Все выпуски

В работе развивается теория нового, так называемого двухпараметрического подхода к анализу и обработке случайных сигналов. Проведены математическое моделирование и сопоставление результатов решения задачи в условиях статистических моделей Гаусса и Райса. Дается обоснование применимости статистической модели Райса в условиях анализа огибающей измеряемого сигнала в задачах обработки данных и изображений. Развит и теоретически обоснован метод решения задачи шумоподавления и восстановления райсовского сигнала посредством одновременного вычисления двух статистических параметров — величины математического ожидания исходного сигнала и дисперсии шума — на основе принципа максимума правдоподобия. Проанализированы особенности функции правдоподобия для распределения Райса и вытекающие из них возможности оценки параметров сигнала и шума.

The paper develops a theory of a new so-called two-parametric approach to the random signals' analysis and processing. A mathematical simulation and the task solutions’ comparison have been implemented for the Gauss and Rice statistical models. The applicability of the Rice statistical model is substantiated for the tasks of data and images processing when the signal’s envelope is being analyzed. A technique is developed and theoretically substantiated for solving the task of the noise suppression and initial image reconstruction by means of joint calculation of both statistical parameters — an initial signal’s mean value and noise dispersion — based on the maximum likelihood method within the Rice distribution. The peculiarities of this distribution’s likelihood function and the following from them possibilities of the signal and noise estimation have been analyzed.

Предложено обобщение блочного клеточного автомата Марголуса на гексагональную сетку. Проведена статистическая обработка результатов вероятностных клеточно-автоматных вычислений для ряда модификаций схемы, решающей тестовую задачу диффузии вещества. Показано, что выбор блоков в виде гексагонов на 25% эффективнее, чем в виде Y-блоков. Показано, что алгоритмы имеют полиномиальную сложность, причем степень полинома для параллельных вычислителей лежит в пределах 0.6÷0.8, а для последовательных — в пределах 1.5÷1.7. Исследовалось влияние внедренных в поле клеточного автомата дефектных ячеек на скорость сходимости.

The generalization of Margolus’s block cellular automaton on a hexagonal grid is formulated. Statistical analysis of the results of probabilistic cellular automation for vast variety of this scheme solving the test task of diffusion is done. It is shown that the choice of the hexagon blocks is 25% more efficient than Y-blocks. It is shown that the algorithms have polynomial complexity, and the polynom degree lies within 0.6÷0.8 for parallel computer, and in the range 1.5÷1.7 for serial computer. The effects of embedded into automaton’s field defective cells on the rate of convergence are studied also.

В статье демонстрируется практическая эффективность применения асимптотически наиболее мощных критериев проверки гипотез о числе компонент смеси в моделях добавления и расщепления компонент. Тестовые данные представляют собой выборки из различных конечных смесей нормальных законов. Проводится сравнение результатов для разнообразных уровней значимости и весов.

The paper demonstrates the efficiency of asymptotically most powerful test of statistical hypotheses about the number of mixture components in the adding and splitting component models. Test data are the samples from different finite normal mixtures. The results are compared for various significance levels and weights.

Астероидно-кометная опасность в течение последних десятилетий признана научными и правительственными кругами всех стран мира одной из самых существенных угроз развития и даже существования нашей цивилизации. Одним из аспектов деятельности по предотвращению этой опасности является изучение вторжения достаточно крупных метеорных тел в атмосферу и их движения в ней, сопровождаемых большим числом физическо-химических явлений. Особый интерес вызывает падение метеорных тел, для которых прослежены их траекторные и прочие характеристики, и найдены сами выпавшие метеориты или их фрагменты. В настоящей работе изучено падение именно такого тела. На основе комплексной физико-математической модели, определяющей движение и разрушение космических тел естественного происхождения в атмосфере Земли, рассмотрены движение и фрагментация очень яркого болида Бенешов (Benešov, EN070591), который был зарегистрирован в Чехии Европейской наблюдательной системой в 1991 г. Для этого болида были получены уникальные наблюдательные данные, включая спектры излучения. В настоящей работе проведено моделирование аэробаллистики метеороида Бенешов и его фрагментов с учетом их сложного характера разрушения под воздействием тепловых и силовых факторов. Скорость метеорного тела, унос массы под действием тепловых потоков определяются из решения системы уравнений классической физической теории метеоров. При этом учитывается переменность параметра уноса массы по траектории. Процесс фрагментации метеороида рассматривается в рамках модели последовательного дробления на основе статистической теории прочности, с учетом влияния масштабного фактора на предел прочности объекта. Проведены расчеты совместного обтекания системы тел (осколков метеорита) при проявлении эффекта интерференции. Для расчета обтекания конгломерата осколков метеороида разработан метод моделирования на системе сеток, который позволяет рассматривать фрагменты различных форм, размеров и масс, а также допускает достаточно произвольное их относительное положение в потоке. Из-за неточностей в расчете траектории ученые 23 года не могли найти осколки этого болида. Благодаря современным методикам и более точным расчетам ученые выявили место падения, которое оказалось существенно удаленным от ожидаемого. После этого были обнаружены четыре небольших обломка метеорита. Проведенные расчеты движения и разрушения болида Бенешов показывают, что на процессы его взаимодействия с атмосферой влияет множество факторов: массовые и прочностные характеристики болида, параметры движения, механизмы разрушения, процессы взаимодействия фрагментов, включая эффекты интерференции, и др.

Comets and asteroids are recognized by the scientists and the governments of all countries in the world to be one of the most significant threats to the development and even the existence of our civilization. Preventing this threat includes studying the motion of large meteors through the atmosphere that is accompanied by various physical and chemical phenomena. Of particular interest to such studies are the meteors whose trajectories have been recorded and whose fragments have been found on Earth. Here, we study one of such cases. We develop a model for the motion and destruction of natural bodies in the Earth’s atmosphere, focusing on the Benešov bolid (EN070591), a bright meteor registered in 1991 in the Czech Republic by the European Observation System. Unique data, that includes the radiation spectra, is available for this bolid. We simulate the aeroballistics of the Benešov meteoroid and of its fragments, taking into account destruction due to thermal and mechanical processes. We compute the velocity of the meteoroid and its mass ablation using the equations of the classical theory of meteor motion, taking into account the variability of the mass ablation along the trajectory. The fragmentation of the meteoroid is considered using the model of sequential splitting and the statistical stress theory, that takes into account the dependency of the mechanical strength on the length scale. We compute air flows around a system of bodies (shards of the meteoroid) in the regime where mutual interplay between them is essential. To that end, we develop a method of simulating air flows based on a set of grids that allows us to consider fragments of various shapes, sizes, and masses, as well as arbitrary positions of the fragments relative to each other. Due to inaccuracies in the early simulations of the motion of this bolid, its fragments could not be located for about 23 years. Later and more accurate simulations have allowed researchers to locate four of its fragments rather far from the location expected earlier. Our simulations of the motion and destruction of the Benešov bolid show that its interaction with the atmosphere is affected by multiple factors, such as the mass and the mechanical strength of the bolid, the parameters of its motion, the mechanisms of destruction, and the interplay between its fragments.

В работе представлен метод анализа цифровых изображений, основанный на совместном использовании быстрого дискретного шиарлет-преобразования и статистически значимых мер информационной энтропии и сложности. Предложенный подход ориентирован на исследование пространственных структур различной природы, включая регулярные, стохастические и многомасштабные системы, и позволяет выявлять закономерности их организации без необходимости предварительной сегментации или обучения моделей.

В основе метода лежит построение локальных вероятностных распределений на основе коэффициентов шиарлет-преобразования, учитывающего масштабную и направленную структуру изображений. На базе этих распределений вычисляются нормированная энтропия Шеннона и статистическая сложность, определяемая черездиверг енцию от равномерного распределения. Это позволяет перейти от анализа отдельных коэффициентов к более устойчивому описанию структурных свойств изображений в пространстве «энтропия – сложность».

Метод протестирован на ряде синтетических и реальных данных. В частности, исследован переход от упорядоченных систем к хаотическим, продемонстрирована чувствительность предложенных мер к разрушению регулярных структур. На примере фрактальных объектов (треугольник Серпинского) показано, что статистическая сложность достигает максимума на характерных масштабах самоподобия. Применение метода к изображениям поверхности Марса продемонстрировало его потенциал для задач дистанционного зондирования и геоморфологического анализа.

Отдельное внимание уделено устойчивости метода к шуму. Показано, что даже слабое зашумление приводит к росту энтропии и снижению сложности, что позволяет использовать данные характеристики как индикаторы дегра- дации структур.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что пространство «энтропия – сложность», сформированное на основе шиарлет-преобразования, может служить универсальным инструментом для анализа многомасштабных изображений. Предложенный подход обладает высокой чувствительностью к структурным особенностям данных и может быть применен в широком спектре задач, включая обработку текстур, анализ природных изображений и медицинскую диагностику.

This paper presents a method for digital image analysis based on the combined use of the Fast Finite Shearlet Transform and statistically significant measures of information entropy and complexity. The proposed approach is aimed at studying spatial structures of various nature, including regular, stochastic, and multiscale systems, and enables the identification of their organizational patterns without the need for preliminary segmentation or model training.

The method is based on constructing local probability distributions derived from shearlet decomposition coefficients, which capture both the scale and directional properties of images. Using these distributions, the normalized Shannon entropy and statistical complexity — defined via divergence from the uniform distribution — are computed. This allows transitioning from the analysis of individual coefficients to a more robust characterization of structural properties in the entropy – complexity space.

The method has been tested on a range of synthetic and real-world data. In particular, the transition from ordered to chaotic systems has been investigated, demonstrating the sensitivity of the proposed measures to the degradation of regular structures. Using fractal objects (such as the Sierpinski triangle) as an example, it is shown that statistical complexity reaches its maximum at characteristic scales of self-similarity. Application of the method to images of the Martian surface demonstrates its potential for remote sensing and geomorphological analysis.

Special attention is given to noise robustness. It is shown that even weak noise leads to an increase in entropy and a decrease in complexity, allowing these measures to be used as indicators of structural degradation.

The obtained results indicate that the entropy – complexity framework based on the shearlet transform can serve as a universal tool for multiscale image analysis. The proposed approach exhibits high sensitivity to structural features and can be applied across a wide range of tasks, including texture analysis, natural image processing, and medical diagnostics.

В работе дается обзор существующих методов обработки сигналов в условиях применения статистической модели Райса. Рассмотрены основные направления развития, существующие ограничения и возможности совершенствования методов решения задачи шумоподавления и фильтрации анализируемых сигналов на примере магнитно-резонансной визуализации. Развита концепция нового подхода к решению задачи одновременного определения основных статистических параметров райсовского случайного сигнала на основе метода моментов в двух вариантах его осуществления. Проведено компьютерное моделирование и проведен сравнительный анализ полученных численных результатов.

The paper provides a review of the existing methods of signals’ processing within the conditions of the Rice statistical model applicability. There are considered the principle development directions, the existing limitations and the improvement possibilities concerning the methods of solving the tasks of noise suppression and analyzed signals’ filtration by the example of magnetic-resonance visualization. A conception of a new approach to joint calculation of Rician signal’s both parameters has been developed based on the method of moments in two variants of its implementation. The computer simulation and the comparative analysis of the obtained numerical results have been conducted.

В работе развивается иерархический метод математического и компьютерного моделирования интервально-стохастических тепловых процессов в сложных электронных системах различного назначения. Разработанная концепция иерархического структурирования отражает как конструктивную иерархию сложной электронной системы, так и иерархию математических моделей процессов теплообмена. Тепловые процессы, учитывающие разнообразные физические явления в сложных электронных системах, описываются системами стохастических, нестационарных и нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных, и в силу этого их компьютерное моделирование наталкивается на значительные вычислительные трудности даже с применением суперкомпьютеров. Иерархический метод позволяет избежать указанных трудностей. Иерархическая структура конструкции электронной системы в общем случае характеризуется пятью уровнями: 1 уровень — активные элементы ЭС (микросхемы, электро-, радиоэлементы); 2 уровень — электронный модуль; 3 уровень — панель, объединяющая множество электронных модулей; 4 уровень — блок панелей; 5 уровень — стойка, установленная в стационарном или подвижном помещении. Иерархия моделей и моделирования стохастических тепловых процессов строится в порядке, обратном иерархической структуре конструкции электронной системы, при этом моделирование интервально-стохастических тепловых процессов осуществляется посредством получения уравнений для статистических мер. Разработанный в статье иерархический метод позволяет учитывать принципиальные особенности тепловых процессов, такие как стохастический характер тепловых, электрических и конструктивных факторов при производстве, сборке и монтаже электронных систем, стохастический разброс условий функционирования и окружающей среды, нелинейные зависимости от температуры факторов теплообмена, нестационарный характер тепловых процессов. Полученные в статье уравнения для статистических мер стохастических тепловых процессов представляют собой систему 14-ти нестационарных нелинейных дифференциальных уравнений первого порядка в обыкновенных производных, решение которых легко реализуется на современных компьютерах существующими численными методами. Рассмотрены результаты применения метода при компьютерном моделировании стохастических тепловых процессов в электронной системе. Иерархический метод применяется на практике при тепловом проектировании реальных электронных систем и создании современных конкурентоспособных устройств.

A hierarchical method of mathematical and computer modeling of interval-stochastic thermal processes in complex electronic systems for various purposes is developed. The developed concept of hierarchical structuring reflects both the constructive hierarchy of a complex electronic system and the hierarchy of mathematical models of heat exchange processes. Thermal processes that take into account various physical phenomena in complex electronic systems are described by systems of stochastic, unsteady, and nonlinear partial differential equations and, therefore, their computer simulation encounters considerable computational difficulties even with the use of supercomputers. The hierarchical method avoids these difficulties. The hierarchical structure of the electronic system design, in general, is characterized by five levels: Level 1 — the active elements of the ES (microcircuits, electro-radio-elements); Level 2 — electronic module; Level 3 — a panel that combines a variety of electronic modules; Level 4 — a block of panels; Level 5 — stand installed in a stationary or mobile room. The hierarchy of models and modeling of stochastic thermal processes is constructed in the reverse order of the hierarchical structure of the electronic system design, while the modeling of interval-stochastic thermal processes is carried out by obtaining equations for statistical measures. The hierarchical method developed in the article allows to take into account the principal features of thermal processes, such as the stochastic nature of thermal, electrical and design factors in the production, assembly and installation of electronic systems, stochastic scatter of operating conditions and the environment, non-linear temperature dependencies of heat exchange factors, unsteady nature of thermal processes. The equations obtained in the article for statistical measures of stochastic thermal processes are a system of 14 non-stationary nonlinear differential equations of the first order in ordinary derivatives, whose solution is easily implemented on modern computers by existing numerical methods. The results of applying the method for computer simulation of stochastic thermal processes in electron systems are considered. The hierarchical method is applied in practice for the thermal design of real electronic systems and the creation of modern competitive devices.

Мы рассматриваем модель спонтанного формирования вычислительной структуры в мозге человека для решения заданного класса задач в процессе выполнения серии однотипных заданий. Модель основана на специальном определении числовой меры сложности алгоритма решения. Эта мера обладает информационным свойством: сложность вычислительной структуры, состоящей из двух независимых структур, равна сумме сложностей этих структур. Тогда вероятность спонтанного возникновения структуры экспоненциально зависит от сложности структуры. Коэффициент при экспоненте требует экспериментального определения для каждого типа задач. Он может зависеть от формы предъявления исходных данных и от процедуры выдачи результата. Этот метод оценки применен к результатам серии экспериментов, в которых определялась стратегия решения человеком серии однотипных задач с растущим числом исходных данных. Эти эксперименты были описаны в ранее изданных работах. Рассматривались две основные стратегии: последовательное выполнение вычислительного алгоритма или использование параллельных вычислений в тех задачах, где это эффективно. Эти стратегии различаются схемами проведения вычислений. Используя оценку сложности схем, можно по эмпирической вероятности одной из стратегий рассчитать вероятность другой. Проведенные вычисления показали хорошее совпадение расчетной и эмпирической вероятности. Это подтверждает гипотезу о спонтанном формировании структур, решающих задачу, в процессе начальной тренировки человека. Работа содержит краткое описание экспериментов, подробные вычислительные схемы и строгое определение меры сложности вычислительных структур и вывод зависимости вероятности формирования структуры от ее сложности.

We consider a model of spontaneous formation of a computational structure in the human brain for solving a given class of tasks in the process of performing a series of similar tasks. The model is based on a special definition of a numerical measure of the complexity of the solution algorithm. This measure has an informational property: the complexity of a computational structure consisting of two independent structures is equal to the sum of the complexities of these structures. Then the probability of spontaneous occurrence of the structure depends exponentially on the complexity of the structure. The exponential coefficient requires experimental determination for each type of problem. It may depend on the form of presentation of the source data and the procedure for issuing the result. This estimation method was applied to the results of a series of experiments that determined the strategy for solving a series of similar problems with a growing number of initial data. These experiments were described in previously published papers. Two main strategies were considered: sequential execution of the computational algorithm, or the use of parallel computing in those tasks where it is effective. These strategies differ in how calculations are performed. Using an estimate of the complexity of schemes, you can use the empirical probability of one of the strategies to calculate the probability of the other. The calculations performed showed a good match between the calculated and empirical probabilities. This confirms the hypothesis about the spontaneous formation of structures that solve the problem during the initial training of a person. The paper contains a brief description of experiments, detailed computational schemes and a strict definition of the complexity measure of computational structures and the conclusion of the dependence of the probability of structure formation on its complexity.