Все выпуски

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.

A Large Language Model (LLM) is an advanced artificial intelligence algorithm that utilizes deep learning methodologies and extensive datasets to process, understand, and generate humanlike text. These models are capable of performing various tasks, such as summarization, content creation, translation, and predictive text generation, making them highly versatile in applications involving natural language understanding. Generative AI, often associated with LLMs, specifically focuses on creating new content, particularly text, by leveraging the capabilities of these models. Developers can harness LLMs to automate complex processes, such as extracting relevant information from system requirement documents and translating them into a structured database schema. This capability has the potential to streamline the database design phase, saving significant time and effort while ensuring that the resulting schema aligns closely with the given requirements. By integrating LLM technology with Natural Language Processing (NLP) techniques, the efficiency and accuracy of generating database schemas based on textual requirement specifications can be significantly enhanced. The proposed tool will utilize these capabilities to read system requirement specifications, which may be provided as text descriptions or as Entity-Relationship Diagrams (ERDs). It will then analyze the input and automatically generate a relational database schema in the form of SQL commands. This innovation eliminates much of the manual effort involved in database design, reduces human errors, and accelerates development timelines. The aim of this work is to provide a tool can be invaluable for software developers, database architects, and organizations aiming to optimize their workflow and align technical deliverables with business requirements seamlessly.

A Large Language Model (LLM) is an advanced artificial intelligence algorithm that utilizes deep learning methodologies and extensive datasets to process, understand, and generate humanlike text. These models are capable of performing various tasks, such as summarization, content creation, translation, and predictive text generation, making them highly versatile in applications involving natural language understanding. Generative AI, often associated with LLMs, specifically focuses on creating new content, particularly text, by leveraging the capabilities of these models. Developers can harness LLMs to automate complex processes, such as extracting relevant information from system requirement documents and translating them into a structured database schema. This capability has the potential to streamline the database design phase, saving significant time and effort while ensuring that the resulting schema aligns closely with the given requirements. By integrating LLM technology with Natural Language Processing (NLP) techniques, the efficiency and accuracy of generating database schemas based on textual requirement specifications can be significantly enhanced. The proposed tool will utilize these capabilities to read system requirement specifications, which may be provided as text descriptions or as Entity-Relationship Diagrams (ERDs). It will then analyze the input and automatically generate a relational database schema in the form of SQL commands. This innovation eliminates much of the manual effort involved in database design, reduces human errors, and accelerates development timelines. The aim of this work is to provide a tool can be invaluable for software developers, database architects, and organizations aiming to optimize their workflow and align technical deliverables with business requirements seamlessly.

Целью исследования являются моделирование динамики автотранспортных потоков на транспортных сетях мегаполисов и систематизация современного состояния дел в этой области. Во введении указывается, что на первый план выходит развитие интеллектуальных транспортных систем, которые становятся неотъемлемой частью современных транспортных технологий. Основным ядром таких систем являются адекватные математические модели, максимально приближенные к реальности. Отмечается, что в связи с большим объемом вычислений необходимо использование суперкомпьютеров, следовательно, создание специальных пар аллельных алгоритмов. В начале статьи приводится современная классификация моделей, обсуждаются отличительные особенности каждого класса со ссылками на соответствующие примеры. Далее основное внимание уделяется созданным авторами статьи разработкам в области как макроскопического, так и микроскопического моделирования и определению места этих разработок в приведенной выше классификации. Макроскопическая модель основана на приближении сплошной среды и использует идеологию квазигазодинамических систем уравнений. Указаны ее достоинства по сравнению с существующими моделями этого класса. Система уравнений модели представлена как в одномерном варианте, но с возможностью исследования многополосного движения, так и в двумерном варианте, с введением понятия боковой скорости, то есть скорости перестроения из полосы в полосу. Второй вариант позволяет проводить вычисления в расчетной области, соответствующей реальной геометрии дороги. Представлены тестовые расчеты движения по дороге с локальным расширением и по дороге с системой светофоров с различными светофорными режимами. Расчеты позволили в первом случае сделать интересные выводы о влиянии расширения на пропускную способность дороги в целом, а во втором случае — выбрать оптимальный режим для получения эффекта «зеленой волны». Микроскопическая модель основана на теории клеточных автоматов и однополосной модели Нагеля – Шрекенберга и обобщена авторами на случай многополосного движения. В модели реализованы различные поведенческие стратегии водителей. В качестве теста моделируется движение на реальном участке транспортной сети в центре г. Москвы. Причем для грамотного прохождения транспортных узлов сети в соответствии с правилами движения реализованы специальные алгоритмы, адаптированные для параллельных вычислений. Тестовые расчеты выполнены на суперкомпьютере К-100 ЦКП ИПМ им. М. В. Келдыша РАН.

The purpose of the study is to simulate the dynamics of traffic flows on city road networks as well as to systematize the current state of affairs in this area. The introduction states that the development of intelligent transportation systems as an integral part of modern transportation technologies is coming to the fore. The core of these systems contain adequate mathematical models that allow to simulate traffic as close to reality as possible. The necessity of using supercomputers due to the large amount of calculations is also noted, therefore, the creation of special parallel algorithms is needed. The beginning of the article is devoted to the up-to-date classification of traffic flow models and characterization of each class, including their distinctive features and relevant examples with links. Further, the main focus of the article is shifted towards the development of macroscopic and microscopic models, created by the authors, and determination of the place of these models in the aforementioned classification. The macroscopic model is based on the continuum approach and uses the ideology of quasi-gasdynamic systems of equations. Its advantages are indicated in comparison with existing models of this class. The model is presented both in one-dimensional and two-dimensional versions. The both versions feature the ability to study multi-lane traffic. In the two-dimensional version it is made possible by introduction of the concept of “lateral” velocity, i. e., the speed of changing lanes. The latter version allows for carrying out calculations in the computational domain which corresponds to the actual geometry of the road. The section also presents the test results of modeling vehicle dynamics on a road fragment with the local widening and on a road fragment with traffic lights, including several variants of traffic light regimes. In the first case, the calculations allow to draw interesting conclusions about the impact of a road widening on a road capacity as a whole, and in the second case — to select the optimal regime configuration to obtain the “green wave” effect. The microscopic model is based on the cellular automata theory and the single-lane Nagel – Schreckenberg model and is generalized for the multi-lane case by the authors of the article. The model implements various behavioral strategies of drivers. Test computations for the real transport network section in Moscow city center are presented. To achieve an adequate representation of vehicles moving through the network according to road traffic regulations the authors implemented special algorithms adapted for parallel computing. Test calculations were performed on the K-100 supercomputer installed in the Centre of Collective Usage of KIAM RAS.

Исследуется модель процесса использования машин, учитывающая вероятностный характер процесса их эксплуатации и продажи. В ней учитываются возможность случайных скрытых отказов, после которых состояние машин ухудшается скачком, а также случайно возникающая необходимость досрочной (до окончания срока службы) продажи машины, требующей, вообще говоря, случайного времени. Модель ориентирована на оценку рыночной стоимости и сроков службы машин в соответствии с международными стандартами оценки. Строго говоря, рыночная стоимость подержанной машины зависит от ее технического состояния, однако на практике стоимость машины устанавливают с учетом только ее возраста, поскольку общепринятых измерителей технического состояния машин пока еще не предложено. Тем самым стоимость подержанной машины принимается на уровне средней стоимости аналогичных машин соответствующего возраста. В этих целях оценщики используют зависимости стоимости машин от возраста, не всегда обоснованные и не учитывающие ни деградации машин, ни вероятностного характера процесса их использования. Предлагаемая модель основана на принципе ожидания выгод. В ней состояние машины характеризуется интенсивностью приносимых ею выгод. Машина подвергается сложному пуассоновскому потоку отказов, после каждого из которых состояние машины скачком ухудшается и может даже оказаться предельным. Возникают также ситуации, исключающие дальнейшее использование машины ее владельцем. В таких ситуациях владелец выставляет машину на продажу до окончания срока ее службы (досрочно), причем продажа требует случайного времени. Модель позволяет учесть влияние таких ситуаций и построить аналитическую зависимость, связывающую рыночную стоимость машины с ее состоянием, и рассчитать средние коэффициенты изменения рыночной стоимости машин с возрастом. При этом удается также учесть влияние инфляции и утилизационной стоимости машин. Мы установили, что опасность досрочных продаж существенно влияет на сроки службы и стоимость новых и подержанных машин. В то же время зависимости стоимости машин от возраста в значительной степени определяются коэффициентом вариации срока службы машин. Полученные результаты позволяют получать более обоснованные оценки рыночной стоимости машин, в том числе для целей системы национальных счетов.

The model of the process of using machinery and equipment is considered, which takes into account the probabilistic nature of the process of their operation and sale. It takes into account the possibility of random hidden failures, after which the condition of the machine deteriorates abruptly, as well as the randomly arising need for premature (before the end of its service life) sale of the machine, which requires, generally speaking, random time. The model is focused on assessing the market value and service life of machines in accordance with International Valuation Standards. Strictly speaking, the market value of a used machine depends on its technical condition, but in practice, appraisers only take into account its age, since generally accepted measures of the technical condition of machines do not yet exist. As a result, the market value of a used machine is assumed to be equal to the average market value of similar machines of the corresponding age. For these purposes, appraisers use coefficients that reflect the influence of the age of machines on their market value. Such coefficients are not always justified and do not take into account either the degradation of the machine or the probabilistic nature of the process of its use. The proposed model is based on the anticipation of benefits principle. In it, we characterize the state of the machine by the intensity of the benefits it brings. The machine is subjected to a complex Poisson failure process, and after failure its condition abruptly worsens and may even reach its limit. Situations also arise that preclude further use of the machine by its owner. In such situations, the owner puts the machine up for sale before the end of its service life (prematurely), and the sale requires a random timing. The model allows us to take into account the influence of such situations and construct an analytical relationship linking the market value of a machine with its condition, and calculate the average coefficients of change in the market value of machines with age. At the same time, it is also possible to take into account the influence of inflation and the scrap cost of the machine. We have found that the rate of prematurely sales has a significant impact on the cost of new and used machines. The model also allows us to take into account the influence of inflation and the scrap value of the machine. We have found that the rate of premature sales has a significant impact on the service life and market value of new and used machines. At the same time, the dependence of the market value of machines on age is largely determined by the coefficient of variation of the service life of the machines. The results obtained allow us to obtain more reasonable estimates of the market value of machines, including for the purposes of the system of national accounts.

Работа посвящена анализу медико-биологических данных, получаемых с помощью локомоторных тренировок и тестирований космонавтов, проводимых как на Земле, так и во время полета. Данные эксперименты можно описать как движение космонавта по беговой дорожке согласно прописанному регламенту в различных скоростных режимах, во время которых не только записывается скорость, но и собирается ряд показателей, включающих частоту сердечных сокращений, величину давления на опору и пр. С целью анализа динамики состояния космонавта на протяжении длительного времени, для независимой оценки целевых показателей необходимо проводить качественную сегментацию режимов его движения. Особую актуальность данная задача приобретает при разработке автономной системы жизнеобеспечения космонавтов, которая будет действовать без сопровождения персонала с Земли. При сегментации целевых данных сложность заключается в наличии различных аномалий, включая отход испытуемого от заранее прописанного регламента, переходы между режимами движения произвольного вида и длительности, аппаратные сбои и пр. Статья включает в себя подробный обзор ряда современных ретроспективных (оффлайн) непараметрических методов поиска многократных разладок во временном ряде, где под разладкой понимается резкое изменение свойств наблюдаемого ряда, происходящее в неизвестный заранее момент времени. Особое внимание уделено алгоритмам и статистическим показателям, которые определяют степень однородности данных, а также способам поиска точек разладки. В данной работе рассматриваются подходы, основанные на методах динамического программирования и скользящего окна. Вторая часть статьи посвящена численному моделированию представленных методов на характерных примерах экспериментальных данных, включающих как простые, так и сложные скоростные профили движения. Проведенный анализ позволил выделить методы, которые в дальнейшем будут проанализированы на полном корпусе данных. Предпочтение отдается методам, обеспечивающим близость разметки к заданному эталону, потенциально позволяющим детектировать обе границы переходных процессов, а также обладающим робастностью относительно внутренних параметров.

This paper is dedicated to the analysis of medical and biological data obtained through locomotor training and testing of astronauts conducted both on Earth and during spaceflight. These experiments can be described as the astronaut’s movement on a treadmill according to a predefined regimen in various speed modes. During these modes, not only the speed is recorded but also a range of parameters, including heart rate, ground reaction force, and others, are collected. In order to analyze the dynamics of the astronaut’s condition over an extended period, it is necessary to perform a qualitative segmentation of their movement modes to independently assess the target metrics. This task becomes particularly relevant in the development of an autonomous life support system for astronauts that operates without direct supervision from Earth. The segmentation of target data is complicated by the presence of various anomalies, such as deviations from the predefined regimen, arbitrary and varying duration of mode transitions, hardware failures, and other factors. The paper includes a detailed review of several contemporary retrospective (offline) nonparametric methods for detecting multiple changepoints, which refer to sudden changes in the properties of the observed time series occurring at unknown moments. Special attention is given to algorithms and statistical measures that determine the homogeneity of the data and methods for detecting change points. The paper considers approaches based on dynamic programming and sliding window methods. The second part of the paper focuses on the numerical modeling of these methods using characteristic examples of experimental data, including both “simple” and “complex” speed profiles of movement. The analysis conducted allowed us to identify the preferred methods, which will be further evaluated on the complete dataset. Preference is given to methods that ensure the closeness of the markup to a reference one, potentially allow the detection of both boundaries of transient processes, as well as are robust relative to internal parameters.

В работе методом математического моделирования проведено исследование механизмов влияния света на скорость роста и макромолекулярный состав накопительной культуры микроводорослей. Показано, что даже при единственном лимитирующем факторе рост микроводорослей сопряжен со значительным изменением биохимического состава биомассы. Отмечено, что существующие математические модели, основанные на принципах ферментативной кинетики, не учитывают возможную смену лимитирующего фактора в процессе увеличения биомассы и не позволяют описать динамику относительного содержания ее биохимических компонентов. В качестве альтернативного подхода предложена двухкомпонентная модель, в основе которой положено предположение о двухстадийности фотоавтотрофного роста. Биомассу микроводорослей можно рассматривать в виде суммы двух макромолекулярных составляющих — структурной и резервной. Предполагается пропорциональность всех структурных компонентов биомассы, что значительно упрощает математические выкладки и верификацию модели. Предлагаемая модель представлена системой двух дифференциальных уравнений: скорость синтеза резервных составляющих биомассы определяется интенсивностью света, а структурных компонентов — потоком резервов на ключевой мультиферментный комплекс. Модель учитывает, что часть резервных компонентов расходуется на пополнение пула макроэргов. Скорости синтеза структурных и резервных форм биомассы заданы линейными сплайнами, которые позволяют учесть смену лимитирующего фактора с ростом плотности накопительной культуры. Показано, что в условиях светового лимитирования накопительную кривую необходимо разделять на несколько областей: неограниченного роста, малой концентрации клеток и оптически плотной культуры. Для каждого участка получены аналитические решения предлагаемой модели, которые выражены в элементарных функциях и позволяют оценить видоспецифические коэффициенты. Проведена верификация модели на экспериментальных данных роста биомассы и динамики относительного содержания хлорофилла $a$ накопительной культуры красной морской микроводоросли Pоrphуridium purpurеum.

The work focuses on mathematical modeling of light influence mechanisms on macromolecular composition of microalgae batch culture. It is shown that even with a single limiting factor, the growth of microalgae is associated with a significant change in the biochemical composition of the biomass in any part of the batch curve. The well-known qualitative models of microalgae are based on concepts of enzymatic kinetics and do not take into account the possible change of the limiting factor during batch culture growth. Such models do not allow describing the dynamics of the relative content of biochemical components of cells. We proposed an alternative approach which is based on generally accepted two-stage photoautotrophic growth of microalgae. Microalgae biomass can be considered as the sum of two macromolecular components — structural and reserve. At the first stage, during photosynthesis a reserve part of biomass is formed, from which the biosynthesis of cell structures occurs at the second stage. Model also assumes the proportionality of all biomass structural components which greatly simplifies mathematical calculations and experimental data fitting. The proposed mathematical model is represented by a system of two differential equations describing the synthesis of reserve biomass compounds at the expense of light and biosynthesis of structural components from reserve ones. The model takes into account that a part of the reserve compounds is spent on replenishing the pool of macroergs. The rates of synthesis of structural and reserve forms of biomass are given by linear splines. Such approach allows us to mathematically describe the change in the limiting factor with an increase in the biomass of the enrichment culture of microalgae. It is shown that under light limitation conditions the batch curve must be divided into several areas: unlimited growth, low cell concentration and optically dense culture. The analytical solutions of the basic system of equations describing the dynamics of macromolecular biomass content made it possible to determine species-specific coefficients for various light conditions. The model was verified on the experimental data of biomass growth and dynamics of chlorophyll $a$ content of the red marine microalgae Pоrphуridium purpurеum batch culture.

Предложена четырехкомпонентная модель планктонного сообщества с дискретным временем, учитывающая конкурентные взаимоотношения между разными группами фитопланктона и трофические характеристики зоопланктона: рассматривается деление зоопланктона на хищный и нехищный типы. Изъятие нехищного зоопланктона хищным явно представлено в модели. Нехищный зоопланктон питается фитопланктоном, включающим два конкурирующих компонента: токсичный и нетоксичный тип, при этом последний пригоден в пищу для зоопланктона. Модель двух связанных уравнений Рикера, ориентированная на описание динамики конкурентного сообщества, используется для описания взаимодействия двух типов фитопланктона и позволяет неявно учитывать ограничение роста биомассы каждого из компонентов-конкурентов доступностью внешних ресурсов. Изъятие жертв хищниками описывается трофической функцией Холлинга типа II с учетом насыщения хищника.

Анализ сценариев перехода от стационарной динамики к колебаниям численности сообщества показал, что потеря устойчивости нетривиального равновесия, соответствующего существованию полного сообщества, может происходить как через каскад бифуркаций удвоения периода, так и бифуркацию Неймарка – Сакера, ведущую к возникновению квазипериодических колебаний. Предложенная в данной работе модель, являясь достаточно простой, демонстрирует динамику сообщества подобную той, что наблюдается в естественных системах и экспериментах: с отставанием колебаний хищника от жертвы примерно на четверть периода, длиннопериодические противофазные циклы хищника и жертвы, а также скрытые циклы, при которых плотность жертв остается практически постоянной, а плотность хищников флуктуирует, демонстрируя влияние быстрой эволюции, маскирующей трофическое взаимодействие. При этом вариация внутрипопуляционных параметров фито- или зоопланктона может приводить к выраженным изменениям динамического режима в сообществе: резким переходам от регулярной к квазипериодической динамике и далее к точным циклам с небольшим периодом или даже стационарной динамике. Квазипериодическая динамика может возникать при достаточно небольшихск оростях роста фитопланктона, соответствующих стабильной или регулярной динамике сообщества. Смена динамического режима в этой области (переход от регулярной динамики к квазипериодической и наоборот) может происходить за счет вариации начальных условий или внешнего воздействия, изменяющего текущие численности компонентов и смещающего систему в бассейн притяжения другого динамического режима.

We propose a four-component model of a plankton community with discrete time. The model considers the competitive relationships of phytoplankton groups exhibited between each other and the trophic characteristics zooplankton displays: it considers the division of zooplankton into predatory and non-predatory components. The model explicitly represents the consumption of non-predatory zooplankton by predatory. Non-predatory zooplankton feeds on phytoplankton, which includes two competing components: toxic and non-toxic types, with the latter being suitable for zooplankton food. A model of two coupled Ricker equations, focused on describing the dynamics of a competitive community, describes the interaction of two phytoplanktons and allows implicitly taking into account the limitation of each of the competing components of biomass growth by the availability of external resources. The model describes the prey consumption by their predators using a Holling type II trophic function, considering predator saturation.

The analysis of scenarios for the transition from stationary dynamics to fluctuations in the population size of community members showed that the community loses the stability of the non-trivial equilibrium corresponding to the coexistence of the complete community both through a cascade of period-doubling bifurcations and through a Neimark – Sacker bifurcation leading to the emergence of quasi-periodic oscillations. Although quite simple, the model proposed in this work demonstrates dynamics of comunity similar to that natural systems and experiments observe: with a lag of predator oscillations relative to the prey by about a quarter of the period, long-period antiphase cycles of predator and prey, as well as hidden cycles in which the prey density remains almost constant, and the predator density fluctuates, demonstrating the influence fast evolution exhibits that masks the trophic interaction. At the same time, the variation of intra-population parameters of phytoplankton or zooplankton can lead to pronounced changes the community experiences in the dynamic mode: sharp transitions from regular to quasi-periodic dynamics and further to exact cycles with a small period or even stationary dynamics. Quasi-periodic dynamics can arise at sufficiently small phytoplankton growth rates corresponding to stable or regular community dynamics. The change of the dynamic mode in this area (the transition from stable dynamics to quasi-periodic and vice versa) can occur due to the variation of initial conditions or external influence that changes the current abundances of components and shifts the system to the basin of attraction of another dynamic mode.

В статье описываетсявы числимаям одель человека в информационной экономике и демонстрируется многокритериальный оптимизационный подход к метрическому анализу модельных данных. Традиционный подход к идентификации и исследованию модели предполагает идентификацию модели по временным рядам и прогнозирование дальнейшей динамики ряда. Однако этот подход неприменим к моделям, некоторые важнейшие переменные которых не наблюдаютсяя вно, и известны только некоторые типичные границы или особенности генеральной совокупности. Такая ситуация часто встречается в социальных науках, что делает модели сугубо теоретическими. Чтобы избежать этого, для (неявной) идентификации и изучения таких моделей предлагается использовать метод метрического анализа данных (MMDA), основанный на построении и анализе метрических сетей Колмогорова – Шеннона, аппроксимирующих генеральную совокупность данных модельной генерации в многомерном пространстве социальных характеристик. С помощью этого метода идентифицированы коэффициенты модели и изучены особенности ее фазовых траекторий. Представленнаяв статье модель рассматривает человека как субъекта, обрабатывающего информацию, включая его информированность и когнитивные способности. Составлены пожизненные индексы человеческого капитала: креативного индивида (обобщающего когнитивные способности) и продуктивного (обобщает объем освоенной человеком информации). Поставлена задача их многокритериальной (двухкритериальной) оптимизации с учетом ожидаемой продолжительности жизни. Такой подход позволяет выявить и экономически обосновать требования к системе образования и социализации (информационному окружению) человека до достиженияим взрослого возраста. Показано, что в поставленной оптимизационной задаче возникает Парето-граница, причем ее тип зависит от уровня смертности: при высокой продолжительности жизни доминирует одно решение, в то время как для более низкой продолжительности жизни существуют различные типы Парето-границы. В частности, в случае России применим принцип Парето: значительное увеличение креативного человеческого капитала индивида возможно за счет небольшого сниженияпр одуктивного человеческого капитала (обобщение объема освоенной человеком информации). Показано, что рост продолжительности жизни делает оптимальным компетентностный подход, ориентированный на развитие когнитивных способностей, в то время как при низкой продолжительности жизни предпочтительнее знаниевый подход.

The article describes a model of a human in the informational economy and demonstrates the multicriteria optimizational approach to the metric analysis of model-generated data. The traditional approach using the identification and study involves the model’s identification by time series and its further prediction. However, this is not possible when some variables are not explicitly observed and only some typical borders or population features are known, which is often the case in the social sciences, making some models pure theoretical. To avoid this problem, we propose a method of metric data analysis (MMDA) for identification and study of such models, based on the construction and analysis of the Kolmogorov – Shannon metric nets of the general population in a multidimensional space of social characteristics. Using this method, the coefficients of the model are identified and the features of its phase trajectories are studied. In this paper, we are describing human according to his role in information processing, considering his awareness and cognitive abilities. We construct two lifetime indices of human capital: creative individual (generalizing cognitive abilities) and productive (generalizing the amount of information mastered by a person) and formulate the problem of their multi-criteria (two-criteria) optimization taking into account life expectancy. This approach allows us to identify and economically justify the new requirements for the education system and the information environment of human existence. It is shown that the Pareto-frontier exists in the optimization problem, and its type depends on the mortality rates: at high life expectancy there is one dominant solution, while for lower life expectancy there are different types of Paretofrontier. In particular, the Pareto-principle applies to Russia: a significant increase in the creative human capital of an individual (summarizing his cognitive abilities) is possible due to a small decrease in the creative human capital (summarizing awareness). It is shown that the increase in life expectancy makes competence approach (focused on the development of cognitive abilities) being optimal, while for low life expectancy the knowledge approach is preferable.

Высокочастотная алгоритмическая торговля — это подкласс трейдинга, ориентированный на получение прибыли на субсекундных временных интервалах. Такие торговые стратегии не зависят от большинства факторов, подходящих для долгосрочной торговли, и требуют особого подхода. Было много попыток использовать методы машинного обучения как для высоко-, так и для низкочастотной торговли. Однако они по-прежнему имеют ограниченное применение на практике из-за высокой подверженности переобучению, требований к быстрой адаптации к новым режимам рынка и общей нестабильности результатов. Мы провели комплексное исследование по сочетанию известных количественных теорий и методов обучения с подкреплением, чтобы вывести более эффективный и надежный подход при построении автоматизированной торговой системы в попытке создать поддержку для известных алгоритмических торговых техник. Используя классические теории поведения цен, а также современные примеры применения в субмиллисекундной торговле, мы применили модели обучения с усилением для улучшения качества алгоритмов. В результате мы создали надежную модель, использующую глубокое обучение с усилением для оптимизации параметров статических торговых алгоритмов, способных к онлайн-обучению на живых данных. Более конкретно, мы исследовали систему на срочном криптовалютном рынке, который в основном не зависит от внешних факторов в краткосрочной перспективе. Наше исследование было реализовано в высокочастотной среде, и итоговые модели показали способность работать в рамках принятых таймфреймов высокочастотной торговли. Мы сравнили различные комбинации подходов глубинного обучения с подкреплением и классических алгоритмов и оценили устойчивость и эффективность улучшений для каждой комбинации.

High frequency algorithmic trading became is a subclass of trading which is focused on gaining basis-point like profitability on sub-second time frames. Such trading strategies do not depend on most of the factors eligible for the longer-term trading and require specific approach. There were many attempts to utilize machine learning techniques to both high and low frequency trading. However, it is still having limited application in the real world trading due to high exposure to overfitting, requirements for rapid adaptation to new market regimes and overall instability of the results. We conducted a comprehensive research on combination of known quantitative theory and reinforcement learning methods in order derive more effective and robust approach at construction of automated trading system in an attempt to create a support for a known algorithmic trading techniques. Using classical price behavior theories as well as modern application cases in sub-millisecond trading, we utilized the Reinforcement Learning models in order to improve quality of the algorithms. As a result, we derived a robust model which utilize Deep Reinforcement learning in order to optimise static market making trading algorithms’ parameters capable of online learning on live data. More specifically, we explored the system in the derivatives cryptocurrency market which mostly not dependent on external factors in short terms. Our research was implemented in high-frequency environment and the final models showed capability to operate within accepted high-frequency trading time-frames. We compared various combinations of Deep Reinforcement Learning approaches and the classic algorithms and evaluated robustness and effectiveness of improvements for each combination.

Независимые компоненты, взаимодействующие между собой при помощи комплексного управления, делают работу сложных распределенных вычислительных систем плохо масштабируемой в рамках имеющегося промежуточного коммуникационного программного обеспечения. Можно выделить две основные проблемы масштабирования таких систем: перегрузка неравноценных узлов из-за равномерного перераспределения нагрузки и сложности в реализации продолжительного взаимодействия нескольких узлов системы. В данной работе мы рассмотрели созданное решение позволяющее обеспечивать визуальное отображение работы такой динамической системы.

Independent components communicating with each other due to complex control make the work of complex distributed computer systems poorly scalable within the framework of the existing communication middleware. Two major problems of such systems' scaling can be defined: overloading of unequal nodes due to proportional redistribution of workload and difficulties in the realization of continuous communication between several nodes of the system. This paper is focused on the developed solution enabling visualization of the work of such a dynamical system.