All issues

Предлагается диссипативная стохастическая динамическая модель эволюции языковых знаков, удовлетворяющая принципу «наименьшего действия» — одному из фундаментальных вариационных принципов природы. Модель предполагает пуассоновский характер потока рождения языковых знаков, экспоненциальное (показательное) распределение ассоциативно-семантического потенциала (АСП) знака и оперирует разностными стохастическими уравнениями специального вида для диссипативных процессов. Получаемые из модели распределения полисемии и частотно-ранговые распределения языковых знаков статистически значимо (по критерию Колмогорова–Смирнова) не отличаются от эмпирических распределений, полученных из представительных толковых и частотных словарей русского и английского языков.

We offer the dissipative stochastic dynamic model of the language sign evolution, satisfying to the principle of the least action, one of fundamental variational principles of the Nature. The model conjectures the Poisson nature of the birth flow of language signs and the exponential distribution of their associative-semantic potential (ASP). The model works with stochastic difference equations of the special type for dissipative processes. The equation for momentary polysemy distribution and frequency-rank distribution drawn from our model do not differs significantly (by Kolmogorov-Smirnov’s test) from empirical distributions, got from main Russian and English explanatory dictionaries as well as frequency dictionaries of them.

Изучается сходимость к решению линейной системы, заданной вещественной квадратной матрицей A с вещественными собственными значениями обязательно разных знаков и вектором-столбцом b∈ R^k, двухпараметрического и симметризованного однопараметрического семейств метода простой итерации, построенных по этим A и b. Доказано, что если матрица A симметричная, то коэффициент оптимального сжатия для оптимального двухпараметрического семейства строго меньше, чем коэффициент оптимального сжатия для оптимального симметризованного однопараметрического семейства метода простой итерации.

Convergence to the solution of the linear system with real quadrate non singular matrix A with real necessary different sign eigen values of two families of simple iteration method: two-parametric and symmetrized one-parametric generated by these A and b is considered. Also these methods are compared when matrix A is a symmetric one. In this case it is proved that the coefficient of the optimal compression of two-parametric family is strongly less than the coefficient of the optimal compression of symmetrized one-parametric family of the simple iteration method.

Проведен анализ отечественных публикаций за 2013–2017 гг. включительно, посвященных клеточным автоматам (КА). Большая их часть связана с математическим моделированием. Наукометрическими графиками за 1990–2017 гг. доказана актуальность тематики. Обзор позволяет выделить персоналии и научные направления/школы в современной российской науке, выявить их оригинальность или вторичность по сравнению с мировым уровнем. За счет выбора национальной, а не мировой, базы публикаций обзор претендует на полноту (из 526 просмотренных ссылок научным значением обладают около 200).

В приложении к обзору даются первичные сведения о КА — игра «Жизнь», теорема о садах Эдема, элементарные КА (вместе с диаграммой де Брюина), блочные КА Марголуса, КА с альтернацией. Причем акцентируется внимание на трех важных для моделирования семантиках КА — традициях фон Неймана, Цузе и Цетлина, а также показывается родство с концепциями нейронных сетей и сетей Петри. Выделены условные 10 работ по КА, с которыми должен быть знаком любой специалист по КА. Некоторые важные работы 1990-х гг. и более поздние перечислены во введении.

Затем весь массив публикаций разбит на рубрики: «Модификации КА и другие сетевые модели» (29 %), «Математические свойства КА и связь с математикой» (5 %), «Аппаратные реализации» (3 %), «Программные реализации» (5 %), «Обработка данных, распознавание и криптография» (8 %), «Механика, физика и химия» (20 %), «Биология, экология и медицина» (15 %), «Экономика, урбанистика и социология» (15 %). В скобках указана доля тематики в массиве. Отмечается рост публикаций по КА в гуманитарной сфере, а также появление гибридных подходов, уводящих в сторону от классических КА.

The paper contains the analysis of the domestic publications issued in 2013–2017 years and devoted to cellular automata. The most of them concern on mathematical modeling. Scientometric schedules for 1990–2017 years have proved relevance of subject. The review allows to allocate the main personalities and the scientific directions/schools in modern Russian science, to reveal their originality or secondness in comparison with world science. Due to the authors choice of national publications basis instead of world, the paper claims the completeness and the fact is that about 200 items from the checked 526 references have an importance for science.

In the Annex to the review provides preliminary information about CA — the Game of Life, a theorem about gardens of Eden, elementary CAs (together with the diagram of de Brujin), block Margolus’s CAs, alternating CAs. Attention is paid to three important for modeling semantic traditions of von Neumann, Zuse and Zetlin, as well as to the relationship with the concepts of neural networks and Petri nets. It is allocated conditional 10 works, which should be familiar to any specialist in CA. Some important works of the 1990s and later are listed in the Introduction.

Then the crowd of publications is divided into categories: the modification of the CA and other network models (29 %), Mathematical properties of the CA and the connection with mathematics (5 %), Hardware implementation (3 %), Software implementation (5 %), Data Processing, recognition and Cryptography (8 %), Mechanics, physics and chemistry (20 %), Biology, ecology and medicine (15 %), Economics, urban studies and sociology (15 %). In parentheses the share of subjects in the array are indicated. There is an increase in publications on CA in the humanitarian sphere, as well as the emergence of hybrid approaches, leading away from the classic CA definition.

В работе осуществлено математическое моделирование нестационарной слоистой конвекции Бенара–Марангони вязкой несжимаемой жидкости. Движение жидкости происходит в бесконечно протяженном слое. Система Обербека–Буссинеска, описывающая слоистую конвекцию Бенара–Марангони, является переопределенной, поскольку вертикальная скорость тождественно равна нулю. Для вычисления двух компонент вектора скорости, температурыи давления имеется система пяти уравнений (три уравнения сохранения импульсов, уравнение несжимаемости и уравнение теплопроводности). Для разрешимости системы Обербека–Буссинеска предложен класс точных решений. Структура предложенного решения такова, что уравнение несжимаемости удовлетворяется тождественно. Таким образом, удается устранить «лишнее» уравнение. Основное внимание уделено исследованию теплообмена на свободной границе слоя, которая считается недеформируемой. При описании термокапиллярного конвективного движения теплообмен задавался согласно закону Ньютона–Рихмана. Использование такого закона распространения тепла приводит к начально-краевой задаче третьего рода. Показано, что переопределенная начально-краевая задача в рамках представленного в статье класса точных решений уравнений Обербека–Буссинеска сводится к проблеме Штурма–Лиувилля. Следовательно, гидродинамические поля выражаются через тригонометрические функции (базис Фурье). Для определения собственных чисел задачи получено трансцендентное уравнение, которое решалось численно. Проведен численный анализ решений системы эволюционных и градиентных уравнений, описывающих течение жидкости. На основании вычислительного эксперимента проведен анализ гидродинамических полей. При исследовании краевой задачи было показано существование противотечений в слое жидкости. Существование противотечений эквивалентно наличию застойных точек в жидкости, что говорит о существовании локального экстремума кинетической энергии жидкости. Установлено, что у каждой компонентыск орости может быть не более одного нулевого значения. Таким образом, поток жидкости расслаивается на две зоны. В этих зонах касательные напряжения разного знака. Причем существует толщина слоя жидкости, при которой на нижней границе слоя жидкости касательные напряжения равны нулю. Данный физический эффект возможен только для классических ньютоновских жидкостей. Для поля температурыи давления справедливы те же свойства, что и для скоростей. Отметим, что в данном случае все нестационарные решения выходят на установившийся режим.

The paper considers mathematical modeling of layered Benard–Marangoni convection of a viscous incompressible fluid. The fluid moves in an infinitely extended layer. The Oberbeck–Boussinesq system describing layered Benard–Marangoni convection is overdetermined, since the vertical velocity is zero identically. We have a system of five equations to calculate two components of the velocity vector, temperature and pressure (three equations of impulse conservation, the incompressibility equation and the heat equation). A class of exact solutions is proposed for the solvability of the Oberbeck–Boussinesq system. The structure of the proposed solution is such that the incompressibility equation is satisfied identically. Thus, it is possible to eliminate the «extra» equation. The emphasis is on the study of heat exchange on the free layer boundary, which is considered rigid. In the description of thermocapillary convective motion, heat exchange is set according to the Newton’s law of cooling. The application of this heat distribution law leads to the third-kind initial-boundary value problem. It is shown that within the presented class of exact solutions to the Oberbeck–Boussinesq equations the overdetermined initial-boundary value problem is reduced to the Sturm–Liouville problem. Consequently, the hydrodynamic fields are expressed using trigonometric functions (the Fourier basis). A transcendental equation is obtained to determine the eigenvalues of the problem. This equation is solved numerically. The numerical analysis of the solutions of the system of evolutionary and gradient equations describing fluid flow is executed. Hydrodynamic fields are analyzed by a computational experiment. The existence of counterflows in the fluid layer is shown in the study of the boundary value problem. The existence of counterflows is equivalent to the presence of stagnation points in the fluid, and this testifies to the existence of a local extremum of the kinetic energy of the fluid. It has been established that each velocity component cannot have more than one zero value. Thus, the fluid flow is separated into two zones. The tangential stresses have different signs in these zones. Moreover, there is a fluid layer thickness at which the tangential stresses at the liquid layer equal to zero on the lower boundary. This physical effect is possible only for Newtonian fluids. The temperature and pressure fields have the same properties as velocities. All the nonstationary solutions approach the steady state in this case.

Модели Курамото нелинейно связанных осцилляторов позволяют достаточно просто описывать фазовую синхронизацию в сложных системах. В данной работе мы рассматриваем частный случай модели Курамото с тремя осцилляторами, возникший в процессе исследования и моделирования меридионального потока в конвективной зоне Солнца. В рассматриваемой модели крайние осцилляторы связаны только со средним, а прямая связь между ними отсутствует. В отличие от классических моделей Курамото рассматриваемая система предполагает существенную асимметрию в связях каждого из осцилляторов с двумя другими. Мы исследуем, какое влияние на синхронизацию оказывает коэффициент связи, характеризующий асимметрию связей среднего осциллятора. Необходимое и достаточное условия синхронизации в этой работе выписываются аналитически и получаются отличными от достаточных условий синхронизации в классической (симметричной) модели. Мы формулируем обратную задачу восстановления коэффициентов связи из фазовой разницы крайних осцилляторов при известных естественных частотах. Восстановление проводится в предположении синхронизации. Получено, что коэффициенты связи с точностью до знака восстанавливаются для любого значения коэффициента несимметрии среднего осциллятора. Мы исследуем, как меняется график зависимости суммарной связи от коэффициента несимметрии при изменении разности фаз крайних осцилляторов, а также в особых случаях совпадающих или сильно отличающихся естественных частот. В случае общего положения, при разности фаз крайних осцилляторов, близких к $\pi$, суммарная связь, соответствующая сильной асимметрии связей среднего осциллятора, оказывается меньше, чем в симметричном случае. Мы рассматриваем значения естественных частот, пересчитанные из скоростей меридионального потока Солнца. В зависимости от интерпретации данных гелиосейсмологии мы получаем два случая: случай общего положения, соответствующий наблюдениям средней ячейки, и особый случай, соответствующий наблюдениям нижней ячейки. Однозначное (с точностью до знака) восстановление коэффициентов связи в случае слабой суммарной связи возможно только в случае общего положения. В заключении делаются выводы о возможности использования курамотовских моделей с асимметрией связей, относящихся к одному осциллятору, для моделирования слабо связанных систем, к каким, по всей видимости, относится солнечная меридиональная циркуляция.

Kuramoto model of non-linearly coupled oscillators provides a simple but effective approach to the study of the synchronization phenomenon in complex systems. In the present article we consider a particular Kuramoto model with three non-identical oscillators associated with a multi-cell radial profile of the solar meridional circulation. The top and the bottom oscillators are coupled through the middle one. The main difference of the present Kuramoto model from the previous ones consists in the non-identical coupling: coupling coefficients which tie the middle oscillator with the top and the bottom ones are different. We investigate how the value of the coupling asymmetry of the middle oscillator influences the synchronization. In the present model the synchronization conditions appear to be different the classical Kuramoto model allowing the synchronization to be reached with weaker coupling. We perform a reconstruction of coupling coefficients from the phase difference between the top and the bottom oscillators, assuming that the synchronization is reached and the natural frequencies are known. The absolute cumulative coupling is uniquely determined by the phase difference between the top and the bottom oscillators and the coupling asymmetry of the middle oscillator. In general case, higher values of the coupling asymmetry of the middle oscillator correspond to lower cumulative coupling. A unique coupling reconstruction with unknown coupling asymmetry is possible in general case only for the weak cumulative coupling. Deviations from the general case are discussed. We perform a model simulation with natural frequencies estimated from the velocities of the solar meridional flow. Heliseismological observations of the deep flow may be attributed either to the middle cell or to the deep one. We discuss the difference between these two cases in terms of the coupling reconstruction.

В статье показана актуальность научно-исследовательских работ в области создания систем управления беспилотными автомобилями на основе технологий компьютерного зрения. Средства компьютерного зрения используются для решения большого количества различных задач, в том числе для определения местоположения автомобиля, обнаружения препятствий, определения пригодного для парковки места. Данные задачи являются ресурсоемкими и должны выполняться в реальном режиме времени. Поэтому актуальна разработка эффективных моделей, методов и средств, обеспечивающих достижение требуемых показателей времени и точности для применения в системах управления беспилотными автомобилями. При этом важное значение имеет выбор модели представления изображений. В данной работе рассмотрена модель на основе вейвлет-преобразования, позволяющая сформировать признаки, характеризующие оценки энергии точек изображения и отражающие их значимость с точки зрения вклада в общую энергию изображения. Для формирования модели энергетических признаков выполняется процедура, основанная на учете зависимостей между вейвлет-коэффициентами различных уровней и применении эвристических настроечных коэффициентов для усиления или ослабления влияния граничных и внутренних точек. На основе предложенной модели можно построить описания изображений для выделения и анализа их характерных особенностей, в том числе для выделения контуров, регионов и особых точек. Эффективность предлагаемого подхода к анализу изображений обусловлена тем, что рассматриваемые объекты, такие как дорожные знаки, дорожная разметка или номера автомобилей, которые необходимо обнаруживать и идентифицировать, характеризуются соответствующими признаками. Кроме того, использование вейвлет-преобразований позволяет производить одни и те же базовые операции для решения комплекса задач в бортовых системах беспилотных автомобилей, в том числе для задач первичной обработки, сегментации, описания, распознавания и сжатия изображений. Применение такого унифицированного подхода позволит сократить время на выполнение всех процедур и снизить требования к вычислительным ресурсам бортовой системы беспилотного автотранспортного средства.

The article shows the relevance of research work in the field of creating control systems for unmanned vehicles based on computer vision technologies. Computer vision tools are used to solve a large number of different tasks, including to determine the location of the car, detect obstacles, determine a suitable parking space. These tasks are resource intensive and have to be performed in real time. Therefore, it is important to develop effective models, methods and tools that ensure the achievement of the required time and accuracy for use in unmanned vehicle control systems. In this case, the choice of the image representation model is important. In this paper, we consider a model based on the wavelet transform, which makes it possible to form features characterizing the energy estimates of the image points and reflecting their significance from the point of view of the contribution to the overall image energy. To form a model of energy characteristics, a procedure is performed based on taking into account the dependencies between the wavelet coefficients of various levels and the application of heuristic adjustment factors for strengthening or weakening the influence of boundary and interior points. On the basis of the proposed model, it is possible to construct descriptions of images their characteristic features for isolating and analyzing, including for isolating contours, regions, and singular points. The effectiveness of the proposed approach to image analysis is due to the fact that the objects in question, such as road signs, road markings or car numbers that need to be detected and identified, are characterized by the relevant features. In addition, the use of wavelet transforms allows to perform the same basic operations to solve a set of tasks in onboard unmanned vehicle systems, including for tasks of primary processing, segmentation, description, recognition and compression of images. The such unified approach application will allow to reduce the time for performing all procedures and to reduce the requirements for computing resources of the on-board system of an unmanned vehicle.

В данной статье проводится анализ проблемы распознавания знаков дорожного движения в интеллектуальных транспортных системах. Рассмотрены основные понятия компьютерного зрения и задачи распознавания образов. Самым эффективным и популярным подходом к решению задач анализа и распознавания изображений на данный момент является нейросетевой, а среди возможных нейронных сетей лучше всего показала себя искусственная нейронная сеть сверточной архитектуры. Для решения задачи классификации при распознавании дорожных знаков использованы такие функции активации, как Relu и SoftMax. В работе предложена технология распознавания дорожных знаков. Выбор подхода для решения поставленной задачи на основе сверточной нейронной сети обусловлен возможностью эффективно решать задачу выделения существенных признаков и классификации изображений. Проведена подготовка исходных данных для нейросетевой модели, сформирована обучающая выборка. В качестве платформы для разработки интеллектуальной нейросетевой модели распознавания использован облачный сервис Google Colaboratory с подключенными библиотеками для глубокого обучения TensorFlow и Keras. Разработана и протестирована интеллектуальная модель распознавания знаков дорожного движения. Использованная сверточная нейронная сеть включала четыре каскада свертки и подвыборки. После сверточной части идет полносвязная часть сети, которая отвечает за классификацию. Для этого используются два полносвязных слоя. Первый слой включает 512 нейронов с функцией активации Relu. Затем идет слой Dropout, который используется для уменьшения эффекта переобучения сети. Выходной полносвязный слой включает четыре нейрона, что соответствует решаемой задаче распознавания четырех видов знаков дорожного движения. Оценка эффективности нейросетевой модели распознавания дорожных знаков методом трехблочной кроссалидации показала, что ее ошибка минимальна, следовательно, в большинстве случаев новые образы будут распознаваться корректно. Кроме того, у модели отсутствуют ошибки первого рода, а ошибка второго рода имеет низкое значение и лишь при сильно зашумленном изображении на входе.

This work analyzes the problem of traffic signs recognition in intelligent transport systems. The basic concepts of computer vision and image recognition tasks are considered. The most effective approach for solving the problem of analyzing and recognizing images now is the neural network method. Among all kinds of neural networks, the convolutional neural network has proven itself best. Activation functions such as Relu and SoftMax are used to solve the classification problem when recognizing traffic signs. This article proposes a technology for recognizing traffic signs. The choice of an approach for solving the problem based on a convolutional neural network due to the ability to effectively solve the problem of identifying essential features and classification. The initial data for the neural network model were prepared and a training sample was formed. The Google Colaboratory cloud service with the external libraries for deep learning TensorFlow and Keras was used as a platform for the intelligent system development. The convolutional part of the network is designed to highlight characteristic features in the image. The first layer includes 512 neurons with the Relu activation function. Then there is the Dropout layer, which is used to reduce the effect of overfitting the network. The output fully connected layer includes four neurons, which corresponds to the problem of recognizing four types of traffic signs. An intelligent traffic sign recognition system has been developed and tested. The used convolutional neural network included four stages of convolution and subsampling. Evaluation of the efficiency of the traffic sign recognition system using the three-block cross-validation method showed that the error of the neural network model is minimal, therefore, in most cases, new images will be recognized correctly. In addition, the model has no errors of the first kind, and the error of the second kind has a low value and only when the input image is very noisy.

При разработке систем человеко-машинных интерфейсов актуальной является задача распознавания жестов. Для выявления наиболее эффективного метода распознавания жестов был проведен анализ различных методов машинного обучения, используемых для классификации движений на основе электромиографических сигналов мышц. Были рассмотрены такие методы, как наивный байесовский классификатор (НБК), дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг, метод опорных векторов, метод $k$-ближайших соседей, а также ансамбли методов (НБК и дерево решений, НБК и градиентный бустинг, градиентный бустинг и дерево решений). В качестве метода получения информации о жестах была выбрана электромиография. Такое решение не требует расположения руки в поле зрения камеры и может быть использовано для распознавания движений пальцев рук. Для проверки эффективности выбранных методов распознавания жестов было разработано устройство регистрации электромиографического сигнала мышц предплечья, которое включает в себя три электрода и ЭМГ-датчик, соединенный с микрокон- троллером и блоком питания. В качестве жестов были выбраны: сжатие кулака, знак «большой палец», знак «Виктория», сжатие указательного пальца и взмах рукой справа налево. Оценка эффективности методов классификации проводилась на основе значений доли правильных ответов, точности, полноты, а также среднего значения времени работы классификатора. Данные параметры были рассчитаны для трех вариантов расположения электромиографических электродов на предплечье. По результатам тести- рования, наиболее эффективными методами являются метод $k$-ближайших соседей, случайный лес и ансамбль НБК и градиентного бустинга, средняя точность которого для трех положений электродов составила 81,55 %. Также было определено положение электродов, при котором методы машинного обучения достигают максимального значения точности распознавания. При таком положении один из дифференциальных электродов располагается на месте пересечения глубокого сгибателя пальцев и длинного сгибателя большого пальца, второй — над поверхностным сгибателем пальцев

Gesture recognition is an urgent challenge in developing systems of human-machine interfaces. We analyzed machine learning methods for gesture classification based on electromyographic muscle signals to identify the most effective one. Methods such as the naive Bayesian classifier (NBC), logistic regression, decision tree, random forest, gradient boosting, support vector machine (SVM), $k$-nearest neighbor algorithm, and ensembles (NBC and decision tree, NBC and gradient boosting, gradient boosting and decision tree) were considered. Electromyography (EMG) was chosen as a method of obtaining information about gestures. This solution does not require the location of the hand in the field of view of the camera and can be used to recognize finger movements. To test the effectiveness of the selected methods of gesture recognition, a device was developed for recording the EMG signal, which includes three electrodes and an EMG sensor connected to the microcontroller and the power supply. The following gestures were chosen: clenched fist, “thumb up”, “Victory”, squeezing an index finger and waving a hand from right to left. Accuracy, precision, recall and execution time were used to evaluate the effectiveness of classifiers. These parameters were calculated for three options for the location of EMG electrodes on the forearm. According to the test results, the most effective methods are $k$-nearest neighbors’ algorithm, random forest and the ensemble of NBC and gradient boosting, the average accuracy of ensemble for three electrode positions was 81.55%. The position of the electrodes was also determined at which machine learning methods achieve the maximum accuracy. In this position, one of the differential electrodes is located at the intersection of the flexor digitorum profundus and flexor pollicis longus, the second — above the flexor digitorum superficialis.

Метод спектрального анализа стохастической матрицы применяется для построения индикатора, позволяющего определять тематику научных текстов без использования ключевых слов. Эта матрица представляет собой матрицу условных вероятностей биграмм, построенную по статистике используемых в тексте символов алфавита без учета пробелов, цифр и знаков препинания. Научные тексты классифицируются по взаимному расположению инвариантных подпространств матрицы условных вероятностей пар буквосочетаний. Индикатор разделения — величина косинуса угла между правым и левым собственными векторами, отвечающими максимальному и минимальному собственным значениям. Вычислительный алгоритм использует специальное представление параметра дихотомии, в качестве которого выступает интеграл от нормы квадрата резольвенты стохастической матрицы биграмм по окружности заданного радиуса в комплексной плоскости. Стремление интеграла в бесконечность свидетельствует о приближении контура интегрирования к собственному значению матрицы. В работе приведены типовые распределения индикатора идентификации специальностей. Для статистического анализа были проанализированы диссертации по основным 19 специальностям ВАК без учета классификации внутри специальности, по 20 текстов на специальность. Выяснилось, что эмпирические распределения косинуса угла для физико-математических и гуманитарных специальностей не имеют общего носителя, поэтому могут быть формально разделены по значению этого индикатора без ошибки. Хотя корпус текстов был не особенно большой, тем не менее при произвольном отборе диссертаций ошибка идентификации на уровне 2 % представляется очень хорошим результатом по сравнению с методами, основанными на семантическом анализе. Также выяснилось, что можно составить паттерн текста по каждой из специальностей в виде эталонной матрицы биграмм, по близости к которой в норме суммируемых функций можно безошибочно идентифицировать тематику написанного научного произведения, не используя ключевые слова. Предложенный метод можно использовать и в качестве сравнительного индикатора большей или меньшей строгости научного текста или как индикатор соответствия текста определенному научному уровню.

The method of the stochastic matrix spectrum analysis is used to build an indicator that allows to determine the subject of scientific texts without keywords usage. This matrix is a matrix of conditional probabilities of bigrams, built on the statistics of the alphabet characters in the text without spaces, numbers and punctuation marks. Scientific texts are classified according to the mutual arrangement of invariant subspaces of the matrix of conditional probabilities of pairs of letter combinations. The separation indicator is the value of the cosine of the angle between the right and left eigenvectors corresponding to the maximum and minimum eigenvalues. The computational algorithm uses a special representation of the dichotomy parameter, which is the integral of the square norm of the resolvent of the stochastic matrix of bigrams along the circumference of a given radius in the complex plane. The tendency of the integral to infinity testifies to the approximation of the integration circuit to the eigenvalue of the matrix. The paper presents the typical distribution of the indicator of identification of specialties. For statistical analysis were analyzed dissertations on the main 19 specialties without taking into account the classification within the specialty, 20 texts for the specialty. It was found that the empirical distributions of the cosine of the angle for the mathematical and Humanities specialties do not have a common domain, so they can be formally divided by the value of this indicator without errors. Although the body of texts was not particularly large, nevertheless, in the case of arbitrary selection of dissertations, the identification error at the level of 2 % seems to be a very good result compared to the methods based on semantic analysis. It was also found that it is possible to make a text pattern for each of the specialties in the form of a reference matrix of bigrams, in the vicinity of which in the norm of summable functions it is possible to accurately identify the theme of the written scientific work, without using keywords. The proposed method can be used as a comparative indicator of greater or lesser severity of the scientific text or as an indicator of compliance of the text to a certain scientific level.