Все выпуски

Проблема разработки эффективных численных методов для невыпуклых (в том числе негладких) задач довольно актуальна в связи с широкой распространенностью таких задач в приложениях. Работа посвящена субградиентным методам для задач минимизации липшицевых $\mu$-слабо выпуклых функций, причем не обязательно гладких. Хорошо известно, что для пространств большой размерности субградиентные методы имеют невысокие скоростные гарантии даже на классе выпуклых функций. При этом, если выделить подкласс функций, удовлетворяющих условию острого минимума, а также использовать шаг Поляка, можно гарантировать линейную скорость сходимости субградиентного метода. Однако возможны ситуации, когда значения функции или субградиента численному методу доступны лишь с некоторой погрешностью. В таком случае оценка качества выдаваемого этим численным методом приближенного решения может зависеть от величины погрешности. В настоящей статье для субградиентного метода с шагом Поляка исследованы ситуации, когда на итерациях используется неточная информация о значении целевой функции или субградиента. Доказано, что при определенном выборе начальной точки субградиентный метод с аналогом шага Поляка сходится со скоростью геометрической прогрессии на классе $\mu$-слабо выпуклых функций с острым минимумом в случае аддитивной неточности в значениях субградиента. В случае когда как значение функции, так и значение ее субградиента в текущей точке известны с погрешностью, показана сходимость в некоторую окрестность множества точных решений и получены оценки качества выдаваемого решения субградиентным методом с соответствующим аналогом шага Поляка. Также в статье предложен субградиентный метод с клиппированным шагом и получена оценка качества выдаваемого им решения на классе $\mu$-слабо выпуклых функций с острым минимумом. Проведены численные эксперименты для задачи восстановления матрицы малого ранга. Они показали, что эффективность исследуемых алгоритмов может не зависеть от точности локализации начального приближения внутри требуемой области, а неточность в значениях функции и субградиента может влиять на количество итераций, необходимых для достижения приемлемого качества решения, но почти не влияет на само качество решения.

В статье предлагается подход к расчету разомкнутых оптимальных по Нэшу–Курно стратегий компаний, выходящих на рынок с новой прогрессивной техникой, который основан на использовании Z-преобразования. Предлагаемый подход позволяет получить экономически допустимые оптимальные игровые стратегии даже в тех случаях, когда решения обобщенных уравнений Риккати приводят к неустойчивости показателей олигополистических рынков.

Предлагается новая методика построения ортогональной факторной модели на основе метода корреляционных плеяд и конфирматорного факторного анализа. Предложен новый алгоритм конфирматорного факторного анализа. На основе оригинальной методики построена факторная модель артериальной гипертензии первой стадии. Проведен анализ корреляционных зависимостей и показателей артериальной гипертензии.

В настоящей работе исследуется механическая стабильность белка клеточной адгезии, кадгерина, методом молекулярной динамики с использованием явной модели растворителя. Было проведено моделирование разворачивания белка за концы с постоянной скоростью для апоформы белка и при наличии в ней ионов разных типов (Ca²⁺, Mg²⁺, Na⁺, K⁺). Было выполнено по 8 независимых вычислительных экспериментов для каждой формы белка и показано, что одновалентные ионы меньше стабилизируют структуру, чем двухвалентные при механическом разворачивании молекулы кадгерина за концы. Модельная система из двух аминокислот и иона металла между ними в опытах по растяжению демонстрирует свойства аналогичные поведению кадгерина: cистемы с ионами калия и натрия обладают меньшей механической стабильностью на внешнее силовое воздействие в сравнении с системами с кальцием и магнием.

Фотосинтетический аппарат растительной клетки состоит из множества фотосинтетических электронтранспортных цепей (ЭТЦ), каждая из которых участвует в усвоении квантов света, сопряженном с переносом электрона между элементами цепи. Эффективность усвоения квантов света варьирует в зависимости от физиологического состояния растения. Энергия той части квантов, которую не удается усвоить, диссипирует в тепло либо высвечивается в виде флуоресценции. При действии возбуждающего света уровень флуоресценции постепенно растет, доходя до максимума. Кривая роста уровня флуоресценции в ответ на действие возбуждающего света называется кривой индукции флуоресценции (КИФ). КИФ имеет сложную форму, которая претерпевает существенные изменения при различных изменениях состояния фотосинтетического аппарата, что позволяет использовать ее для получения информации о текущем состоянии растения.

В реальном эксперименте, при действии возбуждающего света, мы наблюдаем ответ системы, представляющей собой ансамбль миллионов фотосинтетических ЭТЦ. С целью воспроизведения вероятностной природы процессов в фотосинтетической ЭТЦ разработана кинетическая модель Монте-Карло, в которой для каждой индивидуальной цепи определены вероятности возбуждения молекул светособирающей антенны при попадании кванта света, вероятности захвата энергии либо высвечивания кванта света реакционным центром и вероятности переноса электрона с донора на акцептор в пределах фотосинтетических мультиферментных комплексов в тилакоидной мембране и между этими комплексами и подвижными переносчиками электронов. События, происходящие в каждой из цепей фиксируются, суммируются и формируют кривую индукции флуоресценции и кривые изменения долей различных редокс-состояний переносчиков электрона, входящих в состав фотосинтетической электронтранспортной цепи. В работе описаны принципы построения модели, изучены зависимости кинетики регистрируемых величин от параметров модели, приведены примеры полученных зависимостей, соответствующие экспериментальным данными по регистрации флуоресценции хлорофилла реакционного центра фотосистемы 2 и окислительно-восстановительных превращений фотоактивного пигмента фотосистемы 1 — хлорофилла.

Нетто-экосистемный обмен (NEE) — ключевой компонент углеродного баланса, характеризующий экосистему как источник или сток углерода. В работе интерпретируются данные натурных измерений NEE и составляющих его компонентов (дыхания почвы — R_soil, экосистемы — R_eco и валового газообмена — GEE) сенокоса и залежи методами математического моделирования. Измерения проводились в ходе пяти полевых кампаний 2018 и 2019 гг. на осушенной части Дубненского болотного массива в Талдомском районе Московской области. После осушения для добычи торфа остаточная торфяная залежь (1–1.5 м) была распахана и впоследствии залужена под сенокосы. Измерение потоков CO₂ проводили с помощью динамических камер: при ненарушенной растительности измеряли NEE и R_eco, а при ее удалении — R_soil. Для моделирования потоков CO₂ была использована их связь с температурой почвы и воздуха, уровнем почвенно-грунтовых вод, фотосинтетически активной радиацией, подземной и надземной фитомассой растений. Параметризация моделей проведена с учетом устойчивости коэффициентов, оцененной методом статистического моделирования (бутстрэпа). Проведены численные эксперименты по оценке влияния различных режимов использования сенокоса на NEE. Установлено, что общий за сезон (с 15 мая по 30 сентября) NEE значимо не отличался на сенокосе без кошения (К0) и залежи, составив соответственно 4.5±1.0 и 6.2±1.4 тС·га^–1·сезон^–1. Таким образом, оба объекта являются источником диоксида углерода в атмосферу. Однократное в сезон кошение сенокоса (К1) приводит к росту NEE до 6.5±0.9, а двукратное (К2) — до 7.5±1.4 тС·га^–1·сезон^–1. Как при К1, так и при К2 потери углерода незначительно увели- чиваются в сравнении с К0 и оказываются близкими в сравнении с залежью. При этом накопленный растениями углерод частично переводится при кошении в сельскохозяйственную продукцию (величина скошенной фитомассы для К1 и К2 составляет 0.8±0.1 и 1.4±0.1 тС·га^–1·сезон^–1), в то время как на залежи его значительная часть возвращается в атмосферу при отмирании и последующем разложении растений.

Исследования кризисной социально-демографической ситуации на Дальнем Востоке требуют не только применения традиционных статистических методов, но и концептуального анализа возможных сценариев развития, основанного на принципах синергетики. Статья посвящена моделированию численности занятого, безработного и экономически неактивного населения Дальнего Востока на основе нелинейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами. Рассмотрена базовая нелинейная математическая модель, основанная на принципе парных взаимодействий и являющаяся частным случаем модели борьбы условных информаций по Д.С. Чернавскому. Методом наименьших квадратов, адаптированным для данной модели, найдены точечные оценки параметров, характеризующих динамику численностей занятых, безработных и экономически неактивного населения Дальнего Востока России за 2000–2017 гг. Средняя ошибка аппроксимации составила не более 5.17 %. Полученная точечная оценка параметров в асимптотическом случае соответствует неустойчивому фокусу (расходящимся колебаниям оцениваемых показателей численности), что свидетельствует, в аспекте проведенного моделирования, о постепенном увеличении диспропорций между рассматриваемыми группами населения и обвале их динамики в инерционном сценарии. Обнаружено, что в окрестности инерционного сценария формируется нерегулярная хаотическая динамика, что усложняет возможность эффективного управления. Установлено, что изменение лишь одного параметра в модели (в частности, миграционного) при отсутствии структурных социально-экономических сдвигов может лишь отсрочить обвал динамики в долгосрочной перспективе либо привести к появлению сложно предсказуемых режимов (хаоса). Найдены другие оценки параметров модели, соответствующие устойчивой динамике (устойчивому фокусу), которая неплохо согласуется с реальной динамикой численности рассматриваемых групп населения. Согласно исследованной математической модели бифуркационными являются параметры, характеризующие темпы оттока трудоспособного населения, рождаемость (омоложение населения), а также темп миграционного притока безработных. Показано, что переход к устойчивому сценарию возможен при одновременном воздействии на несколько этих параметров, что требует сложного комплекса мероприятий по закреплению населения Дальнего Востока России и роста уровня их доходов, в пересчете на компенсацию инфраструктурной разреженности. Для разработки конкретных мер в рамках государственной политики необходимы дальнейшие экономические и социологические исследования.

Многие свойства решений систем обыкновенных дифференциальных уравнений определяются свойствами системы в вариациях. Продолженной системой будем называть систему ОДУ, включающую в себя одновременно исходную нелинейную систему и систему уравнений в вариациях. При исследовании свойств задачи Коши для систем обыкновенных дифференциальных уравнений переход к продолженным системам позволяет исследовать многие тонкие свойства решений. Например, переход к продолженной системе позволяет повысить порядок аппроксимации численных методов, дает подходы к построению функции чувствительности без использования процедур численного дифференцирования, позволяет применять для решения обратной задачи методы повышенного порядка сходимости. Использован метод Бройдена, относящийся к классу квазиньютоновских методов. Для решения жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений применялся метод Розенброка с комплексными коэффициентами. В данном случае он эквивалентен методу второго порядка аппроксимации для продолженной системы.

В качестве примера использования подхода рассматривается несколько связанных между собой математических моделей свертывания крови. По результатам численных расчетов делается вывод о необходимости включения в систему уравнений описания петли положительных обратных связей по фактору свертывания XI. Приводятся оценки некоторых скоростей реакций на основе решения обратной задачи.

Рассматривается влияние освобождения фактора V при активации тромбоцитов. При модификации математической модели удалось достичь количественного соответствия по динамике производства тромбина с экспериментальными данными для искусственной системы. На основе анализа чувствительности проверена гипотеза об отсутствии влияния состава липидной мембраны (числа сайтов для тех или иных факторов системы свертывания, кроме сайтов для тромбина) на динамику процесса.

Цель настоящего исследования заключается в разработке методологии выявления точек разворота на временных рядах, включая в том числе финансовые данные. Теоретической основой исследования послужили работы, посвященные анализу структурных изменений на финансовых рынках, описанию предложенных алгоритмов обнаружения точек разворота и особенностям построения моделей классического и глубокого машинного обучения для решения данного типа задач. Разработка подобного инструментария представляет интерес для инвесторов и других заинтересованных сторон, предоставляя дополнительные подходы к эффективному анализу финансовых рынков и интерпретации доступных данных.

Для решения поставленной задачи была обучена нейронная сеть. В ходе исследования было рассмотрено несколько способов формирования тренировочных выборок, которые различаются характером статистических параметров. Для повышения качества обучения и получения более точных результатов была разработана методология формирования признаков, служащих входными данными для нейронной сети. В свою очередь, эти признаки формируются на основе анализа математического ожидания и стандартного отклонения временных рядов на некоторых интервалах. Также исследуется возможностьих комбинации для достижения более стабильных результатов.

Результаты модельных экспериментов анализируются с целью сравнения эффективности предложенной модели с другими существующими алгоритмами обнаружения точек разворота, получившими широкое применение в решении практических задач. В качестве тренировочных и тестовых данных используется специально созданный датасет, генерация которого осуществляется с использованием собственных методов. Кроме того, обученная на различных признаках модельте стируется на дневных данных индекса S&P 500 в целях проверки ее эффективности в реальном финансовом контексте.

По мере описания принципов работы модели рассматриваются возможности для дальнейшего ее усовершенствования: модернизации структуры предложенного механизма, генерации тренировочных данных и формирования признаков. Кроме того, перед авторами стоит задача развития существующих концепций определения точек изменения в режиме реального времени.

Дизассемблирование двоичных файлов x86 — важная, но нетривиальная задача. Дизассемблирование трудно выполнить корректно без отладочной информации, особенно на архитектуре x86, в которой инструкции переменного размера чередуются с данными. Более того, наличие непрямых переходов в двоичном коде добавляет еще один уровень сложности. Непрямые переходы препятствуют возможности рекурсивного обхода, распространенного метода дизассемблирования, успешно идентифицировать все инструкции в коде. Следовательно, дизассемблирование такого кода становится еще более сложным и требовательным, что еще больше подчеркивает проблемы, с которыми приходится сталкиваться в этой области. Многие инструменты, включая коммерческие, такие как IDA Pro, с трудом справляются с точным дизассемблированием x86. В связи с этим был проявлен определенный интерес к разработке более совершенного решения с использованием методов машинного обучения, которое потенциально может охватывать базовые, независимые от компилятора паттерны, присущие машинному коду, сгенерированному компилятором. Методы машинного обучения могут превосходитьпо точности классические инструменты. Их разработка также может занимать меньше времени по сравнению с эвристическими методами, реализуемыми вручную, что позволяет переложитьо сновную нагрузку на сбор большого представительного набора данных исполняемых файлов с отладочной информацией. Мы усовершенствовали существующую архитектуру на основе рекуррентных графовых сверточных нейронных сетей, которая строит граф управления и потоков для дизассемблирования надмножеств инструкций. Мы расширили граф информацией о потоках данных: при кодировании входной программы, мы добавляем ребра потока управления и зависимостей от регистров, вдохновленные вероятностным дизассемблированием. Мы создали открытый набор данных для идентификации инструкций x86, основанный на комбинации набора данных ByteWeight и нескольких пакетов Debian с открытым исходным кодом. По сравнению с IDA Pro, современным коммерческим инструментом, наш подход обеспечивает более высокую точность при сохранении высокой производительности в наших тестах. Он также хорошо себя показывает по сравнению с существующими подходами машинного обучения, такими как DeepDi.