Все выпуски

В условиях интенсивного развития мегаполисов и крупных городов во всех странах мира растет воздействие техногенных вибраций на жилые сооружения и инфраструктуру. Эксплуатация метро, строительство свайным и буровым оборудованием, движение тяжелого транспорта становятся активными источниками волновых возмущений, которые могут являться решающим фактором снижения устойчивости зданий и, соответственно, длительности надежной эксплуатации. В статье приведены результаты численных расчетов с использованием сеточно-характеристического метода для моделирования проходящих через грунтовые породы и несущие конструкции упругих волн от источников различной природы. С помощью полученных решений прямой задачи численного моделирования импульса и варьированием его местонахождения получены значения компонент вектора скорости и тензора напряжений Коши в каждый момент времени. В работе рассматривались две постановки: первая моделирует воздействие вибраций, возникающих в результате строительных работ или движения по транспортным магистралям, располагающимся рядом с постройкой; вторая показывает, как вибрации от движения поездов метрополитена в подземном тоннеле действуют на многоквартирные дома. Были получены визуализации распространения волн от различных источников, благодаря которым можно быстро и удобно проводить комплексное исследование задачи. Анализ полученных данных позволит скорректировать сроки и виды ремонтных работ, выявить слабые места в конструкции, разработать улучшенные методики сохранения исторических зданий, являющихся объектами культурного наследия, в том числе даст возможность наиболее экономически оптимальным способом производить строительство современных сооружений в окружении архитектурных памятников, представить эффективный и безопасный порядок действий в случае возникновения чрезвычайных ситуаций, а также модернизировать существующие строительные технологии для повышения уровня комфорта жилых зданий, офисных построек и других социально-значимых объектов, выбирать наиболее подходящие локации для строительства современных высокоточных производств.

Amid the ongoing trend of rapid urbanization and the intensive development of megacities and large cities worldwide, the impact of man-made vibrations on residential structures and infrastructure is increasing. The operation of subway systems, construction using pile-driving and drilling equipment, and heavy traffic have become active sources of wave disturbances, which can be a decisive factor in reducing the structural stability of buildings and, consequently, their long-term reliability. This paper proposes a numerical calculation using the grid-characteristic method to model elastic waves propagating through soil layers and load-bearing structures from various sources. By solving the direct problem of numerical pulse simulation and varying its location, the values of velocity vector projections and components of the Cauchy stress tensor were obtained at each time step. Two scenarios were examined: the first simulates the impact of noise generated by construction work or nearby traffic, while the second demonstrates how a subway running through an underground tunnel affects multi-story residential buildings. Wave propagation patterns from these sources were visualized in terms of the parameters of interest, enabling a quick and convenient comprehensive analysis of the problem. The analysis of the obtained data will help adjust the timing and types of repair work, identify structural weak points, and develop innovative methods for preserving historical buildings that are cultural heritage sites. Additionally, it will allow for the most economically optimal construction of modern buildings near architectural landmarks, provide an efficient and safe action plan in emergencies, and modernize existing construction technologies to enhance the comfort of residential buildings, office structures, and other socially significant facilities. It will also aid in selecting the most suitable locations for modern high-precision manufacturing plants.

На основе метода расщепления для нестационарного уравнения Шредингера предложена разностная схема численного решения нестационарной системы двух уравнений Шредингера с оператором спин-орбитального взаимодействия для двухкомпонентной спинорной волновой функции. Выполнено компьютерное моделирование эволюции волновых функций внешних нейтронов с различными проекциями полного момента на межъядерную ось и вероятности их передачи при лобовых столкновениях ядер ¹⁸O и ⁵⁸Ni.

The difference scheme for numerical solution of a time-dependant system of two Schrödinger equations with the operator of a spin-orbit interaction for a two-component spinor wave function is offered on the basis of a split method for a time-dependant Schrödinger equations. The computer simulation of the external neutrons’ wave functions evolution with different values of the full moment projection upon internuclear axis and probabilities of their transfer are executed for head-on collisions of ¹⁸O and ⁵⁸Ni nuclei.

В работе рассматривается процесс формирования течения при истечении двухкомпонентной газовой смеси через тонкую щель в вакуум. Предлагается подход к моделированию течений разреженных газовых смесей в переходном режиме на основе прямого решения кинетического уравнения Больцмана, в котором для вычисления интегралов столкновения используется консервативный проекционно-интерполяционный метод. Приводятся расчетные формулы, детально описана методика вычислений применительно к течению бинарной газовой смеси. В качестве потенциала взаимодействия молекул используется потенциал Леннарда–Джонса. Разработана программно-моделирующая среда, позволяющая проводить исследование течений газовых смесей в переходном режиме на системах кластерной архитектуры. За счет использования технологий распараллеливания кода получено ускорение счета в 50–100 раз. Проведено численное моделирование нестационарного двумерного истечения бинарной аргон-неоновой газовой смеси в вакуум через тонкую щель для различных значений числа Кнудсена. Получены графики зависимости выходного потока компонентов газовой смеси от времени в процессе установления течения. Обнаружены нестационарные области сильного разделения компонентов газовой смеси, в которых отношение концентраций достигает 10 и более. Обнаруженный эффект может иметь приложения в задаче разделения газовых смесей.

The paper considers the process of flow formation in an outflow of a binary gas mixture through a thin slit into vacuum. An approach to modeling the flows of rarefied gas mixtures in the transient regime is proposed based on the direct solution of the Boltzmann kinetic equation, in which the conservative projection method is used to calculate the collision integrals. Calculation formulas are provided; the calculation procedure is described in detail in relation to the flow of a binary gas mixture. The Lennard–Jones potential is used as an interaction potential of molecules. A software modeling environment has been developed that makes it possible to study the flows of gas mixtures in a transitional regime on systems of cluster architecture. Due to the use of code parallelization technologies, an acceleration of calculations by 50–100 times was obtained. Numerical simulation of a two-dimensional outflow of a binary argon-neon gas mixture from a vessel into vacuum through a thin slit is carried out for various values of the Knudsen number. The graphs of the dependence of gas mixture components output flow on time in the process of establishing the flow are obtained. Non-stationary regions of strong separation of gas mixture components, in which the molecular densities ratio reaches 10 or more, were discovered. The discovered effect can have applications in the problem of gas mixtures separation.

Методами численного моделирования проведено исследование процессов взаимодействия осциллирующего солитона (бризера) с 180-градусной доменной стенкой нееловского типа в рамках (2 + 1)-мерной суперсимметричной О(3) нелинейной сигма-модели. Целью настоящей работы является исследование нелинейной эволюции и устойчивости системы взаимодействующих локализованных динамических и топологических решений. Для построения моделей взаимодействия были использованы стационарные бризерные решения и решения в виде доменных стенок, полученные в рамках двумерного уравнения синус-Гордона добавлением специально подобранных возмущений вектору А3-поля в изотопическом пространстве блоховской сферы. При отсутствии внешнего магнитного поля нелинейные сигма-модели обладают формальной лоренц-инвариантностью, которая позволяет построить, в частности, движущиеся решения и провести полный анализ экспериментальных данных нелинейной динамики системы взаимодействующих солитонов. В настоящей работе на основе полученных движущихся локализованных решений построены модели налетающих и лобовых столкновений бризеров с доменной стенкой, где, в зависимости от динамических параметров системы, наблюдаются процессы столкновения и отражения солитонов друг от друга, дальнодействующие взаимодействия, а также распад осциллирующего солитона на линейные волны возмущений. В отличие от бризерного решения, обладающего динамикой внутренней степени свободы, интеграл энергии топологически устойчивого солитона во всех проведенных экспериментах сохраняется с высокой точностью. Для каждого типа взаимодействия определен интервал значений скорости движения сталкивающихся динамических и топологических солитонов в зависимости от частоты вращения вектора А3-поля в изотопическом пространстве. Численные модели построены на основе методов теории конечных разностных схем, использованием свойств стереографической проекции, с учетом теоретико-групповых особенностей конструкций класса O(N) нелинейных сигма-моделей теории поля. По периметру двумерной области моделирования установлены специально разработанные граничные условия, которые поглощают линейные волны возмущений, излучаемые взаимодействующими солитонными полями. Таким образом, осуществлено моделирование процессов взаимодействия локализованных решений в бесконечном двумерном фазовом пространстве. Разработан программный модуль, позволяющий провести комплексный анализ эволюции взаимодействующих решений нелинейных сигма-моделей теории поля, с учетом ее групповых особенностей в двумерном псевдоевклидовом пространстве. Проведен анализ изоспиновой динамики, а также плотности и интеграла энергии системы взаимодействующих динамических и топологических солитонов.

By numerical simulation methods the interaction processes of oscillating soliton (breather) with a 180-degree Neel domain wall in the framework of a (2 + 1)-dimensional supersymmetric O(3) nonlinear sigma model is studied. The purpose of this paper is to investigate nonlinear evolution and stability of a system of interacting localized dynamic and topological solutions. To construct the interaction models, were used a stationary breather and domain wall solutions, where obtained in the framework of the two-dimensional sine-Gordon equation by adding specially selected perturbations to the A3-field vector in the isotopic space of the Bloch sphere. In the absence of an external magnetic field, nonlinear sigma models have formal Lorentz invariance, which allows constructing, in particular, moving solutions and analyses the experimental data of the nonlinear dynamics of an interacting solitons system. In this paper, based on the obtained moving localized solutions, models for incident and head-on collisions of breathers with a domain wall are constructed, where, depending on the dynamic parameters of the system, are observed the collisions and reflections of solitons from each other, a long-range interactions and also the decay of an oscillating soliton into linear perturbation waves. In contrast to the breather solution that has the dynamics of the internal degree of freedom, the energy integral of a topologically stable soliton in the all experiments the preserved with high accuracy. For each type of interaction, the range of values of the velocity of the colliding dynamic and topological solitons is determined as a function of the rotation frequency of the A3-field vector in the isotopic space. Numerical models are constructed on the basis of methods of the theory of finite difference schemes, using the properties of stereographic projection, taking into account the group-theoretical features of constructions of the O(N) class of nonlinear sigma models of field theory. On the perimeter of the two-dimensional modeling area, specially developed boundary conditions are established that absorb linear perturbation waves radiated by interacting soliton fields. Thus, the simulation of the interaction processes of localized solutions in an infinite two-dimensional phase space is carried out. A software module has been developed that allows to carry out a complex analysis of the evolution of interacting solutions of nonlinear sigma models of field theory, taking into account it’s group properties in a two-dimensional pseudo-Euclidean space. The analysis of isospin dynamics, as well the energy density and energy integral of a system of interacting dynamic and topological solitons is carried out.

В последней четверти ХХ века характер глобального демографического и экономического развития стал быстро изменяться: непрерывно ускорявшийся рост основных характеристик, имевший место на протяжении предыдущих двухсот лет, сменился на резкое их торможение. В условиях этих изменений возрастает роль долгосрочного прогноза мировой динамики. При этом прогноз должен основываться не на инерционном проецировании прошлых тенденций в будущие периоды, а на математическом моделировании фундаментальных закономерностей исторического развития. В статье изложены предварительные результаты исследований по математическому моделированию и прогнозированию мировой демографо-экономической динамики, основанные на таком подходе. Предложены базовые динамические уравнения, отражающие эту динамику, обоснована модификация этих уравнений применительно к разным историческим эпохам. Для каждой исторической эпохи на основе анализа соответствующей ей системы уравнений определялся фазовый портрет и проводился анализ его особенностей. На основе этого анализа делались выводы о закономерностях мирового развития в рассматриваемый период.

Показано, что для моделирования исторической динамики важным является математическое описание развития технологий. Предложен способ описания технологической динамики, на основе которого предложены соответствующие математические уравнения.

Рассмотрены три стадии исторического развития: стадия аграрного общества (до начала XIX века), стадия индустриального общества (XIX–ХХ века) и современная эпоха. Предложенная математическая модель показывает, что для аграрного общества характерна циклическая демографо-экономическая динамика, в то время как для индустриального общества характерен рост демографических и экономических характеристик, близкий к гиперболическому.

Результаты математического моделирования показали, что человечество в настоящее время переходит на принципиально новую фазу исторического развития. Происходит торможение роста и переход человеческого общества в новое фазовое состояние, облик которого еще не определен. Рассмотрены различные варианты дальнейшего развития.

In the last quarter of the twentieth century, the nature of global demographic and economic development began to change rapidly: the continuously accelerating growth of the main characteristics that took place over the previous two hundred years was replaced by a sharp slowdown. In the context of these changes, the role of a long-term forecast of global dynamics is increasing. At the same time, the forecast should be based not on inertial projection of past trends into future periods, but on mathematical modeling of fundamental patterns of historical development. The article presents preliminary results of research on mathematical modeling and forecasting of global demographic and economic dynamics based on this approach. The basic dynamic equations reflecting this dynamics are proposed, the modification of these equations in relation to different historical epochs is justified. For each historical epoch, based on the analysis of the corresponding system of equations, a phase portrait was determined and its features were analyzed. Based on this analysis, conclusions were drawn about the patterns of world development in the period under review.

It is shown that mathematical description of technology development is important for modeling historical dynamics. A method for describing technological dynamics is proposed, on the basis of which the corresponding mathematical equations are proposed.

Three stages of historical development are considered: the stage of agrarian society (before the beginning of the XIX century), the stage of industrial society (XIX–XX centuries) and the modern era. The proposed mathematical model shows that an agrarian society is characterized by cyclical demographic and economic dynamics, while an industrial society is characterized by an increase in demographic and economic characteristics close to hyperbolic.

The results of mathematical modeling have shown that humanity is currently moving to a fundamentally new phase of historical development. There is a slowdown in growth and the transition of human society into a new phase state, the shape of which has not yet been determined. Various options for further development are considered.

Анализ экономических показателей региона играет важную роль в управлении и планировании развития, при этом валовой региональный продукт (ВРП) является одним из ключевых индикаторов экономической деятельности. Применение искусственного интеллекта, в том числе нейросетевых технологий, позволяет значительно повысить точность и надежность прогнозов экономических процессов. В данном исследовании сравниваются три модели нейросетевых алгоритмов для прогнозирования ВРП одного из типичных регионов РФ — Удмуртской Республики — на основе временных рядов за период с 2000 по 2023 год. В качестве моделей выбраны нейронная сеть с алгоритмом летучей мыши (BA-LSTM), модель нейронной сети обратного распространения ошибки, оптимизированная с помощью генетического алгоритма (GA-BPNN), и нейросетевая модель Элмана, оптимизированная алгоритмом роя частиц (PSO-Elman). В ходе исследования были выполнены такие этапы нейросетевого моделирования, как подготовка исходных данных, обучение моделей и их сравнительный анализ по показателям точности и качества прогнозов. Такой подход позволяет оценить преимущества и недостатки каждой модели в контексте прогнозирования ВРП, а также определить наиболее перспективные направления для дальнейших исследований. Использование современных нейросетевых методов открывает новые возможности для автоматизации анализа региональной экономики и повышения качества прогнозных оценок, что особенно актуально при ограниченных данных и для оперативного принятия решений. В исследовании в качестве входных данных для прогнозирования ВРП используются такие факторы, как величина производственного капитала, среднегодовая численность трудовых ресурсов, доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, а также показатель, учитывающий инфляцию. Высокая точность прогнозов, достигнутая в результате включения этих факторов в нейросетевые модели, подтверждает наличие сильной связи между этими факторами и ВРП. Результаты исследования показали высокую точность нейросетевой модели BA-LSTM на валидационной выборке: коэффициент детерминации составил 0,82, средняя абсолютная процентная ошибка — 4,19%. Качество и надежность этой модели свидетельствуют о ее способности эффективно предсказы- вать динамику ВРП. В прогнозном периоде до 2030 года в Удмуртской Республике ожидается ежегодное увеличение ВРП +4,6% в текущих ценах или +2,5% в сопоставимых ценах 2023 года. К 2030 году прогнозируется ВРП на уровне 1264,5 млрд руб.

Analysis of regional economic indicators plays a crucial role in management and development planning, with Gross Regional Product (GRP) serving as one of the key indicators of economic activity. The application of artificial intelligence, including neural network technologies, enables significant improvements in the accuracy and reliability of forecasts of economic processes. This study compares three neural network algorithm models for predicting the GRP of a typical region of the Russian Federation — the Udmurt Republic — based on time series data from 2000 to 2023. The selected models include a neural network with the Bat Algorithm (BA-LSTM), a neural network model based on backpropagation error optimized with a Genetic Algorithm (GA-BPNN), and a neural network model of Elman optimized using the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO-Elman). The research involved stages of neural network modeling such as data preprocessing, training model, and comparative analysis based on accuracy and forecast quality metrics. This approach allows for evaluating the advantages and limitations of each model in the context of GRP forecasting, as well as identifying the most promising directions for further research. The utilization of modern neural network methods opens new opportunities for automating regional economic analysis and improving the quality of forecast assessments, which is especially relevant when data are limited and for rapid decision-making. The study uses factors such as the amount of production capital, the average annual number of labor resources, the share of high-tech and knowledge-intensive industries in GRP, and an inflation indicator as input data for predicting GRP. The high accuracy of the predictions achieved by including these factors in the neural network models confirms the strong correlation between these factors and GRP. The results demonstrate the exceptional accuracy of the BA-LSTM neural network model on validation data: the coefficient of determination was 0.82, and the mean absolute percentage error was 4.19%. The high performance and reliability of this model confirm its capacity to predict effectively the dynamics of the GRP. During the forecast period up to 2030, the Udmurt Republic is expected to experience an annual increase in Gross Regional Product (GRP) of +4.6% in current prices or +2.5% in comparable 2023 prices. By 2030, the GRP is projected to reach 1264.5 billion rubles.

В работе описывается численное моделирование процесса внешнего обтекания подвижного спортсмена с целью определения его интегральных характеристик при различных режимах набегающего потока и режимах его движения. Численное моделирование выполнено с помощью программного комплекса вычислительной гидродинамики FlowVision, построенного на решении набора уравнений, описывающих движение жидкости и/или газа в расчетной области, в том числе уравнений сохранения массы, импульса и энергии, уравнений состояния, уравнений моделей турбулентности. Также учитываются подвижные границы расчетной области, изменяющаяся геометрическая форма которых моделирует фазы движения спортсмена, при прохождении трассы. Решение системы уравнений выполняется на декартовой сетке с локальной адаптацией в области высоких градиентов давлений или сложной геометрической формы границы расчетной области. Решение уравнений выполняется с помощью метода конечных объемов, с использованием расщепления по физическим процессам. Разработанная методика была апробирована на примере спортсменов, совершающих прыжки на лыжах с трамплина, в рамках подготовки к Олимпиаде в Сочи в 2014 году. Сравнение результатов численного и натурного эксперимента показало хорошую корреляцию. Технология моделирования состоит из следующих этапов:

1) разработка постановки задачи внешнего обтекания спортсмена в обращенной постановке, где неподвижный объект исследования обтекается набегающим потоком, со скоростью, равной скорости движения объекта;

2) разработка технологии изменения геометрической формы границы расчетной области в зависимости от фазы движения спортсмена; разработка методики численного моделирования, включающей в себя определение дискретизации по времени и пространству за счет выбора шага интегрирования и измельчения объемной расчетной сетки;

3) проведение серии расчетов с использованием геометрических и динамических данных спортсмена из сборной команды.

Описанная методика универсальна и применима для любых других видов спорта, биомеханических, природных и подобных им технических объектов.

Numerical simulation of moving sportsman external flow is presented. The unique method is developed for obtaining integral aerodynamic characteristics, which were the function of the flow regime (i.e. angle of attack, flow speed) and body position. Individual anthropometric characteristics and moving boundaries of sportsman (or sports equipment) during the race are taken into consideration.

Numerical simulation is realized using FlowVision CFD. The software is based on the finite volume method, high-performance numerical methods and reliable mathematical models of physical processes. A Cartesian computational grid is used by FlowVision, the grid generation is a completely automated process. Local grid adaptation is used for solving high-pressure gradient and object complex shape. Flow simulation process performed by solutions systems of equations describing movement of fluid and/or gas in the computational domain, including: mass, moment and energy conservation equations; state equations; turbulence model equations. FlowVision permits flow simulation near moving bodies by means of computational domain transformation according to the athlete shape changes in the motion. Ski jumper aerodynamic characteristics are studied during all phases: take-off performance in motion, in-run and flight. Projected investigation defined simulation method, which includes: inverted statement of sportsman external flow development (velocity of the motion is equal to air flow velocity, object is immobile); changes boundary of the body technology defining; multiple calculations with the national team member data projecting. The research results are identification of the main factors affected to jumping performance: aerodynamic forces, rotating moments etc. Developed method was tested with active sportsmen. Ski jumpers used this method during preparations for Sochi Olympic Games 2014. A comparison of the predicted characteristics and experimental data shows a good agreement. Method versatility is underlined by performing swimmer and skater flow simulation. Designed technology is applicable for sorts of natural and technical objects.

В статье исследуется проблема разработки и обоснования наиболее адекватного инструментария для прогнозирования величины и структуры межрегиональных миграционных потоков. Миграционные процессы оказывают значительное влияние на численность и демографическую структуру населения территорий, состояние и сбалансированность региональных и локальных рынков труда. Для анализа миграционных процессов и оценки их последствий необходим экономикоатематический инструментарий, позволяющий с необходимой точностью моделировать миграционные процессы и потоки для различных территорий. Рассмотрены существующие подходы и методы моделирования миграционных процессов с анализом их преимуществ и недостатков. Отмечается, что для реализации многих из этих методов необходим большой массив агрегированных статистических данных, который не всегда имеется в наличии и не характеризует поведение мигрантов на локальном уровне, на котором принимается решение о переезде на новое место жительства. Это существенно влияет на возможность применения соответствующих методов моделирования миграционных процессов и точность прогнозов величины и структуры миграционных потоков.

В работе разработана и апробирована на данных Приморского края модель клеточного автомата для моделирования межрегиональных миграционных потоков, реализующая интеграцию модели миграционного поведения домашних хозяйств в условиях ограниченной рациональности в общую модель миграционного потока территории. Для реализации модели миграционного поведения домашних хозяйств в условиях ограниченной рациональности предложен интегральный индекс привлекательности регионов с экономической, социальной и экологической составляющими. Для оценки прогностической способности разработанной модели проведено ее сравнение с существующими моделями клеточных автоматов, используемыми для прогнозирования межрегиональных миграционных потоков. Для этих целей был использован метод вневыборочного прогнозирования, который показал статистически значимое превосходство предложенной модели, которая позволяет получать прогнозы и количественные характеристики миграционных потоков территорий на основе реального миграционного поведения домашних хозяйств на локальном уровне с учетом условий их проживания и поведенческих мотивов.

The article dwells upon investigating the issue of the most adequate tools developing and justifying to forecast the interregional migration flows value and structure. Migration processes have a significant impact on the size and demographic structure of the population of territories, the state and balance of regional and local labor markets.

To analyze the migration processes and to assess their impact an economic-mathematical tool is required which would be instrumental in modelling the migration processes and flows for different areas with the desired precision. The current methods and approaches to the migration processes modelling, including the analysis of their advantages and disadvantages, were considered. It is noted that to implement many of these methods mass aggregated statistical data is required which is not always available and doesn’t characterize the migrants behavior at the local level where the decision to move to a new dwelling place is made. This has a significant impact on the ability to apply appropriate migration processes modelling techniques and on the projection accuracy of the migration flows magnitude and structure.

The cellular automata model for interregional migration flows modelling, implementing the integration of the households migration behavior model under the conditions of the Bounded Rationality into the general model of the area migration flow was developed and tested based on the Primorye Territory data. To implement the households migration behavior model under the conditions of the Bounded Rationality the integral attractiveness index of the regions with economic, social and ecological components was proposed in the work.

To evaluate the prognostic capacity of the developed model, it was compared with the available cellular automata models used to predict interregional migration flows. The out of sample prediction method which showed statistically significant superiority of the proposed model was applied for this purpose. The model allows obtaining the forecasts and quantitative characteristics of the areas migration flows based on the households real migration behaviour at the local level taking into consideration their living conditions and behavioural motives.

Посты в социальных сетях способны как предсказывать движение финансового рынка, так и в некоторых случаях даже определять его направление. Анализ постов в Twitter способствует прогнозированию цен на криптовалюту. Специфика рассматриваемого сообщества заключается в особенной лексике. Так, в постах используются сленговые выражения, аббревиатуры и сокращения, наличие которых затрудняет векторизацию текстовых данных, в следствие чего рассматриваются методы предобработки такие, как лемматизация Stanza и применение регулярных выражений. В этой статье описываются простейшие модели машинного обучения, которые могут работать, несмотря на такие проблемы, как нехватка данных и короткие сроки прогнозирования. Решается задача бинарной текстовой классификации, в условиях которой слово рассматривается как элемент бинарного вектора единицы данных. Базисные слова определяются на основе частотного анализа упоминаний того или иного слова. Разметка составляется на основе свечей Binance с варьируемыми параметрами для более точного описания тренда изменения цены. В работе вводятся метрики, отражающие распределение слов в зависимости от их принадлежности к положительному или отрицательному классам. Для решения задачи классификации использовались dense-модель с подобранными при помощи Keras Tuner параметрами, логистическая регрессия, классификатор случайного леса, наивный байесовский классификатор, способный работать с малочисленной выборкой, что весьма актуально для нашей задачи, и метод k-ближайших соседей. Было проведено сравнение построенных моделей на основе метрики точности предсказанных меток. В ходе исследования было выяснено, что наилучшим подходом является использование моделей, которые предсказывают ценовые движения одной монеты. Наши модели имеют дело с постами, содержащими упоминания проекта LUNA, которого на данный момент уже не существует. Данный подход к решению бинарной классификации текстовых данных широко применяется для предсказания цены актива, тренда ее движения, что часто используется в автоматизированной торговле.

Posts on social networks can both predict the movement of the financial market, and in some cases even determine its direction. The analysis of posts on Twitter contributes to the prediction of cryptocurrency prices. The specificity of the community is represented in a special vocabulary. Thus, slang expressions and abbreviations are used in posts, the presence of which makes it difficult to vectorize text data, as a result of which preprocessing methods such as Stanza lemmatization and the use of regular expressions are considered. This paper describes created simplest machine learning models, which may work despite such problems as lack of data and short prediction timeframe. A word is considered as an element of a binary vector of a data unit in the course of the problem of binary classification solving. Basic words are determined according to the frequency analysis of mentions of a word. The markup is based on Binance candlesticks with variable parameters for a more accurate description of the trend of price changes. The paper introduces metrics that reflect the distribution of words depending on their belonging to a positive or negative classes. To solve the classification problem, we used a dense model with parameters selected by Keras Tuner, logistic regression, a random forest classifier, a naive Bayesian classifier capable of working with a small sample, which is very important for our task, and the k-nearest neighbors method. The constructed models were compared based on the accuracy metric of the predicted labels. During the investigation we recognized that the best approach is to use models which predict price movements of a single coin. Our model deals with posts that mention LUNA project, which no longer exist. This approach to solving binary classification of text data is widely used to predict the price of an asset, the trend of its movement, which is often used in automated trading.

Задачи негладкой оптимизации нередко возникают во многих приложениях. Вопросы разработки эффективных вычислительных процедур для негладких задач в пространствах больших размерностей весьма актуальны. В таких случаях разумно применятьмет оды первого порядка (субградиентные методы), однако в достаточно общих ситуациях они приводят к невысоким скоростным гарантиям. Одним из подходов к этой проблеме может являться выделение подкласса негладких задач, допускающих относительно оптимистичные результаты о скорости сходимости в пространствах больших размерностей. К примеру, одним из вариантов дополнительных предположений может послужитьуслови е острого минимума, предложенное в конце 1960-х годов Б. Т. Поляком. В случае доступности информации о минимальном значении функции для липшицевых задач с острым минимумом известен субградиентный метод с шагом Б. Т. Поляка, который гарантирует линейную скорость сходимости по аргументу. Такой подход позволил покрыть ряд важных прикладных задач (например, задача проектирования точки на выпуклый компакт или задача отыскания общей точки системы выпуклых множеств). Однако как условие доступности минимального значения функции, так и само условие острого минимума выглядят довольно ограничительными. В этой связи в настоящей работе предлагается обобщенное условие острого минимума, аналогичное известному понятию неточного оракула. Предложенный подход позволяет расширить класс применимости субградиентных методов с шагом Б. Т. Поляка на ситуации неточной информации о значении минимума, а также неизвестной константы Липшица целевой функции. Более того, использование в теоретической оценке качества выдаваемого методом решения локальных аналогов глобальных характеристик целевой функции позволяет применять результаты такого типа и к более широким классам задач. Показана возможностьпр именения предложенного подхода к сильно выпуклым негладким задачам и выполнено экспериментальное сравнение с известным оптимальным субградиентным методом на таком классе задач. Более того, получены результаты о применимости предложенной методики для некоторых типов задач с релаксациями выпуклости: недавно предложенное понятие слабой $\beta$-квазивыпуклости и обычной квазивыпуклости. Исследовано обобщение описанной методики на ситуацию с предположением о доступности на итерациях $\delta$-субградиента целевой функции вместо обычного субградиента. Для одного из рассмотренных методов найдены условия, при которых на практике можно отказаться от проектирования итеративной последовательности на допустимое множество поставленной задачи.

Non-smooth optimization often arises in many applied problems. The issues of developing efficient computational procedures for such problems in high-dimensional spaces are very topical. First-order methods (subgradient methods) are well applicable here, but in fairly general situations they lead to low speed guarantees for large-scale problems. One of the approaches to this type of problem can be to identify a subclass of non-smooth problems that allow relatively optimistic results on the rate of convergence. For example, one of the options for additional assumptions can be the condition of a sharp minimum, proposed in the late 1960s by B. T. Polyak. In the case of the availability of information about the minimal value of the function for Lipschitz-continuous problems with a sharp minimum, it turned out to be possible to propose a subgradient method with a Polyak step-size, which guarantees a linear rate of convergence in the argument. This approach made it possible to cover a number of important applied problems (for example, the problem of projecting onto a convex compact set). However, both the condition of the availability of the minimal value of the function and the condition of a sharp minimum itself look rather restrictive. In this regard, in this paper, we propose a generalized condition for a sharp minimum, somewhat similar to the inexact oracle proposed recently by Devolder – Glineur – Nesterov. The proposed approach makes it possible to extend the class of applicability of subgradient methods with the Polyak step-size, to the situation of inexact information about the value of the minimum, as well as the unknown Lipschitz constant of the objective function. Moreover, the use of local analogs of the global characteristics of the objective function makes it possible to apply the results of this type to wider classes of problems. We show the possibility of applying the proposed approach to strongly convex nonsmooth problems, also, we make an experimental comparison with the known optimal subgradient method for such a class of problems. Moreover, there were obtained some results connected to the applicability of the proposed technique to some types of problems with convexity relaxations: the recently proposed notion of weak $\beta$-quasi-convexity and ordinary quasiconvexity. Also in the paper, we study a generalization of the described technique to the situation with the assumption that the $\delta$-subgradient of the objective function is available instead of the usual subgradient. For one of the considered methods, conditions are found under which, in practice, it is possible to escape the projection of the considered iterative sequence onto the feasible set of the problem.