Все выпуски

В настоящей работе приводятся результаты численного моделирования свободного сдвигового течения с помощью схемы «КАБАРЕ», реализованной в приближении слабой сжимаемости. Анализ схемы проводится на основе изучения свойств неустойчивости Кельвина–Гельмгольца и порождаемой ею двумерной турбулентности, с использованием интегральных кривых кинетической энергии и энстрофии, картин временной эволюции завихренности, спектров энстрофии и энергии, а также дисперсионного соотношения для инкремента неустойчивости. Расчеты проводились для числа Рейнольдса $\text{Re} = 4 \times 10^5$, на квадратных последовательно сгущаемых сетках в диапазоне $128^2-2048^2$ ячеек. Внимание уделено проблеме «недоразрешенности слоев», проявляющейся в возникновении лишнего вихря при свертывании двух вихревых листов (слоев вихревой пелены). Данное явление существует только на грубых сетках $(128^2)$, однако, полностью симметричная картина эволюции завихренности начинает наблюдаться только при переходе к сетке $1024^2$ ячеек. Размерные оценки отношения вихрей на границах инерционного интервала показывают, что наиболее подробная сетка $2048^2$ ячеек оказывается достаточной для качественного отображения мелкомасштабных сгустков завихренности. Тем не менее можно говорить о достижении хорошей сходимости при отображении крупномасштабных структур. Эволюция турбулентности, в полном соответствии с теоретическими представлениями, приводит к появлению крупных вихрей, в которых сосредотачивается вся кинетическая энергия движения, и уединенных мелкомасштабных образований. Последние обладают свойствами когерентных структур, выживая в процессе нитеобразования (филаментации), и практически не взаимодействуют с вихрями других масштабов. Обсуждение диссипативных характеристик схемы ведется на основе анализа графиков скорости диссипации кинетической энергии, вычисляемой непосредственно, а также на основе теоретических соотношений для моделей несжимаемой жидкости (по кривым энстрофии) и сжимаемого газа (по влиянию тензора скоростей деформации и эффектов дилатации). Асимптотическое поведение каскадов кинетической энергии и энстрофии подчиняется реализующимся в двумерной турбулентности соотношениям $E(k) \propto k^{−3}$, $\omega^2(k) \propto k^{−1}$. Исследование зависимости инкремента неустойчивости от безразмерного волнового числа показывает хорошее согласие с данными других исследователей, вместе с тем часто используемый способ расчета инкремента неустойчивости не всегда оказывается достаточно точным, вследствие чего была предложена его модификация.

Таким образом, реализованная схема, отличаясь малой диссипативностью и хорошим вихреразрешением, оказывается вполне конкурентоспособной в сравнении с методами высокого порядка точности.

In present paper we reexamine the properties of CABARET numerical scheme formulated for a weakly compressible fluid flow basing the results of free shear layer modeling. Kelvin–Helmholtz instability and successive generation of two-dimensional turbulence provide a wide field for a scheme analysis including temporal evolution of the integral energy and enstrophy curves, the vorticity patterns and energy spectra, as well as the dispersion relation for the instability increment. The most part of calculations is performed for Reynolds number $\text{Re} = 4 \times 10^5$ for square grids sequentially refined in the range of $128^2-2048^2$ nodes. An attention is paid to the problem of underresolved layers generating a spurious vortex during the vorticity layers roll-up. This phenomenon takes place only on a coarse grid with $128^2$ nodes, while the fully regularized evolution pattern of vorticity appears only when approaching $1024^2$-node grid. We also discuss the vorticity resolution properties of grids used with respect to dimensional estimates for the eddies at the borders of the inertial interval, showing that the available range of grids appears to be sufficient for a good resolution of small–scale vorticity patches. Nevertheless, we claim for the convergence achieved for the domains occupied by large-scale structures.

The generated turbulence evolution is consistent with theoretical concepts imposing the emergence of large vortices, which collect all the kinetic energy of motion, and solitary small-scale eddies. The latter resemble the coherent structures surviving in the filamentation process and almost noninteracting with other scales. The dissipative characteristics of numerical method employed are discussed in terms of kinetic energy dissipation rate calculated directly and basing theoretical laws for incompressible (via enstrophy curves) and compressible (with respect to the strain rate tensor and dilatation) fluid models. The asymptotic behavior of the kinetic energy and enstrophy cascades comply with two-dimensional turbulence laws $E(k) \propto k^{−3}, \omega^2(k) \propto k^{−1}$. Considering the instability increment as a function of dimensionless wave number shows a good agreement with other papers, however, commonly used method of instability growth rate calculation is not always accurate, so some modification is proposed. Thus, the implemented CABARET scheme possessing remarkably small numerical dissipation and good vorticity resolution is quite competitive approach compared to other high-order accuracy methods

В статье предлагается метод исследования задач оптимального управления с использованием нейронных сетей. Рассмотрение проводится на примере задачи контроля качества поверхностных вод. При моделировании системы контроля качества поверхностных вод используются теоретико-игровой и иерархический подходы. Исследуется случай динамической двухуровневой системы управления качеством поверхностных вод, включающий ведущего и нескольких ведомых. Рассмотрение ведется с точки зрения ведомых. В этом случае между ними возникает неантагонистическая игра, в которой строится равновесие Нэша. С математической точки зрения при этом решается задача оптимального управления при наличии фазовых ограничений. Для ее аналитического исследования в работе используется принцип максимума Понтрягина, на основе которого формулируются условия оптимальности. Для решения возникающих при этом систем дифференциальных уравнений используется обучаемая нейронная сеть прямого распространения (feedforward). Приводится обзор существующих методов решения подобных задач с помощью нейронных сетей и методов обучения нейронных сетей. Для оценки ошибки решения, получаемого с помощью нейронной сети, предлагается использовать метод анализа дефекта решения, адаптированный для нейронных сетей. Это позволяет получить количественную оценку ошибки численного решения. Приведены примеры использования нейросетевого подхода для решения модельной задачи оптимального управления и задачи контроля качества поверхностных вод. Полученные в этих примерах результаты сравниваются с точным решением и с результатами, полученными методом стрельбы. Во всех случаях величина ошибки оценивается методом анализа дефекта решения. Нейросетевым методом проводится также исследование системы контроля качества поверхностных вод для случаев, когда решение задачи другими методами получить не удалось (большой временной промежуток моделирования и случай нескольких агентов). В статье иллюстрируются возможность использования нейросетевого подхода для решения различных задач оптимального управления и дифференциальных игр, а также возможность количественной оценки точности решения. Полученные результаты численных экспериментов позволяют говорить о необходимости введения регулирующего органа для достижения устойчивого развития системы.

In this study we discuss methods to solve optimal control problems based on neural network techniques. We study hierarchical dynamical two-level system for surface water quality control. The system consists of a supervisor (government) and a few agents (enterprises). We consider this problem from the point of agents. In this case we solve optimal control problem with constraints. To solve this problem, we use Pontryagin’s maximum principle, with which we obtain optimality conditions. To solve emerging ODEs, we use feedforward neural network. We provide a review of existing techniques to study such problems and a review of neural network’s training methods. To estimate the error of numerical solution, we propose to use defect analysis method, adapted for neural networks. This allows one to get quantitative error estimations of numerical solution. We provide examples of our method’s usage for solving synthetic problem and a surface water quality control model. We compare the results of this examples with known solution (when provided) and the results of shooting method. In all cases the errors, estimated by our method are of the same order as the errors compared with known solution. Moreover, we study surface water quality control problem when no solutions is provided by other methods. This happens because of relatively large time interval and/or the case of several agents. In the latter case we seek Nash equilibrium between agents. Thus, in this study we show the ability of neural networks to solve various problems including optimal control problems and differential games and we show the ability of quantitative estimation of an error. From the numerical results we conclude that the presence of the supervisor is necessary for achieving the sustainable development.

В обзоре представлены обновленные технологии решения двух классов линейных задач распределения ресурсов при динамично изменяющихся характеристиках систем ситуационного управления и информированности экспертов (и/или обучаемых роботов), решающих задачи. Поиск решений выполняется в интерактивном режиме вычислительного эксперимента с использованием обновляемых систем знаний о задачах, рассматриваемых как конструктивные объекты (в соответствии с методологией формализации знаний о программируемых задачах, созданной в теории S-символов). Технологии ориентированы на реализацию в виде интернет-сервисов. К первому классу отнесены задачи распределения ресурсов, решаемые методом целевого перемещения решения. Ко второму — задачи распределения одного ресурса в иерархических системах с учетом приоритетов расходных статьей, решаемые (в зависимости от заданных обязательных и ориентирующих требований к решению) или методом интервального распределения (при этом входные данные и результат представлены числовыми сегментами), или методом целевого перемещения решения. Постановки задач определяются требованиями к решениям и спецификацией их применимости, которые задает эксперт на основе результатов анализа портретов целевой и достигнутой ситуации. В отличие от известных методов решения задач распределения ресурсов как задач линейного программирования метод целевого перемещения решения нечувствителен к малым изменениям данных и позволяет находить наилучшие приближения к реализуемым решениям при несовместности системы ограничений. В технологиях распределения одного ресурса сегментное представление данных и результатов позволяет более адекватно (по сравнению с точечным представлением) отражать состояние ресурсного пространства системы и повышает практическую применимость решений. Обсуждаемые в статье технологии программно реализованы и применялись для решения задач ресурсного обоснования решений, бюджетного проектирования с учетом приоритетов расходных статей и др. Технология распределения одного ресурса реализована в виде действующего интернет-сервиса планирования расходов. Методологическая состоятельность технологий подтверждена результатами сравнения с известными технологиями решения рассматриваемых задач.

The article presents updated technologies for solving two classes of linear resource allocation problems with dynamically changing characteristics of situational management systems and awareness of experts (and/or trained robots). The search for solutions is carried out in an interactive mode of computational experiment using updatable knowledge systems about problems considered as constructive objects (in accordance with the methodology of formalization of knowledge about programmable problems created in the theory of S-symbols). The technologies are focused on implementation in the form of Internet services. The first class includes resource allocation problems solved by the method of targeted solution movement. The second is the problems of allocating a single resource in hierarchical systems, taking into account the priorities of expense items, which can be solved (depending on the specified mandatory and orienting requirements for the solution) either by the interval method of allocation (with input data and result represented by numerical segments), or by the targeted solution movement method. The problem statements are determined by requirements for solutions and specifications of their applicability, which are set by an expert based on the results of the portraits of the target and achieved situations analysis. Unlike well-known methods for solving resource allocation problems as linear programming problems, the method of targeted solution movement is insensitive to small data changes and allows to find feasible solutions when the constraint system is incompatible. In single-resource allocation technologies, the segmented representation of data and results allows a more adequate (compared to a point representation) reflection of the state of system resource space and increases the practical applicability of solutions. The technologies discussed in the article are programmatically implemented and used to solve the problems of resource basement for decisions, budget design taking into account the priorities of expense items, etc. The technology of allocating a single resource is implemented in the form of an existing online cost planning service. The methodological consistency of the technologies is confirmed by the results of comparison with known technologies for solving the problems under consideration.

Решается задача накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента. Программа основного эксперимента рассматривается в рамках разработанной методики как источник данных, собираемых на специально подготовленный лист Excel с заранее организованной структурой для накопления, статистической обработки и визуализации данных. Созданная методика и программа использованы при исследовании эффективности корреляционных методов выделения гармонического сигнала на фоне помех по реализации ограниченной длины.

The problem of accumulation and the statistical analysis of computer experiment results are solved. The main experiment program is considered as the data source. The results of main experiment are collected on specially prepared sheet Excel with pre-organized structure for the accumulation, statistical processing and visualization of the data. The created method and the program are used at efficiency research of the scientific researches which are carried out by authors.

Работа посвящена проблеме анализа эффектов, связанных с воздействием аддитивного и параметрического шума на процессы, происходящие в нервной клетке. Это исследование проводится на примере известной модели Моррис–Лекара, которая описывается двумерной системой обыкновенных дифференциальных уравнений. Одним из основных свойств нейрона является возбудимость — способность отвечать на внешнее воздействие резким изменением электрического потенциала на мембране клетки. В данной статье рассматривается набор параметров, при котором модель демонстрирует возбудимость класса 2. Динамика системы исследуется при изменении параметра внешнего тока. Рассматриваются две параметрические зоны: зона моностабильности, в которой единственным аттрактором детерминированной системы является устойчивое равновесие, и зона бистабильности, характеризующаяся сосуществованием устойчивого равновесия и предельного цикла. Показывается, что в обоих случаях под действием шума в системе генерируются колебания смешанных мод (т. е. чередование колебаний малых и больших амплитуд). В зоне моностабильности данный феномен связан с высокой возбудимостью системы, а в зоне бистабильности он объясняется индуцированными шумом переходами между аттракторами. Это явление подтверждается изменениями плотности распределения случайных траекторий, спектральной плотности и статистиками межспайковых интервалов. Проводится сравнение действия аддитивного и параметрического шума. Показывается, что при добавлении параметрического шума стохастическая генерация колебаний смешанных мод наблюдается при меньших интенсивностях, чем при воздействии аддитивного шума. Для количественного анализа этих стохастических феноменов предлагается и применяется подход, основанный на технике функций стохастической чувствительности и методе доверительных областей. В случае устойчивого равновесия это эллипс, а для устойчивого предельного цикла такой областью является доверительная полоса. Исследование взаимного расположения доверительных областей и границы, разделяющей бассейны притяжения аттракторов, при изменении параметров шума позволяет предсказать возникновение индуцированных шумом переходов. Эффективность данного аналитического подхода подтверждается хорошим соответствием теоретических оценок с результатами прямого численного моделирования.

This paper is devoted to the analysis of the effect of additive and parametric noise on the processes occurring in the nerve cell. This study is carried out on the example of the well-known Morris – Lecar model described by the two-dimensional system of ordinary differential equations. One of the main properties of the neuron is the excitability, i.e., the ability to respond to external stimuli with an abrupt change of the electric potential on the cell membrane. This article considers a set of parameters, wherein the model exhibits the class 2 excitability. The dynamics of the system is studied under variation of the external current parameter. We consider two parametric zones: the monostability zone, where a stable equilibrium is the only attractor of the deterministic system, and the bistability zone, characterized by the coexistence of a stable equilibrium and a limit cycle. We show that in both cases random disturbances result in the phenomenon of the stochastic generation of mixed-mode oscillations (i. e., alternating oscillations of small and large amplitudes). In the monostability zone this phenomenon is associated with a high excitability of the system, while in the bistability zone, it occurs due to noise-induced transitions between attractors. This phenomenon is confirmed by changes of probability density functions for distribution of random trajectories, power spectral densities and interspike intervals statistics. The action of additive and parametric noise is compared. We show that under the parametric noise, the stochastic generation of mixed-mode oscillations is observed at lower intensities than under the additive noise. For the quantitative analysis of these stochastic phenomena we propose and apply an approach based on the stochastic sensitivity function technique and the method of confidence domains. In the case of a stable equilibrium, this confidence domain is an ellipse. For the stable limit cycle, this domain is a confidence band. The study of the mutual location of confidence bands and the boundary separating the basins of attraction for different noise intensities allows us to predict the emergence of noise-induced transitions. The effectiveness of this analytical approach is confirmed by the good agreement of theoretical estimations with results of direct numerical simulations.

В статье предлагается метод совместного анализа многомерных финансовых временных рядов, основанный на оценке набора свойств котировок акций в скользящем временном окне и последующем усреднении значений свойств по всем анализируемым компаниям. Основной целью анализа является построение мер совместного поведения временных рядов, реагирующих на возникновение синхронной или когерентной составляющей. Когерентность поведения характеристик сложной системы является важным признаком, позволяющим оценить приближение системы к резким изменениям своего состояния. Фундаментом для поиска предвестников резких изменений является общая идея увеличения корреляции случайных флуктуаций параметров системы по мере ее приближения к критическому состоянию. Приращения временных рядов стоимостей акций имеют выраженный хаотический характер и обладают большой амплитудой индивидуальных помех, на фоне которых слабый общий сигнал может быть выделен лишь на основе его коррелированности в разных скалярных компонентах многомерного временного ряда. Известно, что классические методы анализа, основанные на использовании корреляций между соседними отсчетами, являются малоэффективными при обработке финансовых временных рядов, поскольку с точки зрения корреляционной теории случайных процессов приращения стоимости акций формально имеют все признаки белого шума (в частности, «плоский спектр» и «дельта-образную» автокорреляционную функцию). В связи с этим предлагается перейти от анализа исходных сигналов к рассмотрению последовательностей их нелинейных свойств, вычисленных во временных фрагментах малой длины. В качестве таких свойств используются энтропия вейвлет-коэффициентов при разложении в базис Добеши, показатели мультифрактальности и авторегрессионная мера нестационарности сигнала. Построены меры син- хронного поведения свойств временных рядов в скользящем временном окне с использованием метода главных компонент, значений модулей всех попарных коэффициентов корреляции и множественной спектральной меры когерентности, являющейся обобщением квадратичного спектра когерентности между двумя сигналами. Исследованы акции 16 крупных российских компаний с начала 2010 по конец 2016 годов. С помощью предложенного метода идентифицированы два интервала времени синхронизации российского фондового рынка: с середины декабря 2013 г. по середину марта 2014 г. и с середины октября 2014 г. по середину января 2016 г.

The article proposes a method of joint analysis of multidimensional financial time series based on the evaluation of the set of properties of stock quotes in a sliding time window and the subsequent averaging of property values for all analyzed companies. The main purpose of the analysis is to construct measures of joint behavior of time series reacting to the occurrence of a synchronous or coherent component. The coherence of the behavior of the characteristics of a complex system is an important feature that makes it possible to evaluate the approach of the system to sharp changes in its state. The basis for the search for precursors of sharp changes is the general idea of increasing the correlation of random fluctuations of the system parameters as it approaches the critical state. The increments in time series of stock values have a pronounced chaotic character and have a large amplitude of individual noises, against which a weak common signal can be detected only on the basis of its correlation in different scalar components of a multidimensional time series. It is known that classical methods of analysis based on the use of correlations between neighboring samples are ineffective in the processing of financial time series, since from the point of view of the correlation theory of random processes, increments in the value of shares formally have all the attributes of white noise (in particular, the “flat spectrum” and “delta-shaped” autocorrelation function). In connection with this, it is proposed to go from analyzing the initial signals to examining the sequences of their nonlinear properties calculated in time fragments of small length. As such properties, the entropy of the wavelet coefficients is used in the decomposition into the Daubechies basis, the multifractal parameters and the autoregressive measure of signal nonstationarity. Measures of synchronous behavior of time series properties in a sliding time window are constructed using the principal component method, moduli values of all pairwise correlation coefficients, and a multiple spectral coherence measure that is a generalization of the quadratic coherence spectrum between two signals. The shares of 16 large Russian companies from the beginning of 2010 to the end of 2016 were studied. Using the proposed method, two synchronization time intervals of the Russian stock market were identified: from mid-December 2013 to mid- March 2014 and from mid-October 2014 to mid-January 2016.

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 статье рассматриваются некоторые особенности временной изменчивости и взаимосвязь эксергии коротковолнового и длинноволнового излучения с потоками тепла, водяного пара (Н₂О) и диоксида углерода (СО₂) на сплошной свежей вырубке в смешанном хвойно-мелколиственном лесу в Тверской области. На основе проведенного сравнения коэффициентов радиационной эффективности и эффективности эксергии, введенных Ю. М. Свирежевым, было показано, что в течение первых восьми месяцев после проведения сплошной рубки лесная экосистема функционирует как «тепловая машина», то есть на вырубке доминируют процессы диссипации энергии над продукционными процессами. Для проверки справедливости полученного вывода был выполнен статистический анализ временной изменчивости метеорологических рядов наблюдений и данных по среднесуточным значениям потоков явного тепла, затрат тепла на испарение и потоков СО₂ с применением тригонометрических многочленов, который подтвердил полученный ранее вывод. Для среднесуточных значений потоков СО₂, валовой первичной продуктивности растительного покрова на вырубке, а также потоков явного тепла удалось построить статистические модели, линейно зависящие от эксергии коротковолнового и длинноволнового излучения. Анализ этих зависимостей также подтвердил вывод, полученный на основе рассмотрения временной изменчивости коэффициентов радиационной эффективности и эффективности эксергии. Используя разбиение временных рядов на отдельные временные интервалы «весна–лето» и «лето–осень», удалось выявить, что в процессе зарастания вырубки травянистой растительностью в летние месяцы связь между этими параметрами и величиной эксергии усиливается. Анализ линейной связи временных рядов затрат тепла на испарение и эксергии показал ее статистическую незначимость. В свою очередь, линейная связь между затратами тепла на испарение и температурой оказалась статистически значимой. Температура выступала в роли ключевого фактора, повышающего точность модели, а эксергия оказывалась несущественным фактором. Это указывает на то, что межсуточная временная изменчивость испарения активно зарастающей вырубки определялась главным образом температурой.

The temporal variability of exergy of short-wave and long-wave radiation and its relationships with sensible heat, water vapor (H₂O) and carbon dioxide (CO₂) fluxes on a recently clear-cut area in a mixed coniferous and small-leaved forest in the Tver region is discussed. On the basis of the analysis of radiation and exergy efficiency coefficients suggested by Yu.M. Svirezhev it was shown that during the first eight months after clearcutting the forest ecosystem functions as a "heat engine" i.e. the processes of energy dissipation dominated over processes of biomass production. To validate the findings the statistical analysis of temporary variability of meteorological parameters, as well as, daily fluxes of sensible heat, H₂O and CO₂ was provided using the trigonometrical polynomials. The statistical models that are linearly depended on an exergy of short-wave and long-wave radiation were obtained for mean daily values of CO₂ fluxes, gross primary production of regenerated vegetation and sensible heat fluxes. The analysis of these dependences is also confirmed the results obtained from processing the radiation and exergy efficiency coefficients. The splitting the time series into separate time intervals, e.g. “spring–summer” and “summer–autumn”, allowed revealing that the statistically significant relationships between atmospheric fluxes and exergy were amplified in summer months as the clear-cut area was overgrown by grassy and young woody vegetation. The analysis of linear relationships between time-series of latent heat fluxes and exergy showed their statistical insignificance. The linear relationships between latent heat fluxes and temperature were in turn statistically significant. The air temperature was a key factor improving the accuracy of the models, whereas effect of exergy was insignificant. The results indicated that at the time of active vegetation regeneration within the clear-cut area the seasonal variability of surface evaporation is mainly governed by temperature variation.

В работе приведен анализ нелинейного уравнения переноса огибающей магнитостатической спиновой волны (МСВ) с учетом переноса спинового момента методом характеристик. Продемонстрирована зависимость амплитуды МСВ от коэффициента нелинейности. На фазовых портретах наглядно продемонстрирована зависимость искомой функции от коэффициента нелинейности. Посредством исследования характера эволюции начального профиля волны методом фазовой плоскости установлено, что действительная и мнимая части волны осциллируют. Показан переход траекторий из неустойчивого фокуса в предельный цикл, который соответствует осцилляции действительной и мнимой частей. Для амплитуды волны такой переход характеризуется ее усилением или затуханием (в зависимости от коэффициента нелинейности и выбранных начальных условий) до некоторого порогового значения. Показано, что время переходного процесса от усиления (затухания) к стабилизации амплитуды также зависит от параметра нелинейности. Выяснено, что на интервале усиления амплитуды спиновой волны происходит уменьшение времени переходного процесса, а большим параметрам нелинейности соответствуют меньшие значения амплитуды.

The paper presents an analysis of the nonlinear equation of spin wave transport by the method of characteristics. The conclusion of a new mathematical model of spin wave propagation is presented for the solution of which the characteristic is applied. The behavior analysis of the behavior of the real and imaginary parts of the wave and its amplitude is performed. The phase portraits demonstrate the dependence of the desired function on the nonlinearity coefficient. It is established that the real and imaginary parts of the wave oscillate by studying the nature of the evolution of the initial wave profile by the phase plane method. The transition of trajectories from an unstable focus to a limiting cycle, which corresponds to the oscillation of the real and imaginary parts, is shown. For the amplitude of the wave, such a transition is characterized by its amplification or attenuation (depending on the nonlinearity coefficient and the chosen initial conditions) up to a certain threshold value. It is shown that the time of the transition process from amplification (attenuation) to stabilization of the amplitude also depends on the nonlinearity parameter. It was found out that at the interval of amplification of the amplitude of the spin wave, the time of the transition process decreases, and lower amplitude values correspond to higher parameters of nonlinearity.