Все выпуски

В работе исследуются особенности групповой динамики особей-агентов в компьютерной модели популяции животных, взаимодействующих между собой и с возобновимым ресурсом. Такого типа динамика были ранее обнаружены в работе [Белотелов, Коноваленко, 2016]. Модельная популяция состоит из совокупности особей. Каждая особь характеризуется своей массой, которая отождествляется с энергией. В ней подробно описана динамика энергетического баланса особи. Ареал обитания моделируемой популяции представляет собой прямоугольную область, на которой равномерно произрастает ресурс (трава).

Описываются различные компьютерные эксперименты, проведенные с моделью при различных значениях параметров и начальных условиях. Основной целью проведения этих вычислительных экспериментов было изучение групповой (стадной) динамики особей. Выяснилось, что в достаточно широком диапазоне значений параметров и при введении пространственных неоднородностей ареала групповой тип поведения сохраняется. Численно были найдены значения параметров модельной популяции, при которых возникает режим пространственных колебаний численности. А именно, в модельной популяции периодически групповое (стадное) поведение животных сменяется на равномерное по пространству распределение, которое через определенное количество тактов вновь становится групповым. Проведены численные эксперименты по предварительному анализу факторов, влияющих на период этих решений. Оказалось, что ведущими параметрами, влияющими на частоту и амплитуду, а также на количество групп, являются подвижность особей и скорость восстановления ресурса. Проведены численные эксперименты по исследованию влияния на групповое поведение параметров, определяющих нелокальное взаимодействие между особями популяции. Обнаружено, что режимы группового поведения сохраняются достаточно длительное время при исключении факторов рождаемости особей. Подтверждено, что нелокальность взаимодействия между особями является ведущей при формировании группового поведения.

The paper investigates the features of group dynamics of individuals-agents in the computer model of the animal population interacting with each other and with a renewable resource. This type of dynamics was previously found in [Belotelov, Konovalenko, 2016]. The model population consists of a set of individuals. Each individual is characterized by its mass, which is identified with energy. It describes in detail the dynamics of the energy balance of the individual. The habitat of the simulated population is a rectangular area where the resource grows evenly (grass).

Various computer experiments carried out with the model under different parameter values and initial conditions are described. The main purpose of these computational experiments was to study the group (herd) dynamics of individuals. It was found that in a fairly wide range of parameter values and with the introduction of spatial inhomogeneities of the area, the group type of behavior is preserved. The values of the model population parameters under which the regime of spatial oscillations of the population occurs were found numerically. Namely, in the model population periodically group (herd) behavior of animals is replaced by a uniform distribution over space, which after a certain number of bars again becomes a group. Numerical experiments on the preliminary analysis of the factors influencing the period of these solutions are carried out. It turned out that the leading parameters affecting the frequency and amplitude, as well as the number of groups are the mobility of individuals and the rate of recovery of the resource. Numerical experiments are carried out to study the influence of parameters determining the nonlocal interaction between individuals of the population on the group behavior. It was found that the modes of group behavior persist for a long time with the exclusion of fertility factors of individuals. It is confirmed that the nonlocality of interaction between individuals is leading in the formation of group behavior.

Мы описываем инженерно-психологический эксперимент, продолжающий исследование способов адаптации человека к росту сложности логических задач методом предъявления серий задач нарастающей сложности, которая определяется объемом исходных данных. Задачи требуют вычислений в ассоциативной или неассоциативной системе операций. По характеру изменения времени решения задачи в зависимости от числа необходимых операций можно делать вывод о чисто последовательном способе решения задач или о подключении к решению дополнительных ресурсов мозга в параллельном режиме. В ранее опубликованной экспериментальной работе человек в процессе решения ассоциативной задачи распознавал цветные картинки с содержательными изображениями. В новом исследовании аналогичная задача решается для абстрактных монохромных геометрических фигур. Анализ результата показал, что для второго случая значительно снижается вероятность перехода испытуемого на параллельный способ обработки зрительной информации. Метод исследования основан на предъявлении человеку задач двух типов. Один тип задач содержит ассоциативные вычисления и допускает параллельный алгоритм решения. Другой тип задач контрольный, содержит задачи, в которых вычисления неассоциативные и параллельные алгоритмы решения неэффективны. Задача распознавания и поиска заданного объекта ассоциативна. Параллельная стратегия значительно ускоряет решение при сравнительно малых дополнительных затратах ресурсов. В качестве контрольной серии задач (для отделения параллельной работы от ускорения последовательного алгоритма) используется, как и в предыдущем эксперименте, неассоциативная задача сравнения в циклической арифметике, представленной в наглядной форме игры «камень, ножницы, бумага». В этой задаче параллельный алгоритм требует работы большого числа процессоров с малым коэффициентом эффективности. Поэтому переход человека на параллельный алгоритм решения этой задачи практически исключен и ускорение обработки входной информации возможно только путем повышения быстродействия. Сравнение зависимости времени решения от объема исходных данных для двух типов задач позволяет выявить четыре типа стратегий адаптации к росту сложности задачи: равномерная последовательная, ускоренная последовательная, параллельные вычисления (там, где это возможно) или неопределенная (для данного метода) стратегия. Уменьшение части испытуемых, которые переходят на параллельную стратегию при кодировании входной информации формальными изображениями, показывает эффективность кодов, вызывающих предметные ассоциации. Они повышают скорость восприятия и переработки информации человеком. Статья содержит предварительную математическую модель, которая объясняет это явление. Она основана на появлении второго набора исходных данных, который возникает у человека в результате узнавания изображенных предметов.

We describe an engineering-psychological experiment that continues the study of ways to adapt a person to the increasing complexity of logical problems by presenting a series of problems of increasing complexity, which is determined by the volume of initial data. Tasks require calculations in an associative or non-associative system of operations. By the nature of the change in the time of solving the problem, depending on the number of necessary operations, we can conclude that a purely sequential method of solving problems or connecting additional brain resources to the solution in parallel mode. In a previously published experimental work, a person in the process of solving an associative problem recognized color images with meaningful images. In the new study, a similar problem is solved for abstract monochrome geometric shapes. Analysis of the result showed that for the second case, the probability of the subject switching to a parallel method of processing visual information is significantly reduced. The research method is based on presenting a person with two types of tasks. One type of problem contains associative calculations and allows a parallel solution algorithm. Another type of problem is the control one, which contains problems in which calculations are not associative and parallel algorithms are ineffective. The task of recognizing and searching for a given object is associative. A parallel strategy significantly speeds up the solution with relatively small additional resources. As a control series of problems (to separate parallel work from the acceleration of a sequential algorithm), we use, as in the previous experiment, a non-associative comparison problem in cyclic arithmetic, presented in the visual form of the game “rock, paper, scissors”. In this problem, the parallel algorithm requires a large number of processors with a small efficiency coefficient. Therefore, the transition of a person to a parallel algorithm for solving this problem is almost impossible, and the acceleration of processing input information is possible only by increasing the speed. Comparing the dependence of the solution time on the volume of source data for two types of problems allows us to identify four types of strategies for adapting to the increasing complexity of the problem: uniform sequential, accelerated sequential, parallel computing (where possible), or undefined (for this method) strategy. The Reducing of the number of subjects, who switch to a parallel strategy when encoding input information with formal images, shows the effectiveness of codes that cause subject associations. They increase the speed of human perception and processing of information. The article contains a preliminary mathematical model that explains this phenomenon. It is based on the appearance of a second set of initial data, which occurs in a person as a result of recognizing the depicted objects.

Работа посвящена исследованию влияния нелинейных процессов в пограничном слое на общий характер течений газа в микроканалах технических систем. Подобное исследование актуально для задач нанотехнологий. Одной из важных задач в этой сфере является анализ потоков газа в микроканалах в случае переходных и сверхзвуковых течений. Результаты этого анализа важны для техники газодинамического напыления и для синтеза новых наноматериалов. Из-за сложности реализации полномасштабных экспериментов на микро- и наномасштабах они чаще всего заменяются компьютерным моделированием. Эффективность компьютерного моделирования достигается как за счет использования новых многомасштабных моделей, так и за счет сочетания сеточных методов и методов частиц. В данной работе мы используем метод молекулярной динамики. Он был применен для исследования установления газового микротечения в металлическом канале. В качестве газовой среды был выбран азот. Металлические стенки микроканалов состояли из атомов никеля. В численных экспериментах были рассчитаны коэффициенты аккомодации на границе между течением газа и металлической стенкой. Исследование микросистемы в пограничном слое позволило сформировать многокомпонентную макроскопическую модель граничных условий. Эта модель была интегрирована в макроскопическое описание течения на основе системы квазигазодинамических уравнений. На основе такой преобразованной газодинамической модели были проведены расчеты микротечения в реальной микросистеме. Результаты были сопоставлены с классическим расчетом течения, не учитывающим нелинейные процессы в пограничном слое. Сравнение показало необходимость использования разработанной модели граничных условий и ее интеграции с классическим газодинамическим подходом.

The work is devoted to the study of the influence of nonlinear processes in the boundary layer on the general nature of gas flows in microchannels of technical systems. Such a study is actually concerned with nanotechnology problems. One of the important problems in this area is the analysis of gas flows in microchannels in the case of transient and supersonic flows. The results of this analysis are important for the gas-dynamic spraying techique and for the synthesis of new nanomaterials. Due to the complexity of the implementation of full-scale experiments on micro- and nanoscale, they are most often replaced by computer simulations. The efficiency of computer simulations is achieved by both the use of new multiscale models and the combination of mesh and particle methods. In this work, we use the molecular dynamics method. It is applied to study the establishment of a gas microflow in a metal channel. Nitrogen was chosen as the gaseous medium. The metal walls of the microchannels consisted of nickel atoms. In numerical experiments, the accommodation coefficients were calculated at the boundary between the gas flow and the metal wall. The study of the microsystem in the boundary layer made it possible to form a multicomponent macroscopic model of the boundary conditions. This model was integrated into the macroscopic description of the flow based on a system of quasi-gas-dynamic equations. On the basis of such a transformed gas-dynamic model, calculations of microflow in real microsystem were carried out. The results were compared with the classical calculation of the flow, which does not take into account nonlinear processes in the boundary layer. The comparison showed the need to use the developed model of boundary conditions and its integration with the classical gas-dynamic approach.

Рассматривается применение физически информированных нейронных сетей с использованием многослойных персептронов для решения задач Коши, в которых правые части уравнения являются непрерывными монотонно возрастающими, убывающими или осциллирующими функциями. С помощью вычислительных экспериментов изучено влияние метода построения приближенного нейросетевого решения, структуры нейронной сети, алгоритмов оптимизации и средств программной реализации на процесс обучения и точность полученного решения. Выполнен анализ эффективности работы наиболее часто используемых библиотек машинного обучения при разработке программ на языках программирования Python и C#. Показано, что применение языка C# позволяет сократить время обучения нейросетей на 20–40%. Выбор различных функций активации влияет на процесс обучения и точность приближенного решения. Наиболее эффективными в рассматриваемых задачах являются сигмоида и гиперболический тангенс. Минимум функции потерь достигается при определенном количестве нейронов скрытого слоя однослойной нейронной сети за фиксированное время обучения нейросетевой модели, причем усложнение структуры сети за счет увеличения числа нейронов не приводит к улучшению результатов обучения. При этом величина шага сетки между точками обучающей выборки, обеспечивающей минимум функции потерь, в рассмотренных задачах Коши практически одинакова. Кроме того, при обучении однослойных нейронных сетей наиболее эффективными для решения задач оптимизации являются метод Adam и его модификации. Дополнительно рассмотрено применение двух- и трех-слойных нейронных сетей. Показано, что в этих случаях целесообразно использовать алгоритм LBFGS, который по сравнению с методом Adam в ряде случаев требует на порядок меньшего времени обучения при достижении одинакового порядка точности. Исследованы также особенности обучения нейронной сети в задачах Коши, в которых решение является осциллирующей функцией с монотонно убывающей амплитудой. Для них необходимо строить нейросетевое решение не с постоянными, а с переменными весовыми коэффициентами, что обеспечивает преимущество такого подхода при обучении в тех узлах, которые расположены вблизи конечной точки интервала решения задачи.

Considered the application of physics-informed neural networks using multi layer perceptrons to solve Cauchy initial value problems in which the right-hand sides of the equation are continuous monotonically increasing, decreasing or oscillating functions. With the use of the computational experiments the influence of the construction of the approximate neural network solution, neural network structure, optimization algorithm and software implementation means on the learning process and the accuracy of the obtained solution is studied. The analysis of the efficiency of the most frequently used machine learning frameworks in software development with the programming languages Python and C# is carried out. It is shown that the use of C# language allows to reduce the time of neural networks training by 20–40%. The choice of different activation functions affects the learning process and the accuracy of the approximate solution. The most effective functions in the considered problems are sigmoid and hyperbolic tangent. The minimum of the loss function is achieved at the certain number of neurons of the hidden layer of a single-layer neural network for a fixed training time of the neural network model. It’s also mentioned that the complication of the network structure increasing the number of neurons does not improve the training results. At the same time, the size of the grid step between the points of the training sample, providing a minimum of the loss function, is almost the same for the considered Cauchy problems. Training single-layer neural networks, the Adam method and its modifications are the most effective to solve the optimization problems. Additionally, the application of twoand three-layer neural networks is considered. It is shown that in these cases it is reasonable to use the LBFGS algorithm, which, in comparison with the Adam method, in some cases requires much shorter training time achieving the same solution accuracy. The specificity of neural network training for Cauchy problems in which the solution is an oscillating function with monotonically decreasing amplitude is also investigated. For these problems, it is necessary to construct a neural network solution with variable weight coefficient rather than with constant one, which improves the solution in the grid cells located near by the end point of the solution interval.

В данной работе исследуется влияние пространственного разрешения дискретизированного (решеточного) представления рабочего пространства на эффективность и корректность поиска оптимального пути в сложных условиях. Рассматриваются сценарии, характеризующиеся возможным наличием узких проходов, неоднородным распределением препятствий и зонами повышенных требований к безопасности в непосредственной окрестности от препятствий. Несмотря на широкое применение решеточных представлений рабочего пространства в робототехнике благодаря их совместимости с сенсорными данными и поддержке классических алгоритмов планирования траекторий, разрешение этих решеток оказывает существенное влияние как на достижимость цели, так и на показатели оптимального пути. Предлагается алгоритм, сочетающий анализ связности пространства, оптимизацию траектории и геометрическое уточнение безопасности. На первом этапе с помощью обобщения алгоритма Лиса (Leath) оценивается достижимость целевой точки путем выявления связной компоненты, содержащей стартовую позицию. При подтверждении достижимости целевой точки на втором этапе алгоритм A* применяется к узлам данной компоненты для построения пути, минимизирующего одновременно как длину пути, так и риск столкновения. На третьем этапе для узлов, расположенных в зонах безопасности, осуществляется уточненная оценка расстояния до препятствий с помощью комбинации алгоритмов Гилберта – Джонсона – Кирти (GJK) и расширяющегося многогранника (EPA). Экспериментальный анализ позволил выявить нелинейную зависимость вероятности существования и эффективности оптимального пути от параметров решетки. В частности, снижение пространственного разрешения решетки повышает вероятность потери связности и недостижимости цели, а увеличение ее пространственного разрешения влечет рост вычислительной сложности без пропорционального улучшения характеристик оптимального пути.

This paper examines the impact of the spatial resolution of a discretized (lattice) representation of the environment on the efficiency and correctness of optimal pathfinding in complex environments. Scenarios are considered that may include bottlenecks, non-uniform obstacle distributions, and areas of increased safety requirements in the immediate vicinity of obstacles. Despite the widespread use of lattice representations of the environment in robotics due to their compatibility with sensor data and support for classical trajectory planning algorithms, the resolution of these lattices has a significant impact on both goal reachability and optimal path performance. An algorithm is proposed that combines environmental connectivity analysis, trajectory optimization, and geometric safety refinement. In the first stage, the Leath algorithm is used to estimate the reachability of the target point by identifying a connected component containing the starting position. Upon confirmation of the target point’s reachability, the A* algorithm is applied to the nodes of this component in the second stage to construct a path that simultaneously minimizes both the path length and the risk of collision. In the third stage, a refined obstacle distance estimate is performed for nodes located in safety zones using a combination of the Gilbert – Johnson –Keerthi (GJK) and expanding polyhedron (EPA) algorithms. Experimental analysis revealed a nonlinear relationship between the probability of the existence and effectiveness of an optimal path and the lattice parameters. Specifically, reducing the spatial resolution of the lattice increases the likelihood of connectivity loss and target unreachability, while increasing its spatial resolution increases computational complexity without a proportional improvement in the optimal path’s performance.

В работе представлена каскадная модель нейронной сети с физической поддержкой, предназначенная для прогнозирования перепада давления при трехфазном течении (нефть, газ, вода) в прямом участке трубы с различными углами наклона. Для преодоления ограничений существующих эмпирических корреляций и вычислительно затратных методов численного моделирования предложена архитектура, декомпозирующая задачу на три последовательные физически интерпретируемые подзадачи: регрессионное прогнозирование коэффициента удержания жидкости, классификация режима течения и непосредственный расчет градиента давления. Каждая подзадача решается отдельной полносвязной нейронной сетью, выход которой передается следующей модели в каскаде. Обучение и тестирование предложенной модели проведены на обширном синтетическом наборе данных (8·10⁷ записей), сгенерированном с использованием полуэмпирической модели. Верификация выполнена на независимых экспериментальных данных. Проведен сравнительный анализ с единой полносвязной (не каскадной) нейронной сетью и исследована чувствительность моделей методами Соболя и Боргоново. Каскадная модель продемонстрировала превосходство по точности и обеспечила высокую интерпретируемость результатов за счет получения промежуточных физических параметров (коэффициента удержания жидкости, режима течения). Разработанная модель обладает низкой вычислительной сложностью, что позволяет использовать ее в системах реального времени и цифровых двойниках гидравлических систем нефтегазовой промышленности.

The paper presents a cascade model of a physically supported neural network designed to predict pressure drop in three-phase flow (oil, gas, water) in a pipe section with various angles of inclination. To overcome the constraints of existing empirical correlations and computation-intensive numerical modeling methods, we propose an architecture that decomposes the problem into three sequential physically interpretable subtasks: regression prediction of the fluid hold-up coefficient, fluid flow regime classification, and pressure gradient evaluation. Each subtask is solved by a separate fully connected neural network, the output of which is passed to the next model in the cascade. Training and testing of the proposed architecture was performed on an extensive synthetic dataset (8 · 10⁷ records) generated using a semi-empirical model. Verification is performed on independent experimental data. A comparative analysis with a single fully connected (non-cascade) neural network is made, and the sensitivity of the models is examined using Sobol and Borgonovo methods. The cascade model demonstrates superior accuracy and ensures high interpretability of results by providing intermediate physical parameters (fluid hold-up coefficient, flow regime). The developed model has low computational complexity, which allows it to be used in real-time systems and digital twins of hydraulic systems in the oil and gas industry.

Программа SAS является стандартным инструментом для обработки данных на спектрометре малоуглового рассеяния ЮМО. В статье представлен ретроспективный анализ ее двадцатилетнего развития — от фортрановского прототипа до современной системы. Основное внимание уделено архитектурным решениям, которые обеспечили программе долгосрочную жизнеспособность и возможность адаптации к модернизациям установки.

Ключевым решением стала модульная архитектура, абстрагирующая детекторную систему. Это позволило бесшовно интегрировать данные с двух детекторов, а позднее — и с позиционно-чувствительного детектора. Строгий конвейер преобразований и единое внутреннее представление данных легли в основу физически обоснованных алгоритмов: весового объединения спектров, сглаживания с учетом аппаратного разрешения и встроенного статистического контроля качества. Интерфейсы программы (командная строка для пакетной обработки и графический для интерактивной работы) построены на едином вычислительном ядре, что гарантирует идентичность результатов и гибкость использования.

Длительная эксплуатация подтвердила, что заложенные архитектурные принципы естественным образом соответствуют ключевым характеристикам международного стандарта качества программного обеспечения, включая те, которые критичны для его долгосрочной жизнеспособности. Таким образом, опыт разработки и эволюции SAS демонстрирует универсальный набор архитектурных принципов, которые могут служить основой для создания устойчивого научного программного обеспечения в смежных областях экспериментальной физики.

The SAS program is the primary data processing tool for the YuMO small-angle neutron scattering spectrometer. The paper presents a retrospective analysis of its two-decade evolution, from a Fortran prototype to a modern software system. The analysis focuses on the architectural decisions that have ensured the program’s long-term viability and its ability to adapt to instrument upgrades.

The core solution was a modular architecture that abstracts the detector system. This enabled the seamless integration of data from two scattering detectors and, later, from a position-sensitive detector. A strict processing pipeline and a unified internal data representation formed the basis for physically grounded algorithms, including weighted merging of spectra, resolution-aware smoothing, and built-in statistical quality control. The program’s interfaces—a command line for batch processing and a graphical user interface for interactive work—are built upon a single computational core, ensuring result consistency and flexibility in use.

Long-term operation has confirmed that the underlying architectural principles naturally align with the key characteristics of international software quality standards, particularly those critical for long-term sustainability. Therefore, the development and evolution of SAS demonstrates a universal set of architectural principles that can serve as a foundation for building sustainable scientific software in related fields of experimental physics.

Аортальный стеноз и другие формы дисфункции аортального клапана сопровождаются нарушением внутрисердечной гемодинамики, перегрузкой левого желудочка и повышением риска сердечно-сосудистых осложнений. Для оценки работы клапана важны не только интегральные клинические показатели, но и локальные механические и гемодинамические характеристики, которые, как правило, не могут быть напрямую измерены in vivo. В связи с этим математическое моделирование рассматривается как один из основных инструментов количественного анализа аортального клапана. Несмотря на широкое применение различных моделей деформируемого твердого тела и постановок связанных задач взаимодействия жидкости и твердого тела (fluid-structure interaction, FSI), для описания динамического поведения створок границы применимости упрощенных постановок по отношению к полной сопряженной задаче остаются недостаточно определенными. В работе рассматривалась идеализированная модель корня аорты с синусами Вальсальвы и трехстворчатым клапаном. Створки описывались анизотропной гиперупругой моделью материала. Выполнено сопоставление пяти расчетных сценариев, включающих полную FSI-постановку, учитывающую как динамику твердого тела, так и жидкости, а также модель деформируемого твердого тела с четырьмя вариантами нагружения, заменяющего влияние кровотока, которые отличаются способом учета давления и направлением приложения нагрузки к створкам. В качестве критериев сравнения использовались деформации, перемещения, напряжения по Мизесу, колебательная динамика створок и площадь геометрического открытия клапана. Показано, что FSI-модель обеспечивает наиболее согласованное описание работы клапана, включая асимметричное открытие створок, более плавную динамику раскрытия и отсутствие выраженного нефизиологичного флаттера. Структурные постановки с нагрузкой, приложенной по локальной нормали к поверхности створок, приводят к завышению деформаций и напряжений, а также к более выраженным колебательным режимам. Сценарии с ограничением направления нагрузки дают более умеренный отклик, однако также не воспроизводят пространственную структуру нагрузки и временную организацию раскрытия створок. Сделан вывод, что при моделировании аортального клапана решающее значение имеет не только величина перепада давления, но и способ его пространственно-временного приложения к створкам. Структурные модели деформируемого твердого тела могут использоваться для качественной оценки отдельных механических тенденций, однако не являются полноценной заменой FSI-постановки при анализе кинематики створок, колебательных режимов, напряженно-деформированного состояния и динамики открытия клапана.

Aortic stenosis and other forms of aortic valve dysfunction are associated with impaired intracardiac hemodynamics, left ventricular overload, and an increased risk of cardiovascular complications. Assessment of valve function requires not only integral clinical indicators but also local mechanical and hemodynamic characteristics, which, as a rule, cannot be measured directly in vivo. Therefore, mathematical modeling is regarded as one of the main tools for the quantitative analysis of the aortic valve. Despite the widespread use of various deformable-solid models and coupled fluid-structure interaction formulations, FSI, for describing leaflet dynamics, the limits of applicability of simplified formulations relative to the fully coupled problem remain insufficiently defined. In this study, an idealized model of the aortic root with the sinuses of Valsalva and a tricuspid valve was considered. The leaflets were described using an anisotropic hyperelastic material model. Five computational scenarios were compared, including a fully coupled FSI formulation that accounts for both solid and fluid dynamics, as well as a deformable-solid model with four loading variants replacing the effect of blood flow, differing in the way pressure was represented and in the direction of load application to the leaflets. The comparison criteria included deformation, displacement, von Mises stress, leaflet oscillatory dynamics, and the geometric opening area of the valve. It was shown that the FSI model provides the most consistent description of valve function, including asymmetric leaflet opening, smoother opening dynamics, and the absence of pronounced nonphysiological flutter. Structural formulations with loads applied along the local normal to the leaflet surface lead to overestimation of deformation and stress, as well as to more pronounced oscillatory regimes. Scenarios with restricted load direction produce a more moderate response, but they also fail to reproduce the spatial load structure and the temporal organization of leaflet opening. It was concluded that, in aortic valve modeling, not only the magnitude of the pressure difference but also the way it is applied to the leaflets in space and time is of decisive importance. Structural deformable-solid models may be used for the qualitative assessment of selected mechanical trends, but they cannot serve as a full substitute for the FSI formulation in the analysis of leaflet kinematics, oscillatory regimes, stress-strain state, and valve opening dynamics.

Осуществлено численное моделирование с применением алгоритма тепловой бани неравновесного критического поведения в трехмерной как однородной, так и структурно неупорядоченной модели Изинга. На основе анализа двухвременной зависимости автокорреляционных функций и динамической восприимчивости для систем со спиновыми концентрациями p = 1,0, p = 0,8 и 0,6 были выявлены эффекты старения c аномальным замедлением релаксации системы с ростом времени ожидания. Доказано нарушение флуктуационно-диссипативной теоремы и получены значения универсального предельного флуктуационно-диссипативного отношения для рассматриваемых систем. Показано, что увеличение концентрации дефектов структуры приводит к усилению эффектов старения.

Investigation of influence of non-equilibrium initial states and structural disorder on characteristics of anomalous slow non-equilibrium critical behavior of three-dimensional Ising model is carried out. The unique ageing properties and violations of the equilibrium fluctuation-dissipation theorem are observed for considered pure and disordered systems which were prepared in high-temperature initial state and then quenched in their critical points. The heat-bath algorithm description of ageing properties in non-equilibrium critical behavior of three-dimensional Ising model with spin concentrations p = 1.0, p = 0.8, and 0.6 is realized. On the base of analysis of such two-time quantities as autocorrelation function and dynamical susceptibility were demonstrated the ageing effects and were calculated asymptotic values of universal fluctuation-dissipation ratio in these systems. It was shown that the presence of defects leads to aging gain.

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.

The Compact Muon Solenoid (CMS) is a high-performance general-purpose detector at the Large Hadron Collider (LHC) at CERN. A distributed data analysis system for processing and further analysis of CMS experimental data has been developed and this model foresees the obligatory usage of modern grid-technologies. The CMS Computing Model makes use of the hierarchy of computing centers (Tiers). The Joint Institute for Nuclear Research (JINR) takes an active part in the CMS experiment. In order to provide a proper computing infrastructure for the CMS experiment at JINR and for Russian institutes collaborating in CMS, Tier-1 center for the CMS experiment is constructing at JINR. The main tasks and services of the CMS Tier-1 at JINR are described. The status and perspectives of the Tier1 center for the CMS experiment at JINR are presented.