Все выпуски

В работе предложен новый класс безитерационных схем (явно-неявных), который позволяет получать методы, повторяющие на линейных неавтономных задачах свойства лучших неявных жестко-точных методов Рунге–Кутты [Хайрер, Ваннер,1999] – RadauIIA и LobattoIIIC. Для этого используется понятие LN-эквивалентности методов [Ширков, 2012]. С использованием среды аналитических вычислений получены уравнения порядка и затухания таких методов и найдены коэффициенты некоторых схем до 3-го порядка включительно. Проводится численное исследование новых методов на классических тестах, применяемых для проверки схем, разрабатываемых для жестких систем.

Автоматизация проектирования процессов сборки сложных изделий — это важная и сложная научно-техническая проблема. Последовательность сборки и содержание сборочных операций в значительной степени зависят от механической структуры и геометрических свойств изделия. Приведен обзор методов геометрического моделирования, которые применяются в современных системах автоматизированного проектирования. Моделирование геометрических препятствий при сборке методами анализа столкновений, планирования перемещений и виртуальной реальности требует очень больших вычислительных ресурсов. Комбинаторные методы дают только слабые необходимые условия геометрической разрешимости. Рассматривается важная задача минимизации числа геометрических проверок при синтезе сборочных операций и процессов. Формализация этой задачи основана на гиперграфовой модели механической структуры изделия. Эта модель дает корректное математическое описание когерентных и секвенциальных сборочных операций, которые доминируют в современном дискретном производстве. Введено ключевое понятие геометрической ситуации. Это такая конфигурация деталей при сборке, которая требует проверки на свободу от препятствий, и эта проверка дает интерпретируемые результаты. Предложено математическое описание геометрической наследственности при сборке сложных изделий. Аксиомы наследственности позволяют распространить результаты проверки одной геометрической ситуации на множество других ситуаций. Задача минимизации числа геометрических тестов поставлена как неантагонистическая игра ЛПР и природы, в которой требуется окрасить вершины упорядоченного множества в два цвета. Вершины представляют собой геометрические ситуации, а цвет — это метафора результата проверки на свободу от коллизий. Ход ЛПР заключается в выборе неокрашенной вершины, ответ природы — это цвет вершины, который определяется по результатам моделирования данной геометрической ситуации. В игре требуется окрасить упорядоченное множество за минимальное число ходов. Обсуждается проектная ситуация, в которой ЛПР принимает решение в условиях риска. Предложен способ подсчета вероятностей окраски вершин упорядоченного множества. Описаны основные чистые стратегии рационального поведения в данной игре. Разработан оригинальный синтетический критерий принятия рациональных решений в условиях риска. Предложены две эвристики, которые можно использовать для окрашивания упорядоченных множеств большой мощности и сложной структуры.

Одна из серьезных проблем, ограничивающих применение импульсных нейронных сетей в прикладных информационных системах, — это кодирование числовых данных в виде последовательностей спайков — бескачественных атомарных объектов, которыми обмениваются нейроны в импульсных нейросетях. Особенно остро эта проблема стоит в задачах обучения с подкреплением агентов, функционирующих в динамичном реальном мире, так как кроме точности кодирования надо учитывать еще его динамические характеристики. Одним из распространенных является метод кодирования гауссовыми рецептивными полями (ГРП). В этом методе одна числовая переменная, подаваемая на вход импульсной нейронной сети, представляется потоками спайков, испускаемых некоторым количеством входных узлов сети. При этом частота генерации спайков каждым входным узлом отражает близость текущего значения этой переменой к значению — центру рецептивного поля, соответствующего данному входному узлу. В стандартном методе ГРП центры рецептивных полей расположены эквидистантно. Это оказывается неэффективным в случае очень неравномерного распределения кодируемой величины. В настоящей работе предлагается усовершенствование этого метода, основанное на адаптивном выборе центров рецептивных полей и вычислении частот потоков спайков. Производится сравнение предлагаемого усовершенствованного метода ГРП с его стандартным вариантом с точки зрения объема сохраняемой при кодировании информации и с точки зрения точности классификационной модели, построенной на закодированных в виде спайков данных. Доля сохраняемой при спайковом кодировании информации для стандартного и адаптивного ГРП оценивается с помощью процедуры прямого и обратного кодирования большой выборки числовых значений из треугольного распределения вероятности и сравнения числа совпадающих бит в исходной и восстановленной выборке. Сравнение на основе точности классификации проводилось на задаче оценки текущего состояния, возникающей при реализации обучения с подкреплением. При этом классификационные модели строились тремя принципиально различными алгоритмами машинного обучения — алгоритмом ближайших соседей, случайным лесом решений и многослойным персептроном. В статье демонстрируется преимущество предложенного нами метода во всех проведенных тестах.

Выбор и корректное использование инструмента минеральной геотермобарометрии — геосенсора — является сложной задачей из-за большого разнообразия существующих сенсоров, с одной стороны, и наличия специфических требований к их использованию с другой. Для снижения трудоемкости и обеспечения информационной поддержки использования геосенсоров в статье предлагается организация набора геосенсоров в рамках компьютерной системы, называемой интерактивным реестром. В статье дается формальное описание термодинамического геосенсора как функции состава минералов и независимых параметров, а также рассматриваются основные этапы получения оценок давления и температуры, общие для всех сенсоров: переход к коэффициентам формул, расчет дополнительных параметров и непосредственное вычисление искомого значения. Рассматриваются существующие программы — коллекции геосенсоров, выполненные как в виде отдельных приложений, так и в виде электронных таблиц, анализируются достоинства и недостатки этих подходов. Дается описание справочной информации, необходимой для использования геосенсора: в минеральном парагенезисе, в точности и пределах значений параметров, в литературной ссылке и др. Предлагается реализации реестра геосенсоров на базе веб-приложения, использующего технологию вики. Применение технологии вики позволяет эффективно организовать плохо формализуемую справочную информацию о сенсоре и его алгоритм, записанный на языке программирования в рамках единой информационной системы. Для структурирования информации используются ссылки, пространства имен и вики-разметка. В статье рассматривается реализация данного приложения на основе вики-системы DokuWiki и специально разработанного RESTful-сервера, позволяющего пользователю использовать геосенсоры, описанные в реестре для обработки собственных данных. В качестве языка описания геосенсоров в приложении используется язык R, для выполнения расчетов используется сервер RServe. Для контроля корректности работы сенсоров каждый из них снабжается юнит-тестом. Пользовательский интерфейс приложения разработан в виде плагинов к системе DokuWiki. Приводится пример использования разработанного приложения. В заключение рассматриваются вопросы безопасности и производительности разработанного приложения, а также возможность его масштабирования.