Текущий выпуск Номер 4, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'данные':
Найдено авторов: 20
  1. Белкин Д.С. (Belkin D.S.)
  2. Буланкин Д.А. (Bulankin D.A.)
  3. Бурлаков Д.С. (Burlakov D.S.)
  4. Востриков Д.Д. (Vostrikov D.D.)
  5. Добровольский Д.Д. (Dobrovolskii D.D.)
  6. Дутбайева Д.М. (Dutbayeva D.M.)
  7. Зафиевский Д.Д. (Zafievsky D.D.)
  8. Иванов Д.Д. (Ivanod D.D.)
  9. Ильясов Д.В. (Ilyasov D.V.)
  10. Кабанов Д.К. (Kabanov D.K.)
  11. Клюкин Д.А. (Klyukin D.A.)
  12. Лагунов Д.А. (Lagunov D.A.)
  13. Маршаков Д.В. (Marshakov D.V.)
  14. Муравлев Д.М. (Muravlev D.M.)
  15. Павлов Д.М. (Pavlov D.M.)
  16. Сушко Д.А. (Sushko D.A.)
  17. Талов Д.П. (Talov D.P.)
  18. Фёдоров Д.Д. (Fiodorov D.D.)
  19. Хачай Д.М. (Khachai D.M.)
  20. Шулепин Д. (Shulepin D.)
Найдено статей: 766
  1. Кольцов Ю.В., Бобошко Е.В.
    Сравнительный анализ методов оптимизации для решения задачи интервальной оценки потерь электроэнергии
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 2, с. 231-239

    Данная работа посвящена сравнительному анализу оптимизационных методов и алгоритмов для проведения интервальной оценки технических потерь электроэнергии в распределительных сетях напряжением 6–20 кВ. Задача интервальной оценки потерь сформулирована в виде задачи многомерной условной минимизации/максимизации с неявной целевой функцией. Рассмотрен ряд методов численной оптимизации первого и нулевого порядков, с целью определения наиболее подходящего для решения рассмотренной проблемы. Таким является алгоритм BOBYQA, в котором целевая функция заменяется ее квадратичной аппроксимацией в пределах доверительной области.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  2. Орлова Е.В.
    Оценка кредитного риска на основе методов многомерного анализа
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 5, с. 893-901

    В статье предложена авторская методика многомерного анализа для формирования прогнозной оценки кредитного риска организаций, основанная на использовании информации кредитных историй, учитывающая объемы и сроки предоставляемых кредитов. Рассмотрен пример оценки кредитного риска на статистических данных кредитной организации.

    Просмотров за год: 7. Цитирований: 19 (РИНЦ).
  3. Туманян А.Г., Барцев С.И.
    Простейшая поведенческая модель формирования импринта
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 5, с. 793-802

    Формирование адекватных поведенческих паттернов в условиях неизвестного окружения осуществляется через поисковое поведение. При этом быстрейшее формирование приемлемого паттерна представляется более предпочтительным, чем долгая выработка совершенного паттерна, через многократное воспроизведение обучающей ситуации. В экстремальных ситуациях наблюдается явление импринтирования — мгновенного запечатления поведенческого паттерна, обеспечившего выживание особи. В данной работе предложены гипотеза и модель импринта, когда обученная по единственному успешному поведенческому паттерну нейронная сеть анимата демонстрирует эффективное функционирование. Реалистичность модели оценена путем проверки устойчивости воспроизведения поведенческого паттерна к возмущениям ситуации запуска импринта.

    Просмотров за год: 5. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  4. Потапов И.И., Снигур К.С.
    Моделирование эволюции песчано-гравийного дна канала в одномерном приближении
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 2, с. 315-328

    В работе предложена математическая модель для одномерного неравновесного руслового процесса. Модель учитывает движение наносов во взвешенном и влекомом состоянии. Транспорт влекомых наносов определен с помощью оригинальной формулы, аналитически полученной из уравнения движения тонкого придонного водогрунтового слоя. Данная формула не содержит новых феноменологических параметров и учитывает влияние уклона дна, физико-механических и гранулометрических параметров донного материала на процесс транспорта влекомых наносов. Для верификации предложенной модели был решен ряд классических тестовых задач. Выполнено сравнение результатов численных расчетов с известными экспериментальными данными и результатами других авторов. Показано, что, несмотря на относительную простоту предложенной математической модели, полученные численные решения хорошо согласуются с экспериментальными данными.

  5. Белов С.Д., Ден Ц., Ли В., Линь Т., Пелеванюк И.С., Трофимов В.В., Ужинский А.В., Янь Т., Янь С., Чжак Г., Чжао С., Чжан С., Жемчугов А.С.
    Распределенные вычисления для эксперимента BES-III
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 469-473

    В 2009 году в Пекине заработал детектор BES-III (Beijing Spectrometer) [1] ускорителя BEPC-II (Beijing Electron–Positron Collider). Запущенный еще в 1989 году BEPC за время своей работы предоставил данные для целого ряда открытий в области физики очарованных частиц. В свою очередь на BES-III удалось получить крупнейшие наборы данных для J/ ψ, ψ' и ψ частиц при энергии ускорителя 2.5– 4.6 ГэВ. Объемы данных с эксперимента (более 1 ПБ) достаточно велики, чтобы задуматься об их распределенной обработке. В данной статье представлена общая информация, результаты и планы развития проекта распределенной обработки данных эксперимента BES-III.

    Просмотров за год: 3.
  6. Орлова Е.В.
    Модель согласования экономических интересов дуополистов при формировании ценовой политики
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 6, с. 1309-1329

    Предложена модель рыночного ценообразования фирм-дуополистов, представляющая динамику цен в виде четырехпараметрического двумерного отображения. Показано, что неподвижная точка данного отображения совпадает с точкой локального равновесия цен по Нэшу при игровом взаимодействии фирм. Численно выявлены бифуркации неподвижной точки, показан сценарий перехода от периодического режима к хаотическому через удвоение периода. Для обеспечения устойчивости локального равновесия цен по Нэшу предложен механизм управления динамикой цен на рынке, позволяющий стабилизировать хаотические траектории цен и согласовать экономические интересы фирм в процессе формирования их ценовой политики.

    Просмотров за год: 10. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  7. Попов В.Ю., Хлыстов А.Н., Бондин А.В.
    Атомная визуализация алмазного резания
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 1, с. 137-149

    Данная работа посвящена созданию статической атомной модели двух поверхностей, контактирующих при электроалмазной обработке: алмазных зерен и шлифуемого ими материала. В центре работы стоят вопросы компьютерной визуализации этих поверхностей на молекулярном уровне, поскольку традиционное математическое описание не обладает достаточной наглядностью для демонстрации некоторых аспектов атомистической трибологии резания металлов с одновременно протекающими разными по своей физической природе процессами. А в электроалмазной обработке сочетается воздействие одновременно нескольких процессов: механический, электрический и электрохимический. Поэтому предлагаемая авторами методика моделирования остается единственным способом увидеть, что именно происходит на атомном уровне при резании материала алмазным зерном. В то же время статья может быть полезна как научно-познавательная, так как позволяет читателю понять, как на атомном уровне выглядят поверхности некоторых материалов.

    Просмотров за год: 5. Цитирований: 33 (РИНЦ).
  8. Припутина И.В., Фролова Г.Г., Шанин В.Н.
    Выбор оптимальных схем посадки лесных культур: компьютерный эксперимент
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 2, с. 333-343

    В статье проанализированы результаты компьютерного эксперимента по оценке влияния пространственного размещения (схем посадки) деревьев на продукционный процесс и динамику почвенного плодородия в лесных плантациях. Для имитации роста плантаций нативной формы осины (Populus tremula L.) с коротким (30 лет) оборотом рубки использована система моделей EFIMOD и почвенно-климатические данные, соответствующие условиям лесной зоны Республики Марий Эл. По результатам модельных оценок, схемы посадки с расстоянием между деревьями в ряду 1–4 м и междурядьями 4–6 м характеризуются наибольшими показателями продукции биомассы, повышением почвенных запасов органического вещества и минимальными потерями азота почв за оборот рубки.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  9. Степанцов М.Е.
    Дискретная математическая модель системы «власть–общество–экономика» на основе клеточного автомата
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 3, с. 561-572

    Данная работа посвящена модификации ранее предлагавшегося автором дискретного варианта модели А. П. Михайлова «власть–общество». Эта модификация учитывает социально-экономическое развитие системы и коррупцию в ней по аналогии с непрерывной моделью «власть–общество–экономика–коррупция», но имеет в своей основе стохастический клеточный автомат, описывающий динамику распределения власти в иерархии. Новая версия модели построена путем введения в пространство состояний клетки ранее предлагавшегося клеточного автомата переменных, соответствующих численности населения, объему экономического производства, объему основных производственных фондов и уровню коррупции. Структура социально-экономических зависимостей в системе заимствована из модели Солоу и непрерывной детерминированной модели «власть–общество–экономика–коррупция», однако особенностью новой модели является ее гибкость, позволяющая рассматривать в ее рамках региональные различия во всех параметрах социально-экономического развития, различные модели производства и динамики народонаселения, а также транспортные связи между регионами. Построена имитационная система, включающая три уровня властной иерархии, пять регионов и 100 муниципалитетов, при помощи которой проведен ряд вычислительных экспериментов. В ходе этого исследования получены результаты, указывающие на изменение характера динамики распределения власти при повышении уровня коррупции. Если в отсутствие коррупции (аналогично предыдущей версии модели) распределение власти в иерархии асимптотически стремится к одному из стационарных состояний, то при наличии высокого уровня коррупции объем власти в системе испытывает нерегулярные колебательные изменения и лишь в дальнейшем также сходится к стационарному состоянию. Данные результаты можно содержательно интерпретировать как снижение стабильности властной иерархии при усилении коррупции.

    Просмотров за год: 8. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  10. Скрипаленко М.Н., Скрипаленко М.М., Чан Ба Хюи , Ашихмин Д.А., Самусев С.В., Сидоров А.А.
    Определение с помощью вычислительной среды DEFORM-3D влияния вибраций рабочего валка на формирование толщины полосы при холодной прокатке
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 1, с. 111-116

    Современные тенденции развития технического диагностирования связаны с применением вычислительных сред для компьютерного моделирования, позволяющих во многом заменить реальные эксперименты, снизить затраты на исследование и минимизировать риски. Компьютерное моделирование позволяет еще на этапе проектирования оборудования провести диагностирование с целью определения допустимых отклонений параметров работы технической установки. Особенностью диагностирования прокатного оборудования является то, что работа технологического агрегата непосредственно связана с формированием заданного качества получаемой металлопродукции, в том числе по точности. При этом важная роль отводится разработке методик технической диагностики и диагностического моделирования процессов прокатки и оборудования. Проведено компьютерное диагностическое моделирование процесса продольной холодной прокатки полосы с вибрацией рабочего валка в горизонтальной плоскости по известным данным экспериментальных исследований на непрерывном стане 1700. Вибрация рабочего валка в прокатной клети возникала вследствие зазора между подушкой валка и направляющей в станине и приводила к формированию периодической составляющей в отклонениях толщины полосы. По результатам моделирования с помощью вычислительной среды DEFORM-3D получили прокатанную полосу, которая имела продольную и поперечную разнотолщинность. Визуализация данных геометрических параметров полосы, полученных при моделировании, соответствовала виду неоднородностей поверхности реально прокатанной полосы. Дальнейший анализ разнотолщинности проводили с целью определения возможности идентификации по результатам моделирования источников периодических составляющих толщины полосы, причиной которых являются отклонения в работе оборудования, обусловленные его неисправностями или неправильной настройкой. Преимущество компьютерного моделирования при поиске источников образования разнотолщинности состоит в том, что можно проверить различные предположения по формированию толщины проката, не проводя реальных экспериментов и сократив таким образом временны́ е и материальные затраты, связанные с подготовкой и проведением экспериментов. Кроме того, при компьютерном моделировании толщина задаваемой полосы не будет иметь отклонений, что позволит рассматривать влияние на формирование толщины изучаемого источника без помех, связанных с наследственной разнотолщинностью, как это наблюдается в промышленных или лабораторных экспериментах. На основе спектрального анализа случайных процессов установлено, что в реализации толщины прокатанной полосы, полученной компьютерным моделированием процесса прокатки в одной клети при вибрации рабочего валка, содержится периодическая составляющая, имеющая частоту, равную заданной частоте колебаний рабочего валка. Результаты компьютерного моделирования согласуются с данными исследований на стане 1700. Таким образом, показана возможность применения компьютерного моделирования при поиске причин формирования разнотолщинности на промышленном прокатном оборудовании.

    Просмотров за год: 12. Цитирований: 1 (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.