Все выпуски

Проведено компьютерное моделирование динамики нагрева воздушной фурмы доменной печи с помощью вычислительной среды конечно-элементного анализа DEFORM-2D. Исследовано влияние теплоизолирующей вставки, установленной в дутьевой канал с воздушным зазором и без зазора, а также газотермического покрытия на температурное поле воздушной фурмы доменной печи. Результаты моделирования показали значительное влияние теплоизолирующей вставки в дутьевой канал и воздушного зазора, отделяющего ее от внутреннего стакана, на температурное поле фурмы. При наличии вставки наблюдается градиент температуры по ее толщине до 540–555 °С, причем максимального значения температура вставки достигает на поверхности со стороны дутьевого канала. В то же время температура внутреннего стакана снижается на 35–40 °С по сравнению с фурмой без вставки. При наличии вставки с воздушным зазором градиент температуры вставки по ее толщине снижается до 160–250 °С по сравнению с вариантом без воздушного зазора, причем максимальное значение температуры поверхности вставки со стороны дутьевого канала также увеличивается. Температура внутреннего стакана также снижается еще на 15–20 °С по сравнению с вариантом без воздушного зазора. Однако наблюдается резкий градиент температуры воздушного зазора по его толщине до 760 °С из-за низкой теплопроводности воздуха. При наличии газотермического покрытия максимальная температура нагрева торца рыльной части снизилась до 326 °С, а максимальный градиент температуры по его толщине также снизился до 67 °С по сравнению с вариантом без покрытия. С помощью программного комплекса DEFORM-2D создана модель, имитирующая прогар фурмы вследствие контака с жидким чугуном. Показано, что через 40 с контакта с чугуном температура на поверхности рыльной части со стороны воды достигает 1050 °С, а через 100 с — 1060 °С, что практически равносильно прогару.

Study of work of heating equipment is an actual issue because it allows determining optimal regimes to reach highest efficiency. At that it is very helpful to use computer simulation to predict how different heating modes influence the effectiveness of the heating process and wear of heating equipment. Computer simulation provides results whose accuracy is proven by many studies and requires costs and time less than real experiments. In terms of present research, computer simulation of heating of air tuyere of blast furnace was realized with the help of FEM software. Background studies revealed possibility to simulate it as a flat, axisymmetric problem and DEFORM-2D software was used for simulation. Geometry, necessary for simulation, was designed with the help of SolidWorks, saved in .dxf format. Then it was exported to DEFORM-2D pre-processor and positioned. Preliminary and boundary conditions were set up. Several modes of operating regimes were under analysis. In order to demonstrate influence of eah of the modes and for better visualization point tracking option of the DEFORM-2D post-processor was applied. Influence of thermal insulation box plugged into blow channel, with and without air gap, and thermal coating on air tuyere’s temperature field was investigated. Simulation data demonstrated significant effect of thermal insulation box on air tuyere’s temperature field. Designed model allowed to simulate tuyere’s burnout as a result of interaction with liquid iron. Conducted researches have demonstrated DEFORM-2D effectiveness while using it for simulation of heat transfer and heating processes. DEFORM-2D is about to be used in further studies dedicated to more complex process connected with temperature field of blast furnace’s air tuyere.

Статья посвящена применению методов математического анализа, поиска паттернов и изучения состава нуклеотидов в последовательностях ДНК на геномном уровне. Изложены новые методы математической биологии, которые позволили обнаружить и отобразить скрытую упорядоченность генетических нуклеотидных последовательностей, находящихся в клетках живых организмов. Исследования основаны на работах по алгебраической биологии доктора физико-математических наук С. В. Петухова, которым впервые были введены и обоснованы новые алгебры и гиперкомплексные числовые системы, описывающие генетические явления. В данной работе описана новая фаза развития матричных методов в генетике для исследования свойств нуклеотидных последовательностей (и их физико-химических параметров), построенная на принципах конечной геометрии. Целью исследования является демонстрация возможностей новых алгоритмов и обсуждение обнаруженных свойств генетических молекул ДНК и РНК. Исследование включает три этапа: параметризация, масштабирование и визуализация. Параметризация — определение учитываемых параметров, которые основаны на структурных и физико-химических свойствах нуклеотидов как элементарных составных частей генома. Масштабирование играет роль «фокусировки» и позволяет исследовать генетические структуры в различных масштабах. Визуализация включает выбор осей координатной системы и способа визуального отображения. Представленные в работе алгоритмы выдвигаются на роль расширенного инструментария для развития научно-исследовательского программного обеспечения анализа длинных нуклеотидных последовательностей с возможностью отображения геномов в параметрических пространствах различной размерности. Одним из значимых результатов исследования является то, что были получены новые биологически интерпретируемые критерии классификации геномов различных живых организмов для выявления межвидовых взаимосвязей. Новая концепция позволяет визуально и численно оценить вариативность физико-химических параметров нуклеотидных последовательностей. Эта концепция также позволяет обосновать связь параметров молекул ДНК и РНК с фрактальными геометрическими мозаиками, обнаруживает упорядоченность и симметрии полинуклеотидов и их помехоустойчивость. Полученные результаты стали обоснованием для введения новых научных терминов: «генометрия» как методология вычислительных стратегий и «генометрика» как конкретные параметры того или иного генома или нуклеотидной последовательности. В связи с результатами исследования затронуты вопросы биосемиотики и уровни иерархичности организации живой материи.

The article is devoted to the application of various methods of mathematical analysis, search for patterns and studying the composition of nucleotides in DNA sequences at the genomic level. New methods of mathematical biology that made it possible to detect and visualize the hidden ordering of genetic nucleotide sequences located in the chromosomes of cells of living organisms described. The research was based on the work on algebraic biology of the doctor of physical and mathematical sciences S. V. Petukhov, who first introduced and justified new algebras and hypercomplex numerical systems describing genetic phenomena. This paper describes a new phase in the development of matrix methods in genetics for studying the properties of nucleotide sequences (and their physicochemical parameters), built on the principles of finite geometry. The aim of the study is to demonstrate the capabilities of new algorithms and discuss the discovered properties of genetic DNA and RNA molecules. The study includes three stages: parameterization, scaling, and visualization. Parametrization is the determination of the parameters taken into account, which are based on the structural and physicochemical properties of nucleotides as elementary components of the genome. Scaling plays the role of “focusing” and allows you to explore genetic structures at various scales. Visualization includes the selection of the axes of the coordinate system and the method of visual display. The algorithms presented in this work are put forward as a new toolkit for the development of research software for the analysis of long nucleotide sequences with the ability to display genomes in parametric spaces of various dimensions. One of the significant results of the study is that new criteria were obtained for the classification of the genomes of various living organisms to identify interspecific relationships. The new concept allows visually and numerically assessing the variability of the physicochemical parameters of nucleotide sequences. This concept also allows one to substantiate the relationship between the parameters of DNA and RNA molecules with fractal geometric mosaics, reveals the ordering and symmetry of polynucleotides, as well as their noise immunity. The results obtained justified the introduction of new terms: “genometry” as a methodology of computational strategies and “genometrica” as specific parameters of a particular genome or nucleotide sequence. In connection with the results obtained, biosemiotics and hierarchical levels of organization of living matter are raised.

При заболеваниях человека в результате бактериального заражения для наблюдения за ходом болезни используются различные характеристики организма. В настоящее время одним из таких индикаторов принимается динамика концентраций цитокинов, вырабатываемых в основном клетками иммунной системы. В организме человека и многих видов животных присутствуют эти низкомолекулярные белки. Исследование цитокинов имеет важное значение для интерпретации нарушений функциональной состоятельности иммунной системы организма, оценки степени тяжести, мониторинга эффективности проводимой терапии, прогноза течения и исхода лечения. При заболевании возникает цитокиновый отклик организма, указывающий на характеристики течения болезни. Для исследования закономерностей такой индикации проведены эксперименты на лабораторных мышах. В работе анализируются экспериментальные данные о развитии пневмонии и лечении несколькими препаратами при бактериальном заражении мышей. В качестве препаратов использовались иммуномодулирующие препараты «Ронколейкин», «Лейкинферон» и «Тинростим». Данные представлены динамикой концентраций двух видов цитокинов в легочной ткани и крови животных. Многосторонний статистический и нестатистический анализ данных позволил выявить общие закономерности изменения концентраций цитокинов в организме и связать их со свойствами лечебных препаратов. Исследуемые цитокины «Интерлейкин-10» (ИЛ-10) и «Интерферон Гамма» (ИФН$\gamma$) у зараженных мышей отклоняются от нормального уровня интактных животных, указывая на развитие заболевания. Изменения концентраций цитокинов в группах лечимых мышей сравниваются с этими показателями в группе здоровых (не зараженных) мышей и группе зараженных нелеченных особей. Сравнение делается по группам особей, так как концентрации цитокинов индивидуальны и значительно отличаются у разных особей. В этих условиях только группы особей могут указать на закономерности процессов течения болезни. Эти группы мышей наблюдались в течение двух недель. Динамика концентраций цитокинов указывает на характеристики течения болезни и эффективность применяемых лечебных препаратов. Воздействие лечебного препарата на организмы отслеживается по расположению указанных групп особей в пространстве концентраций цитокинов. В этом пространстве используется расстояние Хаусдорфа между множествами векторов концентраций цитокинов у особей, основанное на евклидовом расстоянии между элементами этих множеств. Выяснено, что препараты «Ронколейкин» и «Лейкинферон» оказывают в целом сходное между собой и отличное от препарата «Тинростим» воздействие на течение болезни.

When person`s diseases is result of bacterial infection, various characteristics of the organism are used for observation the course of the disease. Currently, one of these indicators is dynamics of cytokine concentrations are produced, mainly by cells of the immune system. There are many types of these low molecular weight proteins in human body and many species of animals. The study of cytokines is important for the interpretation of functional disorders of the body's immune system, assessment of the severity, monitoring the effectiveness of therapy, predicting of the course and outcome of treatment. Cytokine response of the body indicating characteristics of course of disease. For research regularities of such indication, experiments were conducted on laboratory mice. Experimental data are analyzed on the development of pneumonia and treatment with several drugs for bacterial infection of mice. As drugs used immunomodulatory drugs “Roncoleukin”, “Leikinferon” and “Tinrostim”. The data are presented by two types cytokines` concentration in lung tissue and animal blood. Multy-sided statistical ana non statistical analysis of the data allowed us to find common patterns of changes in the “cytokine profile” of the body and to link them with the properties of therapeutic preparations. The studies cytokine “Interleukin-10” (IL-10) and “Interferon Gamma” (IFN$\gamma$) in infected mice deviate from the normal level of infact animals indicating the development of the disease. Changes in cytokine concentrations in groups of treated mice are compared with those in a group of healthy (not infected) mice and a group of infected untreated mice. The comparison is made for groups of individuals, since the concentrations of cytokines are individual and differ significantly in different individuals. Under these conditions, only groups of individuals can indicate the regularities of the processes of the course of the disease. These groups of mice were being observed for two weeks. The dynamics of cytokine concentrations indicates characteristics of the disease course and efficiency of used therapeutic drugs. The effect of a medicinal product on organisms is monitored by the location of these groups of individuals in the space of cytokine concentrations. The Hausdorff distance between the sets of vectors of cytokine concentrations of individuals is used in this space. This is based on the Euclidean distance between the elements of these sets. It was found that the drug “Roncoleukin” and “Leukinferon” have a generally similar and different from the drug “Tinrostim” effect on the course of the disease.

Работа посвящена численному моделированию и исследованию кинетической модели пиролиза пропана. Изучение кинетики реакций является необходимой стадией моделирования динамики газового потока в реакторе.

Кинетическая модель представляет собой нелинейную систему обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка с параметрами, роль которых играют константы скоростей стадий. Математическое моделирование процесса основано на использовании закона сохранения масс. Для решения исходной (прямой) задачи используется неявный метод решения жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Модель содержит 60 входных кинетических параметров и 17 выходных параметров, соответствующих веществам реакции, из которых наблюдаемыми являются только 9. В процессе решения задачи по оценке параметров (обратная задача) возникает вопрос неединственности набора параметров, удовлетворяющего имеющимся экспериментальным данным. Поэтому перед решением обратной задачи проводится оценка возможности определения параметров модели — анализ идентифицируемости.

Для анализа идентифицируемости мы используем ортогональный метод, который хорошо себя зарекомендовал для анализа моделей с большим числом параметров. Основу алгоритма составляет анализ матрицы чувствительно- сти методами дифференциальной и линейной алгебры, показывающей степень зависимости неизвестных параметров моделей от заданных измерений. Анализ чувствительности и идентифицируемости показал, что параметры модели устойчиво определяются по заданному набору экспериментальных данных. В статье представлен список параметров модели от наиболее идентифицируемого до наименее идентифицируемого. Учитывая анализ идентифицируемости математической модели, были введены более жесткие ограничения на поиск слабоидентифицируемых параметров при решении обратной задачи.

Обратная задача по оценке параметров была решена с использованием генетического алгоритма. В статье представлены найденные оптимальные значения кинетических параметров. Представлено сравнение экспериментальных и расчетных зависимостей концентраций пропана, основных и побочных продуктов реакции от температуры для разных расходов смеси. На основании соответствия полученных результатов физико-химическим законам и экспериментальным данным сделан вывод об адекватности построенной математической модели.

The article presents the numerical modeling and study of the kinetic model of propane pyrolysis. The study of the reaction kinetics is a necessary stage in modeling the dynamics of the gas flow in the reactor.

The kinetic model of propane pyrolysis is a nonlinear system of ordinary differential equations of the first order with parameters, the role of which is played by the reaction rate constants. Math modeling of processes is based on the use of the mass conservation law. To solve an initial (forward) problem, implicit methods for solving stiff ordinary differential equation systems are used. The model contains 60 input kinetic parameters and 17 output parameters corresponding to the reaction substances, of which only 9 are observable. In the process of solving the problem of estimating parameters (inverse problem), there is a question of non-uniqueness of the set of parameters that satisfy the experimental data. Therefore, before solving the inverse problem, the possibility of determining the parameters of the model is analyzed (analysis of identifiability).

To analyze identifiability, we use the orthogonal method, which has proven itself well for analyzing models with a large number of parameters. The algorithm is based on the analysis of the sensitivity matrix by the methods of differential and linear algebra, which shows the degree of dependence of the unknown parameters of the models on the given measurements. The analysis of sensitivity and identifiability showed that the parameters of the model are stably determined from a given set of experimental data. The article presents a list of model parameters from most to least identifiable. Taking into account the analysis of the identifiability of the mathematical model, restrictions were introduced on the search for less identifiable parameters when solving the inverse problem.

The inverse problem of estimating the parameters was solved using a genetic algorithm. The article presents the found optimal values of the kinetic parameters. A comparison of the experimental and calculated dependences of the concentrations of propane, main and by-products of the reaction on temperature for different flow rates of the mixture is presented. The conclusion about the adequacy of the constructed mathematical model is made on the basis of the correspondence of the results obtained to physicochemical laws and experimental data.

Посты в социальных сетях являются важным индикатором, отображающим положение активов на финансовом рынке. В статье описывается жесткое решение задачи классификации для определения влияния активности в социальных сетях на движение финансового рынка. Отбираются аккаунты авторитетных в сообществе крипто-трейдеров-инфлюенсеров. В качестве данных используются специальные пакеты сообщений, которые состоят из текстовых постов, взятых из Twitter. Приведены способы предобработки текста, заключающиеся в лемматизации Stanza и применении регулярных выражений, для очищения зашумленных текстов, особенностью которых является многочисленное употребление сленговых слов и сокращений. Решается задача бинарной классификации, где слово рассматривается как элемент вектора единицы данных. Для более точного описания криптовалютной активности ищутся наилучшие параметры разметки для обработки свечей Binance. Методы выявления признаков, необходимых для точного описания текстовых данных и последующего процесса установления зависимости, представлены в виде машинного обучения и статистического анализа. В качестве первого используется отбор признаков на основе критерия информативности, который применяется при разбиении решающего дерева на поддеревья. Такой подход реализован в модели случайного леса и актуален для задачи выбора значимых для «стрижки деревьев» признаков. Второй же основан на жестком составлении бинарного вектора в ходе грубой проверки наличия либо отсутствия слова в пакете и подсчете суммы элементов этого вектора. Затем принимается решение в зависимости от преодоления этой суммой порогового значения, базирующегося на уровне, предварительно подобранном с помощью анализа частотного распределения упоминаний слова. Алгоритм, используемый для решения проблемы, был назван бенчмарком и проанализирован в качестве инструмента. Подобные алгоритмы часто используются в автоматизированных торговых стратегиях. В процессе исследования также описаны наблюдения влияния часто встречающихся в тексте слов, которые используются в качестве базиса размерностью 2 и 3 при векторизации.

Social media is a crucial indicator of the position of assets in the financial market. The paper describes the rigid solution for the classification problem to determine the influence of social media activity on financial market movements. Reputable crypto traders influencers are selected. Twitter posts packages are used as data. The methods of text, which are characterized by the numerous use of slang words and abbreviations, and preprocessing consist in lemmatization of Stanza and the use of regular expressions. A word is considered as an element of a vector of a data unit in the course of solving the problem of binary classification. The best markup parameters for processing Binance candles are searched for. Methods of feature selection, which is necessary for a precise description of text data and the subsequent process of establishing dependence, are represented by machine learning and statistical analysis. First, the feature selection is used based on the information criterion. This approach is implemented in a random forest model and is relevant for the task of feature selection for splitting nodes in a decision tree. The second one is based on the rigid compilation of a binary vector during a rough check of the presence or absence of a word in the package and counting the sum of the elements of this vector. Then a decision is made depending on the superiority of this sum over the threshold value that is predetermined previously by analyzing the frequency distribution of mentions of the word. The algorithm used to solve the problem was named benchmark and analyzed as a tool. Similar algorithms are often used in automated trading strategies. In the course of the study, observations of the influence of frequently occurring words, which are used as a basis of dimension 2 and 3 in vectorization, are described as well.

Рассматривается основанный на методах линейной алгебры подход к анализу скорости электронного транспорта через цитохромный $b_6 f$-комплекс. В предложенном подходе зависимость квазистационарного потока электронов через комплекс от степени восстановленности пулов мобильных переносчиков электрона выступает в качестве функции отклика, характеризующей этот процесс. Разработано программное обеспечение на языке программирования Python, позволяющее построить основное кинетическое уравнение для комплекса по схеме элементарных реакций и вычислить квазистационарные скорости электронного транспорта через комплекс и динамику их изменения в ходе переходного процесса. Вычисления проводятся в многопоточном режиме, что позволяет эффективно использовать ресурсы современных вычислительных систем и за сравнительно небольшое время получать данные о функционировании комплекса в широком диапазоне параметров. Предложенный подход может быть легко адаптирован для анализа электронного транспорта в других компонентах фотосинтетической и дыхательной электрон-транспортной цепи, а также других процессов в сложных мультиферментных комплексах, содержащих несколько реакционных центров. Для параметризации модели цитохромного $b_6 f$-комплекса использованы данные криоэлектронной микроскопии и окислительно-восстановительного титрования. Получены зависимости квазистационарной скорости восстановления пластоцианина и окисления пластохинона от степени восстановленности пулов мобильных переносчиков электрона и проанализирована динамика изменения скорости в ответ на изменение редокс-состояния пула пластохинонов. Результаты моделирования находятся в хорошем согласовании с имеющимися экспериментальными данными.

We consider an approach based on linear algebra methods to analyze the rate of electron transport through the cytochrome $b_6 f$ complex. In the proposed approach, the dependence of the quasi-stationary electron flux through the complex on the degree of reduction of pools of mobile electron carriers is considered a response function characterizing this process. We have developed software in the Python programming language that allows us to construct the master equation for the complex according to the scheme of elementary reactions and calculate quasi-stationary electron transport rates through the complex and the dynamics of their changes during the transition process. The calculations are performed in multithreaded mode, which makes it possible to efficiently use the resources of modern computing systems and to obtain data on the functioning of the complex in a wide range of parameters in a relatively short time. The proposed approach can be easily adapted for the analysis of electron transport in other components of the photosynthetic and respiratory electron-transport chain, as well as other processes in multienzyme complexes containing several reaction centers. Cryo-electron microscopy and redox titration data were used to parameterize the model of cytochrome $b_6 f$ complex. We obtained dependences of the quasi-stationary rate of plastocyanin reduction and plastoquinone oxidation on the degree of reduction of pools of mobile electron carriers and analyzed the dynamics of rate changes in response to changes in the redox state of the plastoquinone pool. The modeling results are in good agreement with the available experimental data.

В жизнедеятельности фитопланктона, как и любой живой системы, огромное значение имеет динамика различных газообразных веществ. Для водных растительных сообществ наиболее показательным является преобразование кислорода и углекислого газа. Эта динамика важна для глобального соотношения кислорода и углекислоты в атмосфере Земли. Цель работы состоит в исследовании средствами математического моделирования роли газообмена в жизнедеятельности водных растительных организмов, а именно фитопланктона. В работе предложена серия математических моделей динамики кислорода и углекислоты в организме (клетке) фитопланктона. Серия моделей построена по нарастающей степени сложности и количества моделируемых процессов. Вначале рассматривается простейшая модель только динамики газов, затем происходит переход к моделям со взаимодействием и взаимовлиянием газов на формирование и динамику энергоемких веществ и, через них, на ростовые процессы в растительном организме.

В качестве основных процессов, сопряженных с производством и потреблением кислорода и углекислого газа, рассматриваются фотосинтез и дыхание. Эти два во многом взаимообратных по отношению к газодинамике явления лежат в основе моделей. В моделях исследуются свойства решений: равновесия и их устойчивость, динамические свойства решений. Выявлены различные виды равновесной устойчивости, возможные сложные нелинейные динамики. Эти свойства позволяют лучше ориентироваться при выборе модели для описания процессов с известным набором данных и сформулированными целями моделирования. Приведен пример сравнения эксперимента с его модельным описанием.

Относительно динамики концентраций энергоемких веществ и плотности биомассы модели ориентированы на ростовые процессы организмов и продукционные процессы в популяциях и сообществах. Это является следующей цельюмо делирования — связать газодинамику по кислороду и углекислому газу с обменными процессами в растительных организмах. В дальнейшем модельные конструкции будут применены к анализу поведения экосистем при изменении среды обитания, в том числе по содержаниюгаз ообразных веществ.

The dynamics of various gaseous substances is of great importance in the vital activity of phytoplankton. The dynamics of oxygen and carbon dioxide are the most indicative for aquatic plant communities. These dynamics are important for the global ratio of oxygen and carbon dioxide in the Earth’s atmosphere. The goal of the work is to use the mathematical modeling to study the role of oxygen and carbon dioxide in the life of aquatic plant organisms, in particular, the phytoplankton. The series of mathematical models of the dynamics of oxygen and carbon dioxide in the phytoplankton body are proposed. The series of models are built according to the increasing degree of complexity and the number of modeled processes. At first, the simplest model of only gas dynamics is considered, then there is a transition to models with the interaction and mutual influence of gases on the formation and dynamics of energy-intensive substances and on growth processes in the plant organism. Photosynthesis and respiration are considered as the basis of the models. The models study the properties of solutions: equilibrium solutions and their stability, dynamic properties of solutions. Various types of equilibrium stability, possible complex non-linear dynamics have been identified. These properties allow better orientation when choosing a model to describe processes with a known set of data and formulated modeling goals. An example of comparing an experiment with its model description is given. The next goal of modeling — to link gas dynamics for oxygen and carbon dioxide with metabolic processes in plant organisms. In the future, model designs will be applied to the analysis of ecosystem behavior when the habitat changes, including the content of gaseous substances.

Данная работа нацелена на программистов и разработчики, заинтересованных в использовании технологии параллельного программирования для увеличения производительности приложений. Программное обеспечение Oracle Solaris Studio обеспечивает современную оптимизацию и распараллеливание компиляторов для языков C, C ++ и ФОРТРАН, продвинутый отладчик, и оптимизированные математи- ческие и быстродействующие библиотеки. Также включены чрезвычайно мощный инструмент анализа производительности для профилирования последовательных и параллельных приложений, инструмент анализа для обнаружения состязания при передаче данных и блокировки в памяти параллельных программ и IDE. Программное обеспечение Oracle Message Passing Toolkit обеспечивает высокопроизводительные MPI библиотеки и сопряжённую среду во время работы программы, необходимую для приложений передачи сообщений, которые могут работать на одной системе или по всему множеству вычислительных систем с высокопроизводительным сетевым оснащением, включая Gigabit Ethernet, 10 Gigabit Ethernet, InfiniBand и Myrinet. Примеры OpenMP и MPI представлены по всему тексту работы, включая их использование через программные продукты Oracle Solaris Studio и Oracle Message Passing Toolkit для развития и развертывания последовательных и параллельных приложений на основе систем SPARC и x86/x64. В работе продемонстрировано, как развивать и развертывать приложение, распараллеленное с OpenMP и/или MPI.

This paper targets programmers and developers interested in utilizing parallel programming techniques to enhance application performance. The Oracle Solaris Studio software provides state-of-the-art optimizing and parallelizing compilers for C, C++ and Fortran, an advanced debugger, and optimized mathematical and performance libraries. Also included are an extremely powerful performance analysis tool for profiling serial and parallel applications, a thread analysis tool to detect data races and deadlock in memory parallel programs, and an Integrated Development Environment (IDE). The Oracle Message Passing Toolkit software provides the high-performance MPI libraries and associated run-time environment needed for message passing applications that can run on a single system or across multiple compute systems connected with high performance networking, including Gigabit Ethernet, 10 Gigabit Ethernet, InfiniBand and Myrinet. Examples of OpenMP and MPI are provided throughout the paper, including their usage via the Oracle Solaris Studio and Oracle Message Passing Toolkit products for development and deployment of both serial and parallel applications on SPARC and x86/x64 based systems. Throughout this paper it is demonstrated how to develop and deploy an application parallelized with OpenMP and/or MPI.

Частота сердечных сокращений (ЧСС) является наиболее доступным для измерения показателем. С целью контроля индивидуальной реакции на нагрузочность физических упражнений ЧСС измеряется при выполнении спортсменами мышечной работы разных типов (работа на силовых тренажерах, различные виды тренировочных и соревновательных нагрузок). По величине ЧСС и динамике ее изменения при мышечной работе и восстановлении можно объективно судить о функциональном состоянии сердечно-сосудистой системы спортсмена, об уровне его индивидуальной физической работоспособности, а также об адаптивной реакции на ту или иную физическую нагрузку. Однако ЧСС не является самостоятельным детерминантом физического состояния спортсмена. Величина ЧСС формируется в результате взаимодействия основных физиологических механизмов, определяющих гемодинамический режим сердечного выброса. Сердечный ритм зависит, с одной стороны, от сократимости сердца, от венозного возврата, от объемов предсердий и желудочков сердца, а с другой стороны — от сосудистой нагрузки сердца, основными компонентами которой являются эластическое и периферическое сопротивление артериальной системы. Величины сосудистых сопротивлений артериальной системы зависят от мощности мышечной работы и времени ее выполнения. Чувствительность ЧСС к изменениям сосудистой нагрузки сердца и его сократимости определялась у спортсменов по результатам парного регрессионного анализа одновременно зарегистрированных данных ЧСС, периферического $(R)$ и эластического $(E_a)$ сопротивлений (сосудистая нагрузка сердца), а также механической мощности $(W)$ сердечных сокращений (сократимость сердца). Коэффициенты чувствительности и коэффициенты парной корреляции между ЧСС и показателями сосудистой нагрузки и сократимости левого желудочка сердца спортсмена определялись в покое и при выполнении мышечной работы на велоэргометре. Показано, что с ростом мощности велоэргометрической нагрузки и увеличением ЧСС возрастают также коэффициенты корреляции и чувствительности между ЧСС и показателями сосудистой нагрузки сердца $(R, E_a)$ и его сократимости $(W)$.

Heart rate (HR) is the most affordable indicator for measuring. In order to control the individual response to physical exercises of different load types heart rate is measured when the athletes perform different types of muscular work (strength machines, various types of training and competitive exercises). The magnitude of heart rate and its dynamics during muscular work and recovery can be objectively judged on the functional status of the cardiovascular system of an athlete, the level of its individual physical performance, as well as an adaptive response to a particular exercise. However, the heart rate is not an independent determinant of the physical condition of an athlete. HR size is formed by the interaction of the basic physiological mechanisms underlying cardiac hemodynamic ejection mode. Heart rate depends on one hand, on contractility of the heart, the venous return, the volumes of the atria and ventricles of the heart and from vascular heart load, the main components of which are elastic and peripheral resistance of the arterial system on the other hand. The values of arterial system vascular resistances depend on the power of muscular work and its duration. HR sensitivity to changes in heart load and vascular contraction was determined in athletes by pair regression analysis simultaneously recorded heart rate data, and peripheral $(R)$ and elastic $(E_a)$ resistance (heart vascular load), and the power $(W)$ of heartbeats (cardiac contractility). The coefficients of sensitivity and pair correlation between heart rate indicators and vascular load and contractility of left ventricle of the heart were determined in athletes at rest and during the muscular work on the cycle ergometer. It is shown that increase in both ergometer power load and heart rate is accompanied by the increase of correlation coefficients and coefficients of the heart rate sensitivity to $R$, $E_a$ and $W$.

В работе проведен сравнительный анализ предприятий Арктической зоны Российской Федерации (АЗ РФ) по экономическим показателям в соответствии с рейтингом Полярного индекса. В исследование включены числовые данные 193 предприятий, находящихся в АЗ РФ. Применены методы машинного обучения, как стандартные, из открытых ресурсов, так и собственные оригинальные методы — метод оптимально достоверных разбиений (ОДР), метод статистически взвешенных синдромов (СВС). Проведено разбиение с указанием максимального значения функционала качества, в данном исследовании использовалось простейшее семейство разнообразных одномерных разбиений с одной-единственной граничной точкой, а также семейство различных двумерных разбиений с одной граничной точкой по каждой из двух объединяющих переменных. Перестановочные тесты позволяют не только оценивать достоверность данных выявленных закономерностей, но и исключать из множества выявленных закономерностей разбиения с избыточной сложностью.

Использование метода ОДР на одномерных показателях выявило закономерности, которые связывают номер класса с экономическими показателями. Также в приведенном исследовании представлены закономерности, которые выявлены в рамках простейшей одномерной модели с одной граничной точкой и со значимостью не хуже чем $p < 0.001$.

Для достоверной оценки подобной диагностической способности использовали так называемый метод скользящего контроля. В результате этих исследований был выделен целый набор методов, которые обладали достаточной эффективностью.

Коллективный метод по результатам нескольких методов машинного обучения показал высокую значимость экономических показателей для разделения предприятий в соответствии с рейтингом Полярного индекса.

Наше исследование доказало и показало, что те предприятия, которые вошли в топ рейтинга Полярного индекса, в целом распознаются по финансовым показателям среди всех компаний Арктической зоны. Вместе с тем представляется целесообразным включение в анализ также экологических и социальных факторов.

The paper presents a comparative analysis of the enterprises of the Arctic Zone of the Russian Federation (AZ RF) on economic indicators in accordance with the rating of the Polar index. This study includes numerical data of 193 enterprises located in the AZ RF. Machine learning methods are applied, both standard, from open source, and own original methods — the method of Optimally Reliable Partitions (ORP), the method of Statistically Weighted Syndromes (SWS). Held split, indicating the maximum value of the functional quality, this study used the simplest family of different one-dimensional partition with a single boundary point, as well as a collection of different two-dimensional partition with one boundary point on each of the two combining variables. Permutation tests allow not only to evaluate the reliability of the data of the revealed regularities, but also to exclude partitions with excessive complexity from the set of the revealed regularities. Patterns connected the class number and economic indicators are revealed using the SDT method on one-dimensional indicators. The regularities which are revealed within the framework of the simplest one-dimensional model with one boundary point and with significance not worse than p < 0.001 are also presented in the given study. The so-called sliding control method was used for reliable evaluation of such diagnostic ability. As a result of these studies, a set of methods that had sufficient effectiveness was identified. The collective method based on the results of several machine learning methods showed the high importance of economic indicators for the division of enterprises in accordance with the rating of the Polar index. Our study proved and showed that those companies that entered the top Rating of the Polar index are generally recognized by financial indicators among all companies in the Arctic Zone. However it would be useful to supplement the list of indicators with ecological and social criteria.