Текущий выпуск Номер 6, 2025 Том 17

Все выпуски

Результаты поиска по 'распределение':
Найдено статей: 312
  1. Холодов А.С.
    Об эволюции возмущений, вызванных движением метеороидов в атмосфере Земли
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 6, с. 993-1030

    На основе МГД-уравнений рассмотрены нестационарные 2D- и 3D-задачи об эволюции возмущений в нижней атмосфере и в ионосфере Земли, вызываемыхдвиж ением по пологим траекториям входа крупных метеороидов с имитацией ихразр ушения путем мгновенного увеличения миделя в точке максимума скоростного напора. По  результатам численного исследования получены и проанализированы детальные пространственно-временные распределения основныхпарамет ров плазменных течений, из которых, в частности, следует ряд явлений, сходных с наблюдавшимися в челябинском феномене.

    Просмотров за год: 1. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  2. Мацак И.С., Кудрявцев Е.М., Тугаенко В.Ю.
    Моделирование погрешностей измерений диаметра широкоапертурного лазерного пучка c плоским профилем
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 1, с. 113-124

    Работа посвящена моделированию инструментальных погрешностей измерения диаметра лазерного пучка при использовании метода на основе ламбертовски рассеивающего на просвет экрана. В качестве модели пучка использовалось суперлоренцево распределение. Для определения влияния на погрешность измерения каждого из параметров проводились вычислительные эксперименты, результаты которых аппроксимировались аналитическими функциями. Были получены зависимости погрешностей от относительного размера пучка, пространственной неравномерности пропускания экрана, дисторсии объектива, физического виньетирования, наклона пучка, пространственного разрешения матрицы, разрядности АЦП-камеры. Показано, что погрешность может быть менее 1 %.

    Просмотров за год: 3. Цитирований: 3 (РИНЦ).
  3. Астахов Н.С., Багинян А.С., Белов С.Д., Долбилов А.Г., Голунов А.О., Горбунов И.Н., Громова Н.И., Кашунин И.А., Кореньков В.В., Мицын В.В., Шматов С.В., Стриж Т.А., Тихоненко Е.А., Трофимов В.В., Войтишин Н.Н., Жильцов В.Е.
    Статус и перспективы вычислительного центра ОИЯИ 1-го уровня (TIER-1) для эксперимента CMS на большом адронном коллайдере
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 455-462

    Компактный мюонный соленоид (CMS) — высокоточная детекторная установка на Большом адронном коллайдере (LHC) в ЦЕРН. Для осуществления обработки и анализа данных в CMS была разработана система распределенного анализа данных, предполагающая обязательное использование современных грид-технологий. Модель компьютинга для CMS — иерархическая (в смысле создания вычислительных центров разного уровня). Объединенный институт ядерных исследований (ОИЯИ) принимает активное участие в эксперименте CMS. В ОИЯИ создается центр 1-го уровня (Tier1) для CMS c целью обеспечения необходимой компьютерной инфраструктурой ОИЯИ и российских институтов, участвующих в эксперименте CMS. В работе описаны основные задачи и сервисы центра Tier1 для CMS в ОИЯИ и представлены статус и перспективы его развития.

    Просмотров за год: 3. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  4. Демьянов А.Ю., Динариев О.Ю., Лисицын Д.А.
    Метод расчета электрических свойств насыщенных горных пород, учитывающий поверхностную проводимость
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 5, с. 1081-1088

    Предложен новый эффективный численный метод расчета электрических свойств горных пород с двухфазным насыщением типа «нефть–вода». Метод позволяет учитывать влияние поверхностной проводимости двойных электрических слоев, возникающих на контакте скелета породы с водным раствором в поровом пространстве. В основе метода лежит задача нахождения распределения электрического потенциала в трехмерной цифровой модели пористой среды высокого разрешения. Цифровая модель воспроизводит пространственную структуру поровых каналов на микроуровне и содержит элементы сетки объемного и поверхностного типов. Результаты расчетов показывают важность учета поверхностной проводимости.

    Просмотров за год: 4. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  5. Галицкий В.В.
    Секционная модель несвободного роста дерева
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 2, с. 307-322

    Представлена трехмерная секционная модель динамики биомассы дерева, растущего на ограниченной территории. Структура трехмерного дерева состоит из секций, периодически возникающих на макушке дерева и одновременно дающих начало виртуальным «деревьям», последовательно вложенным в своих предшественников. Зеленая биомасса секций есть разность смежных виртуальных деревьев. Секции имеют динамику, отличную от динамики самого дерева, и их биомасса со временем постепенно отмирает (в том числе и в условиях свободного роста дерева), что объясняет оголение ствола снизу. В 3D-модели динамики биомассы несвободно растущего дерева для описания динамики биомассы секций и составляющих их секторов используются уравнения, аналогичные предложенным для 2D-модели дерева. Представлены примеры динамики биомассы секторов, секций и дерева. Динамика годографов азимутального распределения биомассы секции демонстрирует, что нижние секции дерева, растущего на ограниченной территории, находятся в угнетении и отмирают (более быстро по сравнению с моделью свободно растущего дерева), а на макушке дерева появляются и растут свободно новые секции. В результате вверх по стволу двигается волна биомассы дерева.

    Просмотров за год: 1. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  6. Аксёнов А.А., Жлуктов С.В., Шмелев В.В., Жестков М.Н., Рогожкин С.А., Пахолков В.В., Шепелев С.Ф.
    Разработка методики расчетного анализа теплогидравлических процессов в реакторе на быстрых нейтронах с применением кода FlowVision
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 1, с. 87-94

    В статье описан подход к расчетному анализу теплогидравлических процессов в реакторе на быстрых нейтронах (БН), включающий применяемые физические модели, численные схемы и упрощения реальной конструкции, принятые в расчетной модели. Рассмотрены стационарные и динамические режимы испытаний. Стационарные режимы имитировали работу реактора на номинальной мощности. Динамические режимы имитировали расхолаживание реактора через систему отвода тепла. Моделирование теплогидравлических процессов проведено в программном комплексе (ПК) FlowVision. На основе геометрической модели была построена математическая модель, описывающая течение теплоносителя в первом контуре имитатора реактора типа БН.

    Моделирование течения и теплообмена рабочего вещества в имитаторе реактора выполнено в предположении независимости плотности вещества от давления, с использованием $k–\varepsilon$ модели турбулентности, с применением модели дисперсной среды и с учетом сопряженного теплообмена. Реализованная в ПК FlowVision модель дисперсной среды позволила учесть процесс теплообмена между контурами в теплообменниках. Из-за большого количества расчетных ячеек по модели активной зоны области двух теплообменных аппаратов были заменены гидравлическими сопротивлениями и стоками тепла.

    Моделирование течения теплоносителя в ПК FlowVision позволило получить распределения температуры, скорости и давления во всей расчетной области. В результате использования модели дисперсной среды были получены распределения температуры теплоносителей по обоим контурам теплообменников. Определено изменение температуры теплоносителя вдоль двух термозондов, которые располагались в холодной и горячей камерах имитатора реактора БН. На основе сравнительного анализа численных и экспериментальных данных сделаны выводы о корректности построенной математической модели и возможности ее использования для моделирования теплогидравлических процессов, протекающих в реакторах с натриевым теплоносителем типа БН.

    Просмотров за год: 6. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  7. Галочкина Т.В., Вольперт В.А.
    Математическое моделирование распространения тромбина в процессе свертывания крови
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 3, с. 469-486

    В случае повреждения сосуда или контакта плазмы крови с чужеродной поверхностью запускается цепь химических реакций (каскад свертывания), ведущая к формированию кровяного сгустка (тромба), основу которого составляют волокна фибрина. Ключевым компонентом каскада свертывания крови является фермент тромбин, катализирующий образование фибрина из фибриногена. Распределение концентрации тромбина определяет пространственно-временную динамику формирования кровяного сгустка. Контактный путь активации системы свертывания запускает реакцию образования тромбина в ответ на контакт с отрицательно заряженной поверхностью. Если концентрация тромбина, произведенного на этом этапе, достаточно велика, дальнейшее образование тромбина идет за счет положительных обратных связей каскада свертывания. В результате тромбин распространяется в плазме, что приводит к расщеплению фибриногена и формированию тромба. Профиль концентрации и скорость распространения тромбина в плазме постоянны и не зависят от того, как было активировано свертывание.

    Подобное поведение системы свертывания хорошо описывается решениями типа бегущей волны в системе уравнений «реакция – диффузия» на концентрации факторов крови, принимающих участие в каскаде свертывания. В настоящей работе проводится подробный анализма тематической модели, описывающей основные реакции каскада свертывания. Формулируются необходимые и достаточные условия существования решений системы типа бегущей волны. Для рассмотренной модели существование таких решений является эквивалентным существованию волновых решений упрощенной модели, полученной с помощью квазистационарного приближения и состоящей из одного уравнения, описывающего динамику концентрации тромбина.

    Упрощенная модель также позволяет нам получить аналитические оценки скорости распространения волны тромбина в рассматриваемых моделях. Скорость бегущей волны для одного уравнения была оценена с использованием метода узкой зоны реакции и с помощью кусочно-линейного приближения. Полученные формулы дают хорошее приближение скорости распространения волны тромбина как в упрощенной, так и в исходной модели.

    Просмотров за год: 10. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  8. Белобородова Е.И., Тамм М.В.
    О некоторых свойствах коротковолновой статистики временных рядов FOREX
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 4, с. 657-669

    Финансовая математика является одним из наиболее естественных приложений для статистического анализа временных рядов. Действительно, финансовые временные ряды являются порождением одновременной деятельности большого числа различных экономических агентов, что дает основания ожидать, что к ним могут быть применимы методы статистической физики и теории случайных процессов.

    В настоящей работе проведен статистический анализ временных рядов для пар валют на рынке FOREX. Особый интерес представляет сравнение поведения временного ряда как функции, с одной стороны, физического времени и, с другой стороны, условного торгового времени, измеряемого в числе элементарных актов изменения цены (тиков). Экспериментально наблюдаемая статистика рассмотренных временных рядов (пар валют «евро–доллар» для первых половин 2007 и 2009 годов и «британский фунт–доллар» для 2007 года) радикально отличается в зависимости от выбора способа измерения времени. Так, при измерении времени в единицах тиков распределение приращений цены может быть хорошо описано нормальным распределением уже на масштабе порядка десяти тиков. При этом при измерении приращений цены как функции реального физического времени распределение приращений продолжает радикально отличаться от нормального, вплоть до масштабов порядка минут и даже часов.

    Для объяснения этого явления нами исследованы статистические свойства элементарных приращений по цене и по времени. В частности, показано, что распределение времени между тиками для всех трех рассмотренных временных рядов имеет длинные (1-2 порядка по времени) степенные хвосты с экспоненциальным обрезанием на больших временах. Получены приближенные выражения для распределений времен ожидания для всех трех рассмотренных случаев. Другие статистические характеристики временного ряда (распределение элементарных изменений цены, парные корреляционные функции для приращений цены и для времен ожидания) демонстрируют достаточно простое поведение. Таким образом, именно аномально широкое распределение времен ожидания играет наиболее важную роль в наблюдаемом отклонении распределения приращений от нормального. В связи с этим результатом мы обсуждаем возможность применения модели случайного процесса с непрерывным временем (continuous time random walk, CTRW) для описания временных рядов FOREX.

    Просмотров за год: 10.
  9. Королева М.Р., Мищенкова О.В., Редер Т., Тененев В.А., Чернова А.А.
    Численное моделирование процесса срабатывания предохранительного клапана
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 4, с. 495-509

    Рассматриваются вопросы построения математической модели процесса срабатывания пружинного предохранительного клапана прямого действия, в том числе и вопросыоб основания физически корректной величинына чального подъема диска при решении сопряженной задачи о движении диска в рабочем объеме клапана для газовых сред. Проводится обзор существующих подходов и методов решения данного типа задач. Приводятся постановка задачи о срабатывании клапана при повышении давления в резервуаре и математическая модель процесса срабатывания клапана. Особое внимание уделяется вопросам связывания физических подзадач. Описываются используемые методы, численные схемы и алгоритмы. Математическое моделирование проводится на основе фундаментальной системыдиф ференциальных уравнений движения вязкого сжимаемого газа, совместно с уравнением движения диска. В осесимметричной постановке решение рассматриваемой задачи строится численно с использованием метода конечных объемов. Сопоставляются результаты решения задачи о срабатывании предохранительного клапана, полученные с использованием вязкой модели и модели течения идеального газа. В невязкой постановке задача решается с использованием схемы Годунова, реализуемой в рамках авторского кода, а в вязкой постановке — на основе метода Курганова–Тадмора, реализуемого в рамках open source пакета OpenFOAM. Проводится сравнение результатов двух расчетов. В результате выполненных расчетов была получена зависимость высоты подъема диска от времени, которая сопоставляется с экспериментальными данными. Приводятся распределение давления газа по поверхности диска, а также профили скорости в поперечных сечениях зазора для различных высот подъема диска. Показывается, что величина начального подъема диска не влияет на характер течения газа и динамику подвижной части клапана, что может существенно сократить время расчета полного цикла работы клапана с момента его открытия до закрытия при понижении давления ниже установленного уровня. Для проверки адекватности и корректности используемых численных схем проводится моделирование процесса срабатывания клапана в рамках метода Годунова для невязкого газа. Полученные данные хорошо коррелируются между собой, что свидетельствует как о корректности сформулированной математической модели процесса срабатывания клапана, так и о возможности применения для описания динамики предохранительных клапанов модели невязкого газа.

    Просмотров за год: 34. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  10. Аристов В.В., Ильин О.В.
    Методы и задачи кинетического подхода для моделирования биологических структур
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 6, с. 851-866

    Биологическая структура рассматривается как открытая неравновесная система, свойства которой могут быть описаны на основе кинетических уравнений. Ставятся новые задачи с неравновесными граничными условиями на границе, причем неравновесное состояние (распределение) преобразуется постепенно в равновесное состояние вниз по течению. Область пространственной неоднородности имеет масштаб, зависящий от скорости переноса вещества в открытой системе и характерного времени метаболизма. В предлагаемом приближении внутренняя энергия движения молекул много меньше энергии поступательного движения; в других терминах: кинетическая энергия средней скорости крови существенно выше, чем энергия хаотического движения частиц в крови. Задача о релаксации в пространстве моделирует живую систему, поскольку сопоставляет области термодинамической неравновесности и неоднородности. Поток энтропии в изучаемой системе уменьшается вниз по потоку, что соответствует общим идеям Э. Шрёдингера о том, что живая система «питается» негэнтропией. Вводится величина, определяющая сложность биосистемы, — это разность между величинами неравновесной кинетической энтропии и равновесной энтропией в каждой пространственной точке, затем проинтегрированная по всему пространству. Решения задач о пространственной релаксации позволяют высказать суждение об оценке размера биосистем в целом как областей неравновесности. Результаты сравниваются с эмпирическими данными, в частности для млекопитающих (размеры животных тем больше, чем меньше удельная энергия метаболизма). Что воспроизводится в предлагаемой кинетической модели, поскольку размеры неравновесной области больше в той системе, где меньше скорость реакции, или в терминах кинетического подхода – чем больше время релаксации характерного взаимодействия между молекулами. Подход применяется для обсуждения характеристик и отдельного органа живой системы, а именно зеленого листа. Рассматриваются проблемы старения как деградации открытой неравновесной системы. Аналогия связана со структурой: для замкнутой системы происходит стремление к равновесию структуры для одних и тех же молекул, в открытой системе происходит переход к равновесию частиц, которые меняются из-за метаболизма. Соответственно, выделяются два существенно различных масштаба времени, отношение которых является приблизительно постоянным для различных видов животных. В предположении существования двух этих временных шкал кинетическое уравнение расщепляется на два уравнения, описывающих метаболическую (стационарную) и «деградационную» (нестационарную) части процесса.

    Просмотров за год: 31.
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.