Текущий выпуск Номер 5, 2025 Том 17

Все выпуски

Результаты поиска по 'вычисления':
Найдено статей: 223
  1. Котлярова Е.В., Гасников А.В., Гасникова Е.В., Ярмошик Д.В.
    Поиск равновесий в двухстадийных моделях распределения транспортных потоков по сети
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 2, с. 365-379

    В работе описывается двухстадийная модель равновесного распределения транспортных потоков. Модель состоит из двух блоков, где первый блок — модель расчета матрицы корреспонденций, а второй блок — модель равновесного распределения транспортных потоков по путям. Первая модель, используя матрицу транспортных затрат (затраты на перемещение из одного района в другой, в данном случае — время), рассчитывает матрицу корреспонденций, описывающую потребности в объемах передвижения из одного района в другой район. Для решения этой задачи предлагается использовать один из наиболее популярных в урбанистике способов расчета матрицы корреспонценций — энтропийную модель. Вторая модель на базе равновесного принципа Нэша–Вардропа (каждый водитель выбирает кратчайший для себя путь) описывает, как именно потребности в перемещениях, задаваемые матрицей корреспонденций, распределяются по возможным путям. Таким образом, зная способы распределения потоков по путям, можно рассчитать матрицу затрат. Равновесием в двухстадийной модели транспортных потоков называют неподвижную точку цепочки из этих двух моделей. Практически ранее отмеченную задачу поиска неподвижной точки решали методом простых итераций. К сожалению, на данный момент вопрос сходимости и оценки скорости сходимости для этого метода не изучен. Кроме того, при численной реализации алгоритма возникает множество проблем. В частности, при неудачном выборе точки старта возникают ситуации, в которых алгоритм требует вычисления экстремально больших чисел и превышает размер доступной памяти даже в самых современных вычислительных машинах. Поэтому в статье предложены способ сведения задачи поиска описанного равновесия к задаче выпуклой негладкой оптимизации и численный способ решения полученной задачи оптимизации. Для обоих методов решения задачи были проведены численные эксперименты. Авторами использовались данные для Владивостока (для этого была обработана информация из различных источников и собрана в новый пакет) и двух небольших городов США. Методом простой прогонки двух блоков сходимости добиться не удалось, тогда как вторая модель для того же набора данных продемонстрировала скорость сходимости $k^{−1.67}$.

  2. Плетнев Н.В.
    Ускоренные адаптивные по константам сильной выпуклости и Липшица для градиента методы первого порядка
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 5, с. 947-963

    Работа посвящена построению эффективных и применимых к реальным задачам методов выпуклой оптимизации первого порядка, то есть использующих только значения целевой функции и ее производных. При построении используется быстрый градиентный метод OGM-G, который является оптимальным по оракульной сложности (числу вычислений градиента целевой функции), но при запуске требует знания констант сильной выпуклости и Липшица градиента для вычисления количества шагов и длины шага, требуемых для достижения заданной точности. Данное требование усложняет практическое использование метода. Предлагаются адаптивный по константе сильной выпуклости алгоритм ACGM, основанный на рестартах OGM-G с обновлениемо ценки константы сильной выпуклости, и адаптивный по константе Липшица градиента метод ALGM, в котором применение рестартов OGM-G дополнено подбором константы Липшица с проверкой условий гладкости, используемых в методе универсального градиентного спуска. При этом устраняются недостатки исходного метода, связанные с необходимостью знания данных констант, что делает возможным практическое использование. Доказывается, что оценки сложности построенных алгоритмов являются оптимальными с точностью до числового множителя. Для проверки полученных результатов проводятся эксперименты на модельных функциях и реальных задачах машинного обучения.

  3. Ха Д.Т., Цибулин В.Г.
    Уравнения диффузии–реакции–адвекции для системы «хищник–жертва» в гетерогенной среде
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 6, с. 1161-1176

    Анализируются варианты учета неоднородности среды при компьютерном моделировании динамики хищника и жертвы на основе системы уравнений реакции–диффузии–адвекции. Локальное взаимодействие видов (члены реакции) описывается логистическим законом роста для жертвы и соотношениями Беддингтона – ДеАнгелиса, частными случаями которых являются функциональный отклик Холлинга второго рода и модель Ардити – Гинзбурга. Рассматривается одномерная по пространству задача для неоднородного ресурса (емкости среды) и трех видов таксиса (жертвы на ресурс и от хищника, хищника к жертве). Используется аналитический подход для исследования устойчивости стационарных решений в случае локального взаимодействия (бездиффузионный подход) и вычисления на основе метода прямых для учета диффузионных и адвективных процессов. Сравнение критических значений параметра смертности хищников показало, что при постоянных коэффициентах в соотношениях Беддингтона – ДеАнгелиса получаются переменные по пространственной координате критические величины, а для модели Ардити – Гинзбурга данный эффект не наблюдается. Предложена модификация членов реакции, позволяющая учесть неоднородность ресурса. Представлены численные результаты по динамике видов для больших и малых миграционных коэффициентов, демонстрирующие снижение влияния вида локальных членов на формирующиеся пространственно-временные распределения популяций. Проанализированы бифуркационные переходы при изменении параметров диффузии–адвекции и членов реакции.

  4. Плетнев Н.В., Матюхин В.В.
    О модификации метода покомпонентного спуска для решения некоторых обратных задач математической физики
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 2, с. 301-316

    Статья посвящена решению некорректно поставленных задач математической физики для эллиптических и параболических уравнений, а именно задачи Коши для уравнения Гельмгольца и ретроспективной задачи Коши для уравнения теплопроводности с постоянными коэффициентами. Эти задачи сводятся к задачам выпуклой оптимизации в гильбертовом пространстве. Градиенты соответствующих функционалов вычисляются приближенно с помощью решения двух корректных задач. Предлагается метод решения исследуемых задач оптимизации — покомпонентный спуск в базисе из собственных функций связанного с задачей самосопряженного оператора. Если бы было возможно точное вычисление градиента, то этот метод давал бы сколь угодно точное решение задачи в зависимости от количества рассматриваемых элементов базиса. В реальных случаях возникновение погрешностей при вычислениях приводит к нарушению монотонности, что требует применения рестартов и ограничивает достижимое качество. В работе приводятся результаты экспериментов, подтверждающие эффективность построенного метода. Определяется, что новый подход превосходит подходы, основанные на использовании градиентных методов оптимизации: он позволяет достичь лучшего качества решения при значительно меньшем расходе вычислительных ресурсов. Предполагается, что построенный метод может быть обобщен и на другие задачи.

  5. Предложен алгоритм идентификации параметров плоской вихревой структуры по информации о скорости теченияв конечном (малом) наборе опорных точек. Алгоритм основан на использовании модельной системы точечных вихрей и минимизации в пространстве ее параметров целевого функционала, оценивающего близость модельного и известного наборов векторов скорости. Для численной реализации используются модифицированный метод градиентного спуска с управлением шагом, аппроксимации производных конечными разностями, аналитическое выражение для поля скорости, индуцируемое модельной системой. Проведен численный экспериментальный анализ работы алгоритма на тестовых течениях: одного и системы нескольких точечных вихрей, вихря Рэнкина и диполя Ламба. Используемые дляид ентификации векторы скорости задавались в случайно распределенных наборах опорных точек (от 3 до 200) согласно известным аналитическим выражениям для тестовых полей скорости. В результате вычислений показано: алгоритм сходится к искомому минимуму из широкой области начальных приближений; алгоритм сходится во всех случаях когда опорные точки лежат в областях, где линии тока тестовой и модельной систем топологически эквивалентны; если системы топологически не эквивалентны, то доля удачных расчетов снижается, но сходимость алгоритма также может иметь место; координаты найденных в результате сходимости алгоритма вихрей модельной системы близки к центрам вихрей тестовых конфигураций, а во многих случаях и значения их интенсивностей; сходимость алгоритма в большей степени зависит от расположения, чем от количества используемых при идентификации векторов. Результаты исследования позволяют рекомендовать предложенный алгоритм для анализа плоских вихревых структур, у которых линии тока топологически близки траекториям частиц в поле скорости систем точечных вихрей.

  6. Жихарев Я.М., Черемисин Ф.Г., Клосс Ю.Ю.
    Моделирование разделения смеси газов в многоступенчатом микронасосе, основанное на решении уравнения Больцмана
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 6, с. 1417-1432

    В работе проводятся моделирование смеси газов в многокаскадном микронасосе и оценка его эффективности при разделении компонентов смеси. Рассматривается устройство в виде протяженного канала с последовательностью поперечно расположенных пластин, различие температур сторон которых приводит к радиометрическому течению газа внутри. Скорость течения газов зависит от их масс, что приводит к разделению смеси. Моделирование основывается на численном решении кинетического уравнения Больцмана, для чего используется схема расщепления, при которой поочередно осуществляются решения уравнений переноса и задач релаксации. Вычисление интеграла столкновений осуществляется с помощью консервативного проекционного метода, при использовании которого строго выполняются законы сохранения массы, импульса и энергии, и важное асимптотическое свойство — равенство интеграла от максвелловской функции нулю. Для решения уравнения переноса используются явная разностная схема первого порядка точности и TVD-схема второго порядка. Расчеты проводятся для смеси неона и аргона в модели твердых сфер с реальным отношением молекулярных диаметров и масс. Разработана программно-моделирующая среда, которая позволяет проводить расчеты как на персональных компьютерах, так и на многопроцессорных кластерах. Использование распараллеливания приводит к ускорению вычислений относительно последовательной версии и постоянству времени одной итерации для устройств разных размеров, что позволило моделировать системы с большим числом пластин. Подобраны геометрические размеры устройства, при которых разделения смеси оказывается наибольшим. Обнаружено, что величина разделения смеси, то есть отношение концентраций на концах устройства линейно зависит от числа каскадов в устройстве, что дает возможность оценить разделение для многокаскадных систем, компьютерное моделирование которых невозможно. Построены изображения и проведен анализ течений и распределений концентраций газов внутри устройства во время его работы. Показано, что устройства такого вида при достаточно большом числе пластин подходят для разделения газовых смесей, притом что они не имеют движущихся частей и, соответственно, достаточно просты в изготовлении и мало подвержены износу.

  7. Клименко А.Б.
    Математическая модель и эвристические методы организации распределенных вычислений в системах интернета вещей
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 5, с. 851-870

    В настоящее время интенсивное развитие получило направление в рамках теории распределенных вычислений, когда вычислительные задачи решаются распределенно коллективом ресурсно ограниченных устройств. На практике такой сценарий реализуется при обработке данных в системах интернета вещей, когда с целью снижения латентности систем и загруженности сетевой инфраструктуры данные обрабатываются на вычислительных устройствах края сети, в то время как стремительный рост и распространение систем интернета вещей ставят вопрос о необходимости разработки методов снижения ресурсоемкости производимых вычислений. Ресурсная ограниченность вычислительных устройств ставит следующие вопросы распределения вычислительных ресурсов: во-первых, необходимость учета ресурсной стоимости транзита данных между решаемыми на различных устройствах задачах, во-вторых, необходимость учета ресурсной стоимости непосредственно процесса распределения вычислительных ресурсов, что особенно актуально для групп автономных устройств (роботы различных типов, сенсорные сети и др.). Анализ современных публикаций, представленных в открытом доступе, продемонстрировал отсутствие предложенных моделей или методов распределения вычислительных ресурсов, которые бы совместно учитывали перечисленное, что делает создание новой математической модели организации распределенных вычислений в системах интернета вещей и методов ее решения актуальными.

    В данной статье предложены новая математическая модель распределения вычислительных ресурсов и эвристические методы решения получаемой задачи оптимизации, что в комплексе реализует организацию распределенных вычислений в системах интернета вещей. Рассматривается сценарий, когда в группе устройств имеется лидер, который принимает решение о распределении вычислительных ресурсов, в том числе и собственных, для распределенного решения вычислительных задач с наличием информационных обменов. Также предполагается, что отсутствует априорная информация о том, какому устройству назначена роль лидера, и о маршрутах миграции вычислительных задач на устройства.

    Результаты экспериментального исследования продемонстрировали целесообразность использования предложенных моделей и эвристических методов: достигается распределение вычислительных ресурсов со снижением ресурсной стоимости решения вычислительной задачи до 52 % при учете ресурсной стоимости транзита данных, экономия ресурсов до 73 % при дополнении основных критериев оптимизации распределения задач критерием минимизации количества и расстояний миграций подзадач вычислительной задачи (ВЗ), а также снижение ресурсной стоимости решения задачи распределения вычислительных ресурсов до 28 раз со снижением качества полученного распределения до 10 %.

  8. Субботина А.Ю., Хохлов Н.И.
    Реализация клеточных автоматов «игра “Жизнь”» и клеточного автомата Кохомото-Ооно с применением технологии MPI
    Компьютерные исследования и моделирование, 2010, т. 2, № 3, с. 319-322

    Данная работа является анализом результатов, полученных участниками летней школы по высокопроизводительным вычислениям МФТИ-2010 во время практикума по технологии MPI. В качестве проекта была предложена трехмерная версия игры Конвея «Жизнь». Разобраны основные способы решения, используемые участниками при разработке, приведена их теоретическая и практическая оценка по масштабируемости.

    Просмотров за год: 11.
  9. Батгэрэл Б., Земляная Е.В., Пузынин И.В.
    Программа NINE: численное решение граничных задач для нелинейных дифференциальных уравнений методом НАМН
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 2, с. 315-324

    Представлена программа NINE (Newtonian Iteration for Nonlinear Equation) численного решения граничных задач для нелинейных дифференциальных уравнений второго порядка на основе непрерывного аналога метода Ньютона (НАМН) с использованием нумеровской конечно-разностной аппроксимации четвертого порядка относительно шага дискретизации по пространственной переменной. Обсуждаются алгоритмы вычисления ньютоновского итерационного параметра. Выполнены методические расчеты, демонстрирующие влияние выбора итерационного параметра на сходимость итерационного процесса. Представлены результаты проведенного с помощью программы NINE численного исследования положительных частицеподобных решений уравнения скалярного поля.

    Просмотров за год: 1. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  10. Ковтанюк А.Е.
    Алгоритмы параллельных вычислений в задачах радиационно кондуктивного теплообмена
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 3, с. 543-552

    Рассматриваются задачи радиационно-кондуктивного теплообмена в рассеивающем слое, заключающиеся в нахождении температурного профиля и улучшении теплоотдачи от границ слоя. Для их решения применяется итерационный рекурсивный алгоритм, основанный на методе Монте-Карло. Анализируются различные подходы параллелизации предложенного алгоритма.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 5 (РИНЦ).
Страницы: « первая предыдущая следующая последняя »

Журнал индексируется в Scopus

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

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

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.