Все выпуски

В работе изучаются пространственно-временные режимы, реализующиеся в системе типа «хищник– жертва». Предполагается, что хищники перемещаются направленно и случайно, а жертвы распространяются только диффузионно. Демографические процессы в популяции хищников не учитываются, их общая численность постоянна и является параметром. Переменные модели — плотности популяций хищников и жертв, скорость хищников — связаны между собой системой трех уравнений типа «реакция – диффузия – адвекция». Система рассматривается на кольцевом ареале (с периодическими условиями на границах интервала). Исследуются бифуркации волновых режимов при изменении двух параметров — общего количества хищников и их коэффициента таксисного ускорения.

Основным методом исследования является численный анализ. Пространственная аппроксимация задачи в частных производных производится методом конечных разностей. Интегрирование полученной системы обыкновенных дифференциальных уравнений по времени проводится методом Рунге – Кутты. Для анализа динамических режимов используются построение отображения Пуанкаре, расчет показателей Ляпунова и спектр Фурье.

Показано, что популяционные волны в предположениях модели могут возникать в результате направленных перемещений хищников. Динамика в системе качественно меняется при росте их общего количества. При малых значениях устойчив стационарный однородный режим, который сменяется автоколебаниями в виде бегущих волн. Форма волн претерпевает изменения с ростом бифуркационного параметра, ее усложнение происходит за счет увеличения числа временных колебательных мод. Большой коэффициент таксисного ускорения приводит к переходу от многочастотных к хаотическим и гиперхаотическим популяционным волнам. При большом количестве хищников реализуется стационарный режим с отсутствием жертв.

В данной статье предлагаются методы оптимизации высокого порядка (тензорные методы) для решения двух типов седловых задач. Первый тип — это классическая мин-макс-постановка для поиска седловой точки функционала. Второй тип — это поиск стационарной точки функционала седловой задачи путем минимизации нормы градиента этого функционала. Очевидно, что стационарная точка не всегда совпадает с точкой оптимума функции. Однако необходимость в решении подобного типа задач может возникать в случае, если присутствуют линейные ограничения. В данном случае из решения задачи поиска стационарной точки двойственного функционала можно восстановить решение задачи поиска оптимума прямого функционала. В обоих типах задач какие-либо ограничения на область определения целевого функционала отсутствуют. Также мы предполагаем, что целевой функционал является $\mu$-сильно выпуклыми $\mu$-сильно вогнутым, а также что выполняется условие Липшица для его $p$-й производной.

Для задач типа «мин-макс» мы предлагаем два алгоритма. Так как мы рассматриваем сильно выпуклую и сильно вогнутую задачу, первый алгоритмиспо льзует существующий тензорный метод для решения выпуклых вогнутых седловых задач и ускоряет его с помощью техники рестартов. Таким образом удается добиться линейной скорости сходимости. Используя дополнительные предположения о выполнении условий Липшица для первой и второй производных целевого функционала, можно дополнительно ускорить полученный метод. Для этого можно «переключиться» на другой существующий метод для решения подобных задач в зоне его квадратичной локальной сходимости. Так мы получаем второй алгоритм, обладающий глобальной линейной сходимостью и локальной квадратичной сходимостью. Наконец, для решения задач второго типа существует определенная методология для тензорных методов в выпуклой оптимизации. Суть ее заключается в применении специальной «обертки» вокруг оптимального метода высокого порядка. Причем для этого условие сильной выпуклости не является необходимым. Достаточно лишь правильным образом регуляризовать целевой функционал, сделав его таким образом сильно выпуклым и сильно вогнутым. В нашей работе мы переносим эту методологию на выпукло-вогнутые функционалы и используем данную «обертку» на предлагаемом выше алгоритме с глобальной линейной сходимостью и локальной квадратичной сходимостью. Так как седловая задача является частным случаем монотонного вариационного неравенства, предлагаемые методы также подойдут для поиска решения сильно монотонных вариационных неравенств.

В данной работе разработана вычислительная модель теплового состояния молочной железы с внутритканевым новообразованием. Модель базируется на модифицированном биотепловом уравнении Пеннеса и описывает пятислойную биологическую структуру, включающую кожу, жировую, железистую и мышечную ткани, а также зону опухоли. На внешней границе области моделируется конвективный теплообмен с окружающей средой, на внутренней границе задается фиксированная температура тела. Дополнительно учитывается пространственный нагрев поверхности, описываемый экспоненциально затухающим законом Бугера – Ламберта – Бера. Теплопроводность тканей и перфузия крови зависят от температуры по линейным законам, что отражает механизмы физиологической терморегуляции. Краевая задача для дифференциального уравнения в частных производных решалась численно с использованием явно-неявной конечно-разностной схемы; полученная после дискретизации система линейных алгебраических уравнений решалась методом прогонки. Численные эксперименты показали, что наличие даже небольшой опухоли приводит к локальному повышению температуры тканей на 0,5–1 ^◦C вследствие увеличения метаболической активности и снижения кровотока. Эта температурная аномалия становится выраженной при диаметре опухоли свыше 10 мм. Установлено, что глубина расположения новообразования существенно влияет на распределение температурного поля: при поверхностном залегании тепловой максимум смещается к коже, тогда как при более глубоком — формируется в железистой ткани. Эффективность гипертермического воздействия оценивалась с помощью интегрального критерия термального некроза, основанного на законе Аррениуса. Показано, что при поверхностной тепловой нагрузке около 5 кВт/м² и коэффициенте ослабления 100 м⁻¹ разрушение опухолевых тканей начинается через 2–3 минуты облучения, при этом здоровые ткани сохраняются в пределах безопасного температурного диапазона. Уменьшение коэффициента ослабления приводит к более глубокому распространению тепла и раннему повреждению железистой ткани, что сужает терапевтическое окно. Построены карты распределения температуры, времени до наступления некроза и глубины термического поражения в зависимости от мощности облучения, диаметра и положения опухоли.

Представлены результаты исследования риска возникновения сердечно-сосудистой недостаточности юных спортсменов и подростков при стрессовой физической нагрузке. Описан метод скрининг-диагностики риска развития коллапсоидных осложнений. Приведены результаты бесконтактного измерения формы пульсовой волны лучевой артерии в области запястья с использованием полупроводникового лазерного автодина. При измерениях использовался лазерный диод типа RLD-650 со следующими характеристиками: мощность излучения — 5 мВт, длина волны излучения — 654 нм. Была решена задача по восстановлению формы движения отражателя, в качестве которого выступала поверхность кожи над артерией человека, апробирован метод оценки риска возникновения сердечно-сосудистой недостаточности при физической нагрузке и проведен анализ результатов его применения для оценки риска развития коллапсоидной реакции у юных спортсменов. В качестве анализируемых параметров были выбраны следующие показатели: крутизна систолического подъема на участке быстрой и медленной фазы, скорость изменения пульсовой волны на катакроте, вариабельность кардиоинтервалов, определяемая по временным интервалам между максимумами пульсовых волн. Форма пульсовой волны анализировалась по ее первой и второй производной по времени. Нули первой производной пульсовой волны позволяют выделить время систолического подъема. Минимум второй производной соответствует окончанию фазы быстрого и началу фазы медленного нарастания давления в систолу. Использование первой и второй производной пульсовой волны позволило раздельно анализировать форму пульсовой волны в фазе быстрого и в фазе медленного роста давления во время систолического подъема. Показано, что наличие аномалий в форме пульсовой волны в сочетании с ваготоническим типом нервной регуляции сердечно-сосудистой системы является признаком возникновения опасности коллапсоидной реакции при физической нагрузке.

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.

В данной статье рассматривается задача типа min-min: минимизация по двум группам переменных. Данная задача в чем-то похожа на седловую (min-max), однако лишена некоторых сложностей, присущих седловым задачам. Такого рода постановки могут возникать, если в задаче выпуклой оптимизации присутствуют переменные разных размерностей или если какие-то группы переменных определены на разных множествах. Подобная структурная особенность проблемы дает возможность разбивать ее на подзадачи, что позволяет решать всю задачу с помощью различных смешанных оракулов. Ранее в качестве возможных методов для решения внутренней или внешней задачи использовались только методы первого порядка или методы типа эллипсоидов. В нашей работе мы рассматриваем данный подход с точки зрения возможности применения алгоритмов высокого порядка (тензорных методов) для решения внутренней подзадачи. Для решения внешней подзадачи мы используем быстрый градиентный метод.

Мы предполагаем, что внешняя подзадача определена на выпуклом компакте, в то время как для внутренней задачи мы отдельно рассматриваем задачу без ограничений и определенную на выпуклом компакте. В связи с тем, что тензорные методы по определению используют производные высокого порядка, время на выполнение одной итерации сильно зависит от размерности решаемой проблемы. Поэтому мы накладываем еще одно условие на внутреннюю подзадачу: ее размерность не должна превышать 1000. Для возможности использования смешанного оракула намнео бходимы некоторые дополнительные предположения. Во-первых, нужно, чтобы целевой функционал был выпуклымпо совокупности переменных и чтобы его градиент удовлетворял условию Липшица также по совокупности переменных. Во-вторых, нам необходимо, чтобы целевой функционал был сильно выпуклый по внутренней переменной и его градиент по внутренней переменной удовлетворял условию Липшица. Также для применения тензорного метода нам необходимо выполнение условия Липшица p-го порядка ($p > 1$). Наконец, мы предполагаем сильную выпуклость целевого функционала по внешней переменной, чтобы иметь возможность использовать быстрый градиентный метод для сильно выпуклых функций.

Стоит отметить, что в качестве метода для решения внутренней подзадачи при отсутствии ограничений мы используем супербыстрый тензорный метод. При решении внутренней подзадачи на компакте используется ускоренный проксимальный тензорный метод для задачи с композитом.

В конце статьи мы также сравниваем теоретические оценки сложности полученных алгоритмов с быстрым градиентным методом, который не учитывает структуру задачи и решает ее как обычную задачу выпуклой оптимизации (замечания 1 и 2).

Решение общей проблемы информационного взрыва связано с системами автоматической обработки цифровых данных, включая их распознавание, сортировку, содержательную обработку и представление в виде, приемлемом для восприятия человеком. Естественным решением является создание интеллектуальных систем извлечения знаний из неструктурированной информации. При этом явные успехи в области обработки структурированных данных контрастируют со скромными достижениями в области анализа неструктурированной информации, в частности в задачах обработки текстовых документов. В настоящее время данное направление находится в стадии интенсивных исследований и разработок. Данная работа представляет собой системный обзор международных и отечественных публикаций, посвященных ведущему тренду в области автоматической обработки потоков текстовой информации, а именно интеллектуальному анализу текстов или Text Mining (TM). Рассмотрены основные задачи и понятия TM, его место в области проблемы искусственного интеллекта, а также указаны сложности при обработке текстов на естественном языке (NLP), обусловленные слабой структурированностью и неоднозначностью лингвистической ин- формации. Описаны стадии предварительной обработки текстов, их очистка и селекция признаков, которые, наряду с результатами морфологического, синтаксического и семантического анализа, являются компонентами TM. Процесс интеллектуального анализа текстов представлен как отображение множества текстовых документов в «знания», т.е. в очищенную от избыточности и шума совокупность сведений, необходимых для решения конкретной прикладной задачи. На примере задачи трейдинга продемонстрирована формализация принятия торгового решения, основанная на совокупности аналитических рекомендаций. Типичными примерами TM являются задачи и технологии информационного поиска (IR), суммаризации текста, анализа тональности, классификации и кластеризации документов и т. п. Общим вопросом для всех методов TM является выбор типа словоформ и их производных, используемых для распознавания контента в последовательностях символов NL. На примере IR рассмотрены типовые алгоритмы поиска, основанные на простых словоформах, фразах, шаблонах и концептах, а также более сложные технологии, связанные с дополнением шаблонов синтаксической и семантической информацией. В общем виде дано описание механизмов NLP: морфологический, синтаксический, семантический и прагматический анализ. Приведен сравнительный анализ современных инструментов TM, позволяющий осуществить выбор платформы, исходя из особенности решаемой задачи и практических навыков пользователя.

Система гемостаза служит организму для экстренного восстановления целостности стенок кровеносных сосудов при их повреждении. Главные компоненты этой системы – тромбоциты (самые маленькие клетки крови) – постоянно содержатся в крови и быстро адгезируют к месту повреждения. Миграция тромбоцитов поперёк потока крови и их попадание на место адгезии определяются характером течения крови и, в частности, физическим присутствием в крови других клеток – эритроцитов. В данном обзоре рассматриваются основные закономерности этого влияния и имеющиеся в литературе математические модели миграции тромбоцитов поперёк потока крови и их адгезии к стенке сосуда, основанные на дифференциальных уравнениях в частных производных вида «конвекция-диффузия». Обсуждаются недавние достижения в данной области. Понимание механизмов указанных процессов необходимо для построения адекватных математических моделей работы гемостатической системы в условиях потока крови в норме и патологии.

Современные системы транспортировки электроэнергии представляют собой сложные инженерные системы. В состав таких систем входят как точечные объекты (производители электроэнергии, потребители, трансформаторные подстанции), так и распределенные (линии электропередач). При создании математических моделей такие сооружения представляются в виде графов с различными типами узлов. Для исследования динамических эффектов в таких системах приходится решать численно систему дифференциальных уравнений в частных производных гиперболического типа.

В работе использован подход, аналогичный уже примененным ранее при моделировании подобных задач. Использован вариант метода расщепления. Авторами предложен свой способ расщепления. В отличие от большинства известных работ расщепление проводится не по физическим процессам (перенос без диссипации, отдельно диссипативные процессы), а на перенос со стоковыми членами и «обменную» часть. Такое расщепление делает возможным построение гибридных схем для инвариантов Римана, обладающих высоким порядком аппроксимации и минимальной диссипативной погрешностью. Для однофазной ЛЭП приведен пример построения такой гибридной разностной схемы. Предложенная разностная схема строится на основе анализа свойств схем в пространстве неопределенных коэффициентов.

Приведены примеры расчетов модельной задачи с использованием предложенного расщепления и построенной разностной схемы. На примере численных расчетов показано, что разностная схема позволяет численно воспроизводить возникающие области больших градиентов. Показано, что разностная схема позволяет обнаружить резонансы в подобных системах.

Массовое скопление людей всегда представляет собой потенциальную опасность и угрозу для их жизни. К тому же ежегодно в мире в давке, основной причиной которой является массовая паника, гибнет очень большое количество людей. Поэтому изучение феномена массовой паники, ввиду ее чрезвычайной социальной опасности, представляет собой важную научную задачу. Имеющаяся информация о процессах ее возникновения и распространения относится к разряду неточной. Поэтому в качестве инструмента для разработки математической модели механизма передачи панического состояния среди людей с различными видами темперамента выбрана теория нечетких множеств.

При разработке нечеткой модели было сделано предположение о том, что паника, из эпицентра шокирующего стимула, распространяется среди людей по волновому принципу, проходя с различной частотой через разные среды (виды темперамента человека), и определяется скоростью и интенсивностью циркулярной реакции механизма передачи панического состояния. Поэтому разработанная нечеткая модель, наряду с двумя входами, имеет два выхода — скорость и интенсивность циркулярной реакции. В блоке «Фаззификация» вычисляются степени принадлежности числовых значений входных параметров (частоты волны распространения паники и восприимчивости человека к паническим ситуациям) к нечетким множествам. Блок «Вывод» на входе получает степени принадлежности для каждого входного параметра и на выходе определяет результирующую функцию принадлежности скорости циркулярной реакции и ее производную, являющуюся функцией принадлежности для интенсивности циркулярной реакции. В блоке «Дефаззификация» с помощью метода центра тяжести определяется количественное значение для каждого выходного параметра. Оценка качества разработанной нечеткой модели, проведенная посредством вычисления коэффициента детерминации, показала, что разработанная математическая модель относится к разряду моделей хорошего качества.

Полученный результат в виде количественных оценок циркулярной реакции позволяет улучшить качество понимания психических процессов, происходящих при передаче панического состояния среди людей. Кроме того, это дает возможность усовершенствовать существующие и разрабатывать новые модели хаотичного поведения людей, которые предназначены для выработки эффективных решений в кризисных ситуациях, направленных на полное либо частичное предотвращение распространения массовой паники, приводящей к возникновению панического бегства, давки и появлению человеческих жертв.