полностью. Изменение объема льда сопровождается только модификацией ячеек сетки, через которые проходит контактная поверхность.

В версии IceVision 2.0 реализован учет срыва водяной пленки, а также отскока и разбрызгивания падающих капель на поверхности самолета и льда. Диаметр вторичных капель рассчитывается с использованием известных эмпирических корреляций. Скорость течения пленки воды по поверхности определяется с учетом действия аэродинамических сил, силы тяжести, градиента гидростатического давления и силы поверхностного натяжения. Результатом учета поверхностного натяжения является эффект поперечного стягивания пленки, приводящий к образованию потоков воды в форме ручейков и ледяных отложений в виде гребнеобразных наростов. На поверхности льда выполняется балансовое соотношение, учитывающее энергию падающих капель, теплообмен между льдом и воздухом, теплоту кристаллизации, испарения, сублимации и конденсации. В работе приводятся результаты решения тестовых и модельных расчетных задач, демонстрирующие эффективность методики IceVision и достоверность полученных результатов.

Certifying a transport airplane for the flights under icing conditions in Russia was carried out within the framework of the requirements of Annex С to the AP-25 Aviation Rules. In force since 2023 to replace AP-25 the new Russian certification document “Airworthiness Standards” (NLG-25) proposes the introduction of Appendix O. A feature of Appendix O is the need to carry out calculations in conditions of high liquid water content and with large water drops (500 microns or more). With such parameters of the dispersed flow, such physical processes as the disruption and splashing of a water film when large drops enter it become decisive. The flow of a dispersed medium under such conditions is essentially polydisperse. This paper describes the modifications of the IceVision technique implemented on the basis of the FlowVision software package for the ice accretion calculations within the framework of Appendix O.

The main difference between the IceVision method and the known approaches is the use of the Volume of fluid (VOF) technology to the shape of ice changes tracking. The external flow around the aircraft is calculated simultaneously with the growth of ice and its heating. Ice is explicitly incorporated in the computational domain; the heat transfer equation is solved in it. Unlike the Lagrangian approaches, the Euler computational grid is not completely rebuilt in the IceVision technique: only the cells containing the contact surface are changed.

The IceVision 2.0 version accounts for stripping the film, as well as bouncing and splashing of falling drops at the surfaces of the aircraft and ice. The diameter of secondary droplets is calculated using known empirical correlations. The speed of the water film flow over the surface is determined taking into account the action of aerodynamic forces, gravity, hydrostatic pressure gradient and surface tension force. The result of taking into account surface tension is the effect of contraction of the film, which leads to the formation of water flows in the form of rivulets and ice deposits in the form of comb-like growths. An energy balance relation is fulfilled on the ice surface that takes into account the energy of falling drops, heat exchange between ice and air, the heat of crystallization, evaporation, sublimation and condensation. The paper presents the results of solving benchmark and model problems, demonstrating the effectiveness of the IceVision technique and the reliability of the obtained results.

Данная статья посвящена разработке алгоритма траекторного управления высокоманевренной транспортной четырехколесной роботехнической платформой, оснащенной mecanum-колесами, с целью организации ее движения за некоторым подвижным объектом. Представлен расчет кинематических соотношений данной платформы в фиксированной системе координат, необходимый для определения угловых скоростей колес робота в зависимости от заданного вектора скорости. Разработан алгоритм движения робота за мобильным объектом на плоскости без препятствий на основе использования модифицированного метода погони с использованием разных видов управляющих функций. Метод погони заключается в том, что вектор скорости геометрического центра платформы сонаправлен с вектором, соединяющим геометрический центр платформы и движущийся объект. Реализовано два вида управляющих функций: кусочная и постоянная. Под кусочной функцией имеется в виду управление с режимами переключения в зависимости от расстояния от робота до цели. Главной особенностью кусочной функции является плавное изменение скорости робота. Также управляющие функции разделяются по характеру поведения при приближении робота к цели. При применении одной из кусочных функций движение робота замедляется при достижении определенного расстояние между роботом и целью и полностью останавливается при критичном расстоянии. Другой вид поведения при приближении к цели заключается в изменении направления вектора скорости на противоположный, если расстояние между платформой и объектом будет минимально допустимым, что позволяет избегать столкновения при движении цели в направления робота. Данный вид поведения при приближении к цели реализован для кусочной и постоянной функции. Выполнено численное моделирование алгоритма управления роботом для различных управляющих функций в задаче преследования цели, где цель движется по окружности. Представлен псевдокод алгоритма управления и управляющих функций. Показаны графики траектории робота при движении за целью, изменения скорости, изменения угловых скоростей колес от времени для различных управляющих функций.

This article is devoted to the development of an algorithm for trajectory control of a highly maneuverable four-wheeled robotic transport platform equipped with mecanum wheels, in order to organize its movement behind some moving object. The calculation of the kinematic ratios of this platform in a fixed coordinate system is presented, which is necessary to determine the angular velocities of the robot wheels depending on a given velocity vector. An algorithm has been developed for the robot to follow a mobile object on a plane without obstacles based on the use of a modified chase method using different types of control functions. The chase method consists in the fact that the velocity vector of the geometric center of the platform is co-directed with the vector connecting the geometric center of the platform and the moving object. Two types of control functions are implemented: piecewise and constant. The piecewise function means control with switching modes depending on the distance from the robot to the target. The main feature of the piecewise function is a smooth change in the robot’s speed. Also, the control functions are divided according to the nature of behavior when the robot approaches the target. When using one of the piecewise functions, the robot’s movement slows down when a certain distance between the robot and the target is reached and stops completely at a critical distance. Another type of behavior when approaching the target is to change the direction of the velocity vector to the opposite, if the distance between the platform and the object is the minimum allowable, which avoids collisions when the target moves in the direction of the robot. This type of behavior when approaching the goal is implemented for a piecewise and constant function. Numerical simulation of the robot control algorithm for various control functions in the task of chasing a target, where the target moves in a circle, is performed. The pseudocode of the control algorithm and control functions is presented. Graphs of the robot’s trajectory when moving behind the target, speed changes, changes in the angular velocities of the wheels from time to time for various control functions are shown.

Для интерпретации данных измерений астрофизических прецизионных инструментов нового поколения разработан аппарат численно-аналитического моделирования характеристик распространения электромагнитных волн в хаотической космической плазме с учетом эффектов гравитации. Задача распространения волн в искривленном (римановом) пространстве решена в евклидовом пространстве путем введения эффективного показателя преломления вакуума, выраженного через потенциал тяготения. Задавая различные модели плотности распределения массы астрофизических объектов и решая уравнение Пуассона, можно рассчитать гравитационный потенциал и вычислить эффективный показатель преломления вакуума. В предположении аддитивности вкладов различных объектов в общее гравитационное поле предложена приближенная модель эффективного показателя преломления. Считая пространственные масштабы показателя преломления много больше длины волны, расчет характеристик электромагнитных волн в поле тяготения астрофизических объектов проводится в приближении геометрической оптики. В основу численно-аналитического аппарата моделирования траекторных характеристик волн положены лучевые дифференциальные уравнения в форме Эйлера. Хаотические неоднородности космической плазмы заданы моделью пространственной корреляционной функции показателя преломления. Расчеты рефракционного рассеяния волн выполнены в приближении метода возмущений. Получены интегральные выражения для статистических моментов боковых отклонений лучей в картинной плоскости наблюдателя. С помощью аналитических преобразований интегралы для моментов сведены к системе обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка для совместного численного расчета средних и среднеквадратичных отклонений лучей. Приведены результаты численно-аналитического моделирования траекторной картины распространения электромагнитных волн в межзвездной среде с учетом воздействий полей тяготения космических объектов и рефракционного рассеяния волн на неоднородностях показателя преломления окружающей плазмы. На основе результатов моделирования сделана количественная оценка условий стохастического замывания эффектов гравитационного линзирования электромагнитных волн в различных частотных диапазонах. Показано, что рабочие частоты метрового диапазона длин волн представляют собой условную низкочастотную границу для наблюдений эффекта гравитационного линзирования в стохастической космической плазме. Предложенный аппарат численно-аналитического моделирования можно использовать для анализа структуры электромагнитного излучения квазаров, прошедшего группу галактик.

Instrument of numerical-analytical modeling of characteristics of propagation of electromagnetic waves in chaotic space plasma with taking into account effects of gravitation is developed for interpretation of data of measurements of astrophysical precision instruments of new education. The task of propagation of waves in curved (Riemann’s) space is solved in Euclid’s space by introducing of the effective index of refraction of vacuum. The gravitational potential can be calculated for various model of distribution of mass of astrophysical objects and at solution of Poisson’s equation. As a result the effective index of refraction of vacuum can be evaluated. Approximate model of the effective index of refraction is suggested with condition that various objects additively contribute in total gravitational field. Calculation of the characteristics of electromagnetic waves in the gravitational field of astrophysical objects is performed by the approximation of geometrical optics with condition that spatial scales of index of refraction a lot more wavelength. Light differential equations in Euler’s form are formed the basis of numerical-analytical instrument of modeling of trajectory characteristic of waves. Chaotic inhomogeneities of space plasma are introduced by model of spatial correlation function of index of refraction. Calculations of refraction scattering of waves are performed by the approximation of geometrical optics. Integral equations for statistic moments of lateral deviations of beams in picture plane of observer are obtained. Integrals for moments are reduced to system of ordinary differential equations the firsts order with using analytical transformations for cooperative numerical calculation of arrange and meansquare deviations of light. Results of numerical-analytical modeling of trajectory picture of propagation of electromagnetic waves in interstellar space with taking into account impact of gravitational fields of space objects and refractive scattering of waves on inhomogeneities of index of refraction of surrounding plasma are shown. Based on the results of modeling quantitative estimation of conditions of stochastic blurring of the effect of gravitational lensing of electromagnetic waves at various frequency ranges is performed. It’s shown that operating frequencies of meter range of wavelengths represent conditional low-frequency limit for observational of the effect of gravitational lensing in stochastic space plasma. The offered instrument of numerical-analytical modeling can be used for analyze of structure of electromagnetic radiation of quasar propagating through group of galactic.

Прогнозирование новых свойств лекарственных средств является основной задачей в рамках решения проблем полифармакологии, репозиционирования, а также изучения биологически активных веществ на доклиническом этапе. Идентификация фармакологических эффектов и взаимодействий «препарат – мишень» с использованием машинного обучения (включая методы глубокого обучения) набирает популярность в последние годы.

Цель работы состояла в разработке метода распознавания психотропных эффектов и механизма действия (взаимодействий препарата с мишенью) на основании анализа биоэлектрической активности мозга с применением технологий искусственного интеллекта.

Выполнялась регистрация электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов крыс (4 канала, частота дискретизации — 500 Гц) после введения психотропных препаратов (габапентин, диазепам, карбамазепин, прегабалин, эсликарбазепин, феназепам, ареколин, коразол, пикротоксин, пилокарпин, хлоралгидрат). Сигналы (эпохи продолжительностью 2 с) преобразовывались в изображения $(2000 \times 4)$ и затем поступали на вход автоэнкодера. Выходные данные слоя «бутылочного горлышка» классифицировались и кластеризовались (с применением алгоритма t-SNE), а затем вычислялись расстояния между кластерами в пространстве параметров. В качестве альтернативны использовался подход, основанный на извлечении признаков с размерной редукцией при помощи метода главных компонент и классификацией методом опорных векторов с ядерной функцией (kSVM). Модели валидировались путем 5-кратной кроссвалидации.

Точность классификации для 11 препаратов, полученная в ходе кросс-валидации, достигала $0,580 \pm 0,021$, что значительно превышает точность случайного классификатора, которая составляла $0,091 \pm 0,045$ $(p < 0,0001)$, и точность kSVM, равную $0,441 \pm 0,035$ $(p < 0,05)$. Получены t-SNE-карты параметров «бутылочного горлышка» сигналов интракраниальной ЭЭГ. Определена относительная близость кластеров сигналов в параметрическом пространстве.

В настоящем исследовании представлен оригинальный метод биопотенциал-опосредованного прогнозирования эффектов и механизма действия (взаимодействия лекарственного средства с мишенью). Метод использует сверточные нейронные сети в сочетании с модифицированным алгоритмом избирательной редукции параметров. ЭЭГ-сигналы, зарегистрированные после введения препаратов, были представлены в едином пространстве параметров в сжатой форме. Полученные данные указывают на возможность распознавания паттернов нейронального отклика в ответ на введение различных психотропных препаратов с помощью предложенного нейросетевого классификатора и кластеризации.

Predicting novel drug properties is fundamental to polypharmacology, repositioning, and the study of biologically active substances during the preclinical phase. The use of machine learning, including deep learning methods, for the identification of drug – target interactions has gained increasing popularity in recent years.

The objective of this study was to develop a method for recognizing psychotropic effects and drug mechanisms of action (drug – target interactions) based on an analysis of the bioelectrical activity of the brain using artificial intelligence technologies.

Intracranial electroencephalographic (EEG) signals from rats were recorded (4 channels at a sampling frequency of 500 Hz) after the administration of psychotropic drugs (gabapentin, diazepam, carbamazepine, pregabalin, eslicarbazepine, phenazepam, arecoline, pentylenetetrazole, picrotoxin, pilocarpine, chloral hydrate). The signals were divided into 2-second epochs, then converted into $2000\times 4$ images and input into an autoencoder. The output of the bottleneck layer was subjected to classification and clustering using t-SNE, and then the distances between resulting clusters were calculated. As an alternative, an approach based on feature extraction with dimensionality reduction using principal component analysis and kernel support vector machine (kSVM) classification was used. Models were validated using 5-fold cross-validation.

The classification accuracy obtained for 11 drugs during cross-validation was $0.580 \pm 0.021$, which is significantly higher than the accuracy of the random classifier $(0.091 \pm 0.045, p < 0.0001)$ and the kSVM $(0.441 \pm 0.035, p < 0.05)$. t-SNE maps were generated from the bottleneck parameters of intracranial EEG signals. The relative proximity of the signal clusters in the parametric space was assessed.

The present study introduces an original method for biopotential-mediated prediction of effects and mechanism of action (drug – target interaction). This method employs convolutional neural networks in conjunction with a modified selective parameter reduction algorithm. Post-treatment EEGs were compressed into a unified parameter space. Using a neural network classifier and clustering, we were able to recognize the patterns of neuronal response to the administration of various psychotropic drugs.

Для исследования динамики неоднородной полинуклеотидной цепочки ДНК была использована упрощенная Y-модель с нулевым диссипативным членом. На основе этой модели с помощью численных методов были проведены расчеты, демонстрирующие поведение нелинейного конформационного возмущения (кинка), распространяющегося вдоль неоднородной полинуклеотидной цепи, состоящей из двух разных однородных последовательностей нуклеотидов. Как показал численный анализ, нелинейное возмущение в виде кинка, распространяющееся вдоль рассматриваемой модельной молекулы ДНК, может вести себя тремя разными способами. При достижении границы между двумя однородными последовательностями, состоящими из разных типов оснований, кинк может: а) отразиться, б) пройти границу с ускорением (увеличить скорость), в) пройти границу с замедлением (уменьшить скорость).

To research dynamics of inhomogeneous polynucleotide DNA chain the Y-model with no dissipation term was used. Basing on this model using numerical methods calculations were carried out, which have shown the behaviour of nonlinear conformational excitation (kink), spreading along the inhomogeneous polynucleotide chain, consisting of two different homogeneous nucleotide sequences. As numerical analysis shows there are three ways of behaviour of the nonlinear kink excitation spreading along the DNA chain. After reaching the interface between two homogeneous sequences consisting of different types of bases kink can a) reflect, b) pass the interface with acceleration (increase its velocity), c) pass the interface with deceleration (decrease its velocity).

В работе исследуется стохастическая динамика двумерной модели Хиндмарш–Розе в параметрической зоне сосуществования устойчивых равновесий и предельных циклов. Изучается явление индуцированных шумом переходов между аттракторами. Под воздействием случайных возмущений равновесные и периодические режимы объединяются в пачечные: система демонстрирует чередование малых колебаний около равновесия с осцилляциями больших амплитуд. Проводится анализ этого эффекта с помощью техники функций стохастической чувствительности и предлагается метод оценки критических значений интенсивности шума.

We study the stochastic dynamics of the two-dimensional Hindmarsh–Rose model in the parametrical zone of coexisting stable equilibria and limit cycles. The phenomenon of noise-induced transitions between the attractors is investigated. Under the random disturbances, equilibrium and periodic regimes combine in bursting regime: the system demonstrates an alternation of small fluctuations near the equilibrium with high amplitude oscillations. This effect is analysed using the stochastic sensitivity function technique and a method of estimation of critical values for noise intensity is proposed.