Все выпуски

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

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

Large Language Models (LLMs) are transforming software engineering by bridging the gap between natural language and programming languages. These models have revolutionized communication within development teams and the Software Development Life Cycle (SDLC) by enabling developers to interact with code using natural language, thereby improving workflow efficiency. This survey examines the impact of LLMs across various stages of the SDLC, including requirement gathering, system design, coding, debugging, testing, and documentation. LLMs have proven to be particularly useful in automating repetitive tasks such as code generation, refactoring, and bug detection, thus reducing manual effort and accelerating the development process. The integration of LLMs into the development process offers several advantages, including the automation of error correction, enhanced collaboration, and the ability to generate high-quality, functional code based on natural language input. Additionally, LLMs assist developers in understanding and implementing complex software requirements and design patterns. This paper also discusses the evolution of LLMs from simple code completion tools to sophisticated models capable of performing high-level software engineering tasks. However, despite their benefits, there are challenges associated with LLM adoption, such as issues related to model accuracy, interpretability, and potential biases. These limitations must be addressed to ensure the reliable deployment of LLMs in production environments. The paper concludes by identifying key areas for future research, including improving the adaptability of LLMs to specific software domains, enhancing their contextual understanding, and refining their capabilities to generate semantically accurate and efficient code. This survey provides valuable insights into the evolving role of LLMs in software engineering, offering a foundation for further exploration and practical implementation.

Large Language Models (LLMs) are transforming software engineering by bridging the gap between natural language and programming languages. These models have revolutionized communication within development teams and the Software Development Life Cycle (SDLC) by enabling developers to interact with code using natural language, thereby improving workflow efficiency. This survey examines the impact of LLMs across various stages of the SDLC, including requirement gathering, system design, coding, debugging, testing, and documentation. LLMs have proven to be particularly useful in automating repetitive tasks such as code generation, refactoring, and bug detection, thus reducing manual effort and accelerating the development process. The integration of LLMs into the development process offers several advantages, including the automation of error correction, enhanced collaboration, and the ability to generate high-quality, functional code based on natural language input. Additionally, LLMs assist developers in understanding and implementing complex software requirements and design patterns. This paper also discusses the evolution of LLMs from simple code completion tools to sophisticated models capable of performing high-level software engineering tasks. However, despite their benefits, there are challenges associated with LLM adoption, such as issues related to model accuracy, interpretability, and potential biases. These limitations must be addressed to ensure the reliable deployment of LLMs in production environments. The paper concludes by identifying key areas for future research, including improving the adaptability of LLMs to specific software domains, enhancing their contextual understanding, and refining their capabilities to generate semantically accurate and efficient code. This survey provides valuable insights into the evolving role of LLMs in software engineering, offering a foundation for further exploration and practical implementation.

Представлены результаты расчетно-теоретических исследований, связанных с оценкой эффективности и медицинского значения вакцинации противоротавирусной вакциной в Украине. Искомые показатели – генотип-специфическая эффективность вакцины, число предотвращенных острых случаев заболевания, госпитализаций, амбулаторных визитов и смертей – получены применением математического моделирования и реализацией полученной модели на компьютере в виде дерева принятия решений на основе марковской модели. Результаты моделирования показали значительный положительный эффект вакцинации по сравнению с невакцинацией при учете достаточного охвата вакциной населения Украины.

There were presented the results of the computational and theoretical studies related to assessing of an efficacy and public health impact of a vaccination with a rotavirus vaccine in Ukraine. The required indicators are: the genotype-specific vaccine efficacy, number of the severe illness preventions, hospitalizations, outpatient visits and deaths. The results were obtained in a form of tree of decisions based on Makrov model by using mathematical model with computer simulation. The results showed the significant positive effect of the vaccination compared to no vaccination, in case of high level of vaccine coverage in Ukraine.

Газодинамический подход к расчету аэродинамических характеристик современных летательных аппаратов приводит к необходимости рассмотрения сложного и обширного комплекса задач требующих разработки все новых и новых методов для их решения. Был произведен расчет в пакете ANSYS Fluent коэффициента лобового сопротивления для двух тел в дозвуковых и трансзвуковых режимах обтекания. Сравнение численного решения и результатов по эксперименту для этих тел дали хорошее совпадение, погрешность расчетов не превышает 3 %.

The gas-dynamics approach to the calculation of the aerodynamic characteristics of modern aircraft makes it necessary to consider the complex and extensive set of tasks requiring the development of new methods for their solution. Drag coefficient for two bodies in subsonic and transonic flow regimes was calculated using ANSYS Fluent software. Numeric solution and results of the experiment are in good agreement; calculation error does not exceed 3 %.

Настоящая статья посвящена некоторым адаптивным методам первого порядка для оптимизационных задач с относительно сильно выпуклыми функционалами. Недавно возникшее в оптимизации понятие относительной сильной выпуклости существенно расширяет класс выпуклых задач посредством замены в определении евклидовой нормы расстоянием в более общем смысле (точнее — расхождением или дивергенцией Брегмана). Важная особенность рассматриваемых в настоящей работе классов задач — обобщение стандартных требований к уровню гладкости целевых функционалов. Точнее говоря, рассматриваются относительно гладкие и относительно липшицевые целевые функционалы. Это может позволить применять рассматриваемую методику для решения многих прикладных задач, среди которых можно выделить задачу о нахождении общей точки системы эллипсоидов, а также задачу бинарной классификации с помощью метода опорных векторов. Если целевой функционал минимизационной задачи выпуклый, то условие относительной сильной выпуклости можно получить посредством регуляризации. В предлагаемой работе впервые предложены адаптивные методы градиентного типа для задач оптимизации с относительно сильно выпуклыми и относительно липшицевыми функционалами. Далее, в статье предложены универсальные методы для относительно сильно выпуклых задач оптимизации. Указанная методика основана на введении искусственной неточности в оптимизационную модель. Это позволило обосновать применимость предложенных методов на классе относительно гладких, так и на классе относительно липшицевых функционалов. При этом показано, как можно реализовать одновременно адаптивную настройку на значения параметров, соответствующих как гладкости задачи, так и введенной в оптимизационную модель искусственной неточности. Более того, показана оптимальность оценок сложности с точностью до умножения на константу для рассмотренных в работе универсальных методов градиентного типа для обоих классов относительно сильно выпуклых задач. Также в статье для задач выпуклого программирования с относительно липшицевыми функционалами обоснована возможность использования специальной схемы рестартов алгоритма зеркального спуска и доказана оптимальная оценка сложности такого алгоритма. Также приводятся результаты некоторых вычислительных экспериментов для сравнения работы предложенных в статье методов и анализируется целесообразность их применения.

The article is devoted to first-order adaptive methods for optimization problems with relatively strongly convex functionals. The concept of relatively strong convexity significantly extends the classical concept of convexity by replacing the Euclidean norm in the definition by the distance in a more general sense (more precisely, by Bregman’s divergence). An important feature of the considered classes of problems is the reduced requirements concerting the level of smoothness of objective functionals. More precisely, we consider relatively smooth and relatively Lipschitz-continuous objective functionals, which allows us to apply the proposed techniques for solving many applied problems, such as the intersection of the ellipsoids problem (IEP), the Support Vector Machine (SVM) for a binary classification problem, etc. If the objective functional is convex, the condition of relatively strong convexity can be satisfied using the problem regularization. In this work, we propose adaptive gradient-type methods for optimization problems with relatively strongly convex and relatively Lipschitzcontinuous functionals for the first time. Further, we propose universal methods for relatively strongly convex optimization problems. This technique is based on introducing an artificial inaccuracy into the optimization model, so the proposed methods can be applied both to the case of relatively smooth and relatively Lipschitz-continuous functionals. Additionally, we demonstrate the optimality of the proposed universal gradient-type methods up to the multiplication by a constant for both classes of relatively strongly convex problems. Also, we show how to apply the technique of restarts of the mirror descent algorithm to solve relatively Lipschitz-continuous optimization problems. Moreover, we prove the optimal estimate of the rate of convergence of such a technique. Also, we present the results of numerical experiments to compare the performance of the proposed methods.

В работе рассматривается задача о поперечном ударе по тонкой предварительно нагруженной нити. Общепринятая теория о поперечному даре по тонкой нити отталкивается от классических публикаций Рахматулина и Смита. На основании теории Рахматулина – Смита получены соотношения, широко используемые в инженерной практике. Однако существуют многочисленные данные о том, что экспериментальные результаты могут существенно отличаться от оценок, сделанных на базе этих соотношений. Краткий обзор факторов, которые вызывают отличия, приведен в тексте статьи.

Основное внимание в данной статье уделяется скорости поперечной волны, формирующейся при ударе, так как только ее можно непосредственно наблюдать и измерять с помощью высокоскоростной съемки или иных методов. Рассматривается влияние предварительного натяжения нити на скорость волны. Данный фактор важен, так как он неизбежно возникает в результатах натурных испытаний в силу того, что надежное закрепление и точное позиционирование нити на экспериментальной установке требует некоторого ее натяжения. В данной работе показано, что предварительная деформация нити существенно влияет на скорость поперечной волны, возникающей в ходе ударного взаимодействия.

Выполнены расчеты серии постановок для нитей Kevlar 29 и Spectra 1000. Для различных уровней начального натяжения получены скорости поперечных волн. Приведено прямое сравнение численных результатов и аналитических оценок с данными экспериментов. Для рассмотренных постановок скорость поперечной волны в свободной и в нагруженной нити отличалась практически в два раза. Таким образом, показано, что измерения, основанные на высокоскоростной съемке и анализе наблюдаемых поперечных волн, должны учитывать предварительную деформацию нити.

В работе предложена формула для быстрой оценки скорости поперечной волны в натянутых нитях. Данная формула получена из основных соотношений теории Рахматулина – Смита в предположении большой начальной деформации нити. На примере рассмотренных постановок для Kevlar 29 и Spectra 1000 показано, что полученная формула может давать существенно лучшие результаты, чем классическое приближение. Также показано, что прямой численный расчет дает результаты, которые оказываются значительно ближе к экспериментальным данным, чем любая из рассмотренных аналитических оценок.

The paper considers the problem of transverse impact on a thin preloaded fiber. The commonly accepted theory of transverse impact on a thin fiber is based on the classical works of Rakhmatulin and Smith. The simple relations obtained from the Rakhmatulin – Smith theory are widely used in engineering practice. However, there are numerous evidences that experimental results may differ significantly from estimations based on these relations. A brief overview of the factors that cause the differences is given in this article.

This paper focuses on the shear wave velocity, as it is the only feature that can be directly observed and measured using high-speed cameras or similar methods. The influence of the fiber preload on the wave speed is considered. This factor is important, since it inevitably arises in the experimental results. The reliable fastening and precise positioning of the fiber during the experiments requires its preload. This work shows that the preload significantly affects the shear wave velocity in the impacted fiber.

Numerical calculations were performed for Kevlar 29 and Spectra 1000 yarns. Shear wave velocities are obtained for different levels of initial tension. A direct comparison of numerical results and analytical estimations with experimental data is presented. The speed of the transverse wave in free and preloaded fibers differed by a factor of two for the setup parameters considered. This fact demonstrates that measurements based on high-speed imaging and analysis of the observed shear waves should take into account the preload of the fibers.

This paper proposes a formula for a quick estimation of the shear wave velocity in preloaded fibers. The formula is obtained from the basic relations of the Rakhmatulin – Smith theory under the assumption of a large initial deformation of the fiber. The formula can give significantly better results than the classical approximation, this fact is demonstrated using the data for preloaded Kevlar 29 and Spectra 1000. The paper also shows that direct numerical calculation has better corresponding with the experimental data than any of the considered analytical estimations.

Сокрытие информации в цифровых изображениях является перспективным направлением кибербезопасности. Методы стеганографии обеспечивают незаметную передачу данных по открытому каналу связи втайне от злоумышленника. Эффективность встраивания информации зависит от того, насколько незаметным и робастным является скрытое вложение, а также от емкости встраивания. Однако показатели качества встраивания являются взаимно обратными и улучшение значения одного из них обычно приводит к ухудшению остальных. Баланс между ними может быть достигнут с помощью применения метаэвристической оптимизации. Метаэвристики позволяют находить оптимальные или близкие к ним решения для многих задач, в том числе трудно формализуемых, моделируя разные природные процессы, например эволюцию видов или поведение животных. В этой статье предлагается новый подход к сокрытию данных в гибридном пространственно-частотном домене цифровых изображений на основе метаэвристической оптимизации. В качестве операции встраивания выбрано изменение блока пикселей изображения в соответствии с некоторой матрицей изменений. Матрица изменений выбирается адаптивно для каждого блока с помощью алгоритмов метаэвристической оптимизации. В работе сравнивается эффективность трех метаэвристик, таких как генетический алгоритм (ГА), оптимизация роя частиц (ОРЧ) и дифференциальная эволюция (ДЭ), для поиска лучшей матрицы изменений. Результаты экспериментов показывают, что новый подход обеспечивает высокую незаметность встраивания, высокую емкость и безошибочное извлечение встроенной информации. При этом хранение и передача матриц изменений для каждого блока не требуются для извлечения данных, что уменьшает вероятность обнаружения скрытого вложения злоумышленником. Метаэвристики обеспечили прирост показателей незаметности и емкости по сравнению с предшествующим алгоритмом встраивания данных в коэффициенты дискретного косинусного преобразования по методу QIM [Evsutin, Melman, Meshcheryakov, 2021] соответственно на 26,02% и 30,18% для ГА, на 26,01% и 19,39% для ОРЧ, на 27,30% и 28,73% для ДЭ.

Data hiding in digital images is a promising direction of cybersecurity. Digital steganography methods provide imperceptible transmission of secret data over an open communication channel. The information embedding efficiency depends on the embedding imperceptibility, capacity, and robustness. These quality criteria are mutually inverse, and the improvement of one indicator usually leads to the deterioration of the others. A balance between them can be achieved using metaheuristic optimization. Metaheuristics are a class of optimization algorithms that find an optimal, or close to an optimal solution for a variety of problems, including those that are difficult to formalize, by simulating various natural processes, for example, the evolution of species or the behavior of animals. In this study, we propose an approach to data hiding in the hybrid spatial-frequency domain of digital images based on metaheuristic optimization. Changing a block of image pixels according to some change matrix is considered as an embedding operation. We select the change matrix adaptively for each block using metaheuristic optimization algorithms. In this study, we compare the performance of three metaheuristics such as genetic algorithm, particle swarm optimization, and differential evolution to find the best change matrix. Experimental results showed that the proposed approach provides high imperceptibility of embedding, high capacity, and error-free extraction of embedded information. At the same time, storage of change matrices for each block is not required for further data extraction. This improves user experience and reduces the chance of an attacker discovering the steganographic attachment. Metaheuristics provided an increase in imperceptibility indicator, estimated by the PSNR metric, and the capacity of the previous algorithm for embedding information into the coefficients of the discrete cosine transform using the QIM method [Evsutin, Melman, Meshcheryakov, 2021] by 26.02% and 30.18%, respectively, for the genetic algorithm, 26.01% and 19.39% for particle swarm optimization, 27.30% and 28.73% for differential evolution.

Статья посвящена специальному подходу к субградиентным методам для задач сильно выпуклого программирования с несколькими функциональными ограничениями. Точнее говоря, рассматривается задача сильно выпуклой минимизации с несколькими сильно выпуклыми ограничениями-неравенствами и предлагаются оптимизационные методы первого порядка для такого класса задач. Особенность предложенных методов — возможность использования в теоретических оценках качества выдаваемого методом решения параметров сильной выпуклости именно тех функционалов ограничений, для которых нарушается условие продyктивности итерации. Основная задача — предложить для такой постановки субградиентный метод с адаптивными правилами подбора шагов и остановки метода. Ключевая идея предложенной в данной статье методики заключается в объединении двух подходов: схемы с переключениями по продуктивным и непродуктивным шагам и недавно предложенных модификаций зеркального спуска для задач выпуклого программирования, позволяющих игнорировать часть функциональных ограничений на непродуктивных шагах алгоритма. В статье описан субградиентний метод с переключением по продyктивным и непродyктивным шагам для задач сильно выпуклого программирования в случае, когда целевая функция и функциональные ограничения удовлетворяют условию Липшица. Также рассмотрен аналог этой схемы типа зеркального спуска для задач с относительно липшицевыми и относительно сильно выпуклыми целевой функцией и ограничениями. Для предлагаемых методов получены теоретические оценки качества выдаваемого решения, указывающие на оптимальность этих методов с точки зрения нижних оракульных оценок. Кроме того, поскольку во многих задачах операция нахождения точного вектора субградиента достаточно затратна, то для рассматриваемого класса задач исследованы аналоги указанных выше методов с заменой обычного субградиента на $\delta$-субградиент целевого функционала или функциональных ограничений-неравенств. Отмеченный подход может позволить сэкономить вычислительные затраты метода за счет отказа от требования доступности точного значения субградиента в текущей точке. Показано, что оценки качества решения при этом изменяются на величину $O(\delta)$. Также приводятся результаты численных экспериментов, иллюстрирующие преимущество предлагаемых в статье методов в сравнении с некоторыми ранее известными.

The paper is devoted to one approach to constructing subgradient methods for strongly convex programming problems with several functional constraints. More precisely, the strongly convex minimization problem with several strongly convex (inequality-type) constraints is considered, and first-order optimization methods for this class of problems are proposed. The special feature of the proposed methods is the possibility of using the strong convexity parameters of the violated functional constraints at nonproductive iterations, in theoretical estimates of the quality of the produced solution by the methods. The main task, to solve the considered problem, is to propose a subgradient method with adaptive rules for selecting steps and stopping rule of the method. The key idea of the proposed methods in this paper is to combine two approaches: a scheme with switching on productive and nonproductive steps and recently proposed modifications of mirror descent for convex programming problems, allowing to ignore some of the functional constraints on nonproductive steps of the algorithms. In the paper, it was described a subgradient method with switching by productive and nonproductive steps for strongly convex programming problems in the case where the objective function and functional constraints satisfy the Lipschitz condition. An analog of the proposed subgradient method, a mirror descent scheme for problems with relatively Lipschitz and relatively strongly convex objective functions and constraints is also considered. For the proposed methods, it obtained theoretical estimates of the quality of the solution, they indicate the optimality of these methods from the point of view of lower oracle estimates. In addition, since in many problems, the operation of finding the exact subgradient vector is quite expensive, then for the class of problems under consideration, analogs of the mentioned above methods with the replacement of the usual subgradient of the objective function or functional constraints by the $\delta$-subgradient were investigated. The noted approach can save computational costs of the method by refusing to require the availability of the exact value of the subgradient at the current point. It is shown that the quality estimates of the solution change by $O(\delta)$. The results of numerical experiments illustrating the advantages of the proposed methods in comparison with some previously known ones are also presented.

В работе рассматривается задача моделирования формирования и распространения панических состояний в социальных группах людей с относительно устойчивой структурой межличностных взаимодействий. Паника интерпретируется как нелинейный процесс эмоционального заражения, возникающий в результате взаимодействия индивидуальных психологических характеристик и коллективных эффектов в социальной среде. В отличие от моделей, ориентированных на пространственную динамику движущихся толп, предложенный подход фокусируется на квазистационарных сетях взаимодействий, отражающих информационные и эмоциональные контакты между участниками. Разработанная дискретная сетевая динамическая система интегрирует индивидуальные параметры типов темпераментов человека (сангвинического, холерического, флегматического и меланхолического), структуру социальных связей и нелинейные механизмы коллективного поведения. Индивидуальная динамика паники описывается S-образной функцией роста, обеспечивающей ограниченность уровня эмоционального возбуждения и отражающей стадии его формирования и насыщения. Социальное влияние моделируется на графе межличностных взаимодействий (случайная сеть Эрдёша – Реньи) через локальные контакты между участниками. Дополнительно учитываются эффекты коллективного заражения и лавинообразного усиления, обусловленные средним уровнем паники в группе, а также базовый стрессовый фактор, зависящий от численности группы. Численное моделирование реализовано в дискретной итерационной форме с возможностью анализа индивидуальных и групповых траекторий паники. Введен количественный показатель скорости распространения паники, определяемый временем достижения состоянием группы уровня, близкого к полной панике. Проведен сравнительный анализ гетерогенной и однородных групп, показавший, что гетерогенность состава существенно ускоряет распространение паники за счет межтемпераментного взаимодействия: высоковозбудимые индивиды выступают инициаторами эмоционального заражения, тогда как более устойчивые участники частично сглаживают его динамику. Оценка качества модели с использованием коэффициента детерминации показала высокую степень согласованности результатов в рамках модельных данных. Практическая значимость работы заключается в возможности применения модели для анализа устойчивости социальных групп к паническим состояниям, оценки рисков на массовых мероприятиях и разработки интеллектуальных систем мониторинга коллективного поведения. Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением модели с учетом направленных и динамических сетей, а также с ее калибровкой на основе эмпирических данных.

The paper addresses the problem of modeling the formation and propagation of panic states in social groups with relatively stable structures of interpersonal interactions. Panic is interpreted as a nonlinear process of emotional contagion arising from the interaction between individual psychological characteristics and collective effects within a social environment. In contrast to models focused on the spatial dynamics of moving crowds, the proposed approach concentrates on quasi-stationary interaction networks that reflect informational and emotional contacts among individuals.

The developed discrete network dynamical system integrates individual temperament parameters (sanguine, choleric, phlegmatic, melancholic), the structure of social connections, and nonlinear mechanisms of collective behavior. The individual dynamics of panic are described using an S-shaped growth function, which ensures boundedness of the emotional arousal level and captures the stages of its formation and saturation. Social influence is modeled on a graph of interpersonal interactions (an Erdos –Renyi random network) through local contacts between individuals.

Additionally, the model incorporates the effects of collective contagion and avalanche-like amplification driven by the average panic level in the group, as well as a baseline stress factor depending on group size. Numerical simulation is implemented in a discrete iterative form, allowing for the analysis of both individual and group panic trajectories. A quantitative indicator of the panic propagation rate is introduced, defined by the time required for the group to reach a state close to full panic.

A comparative analysis of heterogeneous and homogeneous groups is conducted, demonstrating that group heterogeneity significantly accelerates panic propagation due to inter-temperament interactions: highly excitable individuals act as initiators of emotional contagion, while more stable individuals partially dampen its dynamics. The evaluation of the model quality using the coefficient of determination shows a high degree of consistency within the simulation data.

The practical significance of the work lies in the potential application of the model for analyzing the resilience of social groups to panic states, assessing risks at mass events, and developing intelligent systems for monitoring collective behavior. Future research directions include extending the model to account for directed and dynamic networks, as well as its calibration based on empirical data.

Современные масштабные научные проекты становятся все более информационно ёмкими, и обработка хранимых данных в режиме offline является невозможной. Требуется высокая пропускная способность при вычислениях или Вычисления Потока Данных, чтобы иметь возможность обрабатывать терабайты данных в секунду; такие данные не могут быть элементами длительного хранения. Общепринятые дата-центры, основанные на стандартном аппаратном обеспечении, являются дорогими и настроены на вычислительную мощность. Общая пропускная способность может быть увеличена с помощью массивного параллелизма, чаще всего за счет повышенной вычислительной мощности и потребления энергии. Система ARM на основе ИС (SoC) может решить проблему системы ввода/вывода и соотношение CPU, доступность и эффективность использования энергии, так как ARM SoC являются элементами массового производства и разработаны на основе эффективного использования энергии в мобильных устройствах. На данный момент такой элемент обработки находится в разработке и нацелен на пропускную способность ввода/вывода в 20 Гб/c и значительную вычислительную мощность. Рассмотрены возможности ввода/вывода потребления системы ARM на основе ИС вместе с вычислением производительности и тестами на пропускную способность ввода/вывода.

Modern big science projects are becoming highly data intensive to the point where offline processing of stored data is infeasible. High data throughput computing, or Data Stream Computing, for future projects is required to deal with terabytes of data per second which cannot be stored in long-term storage elements. Conventional data-centres based on typical server-grade hardware are expensive and are biased towards processing power. The overall I/O bandwidth can be increased with massive parallelism, usually at the expense of excessive processing power and high energy consumption. An ARM System on Chip (SoC) based processing unit may address the issue of system I/O and CPU balance, affordability and energy efficiency since ARM SoCs are mass produced and designed to be energy efficient for use in mobile devices. Such a processing unit is currently in development, with a design goal of 20 Gb/s I/O throughput and significant processing power. The I/O capabilities of consumer ARM System on Chips are discussed along with to-date performance and I/O throughput tests.