Все выпуски

В статье рассматриваются модели «хищник – жертва» и проводится глобальный бифуркационный анализ системы Лесли – Говера с аддитивным эффектом Олли и упрощенным функциональным откликом Холлинга III типа, которая моделирует динамику популяций хищников и их жертв в заданной экологической или биомедицинской системе. В данной системе используется наиболее распространенная математическая форма выражения эффекта (или закона) Олли через функцию роста жертвы. Закон Олли гласит, что существует вполне определенное соотношение между индивидуальной приспособленностью к условиям жизни и численностью либо плотностью индивидов данного вида, а именно: с увеличением численности популяции способность к выживанию и репродуктивная способность также увеличиваются. После алгебраических преобразований рациональную систему Лесли – Говера с аддитивным эффектом Олли и упрощенным функциональным откликом Холлинга III типа можно записать в виде квинтико-секстичной динамической системы, т.е. в виде системы с полиномами пятой и шестой степени. Используя информацию о ее особых точках и применяя наш бифуркационно-геометрический подход к качественному анализу, мы изучаем глобальные бифуркации предельных циклов квинтико-секстичной системы. Чтобы контролировать все бифуркации предельных циклов, особенно бифуркации кратных предельных циклов, необходимо знать свойства и комбинировать действия всех параметров, поворачивающих векторное поле системы. Это может быть сделано с помощью принципа окончания Уинтнера – Перко, согласно которому максимальное однопараметрическое семейство кратных предельных циклов заканчивается либо в особой точке, которая, как правило, имеет ту же кратность (цикличность), либо на сепаратрисном цикле, который также, как правило, имеет ту же кратность (цикличность). Этот принцип является следствием принципа естественного окончания, который был сформулирован для многомерных динамических систем Уинтнером, который изучал однопараметрические семейства периодических орбит ограниченной задачи трех тел и доказал, что в аналитическом случае любое однопараметрическое семейство периодических орбит может быть однозначно продолжено через любую бифуркацию, кроме бифуркации удвоения периода. Применяя планарный принцип Уинтнера – Перко, мы доказываем, что если цикличность фокуса в рассматриваемой системе равна трем, то система может иметь не более трех предельных циклов, окружающих одну особую точку.

In this paper, we consider predator – prey models and carry out a global bifurcation analysis of the Leslie –Gower system with an additive Allee effect and a simplified Holling type III functional response, which models the dynamics of predator and prey populations in a given ecological or biomedical system. This system uses the most common mathematical form of expressing the Allee effect (or law) through the prey growth function. Allee’s law states that there is a very specific relationship between individual fitness to living conditions and the number or density of individuals of a given species, namely: with an increase in the population size, the ability to survive and reproductive ability also increases. After algebraic transformations, the rational Leslie –Gower system with additive Allee effect and simplified Holling type III functional response can be written as a quantic-sextic dynamical system, i. e., as a system with polynomials of the fifth and sixth degrees. Using information about its singular points and applying our bifurcation-geometric approach to qualitative analysis, we study global bifurcations of limit cycles of the quintic-sextic system. To control all limit cycle bifurcations, especially bifurcations of multiple limit cycles, it is necessary to know the properties and combine the actions of all parameters rotating the vector field of the system. This can be done using the Wintner – Perko termination principle, according to which a maximal one-parameter family of multiple limit cycles terminates either at a singular point, which typically has the same multiplicity (cyclicity), or at a separatrix cycle, which also typically has the same multiplicity (cyclicity). This principle is a consequence of the principle of natural termination which was stated for higher-dimensional dynamical systems by Wintner who studied one-parameter families of periodic orbits of the restricted three-body problem and proved that in the analytic case any oneparameter family of periodic orbits can be uniquely continued through any bifurcation except a period-doubling bifurcation. Applying the planar Wintner – Perko principle, we prove that if the cyclicity of the focus in the system under consideration is three, then the system can have at most three limit cycles surrounding one singular point.

Автоматическое распознавание личности по биометрическому признаку основано на уникальных особенностях или характеристиках людей. Процесс биометрической идентификации представляет собой формирование эталонных шаблонов и сравнение их с новыми входными данными. Алгоритмы распознавания по рисунку радужной оболочки глаза показали на практике высокую точность и малый процент ошибок идентификации. Преимущества радужки над другими биометрическими признаками определяется ее большей степенью свободы (около 249 степеней свободы), избыточной плотностью уникальных признаков и постоянностью во времени. Высокий уровень достоверности распознавания очень важен, потому что позволяет выполнять поиск по большим базам данных и работать в режиме идентификации один-ко-многим, в отличии от режима проверки один-к-одному, который применим дляне большого количества сравнений. Любая биометрическая система идентификации является вероятностной. Для описания качественных характеристик распознавания применяются: точность распознавания, вероятность ложного доступа и вероятность ложного отказа доступа. Эти характеристики позволяют сравнивать методы распознавания личности между собой и оценивать поведение системы в каких-либо условиях. В этой статье объясняется математическая модель биометрической идентификации по радужной оболочке глаза, ее характеристики и анализируются результаты сравнения модели с реальным процессом распознавания. Для решения этой задачи проводится обзор существующих методов идентификации по радужной оболочке глаза, основанных на различных способах формирования вектора уникальных признаков. Описывается разработанный программный комплекс на языке Python, который строит вероятностные распределения и генерирует большие наборы тестовых данных, которые могут быть использованы в том числе для обучения нейронной сети принятия решения об идентификации. В качестве практического применения модели предложен алгоритм синергии нескольких методов идентификации личности по радужной оболочке глаза, позволяющий увеличить качественные характеристики системы, в сравнении с применением каждого метода отдельно.

Automatic recognition of personal identity by biometric features is based on unique peculiarities or characteristics of people. Biometric identification process consist in making of reference templates and comparison with new input data. Iris pattern recognition algorithms presents high accuracy and low identification errors percent on practice. Iris pattern advantages over other biometric features are determined by its high degree of freedom (nearly 249), excessive density of unique features and constancy. High recognition reliability level is very important because it provides search in big databases. Unlike one-to-one check mode that is applicable only to small calculation count it allows to work in one-to-many identification mode. Every biometric identification system appears to be probabilistic and qualitative characteristics description utilizes such parameters as: recognition accuracy, false acceptance rate and false rejection rate. These characteristics allows to compare identity recognition methods and asses the system performance under any circumstances. This article explains the mathematical model of iris pattern biometric identification and its characteristics. Besides, there are analyzed results of comparison of model and real recognition process. To make such analysis there was carried out the review of existing iris pattern recognition methods based on different unique features vector. The Python-based software package is described below. It builds-up probabilistic distributions and generates large test data sets. Such data sets can be also used to educate the identification decision making neural network. Furthermore, synergy algorithm of several iris pattern identification methods was suggested to increase qualitative characteristics of system in comparison with the use of each method separately.

Задача поиска PageRank вектора представляет большой научный и практический интерес ввиду своей применимости к работе современных поисковых систем. Несмотря на то, что данная задача сводится к поиску собственного вектора стохастической матрицы $P$, потребность в новых алгоритмах для ее решения обусловлена большими размерами входных данных. Для достижения не более чем линейного времени работы применяются различные рандомизированные методы, возвращающие ожидаемый ответ лишь с некоторой достаточно близкой к единице вероятностью. Нами рассматриваются два таких способа, сводящие задачу поиска вектора PageRank к задаче поиска равновесия в антагонистической матричной игре, которая затем решается с помощью алгоритма Григориадиса – Хачияна. При этом данная реализация эффективно работает в предположении о разреженности матрицы, подаваемой на вход. Насколько нам известно, до сих пор не было ни одной успешной реализации ни алгоритма Григориадиса – Хачияна, ни его применения к задаче поиска вектора PageRank. Данная статья ставит перед собой задачу восполнить этот пробел. В работе приводится описание двух версий алгоритма с псевдокодом и некоторые детали их реализации. Кроме того, в работе рассматривается другой вероятностный метод поиска вектора PageRank, а именно Markov chain Monte Carlo (MCMC), с целью сравнения результатов работы указанных алгоритмов на матрицах с различными значениями спектральной щели. Последнее представляет особый интерес, поскольку значение спектральной щели сильно влияет на скорость сходимости MCMC, и не оказывает никакого влияния на два других подхода. Сравнение проводилось на сгенерированных графах двух видов: цепочках и $d$-мерных кубах. Проведенные эксперименты, как и предсказывает теория, демонстрируют эффективность алгоритма Григориадиса – Хачияна по сравнению с MCMC для разреженных графов с маленьким значением спектральной щели. Весь код находится в открытом доступе, так чтобы все желающие могли воспроизвести полученные результаты самостоятельно, или же использовать данную реализацию в своих нуждах. Работа имеет чисто практическую направленность, никаких теоретических результатов авторами получено не было.

Finding PageRank vector is of great scientific and practical interest due to its applicability to modern search engines. Despite the fact that this problem is reduced to finding the eigenvector of the stochastic matrix $P$, the need for new algorithms is justified by a large size of the input data. To achieve no more than linear execution time, various randomized methods have been proposed, returning the expected result only with some probability close enough to one. We will consider two of them by reducing the problem of calculating the PageRank vector to the problem of finding equilibrium in an antagonistic matrix game, which is then solved using the Grigoriadis – Khachiyan algorithm. This implementation works effectively under the assumption of sparsity of the input matrix. As far as we know, there are no successful implementations of neither the Grigoriadis – Khachiyan algorithm nor its application to the task of calculating the PageRank vector. The purpose of this paper is to fill this gap. The article describes an algorithm giving pseudocode and some details of the implementation. In addition, it discusses another randomized method of calculating the PageRank vector, namely, Markov chain Monte Carlo (MCMC), in order to compare the results of these algorithms on matrices with different values of the spectral gap. The latter is of particular interest, since the magnitude of the spectral gap strongly affects the convergence rate of MCMC and does not affect the other two approaches at all. The comparison was carried out on two types of generated graphs: chains and $d$-dimensional cubes. The experiments, as predicted by the theory, demonstrated the effectiveness of the Grigoriadis – Khachiyan algorithm in comparison with MCMC for sparse graphs with a small spectral gap value. The written code is publicly available, so everyone can reproduce the results themselves or use this implementation for their own needs. The work has a purely practical orientation, no theoretical results were obtained.

Данная статья посвящена разработке алгоритма траекторного управления высокоманевренной транспортной четырехколесной роботехнической платформой, оснащенной mecanum-колесами, с целью организации ее движения за некоторым подвижным объектом. Представлен расчет кинематических соотношений данной платформы в фиксированной системе координат, необходимый для определения угловых скоростей колес робота в зависимости от заданного вектора скорости. Разработан алгоритм движения робота за мобильным объектом на плоскости без препятствий на основе использования модифицированного метода погони с использованием разных видов управляющих функций. Метод погони заключается в том, что вектор скорости геометрического центра платформы сонаправлен с вектором, соединяющим геометрический центр платформы и движущийся объект. Реализовано два вида управляющих функций: кусочная и постоянная. Под кусочной функцией имеется в виду управление с режимами переключения в зависимости от расстояния от робота до цели. Главной особенностью кусочной функции является плавное изменение скорости робота. Также управляющие функции разделяются по характеру поведения при приближении робота к цели. При применении одной из кусочных функций движение робота замедляется при достижении определенного расстояние между роботом и целью и полностью останавливается при критичном расстоянии. Другой вид поведения при приближении к цели заключается в изменении направления вектора скорости на противоположный, если расстояние между платформой и объектом будет минимально допустимым, что позволяет избегать столкновения при движении цели в направления робота. Данный вид поведения при приближении к цели реализован для кусочной и постоянной функции. Выполнено численное моделирование алгоритма управления роботом для различных управляющих функций в задаче преследования цели, где цель движется по окружности. Представлен псевдокод алгоритма управления и управляющих функций. Показаны графики траектории робота при движении за целью, изменения скорости, изменения угловых скоростей колес от времени для различных управляющих функций.

This article is devoted to the development of an algorithm for trajectory control of a highly maneuverable four-wheeled robotic transport platform equipped with mecanum wheels, in order to organize its movement behind some moving object. The calculation of the kinematic ratios of this platform in a fixed coordinate system is presented, which is necessary to determine the angular velocities of the robot wheels depending on a given velocity vector. An algorithm has been developed for the robot to follow a mobile object on a plane without obstacles based on the use of a modified chase method using different types of control functions. The chase method consists in the fact that the velocity vector of the geometric center of the platform is co-directed with the vector connecting the geometric center of the platform and the moving object. Two types of control functions are implemented: piecewise and constant. The piecewise function means control with switching modes depending on the distance from the robot to the target. The main feature of the piecewise function is a smooth change in the robot’s speed. Also, the control functions are divided according to the nature of behavior when the robot approaches the target. When using one of the piecewise functions, the robot’s movement slows down when a certain distance between the robot and the target is reached and stops completely at a critical distance. Another type of behavior when approaching the target is to change the direction of the velocity vector to the opposite, if the distance between the platform and the object is the minimum allowable, which avoids collisions when the target moves in the direction of the robot. This type of behavior when approaching the goal is implemented for a piecewise and constant function. Numerical simulation of the robot control algorithm for various control functions in the task of chasing a target, where the target moves in a circle, is performed. The pseudocode of the control algorithm and control functions is presented. Graphs of the robot’s trajectory when moving behind the target, speed changes, changes in the angular velocities of the wheels from time to time for various control functions are shown.

Прогнозирование новых свойств лекарственных средств является основной задачей в рамках решения проблем полифармакологии, репозиционирования, а также изучения биологически активных веществ на доклиническом этапе. Идентификация фармакологических эффектов и взаимодействий «препарат – мишень» с использованием машинного обучения (включая методы глубокого обучения) набирает популярность в последние годы.

Цель работы состояла в разработке метода распознавания психотропных эффектов и механизма действия (взаимодействий препарата с мишенью) на основании анализа биоэлектрической активности мозга с применением технологий искусственного интеллекта.

Выполнялась регистрация электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов крыс (4 канала, частота дискретизации — 500 Гц) после введения психотропных препаратов (габапентин, диазепам, карбамазепин, прегабалин, эсликарбазепин, феназепам, ареколин, коразол, пикротоксин, пилокарпин, хлоралгидрат). Сигналы (эпохи продолжительностью 2 с) преобразовывались в изображения $(2000 \times 4)$ и затем поступали на вход автоэнкодера. Выходные данные слоя «бутылочного горлышка» классифицировались и кластеризовались (с применением алгоритма t-SNE), а затем вычислялись расстояния между кластерами в пространстве параметров. В качестве альтернативны использовался подход, основанный на извлечении признаков с размерной редукцией при помощи метода главных компонент и классификацией методом опорных векторов с ядерной функцией (kSVM). Модели валидировались путем 5-кратной кроссвалидации.

Точность классификации для 11 препаратов, полученная в ходе кросс-валидации, достигала $0,580 \pm 0,021$, что значительно превышает точность случайного классификатора, которая составляла $0,091 \pm 0,045$ $(p < 0,0001)$, и точность kSVM, равную $0,441 \pm 0,035$ $(p < 0,05)$. Получены t-SNE-карты параметров «бутылочного горлышка» сигналов интракраниальной ЭЭГ. Определена относительная близость кластеров сигналов в параметрическом пространстве.

В настоящем исследовании представлен оригинальный метод биопотенциал-опосредованного прогнозирования эффектов и механизма действия (взаимодействия лекарственного средства с мишенью). Метод использует сверточные нейронные сети в сочетании с модифицированным алгоритмом избирательной редукции параметров. ЭЭГ-сигналы, зарегистрированные после введения препаратов, были представлены в едином пространстве параметров в сжатой форме. Полученные данные указывают на возможность распознавания паттернов нейронального отклика в ответ на введение различных психотропных препаратов с помощью предложенного нейросетевого классификатора и кластеризации.

Predicting novel drug properties is fundamental to polypharmacology, repositioning, and the study of biologically active substances during the preclinical phase. The use of machine learning, including deep learning methods, for the identification of drug – target interactions has gained increasing popularity in recent years.

The objective of this study was to develop a method for recognizing psychotropic effects and drug mechanisms of action (drug – target interactions) based on an analysis of the bioelectrical activity of the brain using artificial intelligence technologies.

Intracranial electroencephalographic (EEG) signals from rats were recorded (4 channels at a sampling frequency of 500 Hz) after the administration of psychotropic drugs (gabapentin, diazepam, carbamazepine, pregabalin, eslicarbazepine, phenazepam, arecoline, pentylenetetrazole, picrotoxin, pilocarpine, chloral hydrate). The signals were divided into 2-second epochs, then converted into $2000\times 4$ images and input into an autoencoder. The output of the bottleneck layer was subjected to classification and clustering using t-SNE, and then the distances between resulting clusters were calculated. As an alternative, an approach based on feature extraction with dimensionality reduction using principal component analysis and kernel support vector machine (kSVM) classification was used. Models were validated using 5-fold cross-validation.

The classification accuracy obtained for 11 drugs during cross-validation was $0.580 \pm 0.021$, which is significantly higher than the accuracy of the random classifier $(0.091 \pm 0.045, p < 0.0001)$ and the kSVM $(0.441 \pm 0.035, p < 0.05)$. t-SNE maps were generated from the bottleneck parameters of intracranial EEG signals. The relative proximity of the signal clusters in the parametric space was assessed.

The present study introduces an original method for biopotential-mediated prediction of effects and mechanism of action (drug – target interaction). This method employs convolutional neural networks in conjunction with a modified selective parameter reduction algorithm. Post-treatment EEGs were compressed into a unified parameter space. Using a neural network classifier and clustering, we were able to recognize the patterns of neuronal response to the administration of various psychotropic drugs.

Реологическое поведение водных суспензий на основе наноразмерных частиц диоксида кремния сильно зависит от динамической вязкости, которая непосредственно влияет на применение наножидкостей. Целью данной работы являются разработка и валидация моделей для прогнозирования динамической вязкости от независимых входных параметров: концентрации диоксида кремния SiO₂, кислотности рН, а также скорости сдвига $\gamma$. Проведен анализ влияния состава суспензии на ее динамическую вязкость. Выявлены статистически однородные по составу группы суспензий, в рамках которых возможна взаимозаменяемость составов. Показано, что при малых скоростях сдвига реологические свойства суспензий существенно отличаются от свойств, полученных на более высоких скоростях. Установлены значимые положительные корреляции динамической вязкости суспензии с концентрацией SiO₂ и кислотностью рН, отрицательные — со скоростью сдвига $\gamma$. Построены регрессионные модели с регуляризацией зависимости динамической вязкости $\eta$ от концентраций SiO₂, NaOH, H₃PO₄, ПАВ (поверхностно-активное вещество), ЭДА (этилендиамин), скорости сдвига $\gamma$. Для более точного прогнозирования динамической вязкости были обучены модели с применением алгоритмов нейросетевых технологий и машинного обучения (многослойного перцептрона MLP, сети радиальной базисной функции RBF, метода опорных векторов SVM, метода случайного леса RF). Эффективность построенных моделей оценивалась с использованием различных статистических метрик, включая среднюю абсолютную ошибку аппроксимации (MAE), среднюю квадратическую ошибку (MSE), коэффициент детерминации $R^2$, средний процент абсолютного относительного отклонения (AARD%). Модель RF показала себя как лучшая модель на обучающей и тестовой выборках. Определен вклад каждой компоненты в построенную модель, показано, что наибольшее влияние на динамическую вязкость оказывает концентрация SiO₂, далее кислотность рН и скорость сдвига $\gamma$. Точность предлагаемых моделей сравнивается с точностью ранее опубликованных в литературе моделей. Результаты подтверждают, что разработанные модели можно рассматривать как практический инструмент для изучения поведения наножидкостей, в которых используются водные суспензии на основе наноразмерных частиц диоксида кремния.

The rheological behavior of aqueous suspensions based on nanoscale silicon dioxide particles strongly depends on the dynamic viscosity, which affects directly the use of nanofluids. The purpose of this work is to develop and validate models for predicting dynamic viscosity from independent input parameters: silicon dioxide concentration SiO₂, pH acidity, and shear rate $\gamma$. The influence of the suspension composition on its dynamic viscosity is analyzed. Groups of suspensions with statistically homogeneous composition have been identified, within which the interchangeability of compositions is possible. It is shown that at low shear rates, the rheological properties of suspensions differ significantly from those obtained at higher speeds. Significant positive correlations of the dynamic viscosity of the suspension with SiO₂ concentration and pH acidity were established, and negative correlations with the shear rate $\gamma$. Regression models with regularization of the dependence of the dynamic viscosity $\eta$ on the concentrations of SiO₂, NaOH, H₃PO₄, surfactant (surfactant), EDA (ethylenediamine), shear rate γ were constructed. For more accurate prediction of dynamic viscosity, the models using algorithms of neural network technologies and machine learning (MLP multilayer perceptron, RBF radial basis function network, SVM support vector method, RF random forest method) were trained. The effectiveness of the constructed models was evaluated using various statistical metrics, including the average absolute approximation error (MAE), the average quadratic error (MSE), the coefficient of determination $R^2$, and the average percentage of absolute relative deviation (AARD%). The RF model proved to be the best model in the training and test samples. The contribution of each component to the constructed model is determined. It is shown that the concentration of SiO₂ has the greatest influence on the dynamic viscosity, followed by pH acidity and shear rate γ. The accuracy of the proposed models is compared to the accuracy of models previously published. The results confirm that the developed models can be considered as a practical tool for studying the behavior of nanofluids, which use aqueous suspensions based on nanoscale particles of silicon dioxide.

Обнаружено, что вода, предварительно активированная векторным потенциалом, изменяет подвижность внесенных в нее инфузорий, скорость сбраживания сахара дрожжами и свою привлекательность для питья мышей. Показано также изменение некоторых физических параметров после активации воды: УФ-спектра поглощения и состояния примеси кремнезема в воде. Высказано предположение, что вода является первичной мишенью при воздействии слабых электромагнитных полей на биологические объекты.

It was found that water preliminary activated by a vector potential changes mobility of infusoria, rate of sugar fermentation in yeast cells and is more attractive for drinking for mice. Modifications of certain physical characteristics of water (UV absorbtions spectrum and state of a silica admixture) was also discovered. It was supposed that water is the primary target for weak electro-magnetic fields impact on biological objects.

При заболеваниях человека в результате бактериального заражения для наблюдения за ходом болезни используются различные характеристики организма. В настоящее время одним из таких индикаторов принимается динамика концентраций цитокинов, вырабатываемых в основном клетками иммунной системы. В организме человека и многих видов животных присутствуют эти низкомолекулярные белки. Исследование цитокинов имеет важное значение для интерпретации нарушений функциональной состоятельности иммунной системы организма, оценки степени тяжести, мониторинга эффективности проводимой терапии, прогноза течения и исхода лечения. При заболевании возникает цитокиновый отклик организма, указывающий на характеристики течения болезни. Для исследования закономерностей такой индикации проведены эксперименты на лабораторных мышах. В работе анализируются экспериментальные данные о развитии пневмонии и лечении несколькими препаратами при бактериальном заражении мышей. В качестве препаратов использовались иммуномодулирующие препараты «Ронколейкин», «Лейкинферон» и «Тинростим». Данные представлены динамикой концентраций двух видов цитокинов в легочной ткани и крови животных. Многосторонний статистический и нестатистический анализ данных позволил выявить общие закономерности изменения концентраций цитокинов в организме и связать их со свойствами лечебных препаратов. Исследуемые цитокины «Интерлейкин-10» (ИЛ-10) и «Интерферон Гамма» (ИФН$\gamma$) у зараженных мышей отклоняются от нормального уровня интактных животных, указывая на развитие заболевания. Изменения концентраций цитокинов в группах лечимых мышей сравниваются с этими показателями в группе здоровых (не зараженных) мышей и группе зараженных нелеченных особей. Сравнение делается по группам особей, так как концентрации цитокинов индивидуальны и значительно отличаются у разных особей. В этих условиях только группы особей могут указать на закономерности процессов течения болезни. Эти группы мышей наблюдались в течение двух недель. Динамика концентраций цитокинов указывает на характеристики течения болезни и эффективность применяемых лечебных препаратов. Воздействие лечебного препарата на организмы отслеживается по расположению указанных групп особей в пространстве концентраций цитокинов. В этом пространстве используется расстояние Хаусдорфа между множествами векторов концентраций цитокинов у особей, основанное на евклидовом расстоянии между элементами этих множеств. Выяснено, что препараты «Ронколейкин» и «Лейкинферон» оказывают в целом сходное между собой и отличное от препарата «Тинростим» воздействие на течение болезни.

When person`s diseases is result of bacterial infection, various characteristics of the organism are used for observation the course of the disease. Currently, one of these indicators is dynamics of cytokine concentrations are produced, mainly by cells of the immune system. There are many types of these low molecular weight proteins in human body and many species of animals. The study of cytokines is important for the interpretation of functional disorders of the body's immune system, assessment of the severity, monitoring the effectiveness of therapy, predicting of the course and outcome of treatment. Cytokine response of the body indicating characteristics of course of disease. For research regularities of such indication, experiments were conducted on laboratory mice. Experimental data are analyzed on the development of pneumonia and treatment with several drugs for bacterial infection of mice. As drugs used immunomodulatory drugs “Roncoleukin”, “Leikinferon” and “Tinrostim”. The data are presented by two types cytokines` concentration in lung tissue and animal blood. Multy-sided statistical ana non statistical analysis of the data allowed us to find common patterns of changes in the “cytokine profile” of the body and to link them with the properties of therapeutic preparations. The studies cytokine “Interleukin-10” (IL-10) and “Interferon Gamma” (IFN$\gamma$) in infected mice deviate from the normal level of infact animals indicating the development of the disease. Changes in cytokine concentrations in groups of treated mice are compared with those in a group of healthy (not infected) mice and a group of infected untreated mice. The comparison is made for groups of individuals, since the concentrations of cytokines are individual and differ significantly in different individuals. Under these conditions, only groups of individuals can indicate the regularities of the processes of the course of the disease. These groups of mice were being observed for two weeks. The dynamics of cytokine concentrations indicates characteristics of the disease course and efficiency of used therapeutic drugs. The effect of a medicinal product on organisms is monitored by the location of these groups of individuals in the space of cytokine concentrations. The Hausdorff distance between the sets of vectors of cytokine concentrations of individuals is used in this space. This is based on the Euclidean distance between the elements of these sets. It was found that the drug “Roncoleukin” and “Leukinferon” have a generally similar and different from the drug “Tinrostim” effect on the course of the disease.

Предложена новая приближенная модель качения деформируемого колеса с пневматиком, позволяющая учесть как усилия в пневматике, так и влияние сил сухого трения на устойчивость прямолинейного качения колеса при прогнозировании явления шимми. Модель основана на теории сухого трения с комбинированнойкине матикойотно сительного движения соприкасающихся тел, т. е. при одновременном качении, скольжении и верчении при учете реальнойф ормы области контакта и распределения контактного давления. Главный вектор и главный момент сил, возникающих при контактном взаимодействии с сухим трением, определяются путем интегрирования по области контакта. При этом контактное давление покоя при нулевых скоростях относительного поступательного движения и верчения и в отсутствие качения определяется из решения статической контактной задачи для пневматика с учетом его реальной структуры и физических свойств материалов. В работе использована конечно-элементная модель типового пневматика с продольным протектором. Расчет осуществлен при фиксированном внутреннем давлении наддува, заданной вертикальной силе и коэффициенте трения покоя, равном 0.5. Получены также решения задач о напряженно-деформированном состоянии пневматика при кинематическом нагружении в боковом направлении и при скручивании относительно вертикальной оси. Показано, что с достаточной степенью точности контактное взаимодействие пневматика с абсолютно жесткой опорной поверхностью можно представить в виде двух этапов — адгезии и проскальзывания, при этом, однако, форма пятна контакта остается близкой к круговой. Построены диаграммы, аппроксимирующие численные решения, для боковой силы и момента; на начальном участке взаимодействия зависимости линейны и соответствуют упругой деформации пневматика, на втором участке величины силы и момента постоянны и соответствуют силе сухого трения и моменту трения верчения. Для последних участков получены приближенные выражения для продольной и боковой силы трения, а также момента трения верчения в соответствии с теорией сухого трения с комбинированной кинематикой. Полученная модель может трактоваться как комбинация модели упруго деформируемого колеса по Келдышу, катящегося без проскальзывания, и жесткого колеса по Климову –Журавлёву, взаимодействующего с опорой посредством сил сухого трения.

A proposed approximate model of the rolling of a deforming wheel with a pneumatic tire allows one to account as well forces in tires as the effect of the dry friction on the stability of the rolling upon the shimmy phenomenon prognosis. The model os based on the theory of the dry friction with combined kinematics of relative motion of interacting bodies, i. e. under the condition of simultaneous rolling, sliding, and spinning with accounting for the real shape of a contact spot and contact pressure distribution. The resultant vector and couple of the forces generated by the contact interaction with dry friction are defined by integration over the contact area, whereas the static contact pressure under the conditions of vanishing velocity of sliding and angular velocity of spinning is computed after the finite-element solution for the statical contact of a pneumatic with a rigid road with accounting forreal internal structure and properties of a tire. The solid finite element model of a typical tire with longitudinal thread is used below as a background. Given constant boost pressure, vertical load and static friction factor 0.5 the numerical solution is constructed, as well as the appropriate solutions for lateral and torsional kinematic loading. It is shown that the contact interaction of a pneumatic tire and an absolutely rigid road could be represented without crucial loss of accuracy as two typical stages, the adhesion and the slip; the contact area shape remains nevertheless close to a circle. The approximate diagrams are constructed for both lateral force and friction torque; on the initial stage the diagrams are linear so that corresponds to the elastic deformation of a tire while on the second stage both force and torque values are constant and correspond to the dry friction force and torque. For the last stages the approximate formulae for the longitudinal and lateral friction force and the friction torque are constructed on the background of the theory of the dry friction with combined kinematics. The obtained model can be treated as a combination of the Keldysh model of elastic wheel with no slip and spin and the Klimov rigid wheel model interacting with a road by dry friction forces.

В статье описывается имитационная агентная модель межкультурных взаимодействий в стране, население которой принадлежит к разным культурам. Считается, что пространство культур может быть представлено как гильбертово пространство, в котором различным культурам соответствуют определенные подпространства. В модели понятие «культура» понимается как некоторое структурированное подпространство гильбертова пространства. Это позволяет описывать состояние агентов вектором в гильбертовом пространстве. Считается, что каждый агент описывается принадлежностью к определенной культуре. Численности агентов, принадлежащие определенным культурам, определяются демографическими процессами, которые соответствуют данным культурам, глубиной и целостностью образовательного процесса, а также интенсивностью межкультурных контактов. Взаимодействие между агентами происходит внутри кластеров, на которые по определенным критериям разбивается все множество агентов. При взаимодействии между агентами по определенному алгоритму изменяются длина и угол, характеризующий состояние агента. В процессе имитации в зависимости от количества агентов, относящихся к различным культурам, интенсивности демографических и образовательных процессов, а также интенсивности межкультурных контактов формируются совокупности агентов (кластеры), агенты которых принадлежат разным культурам. Такие межкультурные кластеры не принадлежат целиком ни к одной из рассматриваемых первоначально в модели культур. Такие межкультурные кластеры порождают неопределенности в культурной динамике. В работе приводятся результаты имитационных экспериментов, которые иллюстрируют влияние демографических и образовательных процессов на динамику межкультурных кластеров. Обсуждаются вопросы развития предложенного подхода к изучению (обсуждению) переходных состояний развития культур.

The article describes a simulation agent-based model of intercultural interactions in a country whose population belongs to different cultures. It is believed that the space of cultures can be represented as a Hilbert space, in which certain subspaces correspond to different cultures. In the model, the concept of culture is understood as a structured subspace of the Hilbert space. This makes it possible to describe the state of agents by a vector in a Hilbert space. It is believed that each agent is described by belonging to a certain «culture». The number of agents belonging to certain cultures is determined by demographic processes that correspond to these cultures, the depth and integrity of the educational process, as well as the intensity of intercultural contacts. Interaction between agents occurs within clusters, into which, according to certain criteria, the entire set of agents is divided. When agents interact according to a certain algorithm, the length and angle that characterize the state of the agent change. In the process of imitation, depending on the number of agents belonging to different cultures, the intensity of demographic and educational processes, as well as the intensity of intercultural contacts, aggregates of agents (clusters) are formed, the agents of which belong to different cultures. Such intercultural clusters do not entirely belong to any of the cultures initially considered in the model. Such intercultural clusters create uncertainties in cultural dynamics. The paper presents the results of simulation experiments that illustrate the influence of demographic and educational processes on the dynamics of intercultural clusters. The issues of the development of the proposed approach to the study (discussion) of the transitional states of the development of cultures are discussed.