Все выпуски

Получено аналитическое решение для сейсмических волновых полей в сферически-симметричной Земле. В случае произвольной слоистой среды решение, в которое входят функции Бесселя, строится с помощью дифференциальной прогонки. Для устойчивого вычисления волновых полей используется асимптотика функций Бесселя. Показано, что классическая асимптотика в случае высоких частот дает погрешность в решении. Для эффективного вычисления решения без погрешностей с высокой детальностью используется оригинальная асимптотика. Создана программа, позволяющая проводить расчеты для высокочастотных (1 герц и выше) телесейсмических волновых полей в дискретном (слоистом) шаре планетарных размеров. Расчеты можно осуществлять даже на персональных компьютерах с распараллеливанием OpenMP.

В работе Бурмина (2019 г.) предложена сферически-симметричная модель Земли. Она характеризуется тем, что в ней внешнее ядро обладает вязкостью и, следовательно, эффективным модулем сдвига, отличным от нуля. Для этой модели Земли проведен расчет с высокой детальностью с несущей частотой в 1 герц. В результате аналитического расчета обнаружено, что впереди PKP-волн возникают высокочастотные колебания небольшой амплитуды, так называемые предвестники. Аналитический расчет показал, что теоретические сейсмограммы для этой модели Земли во многом похожи на экспериментальные данные. При этом ключевым моментом сравнения является возникновение предвестников впереди PKP-волн. Это подтверждает правильность идей, положенных в основу ее построения.

В работе представлено экспериментальное исследование древовидной структуры, возникающей при медицинском обследовании. При каждой встрече с медицинским специалистом пациент получает некоторое количество направлений на консультации других специалистов или на анализы. Возникает дерево направлений, каждую ветвь которого должен пройти пациент. В зависимости от разветвленности дерева оно может быть как конечным (и в этом случае обследование может быть завершено), так и бесконечным, когда цель пациента не может быть достигнута. В работе как экспериментально, так и теоретически изучаются критические свойства перехода системы из леса конечных деревьев в лес бесконечных в зависимости от вероятностных характеристик дерева.

Для описания предлагается модель, в которой дискретная функция вероятности числа ветвей на узле повторяет динамику непрерывного гауссового распределения. Характеристики распределения Гаусса (математическое ожидание $x_0$, среднеквадратичное отклонение $\sigma$) являются параметрами модели. В выбранной постановке задача относится к проблематике ветвящихся случайных процессов (ВСП) в неоднородной модели Гальтона – Ватсона.

Экспериментальное изучение проводится путем численного моделирования на конечных решетках. Построена фазовая диаграмма, определены границы областей различных фаз. Проведено сравнение с фазовой диаграммой, полученной из теоретических критериев для макросистем, установлено адекватное соответствие. Показано, что на конечных решетках переход является размытым.

Описание размытого фазового перехода проведено с помощью двух подходов. В первом (стандартном) подходе переход описывается с помощью так называемой функции включения, имеющей смысл доли одной из фаз в общем множестве. Установлено, что такой подход в данной системе неэффективен, поскольку найденное положение условной границы размытого перехода определяется только размером выбранной экспериментальной решетки и не несет объективного смысла.

Предлагается второй (оригинальный) подход, основанный на введении в рассмотрение параметра порядка, равного обратной средней высоте дерева, и анализа его поведения. Установлено, что динамика такого параметра порядка в сечениях $\sigma = \text{const}$ с очень небольшими отличиями имеет вид распределения Ферми – Дирака ($\sigma$ выполняет ту же функцию, что и температура для распределения Ферми – Дирака, $x_0$ — функцию энергии). Для параметра порядка подобрано эмпирическое выражение, введен и рассчитан аналог химического потенциала, который и имеет смысл характерного масштаба параметра порядка, то есть тех значений $x_0$, при которых условно можно считать, что порядок сменяется беспорядком. Этот критерий положен в основу определе- ния границы условного перехода в данном подходе. Установлено, что эта граница соответствует средней высоте дерева, равной двум поколениям. На основании обнаруженных свойств предложены рекомендации для медицинских учреждений, позволяющие контролировать обеспечение конечности траектории пациентов.

Рассмотренная модель и метод ее описания с помощью условно-бесконечных деревьев имеют приложение ко многим иерархическим системам. К таким системам можно отнести сети маршрутизации интернет-соединений, бюрократические сети, торговые, логистические сети, сети цитирования, игровые стратегии, задачи популяционной динамики и пр.

В статье представлена технология построения систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР), основанная на сервис-контейнерах с использованием Docker и веб-интерфейсе, работающем непосредственно в браузере без установки специализированного программного обеспечения на рабочую станцию врача. Предложена модульная архитектура, где для каждого прикладного модуля формируется самостоятельный сервис-контейнер, объединяющий мини-веб-сервер, пользовательский интерфейс и вычислительные компоненты обработки медицинских изображений. Взаимодействие между браузером и серверной частью реализовано через постоянное двунаправленное соединение по веб-сокетам с бинарной сериализацией сообщений в формате MessagePack, что обеспечивает малые задержки и эффективную передачу больших объeмов данных. Для локального хранения изображений и результатов анализа применены средства браузера (IndexedDB) с оболочкой Dexie.js, что ускоряет повторный доступ к данным. Трeхмерная визуализация и базовые операции с DICOM-данными реализованы с использованием библиотек Three.js и AMI.js: такая связка обеспечивает интеграцию интерактивных элементов, возникающих в контексте задачи (аннотации, ориентиры, метки, 3D-модели), в трeхмерные медицинские изображения.

Серверные компоненты и функциональные модули собраны в виде набора взаимодействующих контейнеров, управляемых средствами Docker. Рассмотрены выбор базовых образов, подходы к минимизации контейнеров до уровня исполняемых файлов без внешних зависимостей, организация многоступенчатой сборки, включающей отдельный «сборочный» контейнер. Описан сервис-хаб, выполняющий запуск прикладных контейнеров по обращению пользователя, проксирование запросов, управление сессиями и перевод контейнера из общего режима в монопольный при начале вычислений. Приведены примеры прикладных модулей (оценка фракционного резерва кровотока, расчeт количественного отношения потока, расчет смыкания створок аортального клапана), показана интеграция React-интерфейса и трeхмерной сцены, а также представлены политика версионирования, автоматизированные проверки воспроизводимости результатов и порядок развeртывания на целевой площадке.

Продемонстрировано, что контейнеризация обеспечивает переносимость и воспроизводимость программной среды, изоляцию зависимостей и масштабирование, а браузерный интерфейс — доступность, снижение требований к инфраструктуре и интерактивную визуализацию медицинских данных в реальном времени. Отмечены технические ограничения (зависимость от версий библиотек визуализации и форматов данных) и представлены практические меры их преодоления.

Исследование упругих волн в пористых средах актуально для задач поиска полезных ископаемых, при использовании пористых экранов для демпфирования ударно-волновых воздействий, для изучения строения земной коры и т. д. Упругие свойства пористой среды, о которых можно судить по скорости распространения разного рода волн, зависят от степени консолидации пористой среды. Например, насыпные среды (песок, стеклянные шарики, гранулированные материалы) обладают низкой скоростью звука (порядка 100 м/с), уплотнение таких сред сопровождается некоторым увеличением скорости, а их консолидация (песчаник, цементация газогидратом) приводит к многократному возрас- танию скорости акустических волн, порядка 2000–3000 м/с. В данной работе теоретически исследуется динамика волнового импульса в ударной трубе, содержащей слой насыпной среды. Численное моделирование проведено для условий эксперимента. Приводится описание экспериментальной установки типа «ударная труба». Установка состоит из камеры высокого давления (КВД), камеры низкого давления (КНД) и секции насыпной среды. Ударно-волновой импульс (УВИ) создается из-за разрыва диафрагмы между КВД и КНД. Динамика УВИ регистрируется пьезоэлектрическими датчиками, расположенными заподлицо с внутренней стороны трубы. В ударной трубе, оснащенной секцией насыпных сред, волна испытывает многократные отражения от поверхности изучаемой пористой среды и верхнего торца трубы. Переотраженные сигналы используются в качестве зондирующих импульсов для изучения изменений в пористой среде, вызванных повторными прохождениями ударно-волнового импульса, с периодом около 10 мс. Используется математическая модель, включающая уравнения сохранения массы, уравнения сохранения импульсов и энергии для газовой фазы и твердых частиц с замыкающими соотношениями. Описание процесса проводится для одномерного плоского движения газовой и дисперсной фаз. Для численного решения используется аппроксимация уравнений, основанная на методе контрольного объема. Численные результаты показали, что предложенная модель качественно и количественно правильно описывает появление резкого кратковременного увеличения полного напряжения (пика) при повторном прохождении импульса через слой насыпной среды, наблюдаемого в экспериментах.

Изоформный состав гена CD44 тесно связан с прогрессированием злокачественных опухолей и формированием раковых стволовых клеток. Хотя механизм альтернативного сплайсинга обеспечивает выборочное включение вариабельных экзонов этого гена, общий регуляторный ландшафт данного процесса до сих пор остается малоизученным.

В настоящей работе предложен новый вычислительный подход к анализу регуляции сплайсинга, основанный на моделировании долей экспрессии транскриптов с помощью аппарата бета-регрессии. Автор реализовал математическую модель в виде глубокого нейросетевого регрессора, который совместно оценивает параметры вероятностного распределения и применяет регуляризацию методом эластичной сети для отбора наиболее значимых биологических признаков. Разработанный метод успешно применен для идентификации рибонуклеиново-связывающих белков, выполняющих роль факторов сплайсинга и напрямую управляющих выбором сайтов сборки гена CD44 в клетках колоректального рака. В построенных регрессионных моделях целевыми переменными выступают строго нормированные доли экспрессии изоформ, а в качестве признаков используются уровни экспрессии потенциальных регуляторов.

В ходе исследования детально сопоставлены две схемы постановки задачи машинного обучения. Первая схема реализует классический подход «один против всех», предполагающий построение отдельной изолированной модели для каждой рассматриваемой изоформы. Второй подход представляет собой метод дерева изоформ, базирующийся на последовательном иерархическом разбиении транскриптов по наличию вариабельных экзонов с независимым подбором регуляторных белков на каждом этапе алгоритма. Вычислительная корректность программной реализации была предварительно подтверждена на искусственно сгенерированных данных: модель продемонстрировала высокую точность восстановления параметров при полном отсутствии систематического смещения оценок. Последующий сравнительный анализ на клинических данных выявил явное преимущество схемы «один против всех» с точки зрения итогового качества и стабильности предсказаний.

Биологический анализ результатов не только подтвердил участие известных регуляторов гена CD44, но и позволил выявить новые потенциальные факторы регуляции, среди которых выделяются белки ACO1, NUDT21 и AGO2. Для фактора ACO1 автор сформулировал оригинальную гипотезу, напрямую связывающую внутриклеточный метаболизм железа и регуляцию изоформного состава гена CD44. Полученные выводы существенно расширяют текущее понимание молекулярных механизмов онкогенеза.

Надежная диагностика болезней растений компьютерным зрением требует не только высокой точности классификации, но и стабильной обобщающей способности и интерпретируемого принятия решений. При этом механизмы внимания безусловно полезны для моделей глубокого обучения, но эффективность решения задачи зависит от места и способа интеграции этих механизмов в архитектуру нейронной сети. В данном исследовании представлен классификатор на базе оптимизированной архитектуры YOLOv11m, а также результаты анализа результатов диагностики болезней растений в зависимости от сверточных блоков CBAM (Convolutional Block Attention Module), внедренных на разных уровнях архитектуры. Выполнен сравнительный анализ трех архитектурных вариантов модели: базовой архитектуры YOLO11m-Cls без механизма внимания, варианта с добавлением CBAM только в магистральную часть backbone и гибридной архитектуры, сочетающей сокращенное внимание в магистральной части backbone с дополнительным блоком CBAM на уровне классификационного слоя head. Все модели были обучены и протестированы в одинаковых экспериментальных условиях с использованием обширного набора данных, содержащего около 90 тысяч изображений 38 типов болезней растений. Экспериментальные результаты ясно показывают, что равномерное внедрение CBAM в магистральную часть backbone снижает устойчивость модели и ухудшает ее способность к обобщению, что проявляется в повышении валидационной функции потерь и понижении точности (Top-1 ≈ 90,5%) по сравнению с базовой архитектурой. Напротив, гибридная архитектура обеспечивает баланс между устойчивостью и способностью детектировать с повышением параметров точности Top-1 до 99,71% и Top-5 до 99,99% на этапе валидации, близким по значениям к параметрам базовой модели. Анализ интерпретируемости на основе метода Grad-CAM также положительно характеризует гибридную модель, которая формирует улучшенные и биологически обоснованные карты активации, четко фокусирующиеся именно на признаках заболевания и практически исключающие отвлечение внимания на фоновые элементы изображения. Важно отметить, что целью данной работы является не достижение наилучшей производительности среди всех классификаторов, а предоставление доказательств на уровне архитектурного проектирования относительно того, каким образом размещение механизма внимания влияет на устойчивость и интерпретируемость в классификационных моделях на базе YOLO. Полученные результаты предоставляют практические рекомендации по проектированию надежных и интерпретируемых систем искусственного интеллекта для агропромышленного сектора.

Исследуется распространение нелинейных волн через границу, разделяющую две различные однородные области в двойной полинуклеотидной цепочке. Расчеты проводятся в рамках модели ДНК, учитывающей различие в массах азотистых оснований и в расстояниях между сахаро-фосфатной цепочкой и центрами масс оснований, связанных с ней посредством β-гликозидной связи С₁-N. Рассматриваются различные возможные комбинации однородных областей, расположенных слева и справа от границы, вычисляются изменения скорости (v) и размера (d) нелинейных волн вследствие прохождения границы.

С помощью компьютерной модели, основанной на методах многочастичного прямого моделирования и броуновской динамики, изучается кинетика образования комплекса между компонентами фотосинтетической электронтранспортной цепи — белком флаводоксином и мембранным комплексом фотосистемы 1. Моделируется броуновское движение нескольких сотен молекул флаводоксина, учитываются электростатические взаимодействия и сложная форма молекул. С помощью данной модели удалось воспроизвести экспериментальную немонотонную зависимость константы связывания флаводоксина с фотосистемой 1. Это говорит о том, что для описания такого вида зависимости достаточно учета только электростатических взаимодействий.

Рассмотрены эмпирические аналогии между кризисными процессами в социальных системах и фазовыми переходами с сопутствующими им критическими явлениями в «неживых» физических системах. Представлены качественное модельное описание историко-демографического прогресса (постепенная конденсация хозяйственных доменов с улучшением условий жизни населения), без дополнительных допущений объясняющее гиперболический рост населения Земли в I–XX вв. н. э., и модель современного мирового экономического кризиса как следствия спонтанной «конденсации капиталов», создавшей неуправляемые хозяйственные конгломераты, при свободной экспансии американской экономики в 1990-х и 2000-х гг. с ослаблением конкуренции («расширение в пустоту»).

Проанализированы проблемы соответствия кинетических моделей клеточного метаболизма описываемому ими объекту. Изложены основы стехиометрии полного метаболизма и его больших частей. Описана биоэнергетическая форма стехиометрии, основанная на универсальной единице восстановленности химических соединений (редоксон). Выведены уравнения материально-энергетического баланса (биоэнергетической стехиометрии) метаболических потоков, в том числе баланса протонов с высоким электрохимическим потенциалом μ_H⁺ и макроэргических соединений. Получены соотношения, выражающие выход биомассы, скорость потребления источника энергии для роста и другие физиологически важные величины через биохимические характеристики клеточной энергетики. Вычислены значения максимального энергетического выхода биомассы при использовании клетками различных источников энергии. Эти значения совпадают с экспериментальными данными.