All issues

Для автономных систем ОДУ рассмотрено простейшее подмножество двухстадийных схем Розенброка с комплексными коэффициентами, численная реализация которых требует одного LU-разложения и одного вычисления Якобиана за шаг интегрирования.

Проведено теоретическое исследование точности и устойчивости таких методов. Получены новые A-устойчивые методы 3-го порядка точности с различными свойствами и возможностью простой оценки главного терма локальной погрешности, что необходимо для автоматического выбора шага. Проведено тестирование новых методов.

The basic subset of two-stage Rosenbrock schemes with complex coefficients for numerical solution of autonomous systems of ordinary differential equations (ODE) has been considered. Numerical realization of such schemes requires one LU-decomposition, two computations of right side function and one computation of Jacoby matrix of the system per one step. The full theoretical investigation of accuracy and stability of such schemes have been done. New A-stable methods of the 3-rd order of accuracy with different properties have been constructed. There are high order L-decremented schemes as well as schemes with simple estimation of the main term of truncation error which is necessary for automatic evaluation of time step. Testing of new methods has been performed.

Локализация транспортного средства является важной задачей в области интеллектуальных транспортных систем. Хорошо известно, что слияние показаний с разных датчиков (англ. Sensor Fusion) позволяет создавать более робастные и точные навигационные системы для автономных транспортных средств. Стандартные подходы, такие как расширенный фильтр Калмана или многочастичный фильтр, либо неэффективны при работе с сильно нелинейными данными, либо потребляют значительные вычислительные ресурсы, что осложняет их использование во встроенных системах. При этом точность сливаемых сенсоров может сильно различаться. Значительный прирост точности, особенно в ситуации, когда GPS (англ. Global Positioning System) не доступен, может дать использование ориентиров, положение которых заранее известно, — таких как дорожные знаки, светофоры, или признаки SLAM (англ. Simultaneous Localization and Mapping). Однако такой подход может быть неприменим в случае, если априорные локации неизвестны или неточны. Мы предлагаем новый подход для уточнения координат транспортного средства с использованием визуальных ориентиров, таких как дорожные знаки. Наша система представляет собой байесовский фреймворк, уточняющий позицию автомобиля с использованием внешних данных о прошлых наблюдениях дорожных знаков, собранных методом краудсорсинга (англ. Crowdsourcing — сбор данных широким кругом лиц). Данная статья представляет также подход к комбинированию траекторий, полученных с помощью глобальных GPS-координат и локальных координат, полученных с помощью акселерометра и гироскопа (англ. Inertial Measurement Unit, IMU), для создания траектории движения транспортного средства в неизвестной среде. Дополнительно мы собрали новый набор данных, включающий в себя 4 проезда на автомобиле в городской среде по одному маршруту, при которых записывались данные GPS и IMU смартфона, видеопоток с камеры, установленной на лобовом стекле, а также высокоточные данные о положении с использованием специализированного устройства Real Time Kinematic Global Navigation Satellite System (RTK-GNSS), которые могут быть использованы для валидации. Помимо этого, с использованием той же системы RTK-GNSS были записаны точные координаты знаков, присутствующих на маршруте. Результаты экспериментов показывают, что байесовский подход позволяет корректировать траекторию движения транспортного средства и дает более точные оценки при увеличении количества известной заранее информации. Предложенный метод эффективен и требует для своей работы, кроме показаний GPS/IMU, только информацию о положении автомобилей в моменты прошлых наблюдений дорожных знаков.

The localization of a vehicle is an important task in the field of intelligent transportation systems. It is well known that sensor fusion helps to create more robust and accurate systems for autonomous vehicles. Standard approaches, like extended Kalman Filter or Particle Filter, are inefficient in case of highly non-linear data or have high computational cost, which complicates using them in embedded systems. Significant increase of precision, especially in case when GPS (Global Positioning System) is unavailable, may be achieved by using landmarks with known location — such as traffic signs, traffic lights, or SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) features. However, this approach may be inapplicable if a priori locations are unknown or not accurate enough. We suggest a new approach for refining coordinates of a vehicle by using landmarks, such as traffic signs. Core part of the suggested system is the Bayesian framework, which refines vehicle location using external data about the previous traffic signs detections, collected with crowdsourcing. This paper presents an approach that combines trajectories built using global coordinates from GPS and relative coordinates from Inertial Measurement Unit (IMU) to produce a vehicle's trajectory in an unknown environment. In addition, we collected a new dataset, including from smartphone GPS and IMU sensors, video feed from windshield camera, which were recorded during 4 car rides on the same route. Also, we collected precise location data from Real Time Kinematic Global Navigation Satellite System (RTK-GNSS) device, which can be used for validation. This RTK-GNSS system was used to collect precise data about the traffic signs locations on the route as well. The results show that the Bayesian approach helps with the trajectory correction and gives better estimations with the increase of the amount of the prior information. The suggested method is efficient and requires, apart from the GPS/IMU measurements, only information about the vehicle locations during previous traffic signs detections.

Работа посвящена исследованию возможности повышения эффективности решения задач внешней аэродинамики. Изучаются методические аспекты применения локально-адаптивных неструктурированных расчетных сеток и пристеночных функций для численного моделирования турбулентных течений около летательных аппаратов. Интегрируются осредненные по Рейнольдсу уравнения Навье–Стокса, которые замыкаются стандартной моделью турбулентности $k–\varepsilon$. Рассматривается обтекание крылового профиля RAE 2822 турбулентным дозвуковым потоком вязкого сжимаемого газа. Расчеты проводятся в программном ВГД-комплексе FlowVision. Анализируется эффективность применения технологии сглаживания диффузионных потоков и формулы Брэдшоу для турбулентной вязкости в качестве мер, повышающих точность решения аэродинамических задач на локально-адаптивных сетках. Результаты исследования показывают, что использование технологии сглаживания диффузионных потоков приводит к существенному уменьшению расхождений в величине коэффициента лобового сопротивления между результатами расчетов и экспериментальными данными. Кроме того, обеспечивается регуляризация распределения коэффициента поверхностного трения на криволинейной поверхности профиля. Эти результаты позволяют сделать вывод о том, что данная технология является эффективным способом повышения точности расчетов на локально-адаптивных сетках. Формула Брэдшоу для динамического коэффициента турбулентной вязкости традиционно используется в модели SST $k–\omega$. В настоящей работе исследуется возможность ее применения в стандартной $k–\varepsilon$-модели турбулентности. Результаты расчетов показывают, что, с одной стороны, данная формула обеспечивает хорошее согласование суммарных аэродинамических характеристик и распределения коэффициента давления по поверхности профиля с экспериментом. Помимо этого, она значительно повышает точность моделирования течения в пограничном слое и в следе. С другой стороны, использование формулы Брэдшоу при моделировании обтекания профиля RAE 2822 приводит к занижению коэффициента поверхностного трения. Поэтому в работе делается вывод о том, что практическое применение формулы Брэдшоу требует ее предварительной валидации и калибровки на надежных экспериментальных данных для рассматриваемого класса задач. Результаты работы в целом показывают, что при использовании рассмотренных технологий численное решение задач внешнего обтекания на локально-адаптивных сетках с применением пристеночных функций обеспечивает точность, приемлемую для оперативной оценки аэродинамических характеристик, а ПК FlowVision является эффективным инструментом решения задач предварительного аэродинамического проектирования, концептуального проектирования и оптимизации аэродинамических форм.

The work is dedicated to investigation of possibility to increase the efficiency of solving external aerodynamic problems. Methodical questions of using locally-adaptive grids and wall functions for numerical simulation of turbulent flows past flying vehicles are studied. Reynolds-averaged Navier–Stokes equations are integrated. The equations are closed by standard $k–\varepsilon$ turbulence model. Subsonic turbulent flow of perfect compressible viscous gas past airfoil RAE 2822 is considered. Calculations are performed in CFD software FlowVision. The efficiency of using the technology of smoothing diffusion fluxes and the Bradshaw formula for turbulent viscosity is analyzed. These techniques are regarded as means of increasing the accuracy of solving aerodynamic problems on locally-adaptive grids. The obtained results show that using the technology of smoothing diffusion fluxes essentially decreases the discrepancy between computed and experimental values of the drag coefficient. In addition, the distribution of the skin friction coefficient over the curvilinear surface of the airfoil becomes more regular. These results indicate that the given technology is an effective way to increase the accuracy of calculations on locally-adaptive grids. The Bradshaw formula for the dynamic coefficient of turbulent viscosity is traditionally used in the SST $k–\omega$ turbulence model. The possibility to implement it in the standard $k–\varepsilon$ turbulence model is investigated in the present article. The calculations show that this formula provides good agreement of integral aerodynamic characteristics and the distribution of the pressure coefficient over the airfoil surface with experimental data. Besides that, it essentially augments the accuracy of simulation of the flow in the boundary layer and in the wake. On the other hand, using the Bradshaw formula in the simulation of the air flow past airfoil RAE 2822 leads to under-prediction of the skin friction coefficient. For this reason, the conclusion is made that practical use of the Bradshaw formula requires its preliminary validation and calibration on reliable experimental data available for the considered flows. The results of the work as a whole show that using the technologies discussed in numerical solution of external aerodynamic problems on locally-adaptive grids together with wall functions provides the computational accuracy acceptable for quick assessment of the aerodynamic characteristics of a flying vehicle. So, one can deduce that the FlowVision software is an effective tool for preliminary design studies, for conceptual design, and for aerodynamic shape optimization.

Представлен усовершенствованный метод парных сравнений, в котором посредством табличных форм систематизированы правила логических выводов при сравнении технических систем и формулы проверочных значений. Для этого сформулированы рациональные правила логических выводов при парном сравнении систем. С целью проверки результатов оценки на непротиворечивость введены понятия количества баллов, набранных одной системой, и коэффициента качества систем, а также разработаны формулы расчетов. Для целей практического использования данного метода при разработке программ для ЭВМ предлагаются формализованные варианты взаимосвязанных таблиц: таблица обработки и систематизации экспертной информации, таблица возможных логических выводов по результатам сравнения заданного количества технических систем и таблица проверочных значений при использовании метода парных сравнений при оценке качества определенного количества технических систем. Таблицы позволяют более рационально организовать процедуры обработки информации и в значительной степени исклю- чить влияние ошибок при вводе данных на результаты оценки качества технических систем. Основной положительный эффект от внедрения усовершенствованного метода парных сравнений состоит в существенном сокращении времени и ресурсов на организацию работы с экспертами, обработку экспертной информации, а также на подготовку и проведение дистанционного опроса экспертов по сети Интернет или локальной вычислительной сети предприятия (организации) за счет рационального использования исходных данных о качестве оцениваемых систем. Предлагаемый усовершенствованный метод реали- зован в программах для ЭВМ, предназначенных для оценки эффективности и устойчивости больших технических систем.

The article describes an improved paired comparison method, which systematizes in tables the rules of logical conclusions and formulas of checking indices for comparison of technical systems. To achieve this goal, the authors formulate rational rules of logical conclusions in making a paired comparison of the systems. In addition, for the purpose of consistency check of the results of the assessment, the authors introduce parameters such as «the number of scores gained by one system» and «systems’ quality index»; moreover, they design corresponding calculation formulas. For the purposes of practical application of this method to design computer programs, the authors propose to use formalized variants of interconnected tables: a table for processing and systematization of expert information, a table of possible logical conclusions based on the results of comparison of a set number of technical systems and a table of check values in the paired comparison method used in quality assessment of a definite number of technical systems. These tables allow one to organize procedures of the information processing in a more rational way and to predominantly exclude the influence of mistakes on the results of quality assessment of technical systems at the stage of data input. The main positive effect from the implementation of the paired comparison method is observed in a considerable reduction of time and resources needed to organize experts work, process expert information, and to prepare and conduct distant interviews with experts (on the Internet or a local computer network of an organization). This effect is achieved by a rational use of input data of the quality of the systems to be assessed. The proposed method is applied to computer programs used in assessing the effectiveness and stability of large technical systems.

В данной работе приводятся нижние оценки скорости сходимости для класса численных методов выпуклой оптимизации первого порядка и выше, т. е. использующих градиент и старшие производные. Обсуждаются вопросы достижимости данных оценок. Приведенные в статье оценки замыкают известные на данный момент результаты в этой области. Отметим, что замыкание осуществляется без должного обоснования, поэтому в той общности, в которой данные оценки приведены в статье, их стоит понимать как гипотезу. Опишембо лее точно основной результат работы. Пожалуй, наиболее известнымм етодом второго порядка является метод Ньютона, использующий информацию о градиенте и матрице Гессе оптимизируемой функции. Однако даже для сильно выпуклых функций метод Ньютона сходится лишь локально. Глобальная сходимость метода Ньютона обеспечивается с помощью кубической регуляризации оптимизируемой на каждом шаге квадратичной модели функции [Nesterov, Polyak, 2006]. Сложность решения такой вспомогательной задачи сопоставима со сложностью итерации обычного метода Ньютона, т. е. эквивалентна по порядку сложности обращения матрицы Гессе оптимизируемой функции. В 2008 году Ю. Е. Нестеровымбыл предложен ускоренный вариант метода Ньютона с кубической регуляризацией [Nesterov, 2008]. В 2013 г. Monteiro – Svaiter сумели улучшить оценку глобальной сходимости ускоренного метода с кубической регуляризацией [Monteiro, Svaiter, 2013]. В 2017 году Arjevani – Shamir – Shiff показали, что оценка Monteiro – Svaiter оптимальна (не может быть улучшена более чем на логарифми- ческий множитель на классе методов 2-го порядка) [Arjevani et al., 2017]. Также удалось получить вид нижних оценок для методов порядка $p ≥ 2$ для задач выпуклой оптимизации. Отметим, что при этом для сильно выпуклых функций нижние оценки были получены только для методов первого и второго порядка. В 2018 году Ю. Е. Нестеров для выпуклых задач оптимизации предложил методы 3-го порядка, которые имеют сложность итерации сопоставимую со сложностью итерации метода Ньютона и сходятся почти по установленным нижним оценкам [Nesterov, 2018]. Таким образом, было показано, что методы высокого порядка вполне могут быть практичными. В данной работе приводятся нижние оценки для методов высокого порядка $p ≥ 3$ для сильно выпуклых задач безусловной оптимизации. Работа также может рассматриваться как небольшой обзор современного состояния развития численных методов выпуклой оптимизации высокого порядка.

In this paper we discuss lower bounds for convergence of convex optimization methods of high order and attainability of this bounds. We formulate a hypothesis that covers all the cases. It is noticeable that we provide this statement without a proof. Newton method is the most famous method that uses gradient and Hessian of optimized function. However, it converges locally even for strongly convex functions. Global convergence can be achieved with cubic regularization of Newton method [Nesterov, Polyak, 2006], whose iteration cost is comparable with iteration cost of Newton method and is equivalent to inversion of Hessian of optimized function. Yu.Nesterov proposed accelerated variant of Newton method with cubic regularization in 2008 [Nesterov, 2008]. R.Monteiro and B. Svaiter managed to improve global convergence of cubic regularized method in 2013 [Monteiro, Svaiter, 2013]. Y.Arjevani, O. Shamir and R. Shiff showed that convergence bound of Monteiro and Svaiter is optimal (cannot be improved by more than logarithmic factor with any second order method) in 2017 [Arjevani et al., 2017]. They also managed to find bounds for convex optimization methods of p-th order for $p ≥ 2$. However, they got bounds only for first and second order methods for strongly convex functions. In 2018 Yu.Nesterov proposed third order convex optimization methods with rate of convergence that is close to this lower bounds and with similar to Newton method cost of iteration [Nesterov, 2018]. Consequently, it was showed that high order methods can be practical. In this paper we formulate lower bounds for p-th order methods for $p ≥ 3$ for strongly convex unconstrained optimization problems. This paper can be viewed as a little survey of state of the art of high order optimization methods.

В работе изучается многомерное уравнение конвекции-диффузии с переменными коэффициентами и неклассическим граничным условием. Рассмотрены два случая: в первом случае первое граничное условие содержит интеграл от неизвестной функции по переменной интегрирования $x_\alpha^{}$, а во втором случае — интеграл от неизвестной функции по переменной интегрирования $\tau$, обозначающий эффект памяти. Подобные задачи возникают при изучении переноса примеси вдоль русла рек. Для приближенного решения поставленной задачи предложена эффективная в плане экономичности, устойчивости и сходимости разностная схема — локально-одномерная разностная схема А.А. Самарского с порядком аппроксимации~$O(h^2+\tau)$. Ввиду того что уравнение содержит первую производную от неизвестной функции по пространственной переменной $x_\alpha^{}$, для повышения порядка точности локально-одномерной схемы используется известный метод, предложенный А.А. Самарским при построении монотонной схемы второго порядка точности по $h_\alpha^{}$ для уравнения параболического типа общего вида, содержащего односторонние производные, учитывающие знак $r_\alpha^{}(x,\,t)$. Для повышения до второго порядка точности по $h_\alpha^{}$ краевых условий третьего рода воспользовались уравнением в предположении, что оно справедливо и на границах. Исследование единственности и устойчивости решения проводилось с помощью метода энергетических неравенств. Получены априорные оценки решения разностной задачи в $L_2^{}$-норме, откуда следуют единственность решения, непрерывная и равномерная зависимость решения разностной задачи от входных данных, а также сходимость решения локально-одномерной разностной схемы к решению исходной дифференциальной задачи в $L_2^{}$-норме со скоростью, равной порядку аппроксимации разностной схемы. Для двумерной задачи построен алгоритм численного решения, проведены численные расчеты тестовых примеров, иллюстрирующие полученные в работе теоретические результаты.

The paper studies a multidimensional convection-diffusion equation with variable coefficients and a nonclassical boundary condition. Two cases are considered: in the first case, the first boundary condition contains the integral of the unknown function with respect to the integration variable $x_\alpha^{}$, and in the second case, the integral of the unknown function with respect to the integration variable $\tau$, denoting the memory effect. Similar problems arise when studying the transport of impurities along the riverbed. For an approximate solution of the problem posed, a locally one-dimensional difference scheme by A.A. Samarskii with order of approximation $O(h^2+\tau)$. In view of the fact that the equation contains the first derivative of the unknown function with respect to the spatial variable $x_\alpha^{}$, the wellknown method proposed by A.A. Samarskii in constructing a monotonic scheme of the second order of accuracy in $h_\alpha^{}$ for a general parabolic type equation containing one-sided derivatives taking into account the sign of $r_\alpha^{}(x,t)$. To increase the boundary conditions of the third kind to the second order of accuracy in $h_\alpha^{}$, we used the equation, on the assumption that it is also valid at the boundaries. The study of the uniqueness and stability of the solution was carried out using the method of energy inequalities. A priori estimates are obtained for the solution of the difference problem in the $L_2^{}$-norm, which implies the uniqueness of the solution, the continuous and uniform dependence of the solution of the difference problem on the input data, and the convergence of the solution of the locally onedimensional difference scheme to the solution of the original differential problem in the $L_2^{}$-norm with speed equal to the order of approximation of the difference scheme. For a two-dimensional problem, a numerical solution algorithm is constructed.