All issues

Многомерные данные, при использовании значительно большего количества признаков относительно меньшего числа наблюдений, порождают хорошо известную проблему переопределённой задачи. В связи с этим, представляется целесообразным описание данных в терминах меньшего числа мета-признаков, которые вычисляются при помощи так называемых матричных факторизаций. Такие факторизации способствуют уменьшению случайного шума при сохранении наиболее существенной информации. Три новых и взаимосвязанных метода предложены в этой статье: 1) факторизационный механизм градиентного спуска с двумя (согласно размерности микрочипа) гибкими и адаптируемыми параметрами обучения, включая явные формулы их автоматического пересчета, 2) непараметрический критерий для отбора количества факторов, и 3) неотрицательная модификация градиентной факторизации, которая не требует дополнительных вычислительных затрат в сравнении с базовой моделью. Мы иллюстрируем эффективность предложенных методов в приложении к задаче направляемой классификации данных в области биоинформатики.

Microarray datasets are highly dimensional, with a small number of collected samples in comparison to thousands of features. This poses a significant challenge that affects the interpretation, applicability and validation of the analytical results. Matrix factorizations have proven to be a useful method for describing data in terms of a small number of meta-features, which reduces noise, while still capturing the essential features of the data. Three novel and mutually relevant methods are presented in this paper: 1) gradient-based matrix factorization with two adaptive learning rates (in accordance with the number of factor matrices) and their automatic updates; 2) nonparametric criterion for the selection of the number of factors; and 3) nonnegative version of the gradient-based matrix factorization which doesn't require any extra computational costs in difference to the existing methods. We demonstrate effectiveness of the proposed methods to the supervised classification of gene expression data.

В работе рассматривается задача распознавания графов коллективом агентов. Два агента-исследователя одновременно передвигаются по графу, считывают и изменяют метки элементов графа, передают необходимую информацию агенту-экспериментатору, который строит представление исследуемого графа. Построен алгоритм распознавания линейной (от числа вершин графа) временной сложности, квадратичной емкостной сложности и коммуникационной сложности равной O(n²·log(n)), где n — число вершин графа. Для распознавания два, передвигающиеся по графу, агента используют по две различные краски (всего три краски). Алгоритм основан на методе обхода графа в глубину.

Problem of exploration finite undirected graphs by a collective of agents is considered in this work. Two agents-researchers simultaneously move on graph, they read and change marks of graph elements, transfer the information to the agent-experimenter (it builds explored graph representation). It was constructed an algorithm linear (from amount of the graph’s nodes) time complexity, quadratic space complexity and communication complexity, that is equal to O(n²·log(n)). Two agents (which move on graph) need two different colors (in total three colors) for graph exploration. An algorithm is based on depth-first traversal method.

В работе рассматривается интегрирование уравнений Клейна–Гордона и Дирака в космологической модели Бъянки IX. При помощи метода некоммутативного интегрирования дифференциальных уравнений найдены новые точные решения для осесимметричной модели.

Метод некоммутативного интегрирования в данной задаче основан на использовании специального бесконечномерного голоморфного представления группы вращений, которое строится по невырожденной орбите коприсоединенного представления и комплексной поляризации невырожденного ковектора. Матричные элементы данного представления образуют полный и ортогональный набор и позволяют ввести обобщенное преобразование Фурье. Оператор Казимира группы вращений при этом преобразовании переходит в константу, а операторы симметрии, порожденные векторными полями Киллинга, — в линейные дифференциальные операторы первого порядка от одной зависимой переменной. Таким образом, релятивистские волновые уравнения на группе вращений допускают некоммутативную редукцию к обыкновенному дифференциальному уравнению. В отличие от широко известного метода разделения переменных метод некоммутативного интегрирования учитывает неабелеву алгебру операторов симметрии и дает решения, несущие информацию о некоммутативной симметрии задачи. Такие решения могут быть полезны для учета вакуумных квантовых эффектов и расчета конечных функций Грина методом раздвижки точек.

В работе для осесимметричной модели проведено сравнение полученных решений с известными, которые получаются методом разделения переменных. Показано, что некоммутативные решения выражаются через элементарные функции, тогда как известные решения определяются функцией Вигнера. Причем некоммутативно редуцированное уравнение Клейна–Гордона для осесимметричной модели совпадает с уравнением, редуцированным методом разделения переменных. А некоммутативно редуцированное уравнение Дирака эквивалентно редуцированному уравнению, полученному методом разделения переменных.

We consider integration Clein–Gordon and Dirac equations in Bianchi IX cosmology model. Using the noncommutative integration method we found the new exact solutions for Taub universe.

Noncommutative integration method for Bianchi IX model is based on the use of the special infinite-dimensional holomorphic representation of the rotation group, which is based on the nondegenerate orbit adjoint representation, and complex polarization of degenerate covector. The matrix elements of the representation of form a complete and orthogonal set and allow you to use the generalized Fourier transform. Casimir operator for rotation group under this transformation becomes constant. And the symmetry operators generated by the Killing vector fields in the linear differential operators of the first order from one dependent variable. Thus, the relativistic wave equation on the rotation group allow non-commutative reduction to ordinary differential equations. In contrast to the well-known method of separation of variables, noncommutative integration method takes into account the non-Abelian algebra of symmetry operators and provides solutions that carry information about the non-commutative symmetry of the task. Such solutions can be useful for measuring the vacuum quantum effects and the calculation of the Green’s functions by the splitting-point method.

The work for the Taub model compared the solutions obtained with the known, which are obtained by separation of variables. It is shown that the non-commutative solutions are expressed in terms of elementary functions, while the known solutions are defined by the Wigner function. And commutative reduced by the Klein–Gordon equation for Taub model coincides with the equation, reduced by separation of variables. A commutative reduced by the Dirac equation is equivalent to the reduced equation obtained by separation of variables.

Малая практическая ценность многих численных методов решения несимметричных систем линейных уравнений с плохо обусловленными матрицами объясняется тем, что эти методы в реальных условиях ведут себя совсем иначе, чем в случае точных вычислений. Исторически вопросам устойчивости не отводилось достаточного внимания, как в численной алгебре «средних размеров», а делался акцент на решении задач максимального порядка при данных возможностях вычислительной машины, в том числе за счет некоторой потери точности результатов. Поэтому главными объектами исследования были: наиболее целесообразное хранение информации, заключенной в разреженной матрице; поддержание наибольшей степени ее разреженности на всех этапах вычислительного процесса. Таким образом, разработка эффективных численных методов решения неустойчивых систем относится к актуальным проблемам вычислительной математики.

В данной работе рассмотрен подход к построению численно устойчивых прямых мультипликативных методов решения систем линейных уравнений, учитывающих разреженность матриц, представленных в упакованном виде. Преимущество подхода состоит в возможности минимизации заполнения главных строк мультипликаторов без потери точности результатов, причем изменения в позиции очередной обрабатываемой строки матрицы не вносятся, что позволяет использовать статические форматы хранения данных. Рассмотрен формат хранения разреженных матриц, преимущество которого состоит в возможности параллельного выполнения любых матричных операций без распаковывания, что значительно сокращает время выполнения операций и объем занимаемой памяти.

Прямые мультипликативные методы решения систем линейных уравнений являются наиболее приспособленными для решения задач большого размера на ЭВМ: разреженные матрицы системы позволяют получать мультипликаторы, главные строки которых также разрежены, а операция умножения вектора-строки на мультипликатор по трудоемкости пропорциональна числу ненулевых элементов этого мультипликатора.

В качестве прямого продолжения данной работы в основу построения прямого мультипликативного алгоритма линейного программирования предлагается положить модификацию прямого мультипликативного алгоритма решения систем линейных уравнений, основанного на интеграции техники метода линейного программирования для выбора ведущего элемента. Прямые мультипликативные методы линейного программирования являются наиболее приспособленными и для построения прямого мультипликативного алгоритма задания направления спуска в ньютоновских методах безусловной оптимизации путем интеграции одной из существующих техник построения существенно положительно-определенной матрицы вторых производных.

Small practical value of many numerical methods for solving single-ended systems of linear equations with ill-conditioned matrices due to the fact that these methods in the practice behave quite differently than in the case of precise calculations. Historically, sustainability is not enough attention was given, unlike in numerical algebra ‘medium-sized’, and emphasis is given to solving the problems of maximal order in data capabilities of the computer, including the expense of some loss of accuracy. Therefore, the main objects of study is the most appropriate storage of information contained in the sparse matrix; maintaining the highest degree of rarefaction at all stages of the computational process. Thus, the development of efficient numerical methods for solving unstable systems refers to the actual problems of computational mathematics.

In this paper, the approach to the construction of numerically stable direct multiplier methods for solving systems of linear equations, taking into account sparseness of matrices, presented in packaged form. The advantage of the approach consists in minimization of filling the main lines of the multipliers without compromising accuracy of the results and changes in the position of the next processed row of the matrix are made that allows you to use static data storage formats. The storage format of sparse matrices has been studied and the advantage of this format consists in possibility of parallel execution any matrix operations without unboxing, which significantly reduces the execution time and memory footprint.

Direct multiplier methods for solving systems of linear equations are best suited for solving problems of large size on a computer — sparse matrix systems allow you to get multipliers, the main row of which is also sparse, and the operation of multiplication of a vector-row of the multiplier according to the complexity proportional to the number of nonzero elements of this multiplier.

As a direct continuation of this work is proposed in the basis for constructing a direct multiplier algorithm of linear programming to put a modification of the direct multiplier algorithm for solving systems of linear equations based on integration of technique of linear programming for methods to select the host item. Direct multiplicative methods of linear programming are best suited for the construction of a direct multiplicative algorithm set the direction of descent Newton methods in unconstrained optimization by integrating one of the existing design techniques significantly positive definite matrix of the second derivatives.

Очень приятно вспоминать и рассказывать о выдающемся ученом, замечательном человеке, блестящем преподавателе, основоположнике нескольких научных направлений Дмитрии Сергеевиче Чернавском. Наверно, при этом подсознательно надеешься, что это поможет слушателям, читателям, коллегам, близким и дальним. Одним — увидеть в себе и развить черты, которыми обладал этот прекрасный человек. Другим — ответить на вопросы, которые он оставил нам. Третьим — порадоваться, что в нашем научном сообществе был человек, который творил, вдохновлял, помогал, заряжал своим оптимизмом и верой в знание, в людей, в перемены к лучшему и надеждой, что будущее состоится. Мне довелось дважды писать о Дмитрии Сергеевиче: один раз — в послесловии к его замечательной книге «Синергетика и информация» [Чернавский, 2004], второй раз — веселый текст к его 90-летию, дополненный коллегами и опубликованный в журнале «Компьютерные исследования и моделирование» в 2016 году [Профессору Дмитрию Чернавскому — 90 лет, 2016]. И сейчас пишу в третий раз — со светлой грустью и сожалением о том, что мгновения общения с ним, его вдохновенные выступления, праздничные застолья, на которых за сиюминутным угадывалось вечное, не остановить и не повторить. Без прошлого нет будущего. Без попыток следующих поколений вновь и вновь ответить на вечные вопросы, оставленные предшественниками, рвется «времен связующая нить». Без традиции трудно родиться новому… Поэтому прошлое, даже недавнее, стоит вспоминать, чтобы отыскать дорогу в будущее.

Сегодня квантовые технологии могут получить новый виток развития, что, наверняка, даст возможность получить решения для многочисленных задач, которые ранее не поддавались решению в рамках традиционных парадигм и вычислительных моделей. Все человечество стоит у порога так называемой второй квантовой революции, и ее краткосрочные и отдаленные последствия затронут практически все сферы жизни глобального общества. Свое непосредственное развитие получат такие направления и отрасли науки и техники, как материаловедение, нанотехнология, фармакология и биохимия вообще, моделирование хаотичных динамических процессов (ядерные взрывы, турбулентные потоки, погода и долгосрочные климатические явления) и т. д., а также решение любых задач, которые сводятся к перемножению матриц больших размеров (в частности, моделирование квантовых систем). Однако вместе с необычайными возможностями квантовые технологии несут с собой и определенные риски и угрозы, в частности слом всех информационных систем, основанных на современных достижениях криптографии, что повлечет за собой практически полное разрушение секретности, глобальный финансовый кризис из-за разрушения банковской сферы и компрометации всех каналов связи. Даже несмотря на то, что уже сегодня разрабатываются методы так называемой постквантовой криптографии, некоторые риски еще необходимо осознать, так как не все долгосрочные последствия могут быть просчитаны. Вместе с тем ко всему перечисленному надо быть готовым, в том числе при помощи подготовки специалистов, работающих в области квантовых технологий и понимающих все их аспекты, новые возможности, риски и угрозы. В связи с этим в настоящей статье приводится краткое описание текущего состояния квантовых технологий, а именно квантовой сенсорики, передачи информации при помощи квантовых протоколов, универсального квантового компьютера (аппаратное обеспечение) и квантовых вычислений, основанных на квантовых алгоритмов (программное обеспечение). Для всего перечисленного приводятся прогнозы развития в части воздействия на различные сферы человеческой цивилизации.

At present modern quantum technologies can get a new twist of development, which will certainly give an opportunity to obtain solutions for numerous problems that previously could not be solved in the framework of “traditional” paradigms and computational models. All mankind stands at the threshold of the so-called “second quantum revolution”, and its short-term and long-term consequences will affect virtually all spheres of life of a global society. Such directions and branches of science and technology as materials science, nanotechnology, pharmacology and biochemistry in general, modeling of chaotic dynamic processes (nuclear explosions, turbulent flows, weather and long-term climatic phenomena), etc. will be directly developed, as well as the solution of any problems, which reduce to the multiplication of matrices of large dimensions (in particular, the modeling of quantum systems). However, along with extraordinary opportunities, quantum technologies carry with them certain risks and threats, in particular, the scrapping of all information systems based on modern achievements in cryptography, which will entail almost complete destruction of secrecy, the global financial crisis due to the destruction of the banking sector and compromise of all communication channels. Even in spite of the fact that methods of so-called “post-quantum” cryptography are already being developed today, some risks still need to be realized, since not all long-term consequences can be calculated. At the same time, one should be prepared to all of the above, including by training specialists working in the field of quantum technologies and understanding all their aspects, new opportunities, risks and threats. In this connection, this article briefly describes the current state of quantum technologies, namely, quantum sensorics, information transfer using quantum protocols, a universal quantum computer (hardware), and quantum computations based on quantum algorithms (software). For all of the above, forecasts are given for the development of the impact on various areas of human civilization.

Задача выпуклой онлайн-оптимизации естественно возникают в случаях, когда имеет место обновления статистической информации. Для задач негладкой оптимизации хорошо известен метод зеркального спуска. Зеркальный спуск — это расширение субградиентного метода для решения негладких выпуклых задач оптимизации на случай неевкидова расстояния. Работа посвящена стохастическим аналогам недавно предложенных методов зеркального спуска для задач выпуклой онлайн-оптимизации с выпуклыми липшицевыми (вообще говоря, негладкими) функциональными ограничениями. Это означает, что вместо (суб)градиента целевого функционала и функционального ограничения мы используем их стохастические (суб)градиенты. Точнее говоря, допустим, что на замкнутом подмножестве $n$-мерного векторного пространства задано $N$ выпуклых липшицевых негладких функционалов. Рассматривается задача минимизации среднего арифметического этих функционалов с выпуклым липшицевым ограничением. Предложены два метода для решения этой задачи с использованием стохастических (суб)градиентов: адаптивный (не требует знания констант Липшица ни для целевого функционала, ни для ограничения), а также неадаптивный (требует знания константы Липшица для целевого функционала и ограничения). Отметим, что разрешено вычислять стохастический (суб)градиент каждого целевого функционала только один раз. В случае неотрицательного регрета мы находим, что количество непродуктивных шагов равно $O$($N$), что указывает на оптимальность предложенных методов. Мы рассматриваем произвольную прокс-структуру, что существенно для задач принятия решений. Приведены результаты численных экспериментов, позволяющие сравнить работу адаптивного и неадаптивного методов для некоторых примеров. Показано, что адаптивный метод может позволить существенно улучшить количество найденного решения.

The problem of online convex optimization naturally occurs in cases when there is an update of statistical information. The mirror descent method is well known for non-smooth optimization problems. Mirror descent is an extension of the subgradient method for solving non-smooth convex optimization problems in the case of a non-Euclidean distance. This paper is devoted to a stochastic variant of recently proposed Mirror Descent methods for convex online optimization problems with convex Lipschitz (generally, non-smooth) functional constraints. This means that we can still use the value of the functional constraint, but instead of (sub)gradient of the objective functional and the functional constraint, we use their stochastic (sub)gradients. More precisely, assume that on a closed subset of $n$-dimensional vector space, $N$ convex Lipschitz non-smooth functionals are given. The problem is to minimize the arithmetic mean of these functionals with a convex Lipschitz constraint. Two methods are proposed, for solving this problem, using stochastic (sub)gradients: adaptive method (does not require knowledge of Lipschitz constant neither for the objective functional, nor for the functional of constraint) and non-adaptivemethod (requires knowledge of Lipschitz constant for the objective functional and the functional of constraint). Note that it is allowed to calculate the stochastic (sub)gradient of each functional only once. In the case of non-negative regret, we find that the number of non-productive steps is $O$($N$), which indicates the optimality of the proposed methods. We consider an arbitrary proximal structure, which is essential for decisionmaking problems. The results of numerical experiments are presented, allowing to compare the work of adaptive and non-adaptive methods for some examples. It is shown that the adaptive method can significantly improve the number of the found solutions.