Все выпуски

В работе развивается новый математический метод решения задачи совместного расчета параметров сигнала и шума в условиях статистического распределения Райса посредством метода моментов, основанного на анализе данных для начальных моментов 1-го и 3-го порядков случайной райсовской величины. Получена в явном виде система уравнений для искомых параметров сигнала и шума. В предельном случае малой величины отношения сигнала к шуму получены аналитические формулы, позволяющие рассчитать искомые параметры задачи без необходимости численного решения уравнений. Развитый в работе метод обеспечивает эффективное разделение информативной и шумовой компонент анализируемых данных в отсутствие каких-либо априорных предположений, лишь на основе обработки результатов выборочных измерений сигнала. Задача является значимой для целей обработки райсовских данных, в частности, в системах магнитно-резонансной визуализации, в системах ультразвуковой визуализации, при анализе оптических сигналов в системах дальнометрии, в радиолокации и т. д. Как показали результаты исследований, решение двухпараметрической задачи разработанным методом не приводит к увеличению объема требуемых вычислительных ресурсов по сравнению с решением однопараметрической задачи, решаемой в предположении априорной известности второго параметра. В работе приведены результаты компьютерного моделирования разработанного метода. Результаты численного расчета параметров сигнала и шума разработанным методом подтверждают его эффективность. Проведено сопоставление точности определения искомых параметров развитым в работе методом и ранее разработанным вариантом метода моментов, основанным на обработке измеренных данных для низших четных моментов анализируемого сигнала.

The paper develops a new mathematical method of the joint signal and noise parameters determination at the Rice statistical distribution by method of moments based upon the analysis of data for the 1-st and the 3-rd raw moments of the random rician value. The explicit equations’ system have been obtained for required parameters of the signal and noise. In the limiting case of the small value of the signal-to-noise ratio the analytical formulas have been derived that allow calculating the required parameters without the necessity of solving the equations numerically. The technique having been elaborated in the paper ensures an efficient separation of the informative and noise components of the data to be analyzed without any a-priori restrictions, just based upon the processing of the results of the signal’s sampled measurements. The task is meaningful for the purposes of the rician data processing, in particular in the systems of magnetic-resonance visualization, in ultrasound visualization systems, at the optical signals’ analysis in range measuring systems, in radio location, etc. The results of the investigation have shown that the two parameter task solution of the proposed technique does not lead to the increase in demanded volume of computing resources compared with the one parameter task being solved in approximation that the second parameter of the task is known a-priori There are provided the results of the elaborated technique’s computer simulation. The results of the signal and noise parameters’ numerical calculation have confirmed the efficiency of the elaborated technique. There has been conducted the comparison of the accuracy of the sought-for parameters estimation by the technique having been developed in this paper and by the previously elaborated method of moments based upon processing the measured data for lower even moments of the signal to be analyzed.

Разработан метод обнаружения неожиданно возникающих «бутылочных горлышек», которые появляются в транспортном потоке внезапно и неожиданно для водителей. Такие неожиданно возникающие бутылочные горлышки могут двигаться, если они вызваны медленно движущейся автомашиной (тип МВ), или же оставаться неподвижными, если они вызваны внезапно остановившейся автомашиной (тип SV), например, в результате аварии. На основе численного моделирования стохастической микроскопической модели транспортного потока в рамках теории трех фаз Кернера показано, что даже при использовании небольшого процента «зондирующих» (измеряющих) автомашин (FCD), случайным образом распределенных в транспортном потоке, возможно надежное обнаружение неожиданно возникающих бутылочных горлышек. Найдено, что временная зависимость вероятности прогноза бутылочных горлышек типа МВ или SV, а также точность определения их положения существенно зависят от последовательности фазовых переходов от свободного (F) к синхронизованному (S) транспортному потоку (F→S-переход) и обратных фазовых переходов (S→F-переход), а также от колебаний скорости автомашин в синхронизованном потоке вблизи бутылочного горлышка. Предлагаемая численная методика позволяет как обнаруживать неожиданно возникшее бутылочное горлышко на автомагистрали, так и различать, связано ли такое бутылочное горлышко с медленно движущейся автомашиной (МВ) или же с внезапно остановившейся автомашиной (SV).

We present a simulation methodology for the prediction of ЃgunexpectedЃh bottlenecks, i.e., the bottlenecks that occur suddenly and unexpectedly for drivers on a highway. Such unexpected bottlenecks can be either a moving bottleneck (MB) caused by a slow moving vehicle or a motionless bottleneck caused by a stopped vehicle (SV). Based on simulations of a stochastic microscopic traffic flow model in the framework of KernerЃfs three-phase traffic theory, we show that through the use of a small share of probe vehicles (FCD) randomly distributed in traffic flow the reliable prediction of ЃgunexpectedЃh bottlenecks is possible. We have found that the time dependence of the probability of MB and SV prediction as well as the accuracy of the estimation of MB and SV location depend considerably on sequences of phase transitions from free flow (F) to synchronized flow (S) (F→S transition) and back from synchronized flow to free flow (S→F transition) as well as on speed oscillations in synchronized flow at the bottleneck. In the simulation approach, the identification of F→S and S→F transitions at an unexpected bottleneck has been made in accordance with Kerner's three-phase traffic theory. The presented simulation methodology allows us both the prediction of the unexpected bottleneck that suddenly occurs on a highway and the distinguishing of the origin of the unexpected bottleneck, i.e., whether the unexpected bottleneck has occurred due to a MB or a SV.

В статье предложена модель для оценки потенциальной прочности композиционного материала на основе современных волокон, разрушающихся хрупко.

Моделируются материалы, состоящие из параллельных цилиндрических волокон, которые квазистатически растягиваются в одном направлении. Предполагается, что в выборке не меньше 100 штук, что соответствует практически значимым случаям. Известно, что волокна имеют разброс предельной деформации в выборке и разрушаются не одновременно. Обычно разброс их свойств описывается распределением Вейбулла–Гнеденко. Для моделирования прочности композита используется модель накопления разрывов волокон. Предполагается, что волокна, объединенные матрицей, дробятся до удвоенной неэффективной длины — расстояния, на котором возрастают напряжения от торца разорванного волокна до среднего. Однако такая модель сильно завышает прогноз прочности композитов с хрупкими волокнами. Например, так разрушаются углеродные и стеклянные волокна.

В ряде случаев ранее делались попытки учесть концентрацию напряжений около разорванного волокна (модель Хеджепеста, модель Ермоленко, сдвиговой анализ), однако такие модели требовали или очень много исходных данных или не совпадали с экспериментом. Кроме того, такие модели идеализировали упаковку волокон в композите до регулярной гексагональной упаковки.

В модели объединены подход сдвигового анализа к распределению напряжений около разрушенного волокна и статистический подход прочности волокон на основе распределения Вейбулла–Гнеденко, при этом введен ряд предположений, упрощающих расчет без потери точности.

Предполагается, что перенапряжение на соседнем волокне увеличивает вероятность его разрушения в соответствии с распределением Вейбулла и число таких волокон с повышенной вероятностью разрушения прямо связано с числом уже разрушенных до этого. Все исходные данные могут быть получены из простых экспериментов. Показано, что учет перераспределения только на ближайшие волокна дает точный прогноз.

Это позволило провести полный расчет прочности композита. Экспериментальные данные, полученные нами на углеродных волокнах, стеклянных волокнах и модельных композитах на их основе, качественно подтверждают выводы модели.

The article proposes a model for assessing the potential strength of a composite material based on modern fibers with brittle fracture.

Materials consisting of parallel cylindrical fibers that are quasi-statically stretched in one direction are simulated. It is assumed that the sample is not less than 100 pieces, which corresponds to almost significant cases. It is known that the fibers have a distribution of ultimate deformation in the sample and are not destroyed at the same moment. Usually the distribution of their properties is described by the Weibull–Gnedenko statistical distribution. To simulate the strength of the composite, a model of fiber breaks accumulation is used. It is assumed that the fibers united by the polymer matrix are crushed to twice the inefficient length — the distance at which the stresses increase from the end of the broken fiber to the middle one. However, this model greatly overestimates the strength of composites with brittle fibers. For example, carbon and glass fibers are destroyed in this way.

In some cases, earlier attempts were made to take into account the stress concentration near the broken fiber (Hedgepest model, Ermolenko model, shear analysis), but such models either required a lot of initial data or did not coincide with the experiment. In addition, such models idealize the packing of fibers in the composite to the regular hexagonal packing.

The model combines the shear analysis approach to stress distribution near the destroyed fiber and the statistical approach of fiber strength based on the Weibull–Gnedenko distribution, while introducing a number of assumptions that simplify the calculation without loss of accuracy.

It is assumed that the stress concentration on the adjacent fiber increases the probability of its destruction in accordance with the Weibull distribution, and the number of such fibers with an increased probability of destruction is directly related to the number already destroyed before. All initial data can be obtained from simple experiments. It is shown that accounting for redistribution only for the nearest fibers gives an accurate forecast.

This allowed a complete calculation of the strength of the composite. The experimental data obtained by us on carbon fibers, glass fibers and model composites based on them (CFRP, GFRP), confirm some of the conclusions of the model.

Эффективность систем связи и передачи данных (ССиПД), являющихся неотъемлемой составляющей современных систем практически в любой области науки и техники, во многом зависит от стабильности частоты формируемых сигналов. Формируемые в ССиПД сигналы могут рассматриваться как процессы, частота которых изменяется под действием совокупности внешних воздействий. Изменение частоты сигналов приводит к уменьшению отношения «сигнал/шум» (ОСШ) и, соответственно, ухудшению характеристик ССиПД, таких как вероятность битовой ошибки, пропускная способность. Описание таких изменений частоты сигналов наиболее удобно рассматривать как случайные процессы, аппарат которых находит широкое применение при построении математических моделей, описывающих функционирование систем и устройств в различных областях науки и техники. При этом во многих случаях характеристики случайного процесса, такие как закон распределения, математическое ожидание и дисперсия, могут являться неизвестными или известными с погрешностями, не позволяющими получить приемлемые по точности оценки параметров сигналов. В статье предлагается алгоритм решения задачи по определению характеристик случайного процесса (частоты сигнала) на основе набора отсчетов его частоты, позволяющих определить выборочное среднее, выборочную дисперсию и закон распределения отклонений частоты в генеральной совокупности. Основой данного алгоритма является сравнение измеренных на некотором временном интервале значений наблюдаемого случайного процесса с набором того же количества случайных значений, сформированных на основе модельных законов распределения. В качестве модельных законов распределения могут рассматриваться законы распределения, принятые на основе математических моделей этих систем и устройств или соответствующие аналогичным системам и устройствам. В качестве математического ожидания и дисперсии при формировании набора случайных значений для принятого модельного закона распределения принимаются выборочные среднее значение и дисперсия, полученные по результатам измерений наблюдаемого случайного процесса. Особенность алгоритма заключается в проведении сравнения упорядоченных по возрастанию или убыванию измеренных значений наблюдаемого случайного процесса и сформированных наборов значений в соответствии с принятыми моделями законов распределения. Приведены результаты математического моделирования, иллюстрирующие применение данного алгоритма.

The effectiveness of communication and data transmission systems (CSiPS), which are an integral part of modern systems in almost any field of science and technology, largely depends on the stability of the frequency of the generated signals. The signals generated in the CSiPD can be considered as processes, the frequency of which changes under the influence of a combination of external influences. Changing the frequency of the signals leads to a decrease in the signal-tonoise ratio (SNR) and, consequently, a deterioration in the characteristics of the signal-to-noise ratio, such as the probability of a bit error and bandwidth. It is most convenient to consider the description of such changes in the frequency of signals as random processes, the apparatus of which is widely used in the construction of mathematical models describing the functioning of systems and devices in various fields of science and technology. Moreover, in many cases, the characteristics of a random process, such as the distribution law, mathematical expectation, and variance, may be unknown or known with errors that do not allow us to obtain estimates of the signal parameters that are acceptable in accuracy. The article proposes an algorithm for solving the problem of determining the characteristics of a random process (signal frequency) based on a set of samples of its frequency, allowing to determine the sample mean, sample variance and the distribution law of frequency deviations in the general population. The basis of this algorithm is the comparison of the values of the observed random process measured over a certain time interval with a set of the same number of random values formed on the basis of model distribution laws. Distribution laws based on mathematical models of these systems and devices or corresponding to similar systems and devices can be considered as model distribution laws. When forming a set of random values for the accepted model distribution law, the sample mean value and variance obtained from the measurement results of the observed random process are used as mathematical expectation and variance. The feature of the algorithm is to compare the measured values of the observed random process ordered in ascending or descending order and the generated sets of values in accordance with the accepted models of distribution laws. The results of mathematical modeling illustrating the application of this algorithm are presented.

В настоящий момент значительно возросла глубина работ по разведке кимберлитовых тел и рудных месторождений. Традиционные геологические методы поиска оказались неэффективными. Практически единственным прямым методом поиска является бурение системы скважин до глубин, которые обеспечивают доступ к вмещающим породам. Из-за высокой стоимости бурения возросла роль межскважинных методов. Они позволяют увеличить среднее расстояние между скважинами без существенного снижения вероятности пропуска кимберлитового или рудного тела. Метод радиоволнового просвечивания особенно эффективен при поиске объектов, отличающихся высокой контрастностью электропроводящих свойств. Физическую основу метода составляет зависимость распространения электромагнитной волны от проводящих свойств среды распространения. Источником и приемником электромагнитного излучения является электрический диполь. При измерениях они размещаются в соседних скважинах. Расстояние между источником и приемником известно. Поэтому, измерив величину уменьшения амплитуды электромагнитной волны при ее распространении между скважинами, можно оценить коэффициент поглощения среды. Породе с низким электрическим сопротивлением соответствует высокое поглощение радиоволн. Поэтому данные межскважинных измерений позволяют оценить эффективное электрическое сопротивление породы. Обычно источник и приемник синхронно погружаются в соседние скважины. Измерение величины амплитуды электрического поля в приемнике позволяет оценить среднее значение коэффициента затухания на линии, соединяющей источник и приемник. Измерения проводятся во время остановок, приблизительно каждые 5 м. Расстояние между остановками значительно меньше расстояния между соседними скважинами. Это приводит к значительной пространственной анизотропии в распределении данных. При проведении разведочного бурения скважины покрывают большую площадь. Наша цель состоит в построении трехмерной модели распределения электрических свойств межскважинного пространства на всем участке по результатом совокупности измерений. Анизотропия пространственного распределения измерений препятствует использованию стандартных методов геостатистики. Для построения трехмерной модели коэффициента затухания мы использовали один из методов теории машинного обучения — метод ближайших соседей. В этом методе коэффициент поглощения в заданной точке определяется его значениями для $k$ ближайших измерений. Число $k$ определяется из дополнительных соображений. Влияния анизотропии пространственного распределения измерений удается избежать, изменив пространственный масштаб в горизонтальном направлении. Масштабный множитель $\lambda$ является еще одним внешним параметром задачи. Для выбора значений параметров $k$ и $\lambda$ мы использовали коэффициент детерминации. Для демонстрации процедуры построения трехмерного образа коэффициента поглощения мы воспользовались данными межскважинного радиоволнового просвечивания, полученные на одном из участков в Якутии.

Traditional geological search methods going to be ineffective. The exploration depth of kimberlite bodies and ore deposits has increased significantly. The only direct exploration method is to drill a system of wells to the depths that provide access to the enclosing rocks. Due to the high cost of drilling, the role of inter-well survey methods has increased. They allows to increase the mean well spacing without significantly reducing the kimberlite or ore body missing probability. The method of inter-well radio wave survey is effective to search for high contrast conductivity objects. The physics of the method based on the dependence of the electromagnetic wave propagation on the propagation medium conductivity. The source and receiver of electromagnetic radiation is an electric dipole, they are placed in adjacent wells. The distance between the source and receiver is known. Therefore we could estimate the medium absorption coefficient by the rate of radio wave amplitude decrease. Low electrical resistance rocks corresponds to high absorption of radio waves. The inter-well measurement data allows to estimate an effective electrical resistance (or conductivity) of the rock. Typically, the source and receiver are immersed in adjacent wells synchronously. The value of the of the electric field amplitude measured at the receiver site allows to estimate the average value of the attenuation coefficient on the line connecting the source and receiver. The measurements are taken during stops, approximately every 5 m. The distance between stops is much less than the distance between adjacent wells. This leads to significant spatial anisotropy in the measured data distribution. Drill grid covers a large area, and our point is to build a three-dimensional model of the distribution of the electrical properties of the inter-well space throughout the whole area. The anisotropy of spatial distribution makes hard to the use of standard geostatistics approach. To build a three-dimensional model of attenuation coefficient, we used one of machine learning theory methods, the method of nearest neighbors. In this method, the value of the absorption coefficient at a given point is calculated by $k$ nearest measurements. The number $k$ should be determined from additional reasons. The spatial distribution anisotropy effect can be reduced by changing the spatial scale in the horizontal direction. The scale factor $\lambda$ is one yet external parameter of the problem. To select the parameters $k$ and $\lambda$ values we used the determination coefficient. To demonstrate the absorption coefficient three-dimensional image construction we apply the procedure to the inter-well radio wave survey data. The data was obtained at one of the sites in Yakutia.

Рассматривается изолированная система, обладающая дискретным множеством микроскопических состояний, которая совершает спонтанные случайные переходы между микросостояниями. Сформулированы кинетические уравнения для совокупности вероятностей пребывания системы в различных микросостояниях. Рассмотрено общее безразмерное выражение для энтропии такой системы, зависящее от распределения этих вероятностей. Поставлены две задачи: 1) изучить влияние возможной неравновероятности микроскопических состояний системы, в том числе в состоянии ее общего равновесия, на величину ее энтропии; 2) изучить кинетику изменения энтропии в неравновесном состоянии системы. Для скоростей переходов между микросостояниями принята кинетика первого порядка. Влияние возможной неравновероятности микросостояний системы рассмотрено в двух вариантах: а) микросостояния образуют две подгруппы с вероятностями, одинаковыми внутри каждой подгруппы, но отличающимися по величине между подгруппами; б) вероятности микросостояний произвольно варьируют вблизи точки, где они равны одной и той же величине. Показано, что, когда общее число микросостояний фиксировано, отклонения энтропии от значения, соответствующего равновероятному распределению по микросостояниям, крайне малы, что дает строгое обоснование известной гипотезы о равновероятности микросостояний при термодинамическом равновесии. С другой стороны, на нескольких характерных примерах показано, что структура случайных переходов между микросостояниями оказывает большое влияние на скорость и характер установления внутреннего равновесия системы, на временную зависимость энтропии и на выражение для скорости продукции энтропии. При определенных схемах этих переходов возможно наличие быстрых и медленных компонент в переходных процессах и существование этих процессов в виде затухающих колебаний. Условием универсальности и устойчивости равновесного распределения является то, что для любой пары микросостояний должны существовать последовательность переходов из одного в другое и, соответственно, отсутствие состояний-«ловушек».

An isolated system, which possesses a discrete set of microscopic states, is considered. The system performs spontaneous random transitions between the microstates. Kinetic equations for the probabilities of the system staying in various microstates are formulated. A general dimensionless expression for entropy of such a system, which depends on the probability distribution, is considered. Two problems are stated: 1) to study the effect of possible unequal probabilities of different microstates, in particular, when the system is in its internal equilibrium, on the system entropy value, and 2) to study the kinetics of microstate probability distribution and entropy evolution of the system in nonequilibrium states. The kinetics for the rates of transitions between the microstates is assumed to be first-order. Two variants of the effects of possible nonequiprobability of the microstates are considered: i) the microstates form two subgroups the probabilities of which are similar within each subgroup but differ between the subgroups, and ii) the microstate probabilities vary arbitrarily around the point at which they are all equal. It is found that, under a fixed total number of microstates, the deviations of entropy from the value corresponding to the equiprobable microstate distribution are extremely small. The latter is a rigorous substantiation of the known hypothesis about the equiprobability of microstates under the thermodynamic equilibrium. On the other hand, based on several characteristic examples, it is shown that the structure of random transitions between the microstates exerts a considerable effect on the rate and mode of the establishment of the system internal equilibrium, on entropy time dependence and expression of the entropy production rate. Under definite schemes of these transitions, there are possibilities of fast and slow components in the transients and of the existence of transients in the form of damped oscillations. The condition of universality and stability of equilibrium microstate distribution is that for any pair of microstates, a sequence of transitions should exist, which provides the passage from one microstate to next, and, consequently, any microstate traps should be absent.

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 рассматривается проблема надежности эксплуатации открытой интеграционной платформы, обеспечивающей взаимодействие различных программных комплексов моделирования режимов транспорта газа, с учетом предоставления доступа к ним, в том числе через тонких клиентов, по принципу «программное обеспечение как услуга». Математически описаны функционирование, надежность хранения, передачи информации и реализуемость вычислительного процесса системы, что является необходимым для обеспечения работы автоматизированной системы диспетчерского управления транспортом нефти и газа. Представлено системное решение вопросов моделирования работы интеграционной платформы и тонких клиентов в условиях неопределенности и риска на базе метода динамики средних теории марковских случайных процессов. Рассматривается стадия стабильной работы — стационарный режим работы цепи Маркова с непрерывным временем и дискретными состояниями, которая описывается системами линейных алгебраический уравнений Колмогорова–Чепмена, записанных относительно средних численностей (математических ожиданий) состояний объектов исследования. Объектами исследования являются как элементы системы, присутствующие в большом количестве (тонкие клиенты и вычислительные модули), так и единичные (сервер, сетевой менеджер (брокер сообщений), менеджер технологических схем). В совокупности они представляют собой взаимодействующие Марковские случайные процессы, взаимодействие которых определяется тем, что интенсивности переходов в одной группе элементов зависят от средних численностей других групп элементов.

Через средние численности состояний объектов и интенсивностей их переходов из состояния в состояние предлагается многокритериальная дисперсионная модель оценки риска (как в широком, так и узком смысле, в соответствии со стандартом МЭК). Риск реализации каждого состояния параметров системы вычисляется как среднеквадратическое отклонение оцениваемого параметра системы объектов (в данном случае — средние численности и вероятности состояний элементов открытой интеграционной платформы и облака) от их среднего значения. На основании определенной дисперсионной модели риска функционирования элементов системы вводятся модели критериев оптимальности и рисков функционирования системы в целом. В частности, для тонкого клиента рассчитываются риск недополучения выгоды от подготовки и обработки запроса, суммарный риск потерь, связанный только с непроизводительными состояниями элемента, суммарный риск всех потерь от всех состояний системы. Для полученной многокритериальной задачи оценки рисков предлагаются модели (схемы компромисса) выбора оптимальной стратегии эксплуатации.

The article deals with the problem of a distributed system operation reliability. The system core is an open integration platform that provides interaction of varied software for modeling gas transportation. Some of them provide an access through thin clients on the cloud technology “software as a service”. Mathematical models of operation, transmission and computing are to ensure the operation of an automated dispatching system for oil and gas transportation. The paper presents a system solution based on the theory of Markov random processes and considers the stable operation stage. The stationary operation mode of the Markov chain with continuous time and discrete states is described by a system of Chapman–Kolmogorov equations with respect to the average numbers (mathematical expectations) of the objects in certain states. The objects of research are both system elements that are present in a large number – thin clients and computing modules, and individual ones – a server, a network manager (message broker). Together, they are interacting Markov random processes. The interaction is determined by the fact that the transition probabilities in one group of elements depend on the average numbers of other elements groups.

The authors propose a multi-criteria dispersion model of risk assessment for such systems (both in the broad and narrow sense, in accordance with the IEC standard). The risk is the standard deviation of estimated object parameter from its average value. The dispersion risk model makes possible to define optimality criteria and whole system functioning risks. In particular, for a thin client, the following is calculated: the loss profit risk, the total risk of losses due to non-productive element states, and the total risk of all system states losses.

Finally the paper proposes compromise schemes for solving the multi-criteria problem of choosing the optimal operation strategy based on the selected set of compromise criteria.

Deep learning’s power stems from complex architectures; however, these can lead to overfitting, where models memorize training data and fail to generalize to unseen examples. This paper proposes a novel probabilistic approach to mitigate this issue. We introduce two key elements: Truncated Log-Uniform Prior and Truncated Log-Normal Variational Approximation, and Automatic Relevance Determination (ARD) with Bayesian Deep Neural Networks (BDNNs). Within the probabilistic framework, we employ a specially designed truncated log-uniform prior for noise. This prior acts as a regularizer, guiding the learning process towards simpler solutions and reducing overfitting. Additionally, a truncated log-normal variational approximation is used for efficient handling of the complex probability distributions inherent in deep learning models. ARD automatically identifies and removes irrelevant features or weights within a model. By integrating ARD with BDNNs, where weights have a probability distribution, we achieve a variational bound similar to the popular variational dropout technique. Dropout randomly drops neurons during training, encouraging the model not to rely heavily on any single feature. Our approach with ARD achieves similar benefits without the randomness of dropout, potentially leading to more stable training.

To evaluate our approach, we have tested the model on two datasets: the Canadian Institute For Advanced Research (CIFAR-10) for image classification and a dataset of Macroscopic Images of Wood, which is compiled from multiple macroscopic images of wood datasets. Our method is applied to established architectures like Visual Geometry Group (VGG) and Residual Network (ResNet). The results demonstrate significant improvements. The model reduced overfitting while maintaining, or even improving, the accuracy of the network’s predictions on classification tasks. This validates the effectiveness of our approach in enhancing the performance and generalization capabilities of deep learning models.

Deep learning’s power stems from complex architectures; however, these can lead to overfitting, where models memorize training data and fail to generalize to unseen examples. This paper proposes a novel probabilistic approach to mitigate this issue. We introduce two key elements: Truncated Log-Uniform Prior and Truncated Log-Normal Variational Approximation, and Automatic Relevance Determination (ARD) with Bayesian Deep Neural Networks (BDNNs). Within the probabilistic framework, we employ a specially designed truncated log-uniform prior for noise. This prior acts as a regularizer, guiding the learning process towards simpler solutions and reducing overfitting. Additionally, a truncated log-normal variational approximation is used for efficient handling of the complex probability distributions inherent in deep learning models. ARD automatically identifies and removes irrelevant features or weights within a model. By integrating ARD with BDNNs, where weights have a probability distribution, we achieve a variational bound similar to the popular variational dropout technique. Dropout randomly drops neurons during training, encouraging the model not to rely heavily on any single feature. Our approach with ARD achieves similar benefits without the randomness of dropout, potentially leading to more stable training.

To evaluate our approach, we have tested the model on two datasets: the Canadian Institute For Advanced Research (CIFAR-10) for image classification and a dataset of Macroscopic Images of Wood, which is compiled from multiple macroscopic images of wood datasets. Our method is applied to established architectures like Visual Geometry Group (VGG) and Residual Network (ResNet). The results demonstrate significant improvements. The model reduced overfitting while maintaining, or even improving, the accuracy of the network’s predictions on classification tasks. This validates the effectiveness of our approach in enhancing the performance and generalization capabilities of deep learning models.

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

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