Все выпуски

Статья посвящена выпукло-вогнутым седловым задачам, в которых целевая функция является суммой большого числа слагаемых. Такие задачи привлекают значительное внимание математического сообщества в связи с множеством приложений в машинном обучении, включая adversarial learning, adversarial attacks и robust reinforcement learning, и это лишь некоторые из них. Отдельные функции в сумме обычно представляют собой ошибку, связанную с объектом из выборки. Кроме того, формулировка допускает (возможно, негладкий) композитный член. Такие слагаемые часто отражают регуляризацию в задачах машинного обучения. Предполагается, что размерность одной из групп переменных относительно мала (около сотни или меньше), а другой — велика. Такой случай возникает, например, при рассмотрении двойственной формулировки задачи минимизации с умеренным числом ограничений. Предлагаемый подход основан на использовании метода секущей плоскости Вайды для минимизации относительно внешнего блока переменных. Этот алгоритм оптимизации особенно эффективен, когда размерность задачи не очень велика. Неточный оракул для метода Вайды вычисляется через приближенное решение внутренней задачи максимизации, которая решается ускоренным алгоритмом с редукцией дисперсии Katyusha. Таким образом, мы используем структуру задачи для достижения быстрой сходимости. В исследовании получены отдельные оценки сложности для градиентов различных компонент относительно различных переменных. Предложенный подход накладывает слабые предположения о целевой функции. В частности, не требуется ни сильной выпуклости, ни гладкости относительно низкоразмерной группы переменных. Количество шагов предложенного алгоритма, а также арифметическая сложность каждого шага явно зависят от размерности внешней переменной, отсюда предположение, что она относительно мала.

The paper is devoted to convex-concave saddle point problems where the objective is a sum of a large number of functions. Such problems attract considerable attention of the mathematical community due to the variety of applications in machine learning, including adversarial learning, adversarial attacks and robust reinforcement learning, to name a few. The individual functions in the sum usually represent losses related to examples from a data set. Additionally, the formulation admits a possibly nonsmooth composite term. Such terms often reflect regularization in machine learning problems. We assume that the dimension of one of the variable groups is relatively small (about a hundred or less), and the other one is large. This case arises, for example, when one considers the dual formulation for a minimization problem with a moderate number of constraints. The proposed approach is based on using Vaidya’s cutting plane method to minimize with respect to the outer block of variables. This optimization algorithm is especially effective when the dimension of the problem is not very large. An inexact oracle for Vaidya’s method is calculated via an approximate solution of the inner maximization problem, which is solved by the accelerated variance reduced algorithm Katyusha. Thus, we leverage the structure of the problem to achieve fast convergence. Separate complexity bounds for gradients of different components with respect to different variables are obtained in the study. The proposed approach is imposing very mild assumptions about the objective. In particular, neither strong convexity nor smoothness is required with respect to the low-dimensional variable group. The number of steps of the proposed algorithm as well as the arithmetic complexity of each step explicitly depend on the dimensionality of the outer variable, hence the assumption that it is relatively small.

В работе приведены различные модификации алгоритма Frank–Wolfe для задачи поиска равновесного распределения потоков. В качестве модели для экспериментов используется модель Бекмана. В этой статье в первую очередь уделяется внимание выбору направления базового шага алгоритма Frank–Wolfe (FW). Будут представлены алгоритмы: Conjugate Frank–Wolfe (CFW), Bi-conjugate Frank–Wolfe (BFW), Fukushima Frank–Wolfe (FFW). Каждой модификации соответствуют различные подходы к выбору этого направления. Некоторые из этих модификаций описаны в предыдущих работах авторов. В данной статье будут предложены алгоритмы N-conjugate Frank–Wolfe (NFW) и Weighted Fukushima Frank–Wolfe (WFFW). Эти алгоритмы являются некоторым идейным продолжением алгоритмов BFW и FFW. Таким образом, если первый алгоритм использовал на каждой итерации два последних направления предыдущих итераций для выбора следующего направления, сопряженного к ним, то предложенный алгоритм NFW использует $N$ предыдущих направлений. В случае же Fukushima Frank –Wolfe в качестве следующего направления берется среднее от нескольких предыдущих направлений. Соответственно этому алгоритму предложена модификация WFFW, использующая экспоненциальное сглаживание по предыдущим направлениям. Для сравнительного анализа были проведены эксперименты с различными модификациями на нескольких наборах данных, представляющих городские структуры и взятых из общедоступных источников. За метрику качества была взята величина относительного зазора. Результаты экспериментов показали преимущество алгоритмов, использующих предыдущие направления для выбора шага, перед классическим алгоритмом Frank–Wolfe. Кроме того, было выявлено улучшение эффективности при использовании более двух сопряженных направлений. Например, на многих датасетах модификация 3-conjugate FW сходилась наилучшим образом. Кроме того, предложенная модификация WFFW зачастую обгоняла FFW и CFW, хотя и проигрывала модификациям NFW.

The paper presents various modifications of the Frank–Wolfe algorithm in the equilibrium traffic assignment problem. The Beckman model is used as a model for experiments. In this article, first of all, attention is paid to the choice of the direction of the basic step of the Frank–Wolfe algorithm. Algorithms will be presented: Conjugate Frank–Wolfe (CFW), Bi-conjugate Frank–Wolfe (BFW), Fukushima Frank –Wolfe (FFW). Each modification corresponds to different approaches to the choice of this direction. Some of these modifications are described in previous works of the authors. In this article, following algorithms will be proposed: N-conjugate Frank–Wolfe (NFW), Weighted Fukushima Frank–Wolfe (WFFW). These algorithms are some ideological continuation of the BFW and FFW algorithms. Thus, if the first algorithm used at each iteration the last two directions of the previous iterations to select the next direction conjugate to them, then the proposed algorithm NFW is using more than $N$ previous directions. In the case of Fukushima Frank–Wolfe, the average of several previous directions is taken as the next direction. According to this algorithm, a modification WFFW is proposed, which uses a exponential smoothing from previous directions. For comparative analysis, experiments with various modifications were carried out on several data sets representing urban structures and taken from publicly available sources. The relative gap value was taken as the quality metric. The experimental results showed the advantage of algorithms using the previous directions for step selection over the classic Frank–Wolfe algorithm. In addition, an improvement in efficiency was revealed when using more than two conjugate directions. For example, on various datasets, the modification 3FW showed the best convergence. In addition, the proposed modification WFFW often overtook FFW and CFW, although performed worse than NFW.

В статье приводятся результаты моделирования деформации метеорита при попадании в плотные слои атмосферы разрывным методом Галёркина на неструктурированных треугольных сетках и методом сглаженных частиц. В качестве исходных данных брались материалы по Челябинскому метеориту. Проводилась серия расчётов, где варьировались характеристики материала метеорита и угол входа в плотные слои атмосферы.

The article contains results of modeling a meteor entering dense atmosphere layers using Galerkin’s method and smoother particle hydrodynamics. Numerical simulations were run using experimental data gathered for the Chelyabinsk meteor while varying the meteor material characteristics and its orientation when entering the atmosphere.

Исследуется влияние промысла на структурированную рыбную популяцию в случайным образом меняющихся условиях среды обитания. Параметры популяции соответствуют массовым видам пелагических рыб дальневосточных морей северо-западной части Тихого океана (минтай, сельдь, сардина). В различных частях Мирового океана обитают похожие виды рыб. В качестве основного признака принимается различие особей по размеру. Это легко измеряемая в промысловых условиях характеристика, она достаточно хорошо определяет основные свойства особей: возраст, половозрелость, другие морфологические и физиологические особенности. Флуктуации внешней среды оказывают существенное влияние на особей в ранних стадиях развития, во взрослом состоянии наблюдающиеся изменения во внешней среде слабо влияют на жизнедеятельность особей. Характеристики промысла выбираются оптимальными с точки зрения дохода от него. Основной управляющей характеристикой промысла являются промысловые усилия. Зависимость дохода от количества промысловых усилий выбрана квадратичной в части затрат от промысла, что соответствует экономическим представлениям о росте затрат при увеличении объемов производства. Модельное исследование показывает, что структура популяции обеспечивает повышенную стабильность популяции. В процессе роста особей и их выбывания из-за естественной смертности сглаживаются колебания плотности численности, возникающие из-за сильного влияния на особей флуктуаций среды обитания на ранних стадиях развития. Сглаживающую роль играет диффузионная составляющая процессов роста. В свою очередь, промысел обладает сглаживающим воздействием по отношению к изменениям (в том числе и стохастическим) среды обитания, существенно влияющим на обилие молоди и последующую динамику обилия популяции рыб. В сравнении с оптимальным переменным по интенсивности промыслом исследован постоянный по интенсивности режим промысла. При этом оказалось, что в динамичных условиях среды и стохастической динамике численности пополнения существует постоянное по времени промысловое усилие, по эффективности близкое к оптимальному переменному промыслу. Это означает, что постоянный или слабо меняющийся по количеству промысловых усилий промысел может оказаться весьма эффективным с точки зрения дохода.

We study the influence of fishery on a structured fish population under random changes of habitat conditions. The population parameters correspond to dominant pelagic fish species of Far-Eastern seas of the northwestern part of the Pacific Ocean (pollack, herring, sardine). Similar species inhabit various parts of the Word Ocean. The species body size distribution was chosen as a main population feature. This characteristic is easy to measure and adequately defines main specimen qualities such as age, maturity and other morphological and physiological peculiarities. Environmental fluctuations have a great influence on the individuals in early stages of development and have little influence on the vital activity of mature individuals. The fishery revenue was chosen as an optimality criterion. The main control characteristic is fishing effort. We have chosen quadratic dependence of fishing revenue on the fishing effort according to accepted economic ideas stating that the expenses grow with the production volume. The model study shows that the population structure ensures the increased population stability. The growth and drop out of the individuals’ due to natural mortality smoothens the oscillations of population density arising from the strong influence of the fluctuations of environment on young individuals. The smoothing part is played by diffusion component of the growth processes. The fishery in its turn smooths the fluctuations (including random fluctuations) of the environment and has a substantial impact upon the abundance of fry and the subsequent population dynamics. The optimal time-dependent fishing effort strategy was compared to stationary fishing effort strategy. It is shown that in the case of quickly changing habitat conditions and stochastic dynamics of population replenishment there exists a stationary fishing effort having approximately the same efficiency as an optimal time-dependent fishing effort. This means that a constant or weakly varying fishing effort can be very efficient strategy in terms of revenue.

Решение задачи лазерной спектрометрии позволяет определять размеры частиц в растворе по спектру интенсивности рассеянного света. В результате эксперимента методом динамического рассеяния света получается кривая интенсивности рассеяния, по которой необходимо определить, частицы каких размеров представлены в растворе. Экспериментально полученный спектр интенсивности сравнивается с теоретически ожидаемым спектром, который является кривой Лоренца. Основная задача сводится к тому, чтобы на основании этих данных найти относительные концентрации частиц каждого сорта, представленных в растворе. В статье представлен способ построения и использования нейронной сети, обученной на синтетических данных, для определения размера частиц в растворе в диапазоне 1–500 нм. Нейронная сеть имеет полносвязный слой из 60 нейронов с функцией активации RELU на выходе, слой из 45 нейронов и с аналогичной функцией активации, слой dropout и 2 слоя с количеством нейронов 15 и 1 (выход сети). В статье описано, как сеть обучалась и тестировалась на синтетических и экспериментальных данных. На синтетических данных метрика «среднеквадратичное отклонение» (rmse) дала значение 1.3157 нм. Экспериментальные данные были получены для размеров частиц 200 нм, 400 нм и раствора с представителями обоих размеров. Сравниваются результаты работы нейронной сети и классических линейных методов, основанных на применении различных регуляризаций за счет введения дополнительных параметров и применяемых для определения размера частиц. К недостаткам классических методов можно отнести трудность автоматического определения степени регуляризации: слишком сильная регуляризация приводит к тому, что кривые распределения частиц по размерам сильно сглаживаются, а слабая регуляризация дает осциллирующие кривые и низкую надежность результатов. В работе показано, что нейронная сеть дает хорошее предсказание для частиц с большим размером. Для малых размеров предсказание хуже, но ошибка быстро уменьшается с увеличением размера.

Solution of Dynamic Light Scattering problem makes it possible to determine particle size distribution (PSD) from the spectrum of the intensity of scattered light. As a result of experiment, an intensity curve is obtained. The experimentally obtained spectrum of intensity is compared with the theoretically expected spectrum, which is the Lorentzian line. The main task is to determine on the basis of these data the relative concentrations of particles of each class presented in the solution. The article presents a method for constructing and using a neural network trained on synthetic data to determine PSD in a solution in the range of 1–500 nm. The neural network has a fully connected layer of 60 neurons with the RELU activation function at the output, a layer of 45 neurons and the same activation function, a dropout layer and 2 layers with 15 and 1 neurons (network output). The article describes how the network has been trained and tested on synthetic and experimental data. On the synthetic data, the standard deviation metric (rmse) gave a value of 1.3157 nm. Experimental data were obtained for particle sizes of 200 nm, 400 nm and a solution with representatives of both sizes. The results of the neural network and the classical linear methods are compared. The disadvantages of the classical methods are that it is difficult to determine the degree of regularization: too much regularization leads to the particle size distribution curves are much smoothed out, and weak regularization gives oscillating curves and low reliability of the results. The paper shows that the neural network gives a good prediction for particles with a large size. For small sizes, the prediction is worse, but the error quickly decreases as the particle size increases.

Изучаются вычислительные свойства параметрического класса конечно-объемных схем с настраиваемыми диссипативными свойствами с расщеплением по физическим процессам на лагранжев, эйлеров и заключительный этапы (гибридный метод крупных частиц). Метод обладает вторым порядком аппроксимации по пространству и времени на гладких решениях. Регуляризация численного решения на лагранжевом этапе осуществляется нелинейной коррекцией искусственной вязкости, величина которой, независимо от разрешения сетки, стремится к нулю вне зоны разрывови экстремумовв решении. На эйлеровом и заключительном этапе вначале реконструируются примитивные переменные (плотность, скорость и полная энергия) путем взвешенной ограничителем потоков аддитивной комбинации противопоточной и центральной аппроксимаций. Затем из них формируются численные дивергентные потоки. При этом выполняются дискретные аналоги законов сохранения.

Выполнен анализ диссипативных свойств метода с использованием известных ограничителей вязкости и потоков, а также их линейной комбинации. Разрешающая способность схемы и качество численных решений продемонстрированы на примерах двумерных тестов с обтеканием ступеньки потоком газа с числами Маха 3, 10 и 20, двойным маховским отражением сильной ударной волны и с импульсным сжатием газа. Изучено влияние схемной вязкости метода на численное воспроизведение неустойчивости на контактных поверхностях газов. Установлено, что уменьшение уровня диссипативных свойств схемы в задаче с импульсным сжатием газа приводит к разрушению симметричного решения и формированию хаотической неустойчивости на контактной поверхности.

Численные решения сопоставлены с результатами других авторов, полученных по схемам повышенного порядка аппроксимации: КАБАРЕ, HLLC (Harten Lax van Leer Contact), CFLFh (CFLF hybrid scheme), JT (centered scheme with limiter by Jiang and Tadmor), PPM (Piecewise Parabolic Method), WENO5 (weighted essentially non-oscillatory scheme), RKGD (Runge–Kutta Discontinuous Galerkin), с гибридной взвешенной нелинейной интерполяцией CCSSR-HW4 и CCSSR-HW6. К достоинствам гибридного метода крупных частиц относятся расширенные возможности решения задач гиперболического и смешанного типов, хорошее соотношение диссипативных и дисперсионных свойств, сочетание алгоритмической простоты и высокой разрешающей способности в задачах со сложной ударно-волновой структурой, развитием неустойчивости и вихреобразованием на контактных границах.

We study the computational properties of a parametric class of finite-volume schemes with customizable dissipative properties with splitting by physical processes into Lagrangian, Eulerian, and the final stages (the hybrid large-particle method). The method has a second-order approximation in space and time on smooth solutions. The regularization of a numerical solution at the Lagrangian stage is performed by nonlinear correction of artificial viscosity. Regardless of the grid resolution, the artificial viscosity value tends to zero outside the zone of discontinuities and extremes in the solution. At Eulerian and final stages, primitive variables (density, velocity, and total energy) are first reconstructed by an additive combination of upwind and central approximations weighted by a flux limiter. Then numerical divergent fluxes are formed from them. In this case, discrete analogs of conservation laws are performed.

The analysis of dissipative properties of the method using known viscosity and flow limiters, as well as their linear combination, is performed. The resolution of the scheme and the quality of numerical solutions are demonstrated by examples of two-dimensional benchmarks: a gas flow around the step with Mach numbers 3, 10 and 20, the double Mach reflection of a strong shock wave, and the implosion problem. The influence of the scheme viscosity of the method on the numerical reproduction of a gases interface instability is studied. It is found that a decrease of the dissipation level in the implosion problem leads to the symmetric solution destruction and formation of a chaotic instability on the contact surface.

Numerical solutions are compared with the results of other authors obtained using higher-order approximation schemes: CABARET, HLLC (Harten Lax van Leer Contact), CFLFh (CFLF hybrid scheme), JT (centered scheme with limiter by Jiang and Tadmor), PPM (Piecewise Parabolic Method), WENO5 (weighted essentially non-oscillatory scheme), RKGD (Runge –Kutta Discontinuous Galerkin), hybrid weighted nonlinear schemes CCSSR-HW4 and CCSSR-HW6. The advantages of the hybrid large-particle method include extended possibilities for solving hyperbolic and mixed types of problems, a good ratio of dissipative and dispersive properties, a combination of algorithmic simplicity and high resolution in problems with complex shock-wave structure, both instability and vortex formation at interfaces.

В работе описывается двухстадийная модель равновесного распределения транспортных потоков. Модель состоит из двух блоков, где первый блок — модель расчета матрицы корреспонденций, а второй блок — модель равновесного распределения транспортных потоков по путям. Первая модель, используя матрицу транспортных затрат (затраты на перемещение из одного района в другой, в данном случае — время), рассчитывает матрицу корреспонденций, описывающую потребности в объемах передвижения из одного района в другой район. Для решения этой задачи предлагается использовать один из наиболее популярных в урбанистике способов расчета матрицы корреспонценций — энтропийную модель. Вторая модель на базе равновесного принципа Нэша–Вардропа (каждый водитель выбирает кратчайший для себя путь) описывает, как именно потребности в перемещениях, задаваемые матрицей корреспонденций, распределяются по возможным путям. Таким образом, зная способы распределения потоков по путям, можно рассчитать матрицу затрат. Равновесием в двухстадийной модели транспортных потоков называют неподвижную точку цепочки из этих двух моделей. Практически ранее отмеченную задачу поиска неподвижной точки решали методом простых итераций. К сожалению, на данный момент вопрос сходимости и оценки скорости сходимости для этого метода не изучен. Кроме того, при численной реализации алгоритма возникает множество проблем. В частности, при неудачном выборе точки старта возникают ситуации, в которых алгоритм требует вычисления экстремально больших чисел и превышает размер доступной памяти даже в самых современных вычислительных машинах. Поэтому в статье предложены способ сведения задачи поиска описанного равновесия к задаче выпуклой негладкой оптимизации и численный способ решения полученной задачи оптимизации. Для обоих методов решения задачи были проведены численные эксперименты. Авторами использовались данные для Владивостока (для этого была обработана информация из различных источников и собрана в новый пакет) и двух небольших городов США. Методом простой прогонки двух блоков сходимости добиться не удалось, тогда как вторая модель для того же набора данных продемонстрировала скорость сходимости $k^{−1.67}$.

Authors describe a two-stage traffic assignment model. It contains of two blocks. The first block consists of a model for calculating a correspondence (demand) matrix, whereas the second block is a traffic assignment model. The first model calculates a matrix of correspondences using a matrix of transport costs (it characterizes the required volumes of movement from one area to another, it is time in this case). To solve this problem, authors propose to use one of the most popular methods of calculating the correspondence matrix in urban studies — the entropy model. The second model describes exactly how the needs for displacement specified by the correspondence matrix are distributed along the possible paths. Knowing the ways of the flows distribution along the paths, it is possible to calculate the cost matrix. Equilibrium in a two-stage model is a fixed point in the sequence of these two models. In practice the problem of finding a fixed point can be solved by the fixed-point iteration method. Unfortunately, at the moment the issue of convergence and estimations of the convergence rate for this method has not been studied quite thoroughly. In addition, the numerical implementation of the algorithm results in many problems. In particular, if the starting point is incorrect, situations may arise where the algorithm requires extremely large numbers to be computed and exceeds the available memory even on the most modern computers. Therefore the article proposes a method for reducing the problem of finding the equilibrium to the problem of the convex non-smooth optimization. Also a numerical method for solving the obtained optimization problem is proposed. Numerical experiments were carried out for both methods of solving the problem. The authors used data for Vladivostok (for this city information from various sources was processed and collected in a new dataset) and two smaller cities in the USA. It was not possible to achieve convergence by the method of fixed-point iteration, whereas the second model for the same dataset demonstrated convergence rate $k^{-1.67}$.

Работа посвящена построению эффективных и применимых к реальным задачам методов выпуклой оптимизации первого порядка, то есть использующих только значения целевой функции и ее производных. При построении используется быстрый градиентный метод OGM-G, который является оптимальным по оракульной сложности (числу вычислений градиента целевой функции), но при запуске требует знания констант сильной выпуклости и Липшица градиента для вычисления количества шагов и длины шага, требуемых для достижения заданной точности. Данное требование усложняет практическое использование метода. Предлагаются адаптивный по константе сильной выпуклости алгоритм ACGM, основанный на рестартах OGM-G с обновлениемо ценки константы сильной выпуклости, и адаптивный по константе Липшица градиента метод ALGM, в котором применение рестартов OGM-G дополнено подбором константы Липшица с проверкой условий гладкости, используемых в методе универсального градиентного спуска. При этом устраняются недостатки исходного метода, связанные с необходимостью знания данных констант, что делает возможным практическое использование. Доказывается, что оценки сложности построенных алгоритмов являются оптимальными с точностью до числового множителя. Для проверки полученных результатов проводятся эксперименты на модельных функциях и реальных задачах машинного обучения.

The work is devoted to the construction of efficient and applicable to real tasks first-order methods of convex optimization, that is, using only values of the target function and its derivatives. Construction uses OGMG, fast gradient method which is optimal by complexity, but requires to know the Lipschitz constant for gradient and the strong convexity constant to determine the number of steps and step length. This requirement makes practical usage very hard. An adaptive on the constant for strong convexity algorithm ACGM is proposed, based on restarts of the OGM-G with update of the strong convexity constant estimate, and an adaptive on the Lipschitz constant for gradient ALGM, in which the use of OGM-G restarts is supplemented by the selection of the Lipschitz constant with verification of the smoothness conditions used in the universal gradient descent method. This eliminates the disadvantages of the original method associated with the need to know these constants, which makes practical usage possible. Optimality of estimates for the complexity of the constructed algorithms is proved. To verify the results obtained, experiments on model functions and real tasks from machine learning are carried out.

Дискретизация задач по методу гидродинамики сглаженных частиц (SPH) предполагает присутствие в решении нескольких констант — параметров дискретизации. Среди них особо следует отметить модельную скорость звука $c_0$, которая связывает мгновенную плотность в SPH-частице с возникающим давлением через замыкающее уравнение состояния.

В работе изложен подход к точному определению необходимого значения модельной скорости звука, имеющий в своей основе анализ изменения плотностей в SPH-частицах при их относительном смещении. Примером движения сплошной среды принята задача о плоском сдвиговом течении; объектом анализа является функция относительного уплотнения $\varepsilon_\rho$ в SPH-частице, определяемая формой ядра сглаживания. Идеальный плоскопараллельный относительный сдвиг частиц в области сглаживания определяет периодическое изменение их плотностей. Исследование функций $\varepsilon_\rho$, получаемых от использования различных ядер сглаживания в аппроксимации плотности с учетом такого сдвига, позволило установить пульсационный характер возникновения давлений в частицах. Кроме того, определен случай расположения соседей в области сглаживания, обеспечивающий максимум уплотнения в частице.

Сопоставление функций $\varepsilon_\rho$ с SPH-аппроксимацией уравнения движения позволило связать параметр дискретизации $c_0$ с формой ядра сглаживания и прочими параметрами дискретного аналога задачи, в том числе коэффициентом искусственной диссипации. В результате сформулировано уравнение, обеспечивающее нахождение необходимого и достаточного для решения значения модельной скорости звука. Для трех представителей ядер сглаживания приведены выражения корня $c_0$ такого уравнения, упрощенные из полиномов до числовых коэффициентов при параметрах рассматриваемой задачи.

The problem discrete statement by the smoothed particle hydrodynamics method (SPH) include a discretization constants parameters set. Of them particular note is the model sound speed $c_0$, which relates the SPH-particle instantaneous density to the resulting pressure through the equation of state.

The paper describes an approach to the exact determination of the model sound speed required value. It is on the analysis based, how SPH-particle density changes with their relative shift. An example of the continuous medium motion taken the plane shear flow problem; the analysis object is the relative compaction function $\varepsilon_\rho$ in the SPH-particle. For various smoothing kernels was research the functions of $\varepsilon_\rho$, that allowed the pulsating nature of the pressures occurrence in particles to establish. Also the neighbors uniform distribution in the smoothing domain was determined, at which shaping the maximum of compaction in the particle.

Through comparison the function $\varepsilon_\rho$ with the SPH-approximation of motion equation is defined associate the discretization parameter $c_0$ with the smoothing kernel shape and other problem parameters. As a result, an equation is formulated that the necessary and sufficient model sound speed value provides finding. For such equation the expressions of root $c_0$ are given for three different smoothing kernels, that simplified from polynomials to numerical coefficients for the plane shear flow problem parameters.

Данная работа лежит в области неравновесной статистической механики. Она посвящена изучению пространственно-временного поведения изолированных многочастичных систем. Сформулирована феноменологическая модель, сочетающая законы классической динамики с присутствием случайных переходов между различными микроскопическими состояниями системы. Все процессы, происходящие с такой системой, имеют место на замкнутой гиперповерхности в фазовом пространстве координат-импульсов. Эта поверхность соответствует фиксированному значению энергии системы; она обозначена как ${\mathrm Surf}_{\mathrm E}^{}$. Кинетическое уравнение для плотности вероятностей распределения системы в фазовом пространстве $f(\vec{x},\,t)$ приведено к форме, удобной для нахождения решений этого уравнения ($\vec{x}$ — совокупность фазовых переменных). Дано доказательство того, что экстремум энтропии системы, который находится методом вариационного исчисления, является максимумом. Вблизи своего максимума энтропия пропорциональна интегралу от квадрата вариации $f(\vec{x},\,t)$ по всему объему гиперповерхности ${\mathrm Surf}_{\mathrm E}^{}$. Найдена зависимость энтропии от вариации плотности распределения $f(\vec{x},\,t)$, когда эта вариация имеет постоянные значения в двух подобластях гиперповерхности, причем эти значения могут быть весьма велики. Сформулировано кинетическое уравнение для $D(\vec{x},\,t)$ — отклонения плотности распределения частиц $f(\vec{x},\,t)$ от ее равновесного значения. Найдены аналитические решения этого уравнения для нескольких вариантов зависимости скорости случайных переходов от расстояния между начальным и конечным микроскопическими состояниями перехода. Если эта скорость не зависит от вышеназванного расстояния, то исходная форма $D(\vec{x},\,t)$ сохраняется в течение всего процесса экспоненциального затухания величины $D(\vec{x},\,t)$. Рассмотрен переходный процесс в более общем случае, когда случайные переходы возможны только в ограниченном диапазоне расстояний между микросостояниями. Тогда величина $D(\vec{x},\,t)$ равна сумме пространственных мод, каждая из которых при стремлении плотности распределения к равновесному значению затухает со своей скоростью. Чем выше порядок моды, тем быстрее она затухает. Поэтому в данном случае переходный процесс приводит не только к общему уменьшению $D(\vec{x},\,t)$, но и к сглаживанию первоначальной формы $D(\vec{x},\,t)$. Найдена общая зависимость разности между равновесным и неравновесным значениями энтропии от величины $D(\vec{x},\,t)$.

This work lies in the field of nonequilibrium statistical mechanics. It investigates the spatiotemporal behavior of isolated many-particle systems. A phenomenological model has been formulated that combines the laws of classical dynamics and random transitions between various microscopic states of the system. All processes occurring with such a system take place on a closed hypersurface in a coordinate-momentum phase space. This surface corresponds to a fixed value of energy of the system; it is designated as ${\mathrm Surf}_{\mathrm E}^{}$. The kinetic equation for the probability density distribution of a system in a phase space,~$f(\vec{x},\,t)$, is reduced to a form convenient for finding solutions to this equation ($\vec{x}$ is a set of phase variables). Proof is given that the extremum of the entropy of the system, which is found by the calculus of variations, is a maximum. Near its maximum, entropy is proportional to the integral of the squared variation of $f(\vec{x},\,t)$ over the entire volume of the hypersurface~${\mathrm Surf}_{\mathrm E}^{}$. The dependence of entropy on density variation distribution $f(\vec{x},\,t)$ has been found, when this variation has constant values in two subregions of the hypersurface; these values can be rather large. A kinetic equation has been formulated for the $D(\vec{x},\,t)$, deviation of particle distribution density $f(\vec{x},\,t)$ from its equilibrium value. Analytical solutions of this equation have been found for several variants of the dependence of the rate of random transitions on the distance between the initial and final microscopic states of the transition. If this rate does not depend on the above-mentioned distance, the initial shape of $D(\vec{x},\,t)$ is maintained throughout the entire process of the exponential decay of the quantity $D(\vec{x},\,t)$. The transition process is considered in a more general case, when random transitions are possible only in a limited range of distances between microstates. Then the value $D(\vec{x},\,t)$ is equal to the sum of spatial modes, each of which, as the distribution density tends to the equilibrium, decays at its own rate. The higher the order of the mode, the faster it decays. Therefore, in this case, the transition process leads not only to a general decrease of $D(\vec{x},\,t)$, but also to a smoothing of the $D(\vec{x},\,t)$ original shape. The general dependence of the difference between the equilibrium and nonequilibrium entropy values on $D(\vec{x},\,t)$ has been found.