Все выпуски

В статье предлагается новая модель динамической ловушки типа «стимул – реакция», которая имитирует человеческий контроль динамических систем, где ограниченная рациональность человеческого сознания играет существенную роль. Детально рассматривается сценарий, в котором субъект модулирует контролируемую переменную в ответ на определенный стимул. В этом контексте ограниченная рациональность человеческого сознания проявляется в неопределенности восприятия стимула и последующих действий субъекта. Модель предполагает, что когда интенсивность стимула падает ниже (размытого) порога восприятия стимула, субъект приостанавливает управление и поддерживает контролируемую переменную вблизи нуля с точностью, определяемую неопределенностью ее управления. Когда интенсивность стимула превышает неопределенность восприятия и становится доступной человеческому сознания, испытуемый активирует контроль. Тем самым, динамику системы можно представить как чередующуюся последовательность пассивного и активного режимов управления с вероятностными переходами между ними. Более того, ожидается, что эти переходы проявляют гистерезис из-за инерции принятия решений.

В общем случае пассивный и активный режимы базируются на различных механизмах, что является проблемой для создания эффективных алгоритмов их численного моделирования. Предлагаемая модель преодолевает эту проблему за счет введения динамической ловушки типа «стимул – реакция», имеющей сложную структуру. Область динамической ловушки включает две подобласти: область стагнации динамики системы и область гистерезиса. Модель основывается на формализме стохастических дифференциальных уравнений и описывает как вероятностные переходы между пассивным и активным режимами управления, так и внутреннюю динамику этих режимов в рамках единого представления. Предложенная модель воспроизводит ожидаемые свойства этих режимов управления, вероятностные переходы между ними и гистерезис вблизи порога восприятия. Кроме того, в предельном случае модель оказывается способной имитировать человеческий контроль, когда (1) активный режим представляет собой реализацию «разомкнутого» типа для локально запланированных действий и (2) активация контроля возникает только тогда, когда интенсивность стимула существенно возрастает и риск потери контроля системы становится существенным.

We present a novel model for the dynamical trap of the stimulus – response type that mimics human control over dynamic systems when the bounded capacity of human cognition is a crucial factor. Our focus lies on scenarios where the subject modulates a control variable in response to a certain stimulus. In this context, the bounded capacity of human cognition manifests in the uncertainty of stimulus perception and the subsequent actions of the subject. The model suggests that when the stimulus intensity falls below the (blurred) threshold of stimulus perception, the subject suspends the control and maintains the control variable near zero with accuracy determined by the control uncertainty. As the stimulus intensity grows above the perception uncertainty and becomes accessible to human cognition, the subject activates control. Consequently, the system dynamics can be conceptualized as an alternating sequence of passive and active modes of control with probabilistic transitions between them. Moreover, these transitions are expected to display hysteresis due to decision-making inertia.

Generally, the passive and active modes of human control are governed by different mechanisms, posing challenges in developing efficient algorithms for their description and numerical simulation. The proposed model overcomes this problem by introducing the dynamical trap of the stimulus-response type, which has a complex structure. The dynamical trap region includes two subregions: the stagnation region and the hysteresis region. The model is based on the formalism of stochastic differential equations, capturing both probabilistic transitions between control suspension and activation as well as the internal dynamics of these modes within a unified framework. It reproduces the expected properties in control suspension and activation, probabilistic transitions between them, and hysteresis near the perception threshold. Additionally, in a limiting case, the model demonstrates the capability of mimicking a similar subject’s behavior when (1) the active mode represents an open-loop implementation of locally planned actions and (2) the control activation occurs only when the stimulus intensity grows substantially and the risk of the subject losing the control over the system dynamics becomes essential.

Представлена неоднородная двумерная сетевая модель двухфазного течения в пористых средах. Предполагается, что ребра сети представляют собой капиллярные трубки разного радиуса. Предложен новый алгоритм управления фазовыми потоками в узлах этой сетевой модели. Показано, что сетевая модель демонстрирует свойства, аналогичные свойствам реальных пористых сред: капиллярная пропитка, зависимость капиллярного давления от насыщенности и влияние капиллярных сил при двухфазном течении. Было решено две тестовые задачи: противоточная пропитка пористого блока и двухфазное течение в периодически неоднородной пористой среде. В первой задаче реализована сеть, состоящая из двух областей: область с низкой проницаемостью и тонкими капиллярами окружена областью с высокой проницаемостью и толстыми капиллярами, изначально насыщенными смачивающими и несмачивающими несжимаемыми жидкостями соответственно. Капиллярное равновесие устанавливается за счет противоточной пропитки внутренней области. Исследована зависимость насыщенности смачивающей жидкости в областях от времени и капиллярного давления от текущей насыщенности. Получено качественное соответствие известным экспериментальным и теоретическим результатам, что в дальнейшем позволит использовать эту сетевую модель для проверки осредненных моделей капиллярной неравновесности. Во второй задаче рассматривается двухфазное вытеснение, при котором сеть изначально насыщается несмачивающей жидкостью. Затем смачивающая жидкость вводится через границу с постоянным расходом. Анализируется распределение насыщенности вдоль оси, направленной вдоль приложенного градиента давления, для различных моментов времени при различных значениях коэффициентов поверхностного натяжения. Результаты расчетов показывают, что при более низких значениях коэффициента поверхностного натяжения смачивающая жидкость предпочитает проникать через более толстые трубки, а при более высоких значениях — через более тонкие.

We present an inhomogeneous two-dimensional network model of two-phase flow in porous media. The edges of the network are assumed to be capillary tubes of different radii. We propose a new algorithm for handling phase fluxes at the nodes of this network model. We perform two test problems and show that the two-phase flow in this inhomogeneous network model demonstrates properties that are analogous to those of real porous media: capillary imbibition, dependence of capillary pressure on saturation and effect of capillary forces in two-phase displacement. The two test problems are: the counter-current imbibition and the twophase displacement in a periodically inhomogeneous porous medium. In the former problem, we implement a network consisting of two regions: a region of low-permeability with thin capillaries surrounded by a region of high-permeability with thick capillaries, initially saturated with wetting and nonwetting incompressible fluids, respectively. Capillary equilibrium is established due to counter-current imbibition by a region. We examine the dependence: of saturation of the wetting fluid with respect to time in the regions, and of capillary pressure on the current saturation. We have obtained a qualitative agreement with the known experimental and theoretical results, which will further allow us to use this network model to verify homogenized models of capillary nonequilibrium. In the latter problem, we consider the two-phase displacement, where the network is initially saturated with nonwetting fluid. Then wetting fluid is injected through a boundary at a constant rate. We analyze the saturation with respect to the axis which is along the applied pressure gradient for various moments in time with various values of coefficients of surface tension. The results show that for lower values of coefficient of surface tension, the wetting fluid prefers to invade through the thicker tubes, and in the case of higher values, through thinner tubes.

Изучение структурной характеристики композитов и наноструктур имеет фундаментальное значение в материаловедении. Теоретическое и численное моделирование и симуляция механических свойств наноструктур является основным инструментом, позволяющим проводить комплексные исследования, которые сложно проводить только экспериментально. Одним из примеров наноструктур, рассматриваемых в данной работе, являются углеродные нанотрубки (УНТ), которые обладают хорошими тепловыми и электрическими свойствами, а также низкой плотностью и высоким модулем Юнга, что делает их наиболее подходящим армирующим элементом для композитов, для потенциального применения в аэрокосмической, автомобильной, металлургической и биомедицинской промышленности. В данном обзоре мы рассмотрели методы моделирования, механические свойства и применение композитов с металлической матрицей, армированных УНТ. Также рассмотрены некоторые методы моделирования, применимые при исследованиях композитов с полимерными и металлическими матрицами. Рассмотрены такие методы, как метод градиентного спуска, метод Монте-Карло, методы молекулярной статики и молекулярной динамики. Было показано, что молекулярно-динамическое моделирование отлично подходит для создания различных систем композиционных материалов и изучения свойств композитов с металлической матрицей, армированных углеродными наноматериалами, в различных условиях. В данной работе кратко представлены наиболее часто используемые потенциалы, описывающие взаимодействие систем моделирования композитов. Правильный выбор потенциалов взаимодействия частей композитов напрямую влияет на описание изучаемого явления. Детализирована и обсуждена зависимость механических свойств композитов от объемной доли, диаметра, ориентации и количества УНТ. Показано, что объемная доля углеродных нанотрубок имеет существенное влияние на предел прочности и модуль Юнга. Диаметр УНТ оказывает большее значение на предел прочности, нежели на модуль упругости. Также приведен в пример работы, в которых изучается влияние длины УНТ на механические свойства композитов. В заключении нами предложены перспективы направления развития молекулярно-динамического моделирования в отношении композитов с металлической матрицей, армированных углеродными наноматериалами.

The study of the structural characteristics of composites and nanostructures is of fundamental importance in materials science. Theoretical and numerical modeling and simulation of the mechanical properties of nanostructures is the main tool that allows for complex studies that are difficult to conduct only experimentally. One example of nanostructures considered in this work are carbon nanotubes (CNTs), which have good thermal and electrical properties, as well as low density and high Young’s modulus, making them the most suitable reinforcement element for composites, for potential applications in aerospace, automotive, metallurgical and biomedical industries. In this review, we reviewed the modeling methods, mechanical properties, and applications of CNT-reinforced metal matrix composites. Some modeling methods applicable in the study of composites with polymer and metal matrices are also considered. Methods such as the gradient descent method, the Monte Carlo method, methods of molecular statics and molecular dynamics are considered. Molecular dynamics simulations have been shown to be excellent for creating various composite material systems and studying the properties of metal matrix composites reinforced with carbon nanomaterials under various conditions. This paper briefly presents the most commonly used potentials that describe the interactions of composite modeling systems. The correct choice of interaction potentials between parts of composites directly affects the description of the phenomenon being studied. The dependence of the mechanical properties of composites on the volume fraction of the diameter, orientation, and number of CNTs is detailed and discussed. It has been shown that the volume fraction of carbon nanotubes has a significant effect on the tensile strength and Young’s modulus. The CNT diameter has a greater impact on the tensile strength than on the elastic modulus. An example of works is also given in which the effect of CNT length on the mechanical properties of composites is studied. In conclusion, we offer perspectives on the direction of development of molecular dynamics modeling in relation to metal matrix composites reinforced with carbon nanomaterials.

В настоящей работе рассматривается математическая модель динамики клеточной ткани. В первой части дается вывод модели, основные положения и постановка задачи. Во второй части итоговая система исследуется численно и приводятся результаты моделирования. Постулируется, что клеточная ткань есть трехфазная среда, которая состоит из твердого скелета (представляющего собой внеклеточный матрикс), клеток и внеклеточной жидкости. Ко всему прочему учитывается наличие питательных веществ в ткани. В основу модели положены уравнения сохранения массы с учетом обмена масс, уравнения сохранения импульса для каждой фазы, а также уравнение диффузии для питательных веществ. В уравнении, описывающем клеточную фазу, также учитывается слагаемое, описывающее химическое воздействие на ткань, которое называется хемотаксисом — движением клеток, вызванным градиентом концентрации химических веществ. Исходная система уравнений сводится к системе трех уравнений для нахождения пористости, насыщенности клеток и концентрации питательных веществ. Данные уравнения дополняются начальными и краевыми условиями. В одномерном случае в начальный момент времени задается распределение пористости, концентрации клеточной фазы и питательных веществ. На левой границе задана постоянная концентрация питательных веществ, что соответствует, например, поступлению кислорода из сосуда, а также поток концентрации клеток на ней равен нулю. На правой границе рассматриваются два типа условий: первое — условие непроницаемости правой границы, второе — условие постоянной концентрации клеточной фазы и нулевой поток концентрации питательных веществ. В обоих случаях условия для матрикса и внеклеточной жидкости одинаковы, предполагается наличие источника питательных веществ (кровеносного сосуда) на левой границе области моделирования. В результате моделирования было выявлено, что хемотаксис оказывает значительное влияние на рост ткани. При отсутствии хемотаксиса зона уплотнения распространяется на всю область моделирования, но при увеличении влияния хемотаксиса на ткань образуется область деградации, в которой концентрация клеток становится ниже начальной.

In this paper, a mathematical model of cellular tissue dynamics is considered. The first part gives the conclusion of the model, the main provisions and the formulation of the problem. In the second part, the final system is investigated numerically and the simulation results are presented. It is postulated that cellular tissue is a three-phase medium that consists of a solid skeleton (which is an extracellular matrix), cells and extracellular fluid. In addition, the presence of nutrients in the tissue is taken into account. The model is based on the equations of conservation of mass, taking into account mass exchange, the equations of conservation of momentum for each phase, as well as the diffusion equation for nutrients. The equation describing the cellular phase also takes into account the term describing the chemical effect on the tissue, which is called chemotaxis — the movement of cells caused by a gradient in the concentration of chemicals. The initial system of equations is reduced to a system of three equations for finding porosity, cell saturation and nutrient concentration. These equations are supplemented by initial and boundary conditions. In the one-dimensional case, the distribution of porosity, concentration of the cell phase and nutrients is set at the initial moment of time. A constant concentration of nutrients is set on the left border, which corresponds, for example, to the supply of oxygen from the vessel, as well as the flow of cell concentration on it is zero. Two types of conditions are considered at the right boundary: the first is the condition of impermeability of the right boundary, the second is the condition of constant concentration of the cell phase and zero flow of nutrient concentration. In both cases, the conditions for the matrix and extracellular fluid are the same, it is assumed that there is a source of nutrients (blood vessel) on the left border of the modeling area. As a result of modeling, it was revealed that chemotaxis has a significant effect on tissue growth. In the absence of chemotaxis, the compaction zone extends to the entire modeling area, but with an increase in the effect of chemotaxis on the tissue, a degradation area is formed in which the concentration of cells becomes lower than the initial one.

В современном мире, ориентированном на технологии, легкие устройства, такие как устройства Интернета вещей (IoT) и микроконтроллеры (MCU), становятся все более распространенными. Эти устройства более энергоэффективны и доступны по цене, но часто обладают урезанными возможностями, по сравнению со стандартными версиями, такими как ограниченная память и вычислительная мощность. Современные модели машинного обучения могут содержать миллионы параметров, что приводит к значительному росту требований по объему памяти. Эта сложность не только затрудняет развертывание больших моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, но и увеличивает риск задержек и неэффективности при обработке данных, что критично в случаях, когда требуются ответы в реальном времени, таких как автономное вождение или медицинская диагностика.

В последние годы нейронные сети достигли значительного прогресса в методах оптимизации моделей, что помогает в развертывании и инференсе на этих небольших устройствах. Данный обзор представляет собой подробное исследование прогресса и последних достижений в оптимизации нейронных сетей, сосредотачиваясь на ключевых областях, таких как квантизация, прореживание, дистилляция знаний и поиск архитектур нейронных сетей. Обзор рассматривает, как эти алгоритмические решения развивались и как новые подходы улучшили существующие методы, делая нейронные сети более эффективными. Статья предназначена для исследователей, практиков и инженеров в области машинного обучения, которые могут быть незнакомы с этими методами, но хотят изучить доступные техники. В работе подчеркиваются текущие исследования в области оптимизации нейронных сетей для достижения лучшей производительности, снижения потребления энергии и ускорения времени обучения, что играет важную роль в дальнейшей масштабируемости нейронных сетей. Кроме того, в обзоре определяются пробелы в текущих исследованиях и закладывается основа для будущих исследований, направленных на повышение применимости и эффективности существующих стратегий оптимизации.

In today’s technology-driven world, lite devices like Internet of Things (IoT) devices and microcontrollers (MCUs) are becoming increasingly common. These devices are more energyefficient and affordable, often with reduced features compared to the standard versions such as very limited memory and processing power for typical machine learning models. However, modern machine learning models can have millions of parameters, resulting in a large memory footprint. This complexity not only makes it difficult to deploy these large models on resource constrained devices but also increases the risk of latency and inefficiency in processing, which is crucial in some cases where real-time responses are required such as autonomous driving and medical diagnostics. In recent years, neural networks have seen significant advancements in model optimization techniques that help deployment and inference on these small devices. This narrative review offers a thorough examination of the progression and latest developments in neural network optimization, focusing on key areas such as quantization, pruning, knowledge distillation, and neural architecture search. It examines how these algorithmic solutions have progressed and how new approaches have improved upon the existing techniques making neural networks more efficient. This review is designed for machine learning researchers, practitioners, and engineers who may be unfamiliar with these methods but wish to explore the available techniques. It highlights ongoing research in optimizing networks for achieving better performance, lowering energy consumption, and enabling faster training times, all of which play an important role in the continued scalability of neural networks. Additionally, it identifies gaps in current research and provides a foundation for future studies, aiming to enhance the applicability and effectiveness of existing optimization strategies.

Эффективность подвижных робототехнических комплексов (ПРТК), осуществляющих мониторинг дорожной обстановки, городской инфраструктуры, последствий чрезвычайных ситуаций и пр., напрямую зависит от качества функционирования систем технического зрения, являющихся важнейшей частью ПРТК. В свою очередь, точность обработки изображений в системах технического зрения в существенной степени зависит от точности пространственной ориентации видеокамеры, размещаемой на ПРТК. Но при размещении видеокамер на ПРТК резко возрастает уровень погрешностей их пространственной ориентации, вызванных ветровыми и сейсмическими колебаниями мачты, движением ПРТК по пересеченной местности и пр. В связи с этим в статье рассмотрено общее решение задачи стохастической оценки параметров пространственной ориентации видеокамер в условиях как случайных колебаний мачты, так и произвольного характера движения ПРТК. Так как методы решения данной задачи на основе спутниковых измерений при высокой интенсивности естественных и искусственных радиопомех (способы формирования которых постоянно совершенствуются) не в состоянии обеспечить требуемую точность решения, то в основу предложенного подхода положено использование автономных средств измерения — инерциальных и неинерциальных. Но при их использовании возникает проблема построенияи стохастической оценки общей модели движения видеокамеры, сложность которой определяется произвольным движением ПРТК, случайными колебаниями мачты, помехами измеренияи др. В связи с нерешенностью данной проблемы на сегодняшний день в статье рассмотрен синтез как модели движения видеокамеры в самом общем случае, так и стохастической оценки ее параметров состояния. При этом разработанный алгоритм совместной оценки параметров пространственной ориентации видеокамеры, размещенной на мачте ПРТК, является инвариантным и к характеру движения мачты, и видеокамеры, и самого ПРТК, обеспечивая при этом устойчивость и требуемую точность оценивания при самых общих предположениях о характере помех чувствительных элементов используемого автономного измерительного комплекса. Результаты численного эксперимента позволяют сделать вывод о возможности практического применения предложенного подхода для решения задачи текущей пространственной ориентации ПРТК и размещенных на них видеокамер, причем с использованием недорогих автономных средств измерения.

The efficiency of mobile robotic systems (MRS) that monitor the traffic situation, urban infrastructure, consequences of emergency situations, etc., directly depends on the quality of vision systems, which are the most important part of MRS. In turn, the accuracy of image processing in vision systems depends to a great extent on the accuracy of spatial orientation of the video camera placed on the MRS. However, when video cameras are placed on the MRS, the level of errors of their spatial orientation increases sharply, caused by wind and seismic vibrations, movement of the MRS over rough terrain, etc. In this connection, the paper considers a general solution to the problem of stochastic estimation of spatial orientation parameters of video cameras in conditions of both random mast vibrations and arbitrary character of MRS movement. Since the methods of solving this problem on the basis of satellite measurements at high intensity of natural and artificial radio interference (the methods of formation of which are constantly being improved) are not able to provide the required accuracy of the solution, the proposed approach is based on the use of autonomous means of measurement — inertial and non-inertial. But when using them, the problem of building and stochastic estimation of the general model of video camera motion arises, the complexity of which is determined by arbitrary motion of the video camera, random mast oscillations, measurement disturbances, etc. The problem of stochastic estimation of the general model of video camera motion arises. Due to the unsolved nature of this problem, the paper considers the synthesis of both the video camera motion model in the most general case and the stochastic estimation of its state parameters. The developed algorithm for joint estimation of the spatial orientation parameters of the video camera placed on the mast of the MRS is invariant to the nature of motion of the mast, the video camera, and the MRS itself, providing stability and the required accuracy of estimation under the most general assumptions about the nature of interference of the sensitive elements of the autonomous measuring complex used. The results of the numerical experiment allow us to conclude that the proposed approach can be practically applied to solve the problem of the current spatial orientation of MRS and video cameras placed on them using inexpensive autonomous measuring devices.

Мы разработали модель кормодобывания колонии медоносных пчел на основе уравнений «реакция – диффузия». Работающие пчелы передают информацию о своих источниках пищи с помощью танца, а соискатели работы в улье могут выбрать любой понравившийся им танец и, таким образом, присоединиться к эксплуатации соответствующего источника. Мы рассматриваем две стратегии выбора танцев: целенаправленную, когда пчелы анализируют информацию на танцполе и выбирают самый энергичный и длительный танец, отвечающий самому прибыльному источнику, и просто случайный выбор первого попавшегося танца. Моделирование показало, что наибольшую прибыль (приток пищи в улей) обеспечивает именно случайный выбор танца, как бы это парадоксально на первый взгляд ни звучало. Оптимизация прибыли каждым агентом под себя (целенаправленный выбор танцев) является скорее недостатком для колонии, а «неоптимальность» в выборе танца может быть результатом полезной эволюционной адаптации.

We developed a model of honeybee colony foraging based on reaction – diffusion equations. Employed bees transmit information about their food sources using dance, and job seekers in the hive can choose any dance they like and thus join the exploitation of the corresponding source. We consider two strategies of dance selection: a targeted one, when bees analyze information on the dance floor and choose the most energetic and longest dance corresponding to the most profitable source, and a simple random choice of the first dance they encounter. Modelling showed that the greatest profit (food influx into the hive) is provided by the random choice of dance, as paradoxical as it may seem at first glance. Optimization of profit by each agent for itself (targeted choice of dances) is rather a disadvantage for the colony, and “non-optimality” in dance choice can be the result of useful evolutionary adaptation.

В данной работе приводятся результаты численного моделирования сверхпроводящей магнитной фокусирующей системы. При моделировании этой системы проводился дополнительный контроль точности аппроксимации условия u(∞)=0 с использованием метода Ричардсона. В работе представлены также некоторые результаты сравнения расчетного распределения магнитного поля с проведенными измерениями поля модифицированного магнита СП-40 физической установки «МАРУСЯ». Полученные результаты расчетов магнитных систем используются для проведения компьютерного моделирования физических установок и эксперимента на них, а в последующем, после проведения сеансов набора физических данных, будут использованы для обработки эксперимента.

This work gives results of numerical simulation of a superconducting magnetic focusing system. While modeling this system, special care was taken to achieve approximation accuracy over the condition u(∞)=0 by using Richardson method. The work presents the results of comparison of the magnetic field calculated distribution with measurements of the field performed on a modified magnet SP-40 of “MARUSYA” physical installation. This work also presents some results of numeric analysis of magnetic systems of “MARUSYA” physical installation with the purpose to study an opportunity of designing magnetic systems with predetermined characteristics of the magnetic field.

Статья посвящена проблеме математического моделирования процесса дискретно-непрерывного литья цветных металлов. Разработана программа для моделирования процесса непрерывного вертикального литья цилиндрических заготовок. Исследовано влияние основных технологических параметров на процесс охлаждения непрерывнолитой медной заготовки.

This article is devoted to the problem of mathematical modeling of nonferrous metal casting and investigation of the influence of main technological parameters on the cooling process of continuously casted copper under down-draw and up-draw.

Построена полноатомная модель молекулы липида (дистеароилфосфатидилхолина, ДСФХ) и фрагмента липидной мембраны, необходимая для описания свойств липидных мембран в рамках метода молекулярной динамики. Построенная модель устойчива во времени, обладает термодинамически адекватным распределением энергии по степеням свободы системы и имеет параметры, хорошо согласующиеся с параметрами реального ДСФХ. С использованием построенной модели проведены расчеты проницаемости липидного бислоя для ионов натрия, воды и кислорода. Получены профили подвижности и коэффициентов диффузии этих частиц при их движении сквозь бислой, на основании которых оценены соответствующие коэффициенты проницаемости модельной мембраны. Показано, что липидные мембраны обладают значительным диффузионным сопротивлением не только для молекулы воды и иона натрия, но и для неполярной молекулы кислорода. Предложены теоретические методы расчета потоков исследуемых частиц через липидный бислой, а также методы оценки коэффициентов распределения малых молекул в системах липидный бислой - вода.

A correct model of lipid molecule (distearoylphosphatidylcholine, DSPC) and lipid membrane in water was constructed. Model lipid membrane is stable and has a reliable energy distribution among degrees of freedom. Also after equilibration model system has spatial parameters very similar to those of real DSPC membrane in liquid-crystalline phase. This model was used for studying of lipid membrane permeability to oxygen and water molecules and sodium ion. We obtained the values for transmembrane mobility and diffusion coefficients profiles, which we used for effective permeability coefficients calculation. We found lipid membranes to have significant diffusional resistance to penetration not only by charged particles, such as ions, but also by nonpolar molecules, such as oxygen molecule. We propose theoretical approach for calculation of particle flow across a membrane, as well as methods for estimation of distribution coefficients between bilayer and water phase.