Все выпуски

В контексте проблем водородной и термоядерной энергетики ведутся интенсивные исследования свойств изотопов водорода. Математические модели позволяют уточнять физико-химические представления о взаимодействии водорода с конструкционными материалами, выделять лимитирующие факторы. Классических моделей диффузии часто недостаточно. Статья посвящена моделям и численному решению краевых задач термодесорбции и водородопроницаемости с учетом динамики нелинейных сорбционно-десорбционных процессов на поверхности и обратимого захвата атомов водорода в объеме. Алгоритмы основаны на разностных аппроксимациях. Представлены результаты компьютерного моделирования потока водорода из конструкционного материала.

In the context of problems of hydrogen and thermonuclear power engineering intensive research of the hydrogen isotopes properties is being conducted. Mathematical models help to specify physical-chemical ideas about the interaction of hydrogen isotopes with structural materials, to discover the limiting factors. Classical diffusion models are often insufficient. The paper is devoted to the models and numerical solution of the boundary-value problems of hydrogen thermodesorption and permeability taking into account nonlinear sorption-desorption dynamics on the surface and reversible capture of hydrogen atoms in the bulk. Algorithms based on difference approximations. The results of computer simulation of the hydrogen flux from a structural material sample are presented.

В различных областях науки, техники, защиты окружающей среды, в строительстве актуальными являются вопросы изучения процессов взаимодействия пористых материалов с веществами, находящимися в различных агрегатных состояниях. Особенно актуальными с точки зрения экологии и защиты окружающей среды являются исследования процессов взаимодействия пористых материалов с водой в жидкой и газообразной фазе. Поскольку в одном моле воды содержится 6.022140857 · 10²³ молекул H₂O, для описания свойств, например, водяного пара в поре в основном используются макроскопические подходы, рассматривающие водяной пар как сплошную среду в рамках аэродинамики. В данной работе построена и использовалась для моделирования макроскопическая двумерная диффузионная модель [Bitsadze, Kalinichenko, 1980] поведения водяного пара внутри изолированной поры. Наряду с макроскопической моделью в работе предложена микроскопическая модель поведения водяного пара внутри изолированной поры, построенная в рамках молекулярно-динамического подхода [Gould et al., 2005]. В данной модели на основе классической механики Ньютона описывается движение каждой молекулы воды, взаимодействующей как с другими молекулами воды, так и со стенками поры. Рассматривается эволюция системы «водяной пар – пора» с течением времени. В зависимости от внешних по отношению к поре условий система эволюционирует к различным состояниям равновесия, которые характеризуются различными значениями макроскопических характеристик, таких как температура, плотность, давление. Сравнение результатов молекулярно-динамического моделирования с результатами вычислений на основе макроскопической диффузионной модели и экспериментальными данными позволяет сделать вывод о необходимости сочетания макроскопического и микроскопического подхода для адекватного и более точного описания процессов взаимодействия водяного пара с пористыми материалами.

In various areas of science, technology, environment protection, construction, it is very important to study processes of porous materials interaction with different substances in different aggregation states. From the point of view of ecology and environmental protection it is particularly actual to investigate processes of porous materials interaction with water in liquid and gaseous phases. Since one mole of water contains 6.022140857 · 10²³ molecules of H₂O, macroscopic approaches considering the water vapor as continuum media in the framework of classical aerodynamics are mainly used to describe properties, for example properties of water vapor in the pore. In this paper we construct and use for simulation the macroscopic two-dimensional diffusion model [Bitsadze, Kalinichenko, 1980] describing the behavior of water vapor inside the isolated pore. Together with the macroscopic model it is proposed microscopic model of the behavior of water vapor inside the isolated pores. This microscopic model is built within the molecular dynamics approach [Gould et al., 2005]. In the microscopic model a description of each water molecule motion is based on Newton classical mechanics considering interactions with other molecules and pore walls. Time evolution of “water vapor – pore” system is explored. Depending on the external to the pore conditions the system evolves to various states of equilibrium, characterized by different values of the macroscopic characteristics such as temperature, density, pressure. Comparisons of results of molecular dynamic simulations with the results of calculations based on the macroscopic diffusion model and experimental data allow to conclude that the combination of macroscopic and microscopic approach could produce more adequate and more accurate description of processes of water vapor interaction with porous materials.

Решение задачи лазерной спектрометрии позволяет определять размеры частиц в растворе по спектру интенсивности рассеянного света. В результате эксперимента методом динамического рассеяния света получается кривая интенсивности рассеяния, по которой необходимо определить, частицы каких размеров представлены в растворе. Экспериментально полученный спектр интенсивности сравнивается с теоретически ожидаемым спектром, который является кривой Лоренца. Основная задача сводится к тому, чтобы на основании этих данных найти относительные концентрации частиц каждого сорта, представленных в растворе. В статье представлен способ построения и использования нейронной сети, обученной на синтетических данных, для определения размера частиц в растворе в диапазоне 1–500 нм. Нейронная сеть имеет полносвязный слой из 60 нейронов с функцией активации RELU на выходе, слой из 45 нейронов и с аналогичной функцией активации, слой dropout и 2 слоя с количеством нейронов 15 и 1 (выход сети). В статье описано, как сеть обучалась и тестировалась на синтетических и экспериментальных данных. На синтетических данных метрика «среднеквадратичное отклонение» (rmse) дала значение 1.3157 нм. Экспериментальные данные были получены для размеров частиц 200 нм, 400 нм и раствора с представителями обоих размеров. Сравниваются результаты работы нейронной сети и классических линейных методов, основанных на применении различных регуляризаций за счет введения дополнительных параметров и применяемых для определения размера частиц. К недостаткам классических методов можно отнести трудность автоматического определения степени регуляризации: слишком сильная регуляризация приводит к тому, что кривые распределения частиц по размерам сильно сглаживаются, а слабая регуляризация дает осциллирующие кривые и низкую надежность результатов. В работе показано, что нейронная сеть дает хорошее предсказание для частиц с большим размером. Для малых размеров предсказание хуже, но ошибка быстро уменьшается с увеличением размера.

Solution of Dynamic Light Scattering problem makes it possible to determine particle size distribution (PSD) from the spectrum of the intensity of scattered light. As a result of experiment, an intensity curve is obtained. The experimentally obtained spectrum of intensity is compared with the theoretically expected spectrum, which is the Lorentzian line. The main task is to determine on the basis of these data the relative concentrations of particles of each class presented in the solution. The article presents a method for constructing and using a neural network trained on synthetic data to determine PSD in a solution in the range of 1–500 nm. The neural network has a fully connected layer of 60 neurons with the RELU activation function at the output, a layer of 45 neurons and the same activation function, a dropout layer and 2 layers with 15 and 1 neurons (network output). The article describes how the network has been trained and tested on synthetic and experimental data. On the synthetic data, the standard deviation metric (rmse) gave a value of 1.3157 nm. Experimental data were obtained for particle sizes of 200 nm, 400 nm and a solution with representatives of both sizes. The results of the neural network and the classical linear methods are compared. The disadvantages of the classical methods are that it is difficult to determine the degree of regularization: too much regularization leads to the particle size distribution curves are much smoothed out, and weak regularization gives oscillating curves and low reliability of the results. The paper shows that the neural network gives a good prediction for particles with a large size. For small sizes, the prediction is worse, but the error quickly decreases as the particle size increases.

Данная работа лежит в области неравновесной статистической механики. Она посвящена изучению пространственно-временного поведения изолированных многочастичных систем. Сформулирована феноменологическая модель, сочетающая законы классической динамики с присутствием случайных переходов между различными микроскопическими состояниями системы. Все процессы, происходящие с такой системой, имеют место на замкнутой гиперповерхности в фазовом пространстве координат-импульсов. Эта поверхность соответствует фиксированному значению энергии системы; она обозначена как ${\mathrm Surf}_{\mathrm E}^{}$. Кинетическое уравнение для плотности вероятностей распределения системы в фазовом пространстве $f(\vec{x},\,t)$ приведено к форме, удобной для нахождения решений этого уравнения ($\vec{x}$ — совокупность фазовых переменных). Дано доказательство того, что экстремум энтропии системы, который находится методом вариационного исчисления, является максимумом. Вблизи своего максимума энтропия пропорциональна интегралу от квадрата вариации $f(\vec{x},\,t)$ по всему объему гиперповерхности ${\mathrm Surf}_{\mathrm E}^{}$. Найдена зависимость энтропии от вариации плотности распределения $f(\vec{x},\,t)$, когда эта вариация имеет постоянные значения в двух подобластях гиперповерхности, причем эти значения могут быть весьма велики. Сформулировано кинетическое уравнение для $D(\vec{x},\,t)$ — отклонения плотности распределения частиц $f(\vec{x},\,t)$ от ее равновесного значения. Найдены аналитические решения этого уравнения для нескольких вариантов зависимости скорости случайных переходов от расстояния между начальным и конечным микроскопическими состояниями перехода. Если эта скорость не зависит от вышеназванного расстояния, то исходная форма $D(\vec{x},\,t)$ сохраняется в течение всего процесса экспоненциального затухания величины $D(\vec{x},\,t)$. Рассмотрен переходный процесс в более общем случае, когда случайные переходы возможны только в ограниченном диапазоне расстояний между микросостояниями. Тогда величина $D(\vec{x},\,t)$ равна сумме пространственных мод, каждая из которых при стремлении плотности распределения к равновесному значению затухает со своей скоростью. Чем выше порядок моды, тем быстрее она затухает. Поэтому в данном случае переходный процесс приводит не только к общему уменьшению $D(\vec{x},\,t)$, но и к сглаживанию первоначальной формы $D(\vec{x},\,t)$. Найдена общая зависимость разности между равновесным и неравновесным значениями энтропии от величины $D(\vec{x},\,t)$.

This work lies in the field of nonequilibrium statistical mechanics. It investigates the spatiotemporal behavior of isolated many-particle systems. A phenomenological model has been formulated that combines the laws of classical dynamics and random transitions between various microscopic states of the system. All processes occurring with such a system take place on a closed hypersurface in a coordinate-momentum phase space. This surface corresponds to a fixed value of energy of the system; it is designated as ${\mathrm Surf}_{\mathrm E}^{}$. The kinetic equation for the probability density distribution of a system in a phase space,~$f(\vec{x},\,t)$, is reduced to a form convenient for finding solutions to this equation ($\vec{x}$ is a set of phase variables). Proof is given that the extremum of the entropy of the system, which is found by the calculus of variations, is a maximum. Near its maximum, entropy is proportional to the integral of the squared variation of $f(\vec{x},\,t)$ over the entire volume of the hypersurface~${\mathrm Surf}_{\mathrm E}^{}$. The dependence of entropy on density variation distribution $f(\vec{x},\,t)$ has been found, when this variation has constant values in two subregions of the hypersurface; these values can be rather large. A kinetic equation has been formulated for the $D(\vec{x},\,t)$, deviation of particle distribution density $f(\vec{x},\,t)$ from its equilibrium value. Analytical solutions of this equation have been found for several variants of the dependence of the rate of random transitions on the distance between the initial and final microscopic states of the transition. If this rate does not depend on the above-mentioned distance, the initial shape of $D(\vec{x},\,t)$ is maintained throughout the entire process of the exponential decay of the quantity $D(\vec{x},\,t)$. The transition process is considered in a more general case, when random transitions are possible only in a limited range of distances between microstates. Then the value $D(\vec{x},\,t)$ is equal to the sum of spatial modes, each of which, as the distribution density tends to the equilibrium, decays at its own rate. The higher the order of the mode, the faster it decays. Therefore, in this case, the transition process leads not only to a general decrease of $D(\vec{x},\,t)$, but also to a smoothing of the $D(\vec{x},\,t)$ original shape. The general dependence of the difference between the equilibrium and nonequilibrium entropy values on $D(\vec{x},\,t)$ has been found.

В статье рассматривается одна из задач транспортного моделирования — поиск равновесного распределения транспортных потоков в сети. Для описания временных издержек и распределения потоков в сети, представляемой с помощью графа, используется классическая модель Бэкмана. При этом поведение агентов не является полностью рациональным, что описывается посредством введения марковской логит-динамики: в каждый момент времени водительвыбирает маршрут случайно согласно распределению Гиббса с учетом текущих временных затрат на ребрах графа. Таким образом, задача сводится к поиску стационарного распределения для данной динамики, которое является стохастическим равновесием Нэша – Вардропа в соответствующей популяционной игре загрузки транспортной сети. Так как данная игра является потенциальной, эта задача эквивалентна минимизации некоторого функционала от распределения потоков, причем стохастичностьпро является в появлении энтропийной регуляризации. Для полученной задачи оптимизации построена двойственная задача. Для ее решения применен универсальный прямо-двойственный градиентный метод. Его особенность заключается в адаптивной настройке на локальную гладкость задачи, что особенно важно при сложной структуре целевой функции и невозможности априорно оценитьг ладкость с приемлемой точностью. Такая ситуация имеет место в рассматриваемой задаче, так как свойства функции сильно зависят от транспортного графа, на который мы не накладываем сильных ограничений. В статье приводится описание алгоритма, в том числе подробно рассмотрено применение численного дифференцирования для вычисления значения и градиента целевой функции. В работе представлены теоретическая оценка времени работы алгоритма и результаты численных экспериментов на примере небольшого американского города.

We consider one of the problems of transport modelling — searching the equilibrium distribution of traffic flows in the network. We use the classic Beckman’s model to describe time costs and flow distribution in the network represented by directed graph. Meanwhile agents’ behavior is not completely rational, what is described by the introduction of Markov logit dynamics: any driver selects a route randomly according to the Gibbs’ distribution taking into account current time costs on the edges of the graph. Thus, the problem is reduced to searching of the stationary distribution for this dynamics which is a stochastic Nash – Wardrope equilibrium in the corresponding population congestion game in the transport network. Since the game is potential, this problem is equivalent to the problem of minimization of some functional over flows distribution. The stochasticity is reflected in the appearance of the entropy regularization, in contrast to non-stochastic case. The dual problem is constructed to obtain a solution of the optimization problem. The universal primal-dual gradient method is applied. A major specificity of this method lies in an adaptive adjustment to the local smoothness of the problem, what is most important in case of the complex structure of the objective function and an inability to obtain a prior smoothness bound with acceptable accuracy. Such a situation occurs in the considered problem since the properties of the function strongly depend on the transport graph, on which we do not impose strong restrictions. The article describes the algorithm including the numerical differentiation for calculation of the objective function value and gradient. In addition, the paper represents a theoretical estimate of time complexity of the algorithm and the results of numerical experiments conducted on a small American town.

Предложена модель динамики обилия фитопланктона в зависимости от изменения содержания хлорофилла в фитопланктоне под воздействием меняющихся условий среды обитания. Модель учитывает зависимость роста биомассы от условий среды, а также от фотосинтетической активности хлорофилла. Выделены световая и темновая стадии фотосинтеза. Описываются процессы расходования хлорофилла при фотосинтезе на свету и нарастания массы хлорофилла вместе с биомассой фитопланктона. Учитываются условия среды в виде минеральных питательных веществ, освещенности и температуры воды. Модель является распределенной, пространственная переменная соответствует массовой доле хлорофилла в фитопланктоне. Тем самым учтены возможные разбросы доли хлорофилла в фитопланктоне. В модели рассчитывается плотность распределения фитопланктона по доле хлорофилла в нем. Кроме того, вычисляется скорость продуцирования новой биомассы фитопланктона. Параллельно рассмотрены точечные аналоги распределенной модели. В моделях исследованы свойства решений. Продемонстрирована суточная и сезонная, в течение года, динамика распределения фитопланктона по доле хлорофилла. Указаны характеристики скорости первичного продуцирования в суточно или сезонно меняющихся условиях среды. Модельные характеристики динамики роста биомассы фитопланктона показывают, что на свету этот рост примерно в два раза больше, чем в темноте. Это показывает, что освещенность существенно влияет на скорость продуцирования. Сезонная динамика демонстрирует ускоренный рост биомассы весной и осенью. Весенний максимум связан с потеплением в условиях накопленных зимой биогенных веществ, а осенний (несколько меньший) максимум — с накоплением биогенов при летнем спаде биомассы фитопланктона. А биомасса летом уменьшается опять-таки из-за дефицита биогенов. Таким образом, в присутствии света основную роль в динамике фитопланктона играет минеральное питание.

В целом модель демонстрирует качественно похожую на классические представления динамику биомассы фитопланктона при суточных и сезонных изменениях окружающей среды. Модель представляется пригодной для оценок биопродуктивности водных экосистем. Она может быть дополнена уравнениями и членами уравнений для более подробного описания сложных процессов фотосинтеза. Введение переменных физического пространства обитания и сопряжение модели со спутниковой информацией о поверхности водоема ведут к модельным оценкам биопродуктивности обширных морских районов.

A model of the phytoplankton abundance dynamics depending on changes in the content of chlorophyll in phytoplankton under the influence of changing environmental conditions is proposed. The model takes into account the dependence of biomass growth on environmental conditions, as well as on photosynthetic chlorophyll activity. The light and dark stages of photosynthesis have been identified. The processes of chlorophyll consumption during photosynthesis in the light and the growth of chlorophyll mass together with phytoplankton biomass are described. The model takes into account environmental conditions such as mineral nutrients, illumination and water temperature. The model is spatially distributed, the spatial variable corresponds to mass fraction of chlorophyll in phytoplankton. Thereby possible spreads of the chlorophyll contents in phytoplankton are taken into consideration. The model calculates the density distribution of phytoplankton by the proportion of chlorophyll in it. In addition, the rate of production of new phytoplankton biomass is calculated. In parallel, point analogs of the distributed model are considered. The diurnal and seasonal (during the year) dynamics of phytoplankton distribution by chlorophyll fraction are demonstrated. The characteristics of the rate of primary production in daily or seasonally changing environmental conditions are indicated. Model characteristics of the dynamics of phytoplankton biomass growth show that in the light this growth is about twice as large as in the dark. It shows, that illumination significantly affects the rate of production. Seasonal dynamics demonstrates an accelerated growth of biomass in spring and autumn. The spring maximum is associated with warming under the conditions of biogenic substances accumulated in winter, and the autumn, slightly smaller maximum, with the accumulation of nutrients during the summer decline in phytoplankton biomass. And the biomass in summer decreases, again due to a deficiency of nutrients. Thus, in the presence of light, mineral nutrition plays the main role in phytoplankton dynamics.

In general, the model demonstrates the dynamics of phytoplankton biomass, qualitatively similar to classical concepts, under daily and seasonal changes in the environment. The model seems to be suitable for assessing the bioproductivity of aquatic ecosystems. It can be supplemented with equations and terms of equations for a more detailed description of complex processes of photosynthesis. The introduction of variables in the physical habitat space and the conjunction of the model with satellite information on the surface of the reservoir leads to model estimates of the bioproductivity of vast marine areas. Introduction of physical space variables habitat and the interface of the model with satellite information about the surface of the basin leads to model estimates of the bioproductivity of vast marine areas.

Математические модели газовой динамики и ее вычислительная индустрия, на наш взгляд, далеки от совершенства. Мы посмотрим на эту проблематику с точки зрения ясной вероятностной микромодели газа из твердых сфер, опираясь как на теорию случайных процессов, так и на классическую кинетическую теорию в терминах плотностей функций распределения в фазовом пространстве; а именно, построим сначала систему нелинейных стохастических дифференциальных уравнений (СДУ), а затем обобщенное случайное и неслучайное интегро-дифференциальное уравнение Больцмана с учетом корреляций и флуктуаций. Ключевыми особенностями исходной модели являются случайный характер интенсивности скачкообразной меры и ее зависимость от самого процесса.

Кратко напомним переход ко все более грубым мезо-макроприближениям в соответствии с уменьшением параметра обезразмеривания, числа Кнудсена. Получим стохастические и неслучайные уравнения, сначала в фазовом пространстве (мезомодель в терминах СДУ по винеров- ским мерам и уравнения Колмогорова – Фоккера – Планка), а затем в координатном пространстве (макроуравнения, отличающиеся от системы уравнений Навье – Стокса и систем квазигазодинамики). Главным отличием этого вывода является более точное осреднение по скорости благодаря аналитическому решению стохастических дифференциальных уравнений по винеровской мере, в виде которых представлена промежуточная мезомодель в фазовом пространстве. Такой подход существенно отличается от традиционного, использующего не сам случайный процесс, а его функцию распределения. Акцент ставится на прозрачности допущений при переходе от одного уровня детализации к другому, а не на численных экспериментах, в которых содержатся дополнительные погрешности аппроксимации.

Теоретическая мощь микроскопического представления макроскопических явлений важна и как идейная опора методов частиц, альтернативных разностным и конечно-элементным.

Mathematical models of gas dynamics and its computational industry, in our opinion, are far from perfect. We will look at this problem from the point of view of a clear probabilistic micro-model of a gas from hard spheres, relying on both the theory of random processes and the classical kinetic theory in terms of densities of distribution functions in phase space, namely, we will first construct a system of nonlinear stochastic differential equations (SDE), and then a generalized random and nonrandom integro-differential Boltzmann equation taking into account correlations and fluctuations. The key feature of the initial model is the random nature of the intensity of the jump measure and its dependence on the process itself.

Briefly recall the transition to increasingly coarse meso-macro approximations in accordance with a decrease in the dimensionalization parameter, the Knudsen number. We obtain stochastic and non-random equations, first in phase space (meso-model in terms of the Wiener — measure SDE and the Kolmogorov – Fokker – Planck equations), and then — in coordinate space (macro-equations that differ from the Navier – Stokes system of equations and quasi-gas dynamics systems). The main difference of this derivation is a more accurate averaging by velocity due to the analytical solution of stochastic differential equations with respect to the Wiener measure, in the form of which an intermediate meso-model in phase space is presented. This approach differs significantly from the traditional one, which uses not the random process itself, but its distribution function. The emphasis is placed on the transparency of assumptions during the transition from one level of detail to another, and not on numerical experiments, which contain additional approximation errors.

The theoretical power of the microscopic representation of macroscopic phenomena is also important as an ideological support for particle methods alternative to difference and finite element methods.

Перенос заряда в ДНК моделируется с помощью дискретной модели Холстейна «квантовая частица + классическая цепочка сайтов + взаимодействие». Влияние температуры термостата учитывается с помощью случайной силы, действующей на классические сайты (уравнение Ланжевена). Таким образом, динамика распространения заряда вдоль цепочки описывается системой ОДУ со случайной правой частью. Для интегрирования таких систем обычно применяют алгоритмы 1 или 2 порядка. Мы разработали смешанный алгоритм, имеющий 4 порядок точности по быстрым «квантовым» переменным (заметим, что в «квантовой» подсистеме должно соблюдаться условие: «сумма вероятностей нахождения заряда на сайте постоянна по времени») и 2 порядок по медленным «классическим» переменным, на которые действует случайная сила. Алгоритм позволяет считать на бóльших временах, чем стандартные. В качестве примера приведен модельный расчет развала полярона в однородной цепочке под действием температурных флуктуаций.

Charge transfer in DNA is simulated by a discrete Holstein model «quantum particle + classical site chain + interaction». Thermostat temperature is taken into account as stochastic force, which acts on classical sites (Langevin equation). Thus dynamics of charge migration along the chain is described by ODE system with stochastic right-hand side. To integrate the system numerically, algorithms of order 1 or 2 are usually applied. We developed «mixed» algorithm having 4th order of accuracy for fast «quantum» variables (note that in quantum subsystem the condition «sum of probabilities of charge being on site is time-constant» must be held), and 2nd order for slow classical variables, which are affecting by stochastic force. The algorithm allows us to calculate trajectories on longer time intervals as compared to standard algorithms. Model calculations of polaron disruption in homogeneous chain caused by temperature fluctuations are given as an example.

Даже беглый взгляд на впечатляющее множество современных работ по математическому моделированию популяционной динамики позволяет заключить, что основной интерес авторов сосредоточен вокруг двух-трех ключевых направлений исследований, связанных с описанием и анализом динамики, либо отдельных структурированных популяций, либо систем однородных популяций, взаимодействующих между собой в экологическом сообществе или (и) в физическом пространстве. В рамках данной работы приводится обзор и систематизируются научные исследования и результаты, полученные на сегодняшний день в ходе развития идей и подходов математического моделирования динамики структурированных и взаимодействующих популяций. В вопросах моделирования динамики численности изолированных популяций описана эволюция научных идей по пути усложнения моделей — от классической модели Мальтуса до современных моделей, учитывающих множество факторов, влияющих на популяционную динамику. В частности, рассматриваются динамические эффекты, к которым приводит учет экологической емкости среды, плотностно-зависимая регуляция, эффект Олли, усложнение возрастной и стадийной структуры. Особое внимание уделяется вопросам мультистабильности популяционной динамики. Кроме того, представлены исследования, в которых анализируется влияние промыслового изъятия на динамику структурированных популяций и возникновение эффекта гидры. Отдельно рассмотрены вопросы возникновения и развития пространственных диссипативных структур в пространственно разобщенных популяциях и сообществах, связанных миграциями. Здесь особое внимание уделяется вопросам частотной и фазовой мультистабильности популяционной динамики, а также возникновению пространственных кластеров. В ходе систематизации и обзора задач, посвященных моделированию динамики взаимодействующих популяций, основное внимание уделяется сообществу «хищник–жертва». Представлены ключевые идеологические подходы, применяемые в современной математической биологии при моделировании систем типа «хищник–жертва», в том числе с учетом структуры сообщества и промыслового изъятия. Кратко освещены вопросы возникновения и сохранения мозаичной структуры в пространственно распределенных и миграционно связанных сообществах.

The review and systematization of current papers on the mathematical modeling of population dynamics allow us to conclude the key interests of authors are two or three main research lines related to the description and analysis of the dynamics of both local structured populations and systems of interacting homogeneous populations as ecological community in physical space. The paper reviews and systematizes scientific studies and results obtained within the framework of dynamics of structured and interacting populations to date. The paper describes the scientific idea progress in the direction of complicating models from the classical Malthus model to the modern models with various factors affecting population dynamics in the issues dealing with modeling the local population size dynamics. In particular, they consider the dynamic effects that arise as a result of taking into account the environmental capacity, density-dependent regulation, the Allee effect, complexity of an age and a stage structures. Particular attention is paid to the multistability of population dynamics. In addition, studies analyzing harvest effect on structured population dynamics and an appearance of the hydra effect are presented. The studies dealing with an appearance and development of spatial dissipative structures in both spatially separated populations and communities with migrations are discussed. Here, special attention is also paid to the frequency and phase multistability of population dynamics, as well as to an appearance of spatial clusters. During the systematization and review of articles on modeling the interacting population dynamics, the focus is on the “prey–predator” community. The key idea and approaches used in current mathematical biology to model a “prey–predator” system with community structure and harvesting are presented. The problems of an appearance and stability of the mosaic structure in communities distributed spatially and coupled by migration are also briefly discussed.

Видоспецифическими поведенческими признаками дикого северного оленя Rangifer tarandus L. традиционно признаны сезонные миграции и стадный инстинкт. В период миграций эти животные вынуждены преодолевать водные преграды. Особенности поведения рассматриваются как результат процесса селекции, когда среди множества стратегий выбрана единственно эволюционно-стабильная, определяющая репродукцию и биологическую выживаемость дикого северного оленя как вида. Ввиду эскалации промышленного освоения Арктики в настоящее время естественные процессы в популяциях диких северных оленей таймырской популяции происходят на фоне увеличения влияния негативных факторов, поэтому естественно возникла необходимость выявления этологических особенностей этих животных. В настоящей работе представлены результаты применения классических методов теории оптимального управления и дифференциальных игр к исследованию миграционных этограмм диких северных оленей при преодолении водных преград, в том числе крупных рек. На основе этологических особенностей этих животных и форм поведения стадо представляется в качестве управляемой динамической системы. Также оно делится на два класса особей: вожак и остальное стадо, для которых строятся свои модели, описывающие траектории их движения. В основу моделей закладываются гипотезы, представляющие собой математическую формализацию некоторых схем поведения животных. Данный подход позволил найти траекторию важенки с использованием методов теории оптимального управления, а при построении траекторий остальных особей — применить принцип управления с поводырем. Апробация полученных результатов, которые могут быть использованы в формировании общей «платформы» для систематического построения моделей адаптивного поведения и в качестве задела для фундаментальных разработок моделей когнитивной эволюции, проводится численно на модельном примере, использующем данные наблюдений на реке Верхняя Таймыра.

Seasonal migrations and herd instinct are traditionally recognized as wild reindeer (Rangifer tarandus L.) species-specific behavioral signs. These animals are forced to overcome water obstacles during the migrations. Behaviour peculiarities are considered as the result of the selection process, which has chosen among the sets of strategies, as the only evolutionarily stable one, determining the reproduction and biological survival of wild reindeer as a species. Natural processes in the Taimyr population wild reindeer are currently occurring against the background of an increase in the influence of negative factors due to the escalation of the industrial development of the Arctic. That is why the need to identify the ethological features of these animals completely arose. This paper presents the results of applying the classical methods of the theory of optimal control and differential games to the wild reindeer study of the migration patterns in overcoming water barriers, including major rivers. Based on these animals’ ethological features and behavior forms, the herd is presented as a controlled dynamic system, which presents also two classes of individuals: the leader and the rest of the herd, for which their models, describing the trajectories of their movement, are constructed. The models are based on hypotheses, which are the mathematical formalization of some animal behavior patterns. This approach made it possible to find the trajectory of the important one using the methods of the optimal control theory, and in constructing the trajectories of other individuals, apply the principle of control with a guide. Approbation of the obtained results, which can be used in the formation of a common “platform” for the adaptive behavior models systematic construction and as a reserve for the cognitive evolution models fundamental development, is numerically carried out using a model example with observational data on the Werchnyaya Taimyra River.