All issues

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.

Хотя эпоха экспоненциального роста производительности компьютерных микросхем закончилась, даже настольные процессоры общего назначения сегодня имеют 16 и больше ядер. Поскольку пропускная способность памяти DRAM растет не с такой скоростью, как вычислительная мощность ядер, разработчики процессоров должны искать пути уменьшения частоты обменов с памятью на одну инструкцию. Непосредственным путем к этому является снижение частоты промахов в кэш последнего уровня. Предполагая уже реализованной схему «неинклюзивный кэш с инклюзивным справочником» (NCID), три способа дальнейшего снижения частоты промахов были исследованы.

Первый способ — это достижение более равномерного использования банков и наборов кэша применением хэш-функций для интерливинга и индексирования. В экспериментах в тестах SPEC CPU2017 refrate, даже простейшие хэш-функции на основе XOR показали увеличение производительности на 3,2%, 9,1% и 8,2% в конфигурациях процессора с 16, 32 и 64 ядрами и банками общего кэша, сравнимое с результатами для более сложных функций на основе матриц, деления и CRC.

Вторая оптимизация нацелена на уменьшение дублирования на разных уровнях кэшей путем автоматического переключения на эксклюзивную схему, когда она выглядит оптимальной. Известная схема этого типа, FLEXclusion, была модифицирована для использования в NCID-кэшах и показала улучшение производительности в среднемна 3,8%, 5,4% и 7,9% для 16-, 32- и 64-ядерных конфигураций.

Третьей оптимизацией является увеличение фактической емкости кэша использованием компрессии. Частота сжатия недорогим и быстрыма лгоритмом B DI*-HL (Base-Delta-Immediate Modified, Half-Line), разработанным для NCID, была измерена, и соответствующее увеличение емкости кэша дало около 1% среднего повышения производительности.

Все три оптимизации могут сочетаться и продемонстрировали прирост производительности в 7,7%, 16% и 19% для конфигураций с 16, 32 и 64 ядрами и банками соответственно.

Although the era of exponential performance growth in computer chips has ended, processor core numbers have reached 16 or more even in general-purpose desktop CPUs. As DRAM throughput is unable to keep pace with this computing power growth, CPU designers need to find ways of lowering memory traffic per instruction. The straightforward way to do this is to reduce the miss rate of the last-level cache. Assuming “non-inclusive cache, inclusive directory” (NCID) scheme already implemented, three ways of reducing the cache miss rate further were studied.

The first is to achieve more uniform usage of cache banks and sets by employing hash-based interleaving and indexing. In the experiments in SPEC CPU2017 refrate tests, even the simplest XOR-based hash functions demonstrated a performance increase of 3.2%, 9.1%, and 8.2% for CPU configurations with 16, 32, and 64 cores and last-level cache banks, comparable to the results of more complex matrix-, division- and CRC-based functions.

The second optimisation is aimed at reducing replication at different cache levels by means of automatically switching to the exclusive scheme when it appears optimal. A known scheme of this type, FLEXclusion, was modified for use in NCID caches and showed an average performance gain of 3.8%, 5.4 %, and 7.9% for 16-, 32-, and 64-core configurations.

The third optimisation is to increase the effective cache capacity using compression. The compression rate of the inexpensive and fast BDI*-HL (Base-Delta-Immediate Modified, Half-Line) algorithm, designed for NCID, was measured, and the respective increase in cache capacity yielded roughly 1% of the average performance increase.

All three optimisations can be combined and demonstrated a performance gain of 7.7%, 16% and 19% for CPU configurations with 16, 32, and 64 cores and banks, respectively.

Статья посвящена исследованию социально-экономических последствий от вирусных эпидемий в условиях неоднородности экономического развития территориальных систем. Актуальность исследования обусловлена необходимостью поиска оперативных механизмов государственного управления и стабилизации неблагоприятной эпидемио-логической ситуации с учетом пространственной неоднородности распространения COVID-19, сопровождающейся концентрацией инфекции в крупных мегаполисах и на территориях с высокой экономической активностью.

Целью работы является разработка комплексного подхода к исследованию пространственной неоднородности распространения коронавирусной инфекции с точки зрения экономических последствий пандемии в регионах России. В работе особое внимание уделяется моделированию последствий ухудшающейся эпидемиологической ситуации на динамике экономического развития региональных систем, определению полюсов роста распространения коронавирусной инфекции, пространственных кластеров и зон их влияния с оценкой межтерриториальных взаимосвязей. Особенностью разработанного подхода является пространственная кластеризация региональных систем по уровню заболеваемости COVID-19, проведенная с использованием глобального и локальных индексов пространственной автокорреляции, различных матриц пространственных весов и матрицы взаимовлияния Л.Анселина на основе статистической информации Росстата. В результате проведенного исследования были выявлены пространственный кластер, отличающийся высоким уровнем инфицирования COVID-19 с сильной зоной влияния и устойчивыми межрегиональными взаимосвязями с окружающими регионами, а также сформировавшиеся полюса роста, которые являются потенциальными полюсами дальнейшего распространения коронавирусной инфекции. Проведенный в работе регрессионный анализ с использованием панельных данных позволил сформировать модель для сценарного прогнозирования последствий от распространения коронавирусной инфекции и принятия управленческих решений органами государственной власти.

В работе выявлено, что увеличение числа заболевших коронавирусной инфекцией влияет на сокращение среднесписочной численности работников, снижение средней начисленной заработной платы. Предложенный подход к моделированию последствий COVID-19 может быть расширен за счет использования полученных результатов исследования при проектировании агент-ориентированной моделей, которые позволят оценить средне- и долгосрочные социально-экономические последствия пандемии с точки зрения особенностей поведения различных групп населения. Проведение компьютерных экспериментов позволит воспроизвести социально-демографическая структуру населения и оценить различные ограничительные меры в регионах России и сформировать пространственные приоритеты поддержки населения и бизнеса в условиях пандемии. На основе предлагаемого методологического подхода может быть разработана агент-ориентированная модель в виде программного комплекса, предназначенного для системы поддержки принятия решений оперативным штабам, центрам мониторинга эпидемиологической ситуации, органам государственного управления на федеральном и региональном уровнях.

The article deals with the development of a methodological approach to forecasting and modeling the socioeconomic consequences of viral epidemics in conditions of heterogeneous economic development of territorial systems. The relevance of the research stems from the need for rapid mechanisms of public management and stabilization of adverse epidemiological situation, taking into account the spatial heterogeneity of the spread of COVID-19, accompanied by a concentration of infection in large metropolitan areas and territories with high economic activity. The aim of the work is to substantiate a methodology to assess the spatial heterogeneity of the spread of coronavirus infection, find poles of its growth, emerging spatial clusters and zones of their influence with the assessment of inter-territorial relationships, as well as simulate the effects of worsening epidemiological situation on the dynamics of economic development of regional systems. The peculiarity of the developed approach is the spatial clustering of regional systems by the level of COVID-19 incidence, conducted using global and local spatial autocorrelation indices, various spatial weight matrices, and L.Anselin mutual influence matrix based on the statistical information of the Russian Federal State Statistics Service. The study revealed a spatial cluster characterized by high levels of infection with COVID-19 with a strong zone of influence and stable interregional relationships with surrounding regions, as well as formed growth poles which are potential poles of further spread of coronavirus infection. Regression analysis using panel data not only confirmed the impact of COVID-19 incidence on the average number of employees in enterprises, the level of average monthly nominal wages, but also allowed to form a model for scenario prediction of the consequences of the spread of coronavirus infection. The results of this study can be used to form mechanisms to contain the coronavirus infection and stabilize socio-economic at macroeconomic and regional level and restore the economy of territorial systems, depending on the depth of the spread of infection and the level of economic damage caused.

Рассматривается упрощенный неявный метод Эйлера как альтернатива явному методу Эйлера, являющемуся наиболее распространенным в области численного решения уравнений, описывающих электрическую активность нервных клеток и кардиоцитов. Многие модели электрофизиологии имеют высокую степень жесткости, так как описывают динамику процессов с существенно разными характерными временами: миллисекундная деполяризации предшествует значительно более медленной гиперполяризации при формировании потенциала действия в электровозбудимых клетках. Оценка степени жесткости в работе проводится по формуле, не требующей вычисления собственных значений матрицы Якоби системы ОДУ. Эффективность численных методов сравнивается на примере типичных представителей из классов детальных и концептуальных моделей возбудимых клеток: модели Ходжкина–Хаксли для нейронов и Алиева–Панфилова для кардиоцитов. Сравнение эффективности численных методов проведено с использованием распространенных в биомедицинских задачах видов норм. Исследовано влияние степени жесткости моделей на величину ускорения при использовании упрощенного неявного метода: выигрыш во времени при высокой степени жесткости зафиксирован только для модели Ходжкина–Хаксли. Обсуждаются целесообразность применения простых методов и методов высоких порядков точности для решения задач электрофизиологии, а также устойчивость методов. Обсуждение позволяет прояснить вопрос о причинах отказа от использования высокоточных методов в пользу простых при проведении практических расчетов. На примере модели Ходжкина–Хаксли c различными степенями жесткости вычислены производные решения высших порядков и обнаружены их значительные максимальные абсолютные значения. Последние входят в формулы констант аппроксимации и, следовательно, нивелируют малость множителя, зависящего от порядка точности. Этот факт не позволяет считать погрешности численного метода малыми. Проведенный на качественном уровне анализ устойчивости явного метода Эйлера позволяет оценить вид функции параметров модели для описания границы области устойчивости. Описание границы области устойчивости, как правило, используется при априорном принятии решения о выборе величины шага численного интегрирования.

A simplified implicit Euler method was analyzed as an alternative to the explicit Euler method, which is a commonly used method in numerical modeling in electrophysiology. The majority of electrophysiological models are quite stiff, since the dynamics they describe includes a wide spectrum of time scales: a fast depolarization, that lasts milliseconds, precedes a considerably slow repolarization, with both being the fractions of the action potential observed in excitable cells. In this work we estimate stiffness by a formula that does not require calculation of eigenvalues of the Jacobian matrix of the studied ODEs. The efficiency of the numerical methods was compared on the case of typical representatives of detailed and conceptual type models of excitable cells: Hodgkin–Huxley model of a neuron and Aliev–Panfilov model of a cardiomyocyte. The comparison of the efficiency of the numerical methods was carried out via norms that were widely used in biomedical applications. The stiffness ratio’s impact on the speedup of simplified implicit method was studied: a real gain in speed was obtained for the Hodgkin–Huxley model. The benefits of the usage of simple and high-order methods for electrophysiological models are discussed along with the discussion of one method’s stability issues. The reasons for using simplified instead of high-order methods during practical simulations were discussed in the corresponding section. We calculated higher order derivatives of the solutions of Hodgkin-Huxley model with various stiffness ratios; their maximum absolute values appeared to be quite large. A numerical method’s approximation constant’s formula contains the latter and hence ruins the effect of the other term (a small factor which depends on the order of approximation). This leads to the large value of global error. We committed a qualitative stability analysis of the explicit Euler method and were able to estimate the model’s parameters influence on the border of the region of absolute stability. The latter is used when setting the value of the timestep for simulations a priori.

Работа посвящена численному моделированию и исследованию кинетической модели пиролиза пропана. Изучение кинетики реакций является необходимой стадией моделирования динамики газового потока в реакторе.

Кинетическая модель представляет собой нелинейную систему обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка с параметрами, роль которых играют константы скоростей стадий. Математическое моделирование процесса основано на использовании закона сохранения масс. Для решения исходной (прямой) задачи используется неявный метод решения жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Модель содержит 60 входных кинетических параметров и 17 выходных параметров, соответствующих веществам реакции, из которых наблюдаемыми являются только 9. В процессе решения задачи по оценке параметров (обратная задача) возникает вопрос неединственности набора параметров, удовлетворяющего имеющимся экспериментальным данным. Поэтому перед решением обратной задачи проводится оценка возможности определения параметров модели — анализ идентифицируемости.

Для анализа идентифицируемости мы используем ортогональный метод, который хорошо себя зарекомендовал для анализа моделей с большим числом параметров. Основу алгоритма составляет анализ матрицы чувствительно- сти методами дифференциальной и линейной алгебры, показывающей степень зависимости неизвестных параметров моделей от заданных измерений. Анализ чувствительности и идентифицируемости показал, что параметры модели устойчиво определяются по заданному набору экспериментальных данных. В статье представлен список параметров модели от наиболее идентифицируемого до наименее идентифицируемого. Учитывая анализ идентифицируемости математической модели, были введены более жесткие ограничения на поиск слабоидентифицируемых параметров при решении обратной задачи.

Обратная задача по оценке параметров была решена с использованием генетического алгоритма. В статье представлены найденные оптимальные значения кинетических параметров. Представлено сравнение экспериментальных и расчетных зависимостей концентраций пропана, основных и побочных продуктов реакции от температуры для разных расходов смеси. На основании соответствия полученных результатов физико-химическим законам и экспериментальным данным сделан вывод об адекватности построенной математической модели.

The article presents the numerical modeling and study of the kinetic model of propane pyrolysis. The study of the reaction kinetics is a necessary stage in modeling the dynamics of the gas flow in the reactor.

The kinetic model of propane pyrolysis is a nonlinear system of ordinary differential equations of the first order with parameters, the role of which is played by the reaction rate constants. Math modeling of processes is based on the use of the mass conservation law. To solve an initial (forward) problem, implicit methods for solving stiff ordinary differential equation systems are used. The model contains 60 input kinetic parameters and 17 output parameters corresponding to the reaction substances, of which only 9 are observable. In the process of solving the problem of estimating parameters (inverse problem), there is a question of non-uniqueness of the set of parameters that satisfy the experimental data. Therefore, before solving the inverse problem, the possibility of determining the parameters of the model is analyzed (analysis of identifiability).

To analyze identifiability, we use the orthogonal method, which has proven itself well for analyzing models with a large number of parameters. The algorithm is based on the analysis of the sensitivity matrix by the methods of differential and linear algebra, which shows the degree of dependence of the unknown parameters of the models on the given measurements. The analysis of sensitivity and identifiability showed that the parameters of the model are stably determined from a given set of experimental data. The article presents a list of model parameters from most to least identifiable. Taking into account the analysis of the identifiability of the mathematical model, restrictions were introduced on the search for less identifiable parameters when solving the inverse problem.

The inverse problem of estimating the parameters was solved using a genetic algorithm. The article presents the found optimal values of the kinetic parameters. A comparison of the experimental and calculated dependences of the concentrations of propane, main and by-products of the reaction on temperature for different flow rates of the mixture is presented. The conclusion about the adequacy of the constructed mathematical model is made on the basis of the correspondence of the results obtained to physicochemical laws and experimental data.

Самоорганизация молекул на твердой поверхности является одним из перспективных направлений по созданию материалов с уникальными магнитными, электрическими и оптическими свойствами. Они могут широко применяться в таких областях, как электроника, оптоэлектроника, катализ и биология. Однако на структуру и физико-химические свойства адсорбирующихся молекул оказывает влияние множество параметров, которые необходимо учитывать при изучении процесса самоорганизации молекул. В связи с этим экспериментальное исследование свойств новых материалов данного типа оказывается дорогостоящим, а также довольно часто его проведение затруднительно по различным причинам. В таких ситуациях целесообразнее воспользоваться методами математического моделирования. В рассматриваемых адсорбционных системах одним из параметров является многочастичное взаимодействие, которое часто не учитывается в моделировании из-за усложнения расчетов. В данной работе мы провели оценку влияния многочастичных взаимодействий на общую энергию системы с помощью метода трансфер-матрицы и программного комплекса Materials Studio. За основу была взята модель моноцентровой адсорбции молекул на треугольной решетке с учетом ближайших взаимодействий. Для этой модели были построены фазовые диаграммы в основном состоянии и проведены расчеты ряда термодинамических характеристик (степени покрытия $\theta$, энтропии $S$, восприимчивости $\xi $) при ненулевых температурах. Было обнаружено образование всех четырех упорядоченных структур (решеточный газ с $\theta=0$, $(\sqrt{3} \times \sqrt{3}) R30^{\circ}$ с $\theta = \frac{1}{3}$, $(\sqrt{3} \times \sqrt{3})R^{*}30^{\circ}$ с $\theta = \frac{2}{3}$, плотнейшая фаза с $\theta = 1$) в системе, учитывающей исключительно двухчастичные взаимодействия, и отсутствие фазы  $(\sqrt{3}\times \sqrt{3}) R30^\circ$ при учете только трехчастичных взаимодействий. На основе квантово-механических расчетов на примере атомистической модели адсорбционного слоя тримезиновой кислоты мы определили, что в такой системе вклад многочастичного характера взаимодействий составляет 11,44% от энергии двухчастичных взаимодействий. При таких значениях в решеточной модели возникают только количественные отличия, проявляющиеся в смещении области перехода из структуры $(\sqrt{3} \times \sqrt{3}) R^{*}30^\circ$ в плотнейшую фазу вправо на 38,25% при $\frac{\varepsilon}{RT} = 4$ и влево на 23,46% при $\frac{\varepsilon}{RT} = −2$.

Self-organization of molecules on a solid surface is one of the promising directions for materials generation with unique magnetic, electrical, and optical properties. They can be widely used in fields such as electronics, optoelectronics, catalysis, and biology. However, the structure and physicochemical properties of adsorbed molecules are influenced by many parameters that must be taken into account when studying the self-organization of molecules. Therefore, the experimental study of such materials is expensive, and quite often it is difficult for various reasons. In such situations, it is advisable to use the mathematical modeling. One of the parameters in the considered adsorption systems is the multiparticle interaction, which is often not taken into account in simulations due to the complexity of the calculations. In this paper, we evaluated the influence of multiparticle interactions on the total energy of the system using the transfer-matrix method and the Materials Studio software package. The model of monocentric adsorption with nearest interactions on a triangular lattice was taken as the basis. Phase diagrams in the ground state were constructed and a number of thermodynamic characteristics (coverage $\theta$, entropy $S$, susceptibility $\xi$) were calculated at nonzero temperatures. The formation of all four ordered structures (lattice gas with $\theta=0$, $(\sqrt{3} \times \sqrt{3}) R30^{\circ}$ with $\theta = \frac{1}{3}$, $(\sqrt{3} \times \sqrt{3})R^{*}30^{\circ}$ with $\theta = \frac{2}{3}$ and densest phase with $\theta = 1$) in a system with only pairwise interactions, and the absence of the phase  $(\sqrt{3}\times \sqrt{3}) R30^\circ$ when only three-body interactions are taken into account, were found. Using the example of an atomistic model of the trimesic acid adsorption layer by quantum mechanical methods we determined that in such a system the contribution of multiparticle interactions is 11.44% of the pair interactions energy. There are only quantitative differences at such values. The transition region from the  $(\sqrt{3} \times \sqrt{3}) R^{*}30^\circ$ to the densest phase shifts to the right by 38.25% at $\frac{\varepsilon}{RT} = 4$ and to the left by 23.46% at $\frac{\varepsilon}{RT} = −2$.

Предложена модель поведения активного нейрона, явившаяся развитием модели, описанной в работе Шамиса А.Л. [Шамис, 2006]. Предложены топология локально связанной матрицы активной нейронной сети и структура интеграции информации от различных источников. Приведен пример сценария поведения робота, управляемого активной нейронной сетью. Представлены результаты экспериментов с программной реализацией нейросети.

A model of the behavior of the active neuron, which was the development of the model described in Shamis A.L. [Shamis, 2006], is designed. Proposed topology is locally connected matrix of the active neural network and the structure integration of information from different sources. An example of the script behavior robot controlled by this neural network is described. The results of experiments with the software implementation of a neural network are presented.

Работа посвящена построению и анализу разностных схем для системы уравнений гемодинамики, полученной осреднением уравнений гидродинамики вязкой несжимаемой жидкости по поперечному сечению сосуда. Рассматриваются модели крови как идеальной и как вязкой ньютоновской жидкости. Предложены разностные схемы, аппроксимирующие уравнения со вторым порядком по пространственной переменной. Алгоритмы расчета по построенным схемам основаны на методе расщепления по физическим процессам, в рамках которого на одном шаге по времени уравнения модели рассматриваются раздельно и последовательно. Практическая реали- зация предложенных схем приводит к последовательному решению на каждом шаге по времени двух линейных систем с трехдиагональными матрицами. Показано, что схемы являются $\rho$-устойчивыми при незначительных ограничениях на шаг по времени в случае достаточно гладких решений.

При решении задачи с известным аналитическим решением показано, что имеет место сходимость численного решения со вторым порядком по пространственной переменной в широком диапазоне значений шага сетки. При проведении вычислительных экспериментов по моделированию течения крови в модельных сосудистых системах производилось сравнение предложенных схем с такими известными явными схемами, как схема Лакса – Вендроффа, Лакса – Фридрихса и МакКормака. При решении задач показано, что результаты, полученные с помощью предложенных схем, близки к результатам расчетов, полученных по другим вычислительными схемам, в том числе построенным на основе других методов дискретизации. Показано, что в случае разных пространственных сеток время расчетов для предложенных схем значительно меньше, чем в случае явных схем, несмотря на необходимость решения на каждом шаге систем линейных уравнений. Недостатками схем является ограничение на шаг по времени в случае разрывных или сильно меняющихся решений и необходимость использования экстраполяции значений в граничных точках сосудов. В связи с этим актуальными для дальнейших исследований являются вопросы об адаптации схем расщепления к решению задач с разрывными решениями и в случаях специальных типов условий на концах сосудов.

The work is devoted to the construction and analysis of difference schemes for a system of hemodynamic equations obtained by averaging the hydrodynamic equations of a viscous incompressible fluid over the vessel cross-section. Models of blood as an ideal and as a viscous Newtonian fluid are considered. Difference schemes that approximate equations with second order on the spatial variable are proposed. The computational algorithms of the constructed schemes are based on the method of splitting on physical processes. According to this approach, at one time step, the model equations are considered separately and sequentially. The practical implementation of the proposed schemes at each time step leads to a sequential solution of two linear systems with tridiagonal matrices. It is demonstrated that the schemes are $\rho$-stable under minor restrictions on the time step in the case of sufficiently smooth solutions.

For the problem with a known analytical solution, it is demonstrated that the numerical solution has a second order convergence in a wide range of spatial grid step. The proposed schemes are compared with well-known explicit schemes, such as the Lax – Wendroff, Lax – Friedrichs and McCormack schemes in computational experiments on modeling blood flow in model vascular systems. It is demonstrated that the results obtained using the proposed schemes are close to the results obtained using other computational schemes, including schemes constructed by other approaches to spatial discretization. It is demonstrated that in the case of different spatial grids, the time of computation for the proposed schemes is significantly less than in the case of explicit schemes, despite the need to solve systems of linear equations at each step. The disadvantages of the schemes are the limitation on the time step in the case of discontinuous or strongly changing solutions and the need to use extrapolation of values at the boundary points of the vessels. In this regard, problems on the adaptation of splitting schemes for problems with discontinuous solutions and in cases of special types of conditions at the vessels ends are perspective for further research.

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.

Сокрытие информации в цифровых изображениях является перспективным направлением кибербезопасности. Методы стеганографии обеспечивают незаметную передачу данных по открытому каналу связи втайне от злоумышленника. Эффективность встраивания информации зависит от того, насколько незаметным и робастным является скрытое вложение, а также от емкости встраивания. Однако показатели качества встраивания являются взаимно обратными и улучшение значения одного из них обычно приводит к ухудшению остальных. Баланс между ними может быть достигнут с помощью применения метаэвристической оптимизации. Метаэвристики позволяют находить оптимальные или близкие к ним решения для многих задач, в том числе трудно формализуемых, моделируя разные природные процессы, например эволюцию видов или поведение животных. В этой статье предлагается новый подход к сокрытию данных в гибридном пространственно-частотном домене цифровых изображений на основе метаэвристической оптимизации. В качестве операции встраивания выбрано изменение блока пикселей изображения в соответствии с некоторой матрицей изменений. Матрица изменений выбирается адаптивно для каждого блока с помощью алгоритмов метаэвристической оптимизации. В работе сравнивается эффективность трех метаэвристик, таких как генетический алгоритм (ГА), оптимизация роя частиц (ОРЧ) и дифференциальная эволюция (ДЭ), для поиска лучшей матрицы изменений. Результаты экспериментов показывают, что новый подход обеспечивает высокую незаметность встраивания, высокую емкость и безошибочное извлечение встроенной информации. При этом хранение и передача матриц изменений для каждого блока не требуются для извлечения данных, что уменьшает вероятность обнаружения скрытого вложения злоумышленником. Метаэвристики обеспечили прирост показателей незаметности и емкости по сравнению с предшествующим алгоритмом встраивания данных в коэффициенты дискретного косинусного преобразования по методу QIM [Evsutin, Melman, Meshcheryakov, 2021] соответственно на 26,02% и 30,18% для ГА, на 26,01% и 19,39% для ОРЧ, на 27,30% и 28,73% для ДЭ.

Data hiding in digital images is a promising direction of cybersecurity. Digital steganography methods provide imperceptible transmission of secret data over an open communication channel. The information embedding efficiency depends on the embedding imperceptibility, capacity, and robustness. These quality criteria are mutually inverse, and the improvement of one indicator usually leads to the deterioration of the others. A balance between them can be achieved using metaheuristic optimization. Metaheuristics are a class of optimization algorithms that find an optimal, or close to an optimal solution for a variety of problems, including those that are difficult to formalize, by simulating various natural processes, for example, the evolution of species or the behavior of animals. In this study, we propose an approach to data hiding in the hybrid spatial-frequency domain of digital images based on metaheuristic optimization. Changing a block of image pixels according to some change matrix is considered as an embedding operation. We select the change matrix adaptively for each block using metaheuristic optimization algorithms. In this study, we compare the performance of three metaheuristics such as genetic algorithm, particle swarm optimization, and differential evolution to find the best change matrix. Experimental results showed that the proposed approach provides high imperceptibility of embedding, high capacity, and error-free extraction of embedded information. At the same time, storage of change matrices for each block is not required for further data extraction. This improves user experience and reduces the chance of an attacker discovering the steganographic attachment. Metaheuristics provided an increase in imperceptibility indicator, estimated by the PSNR metric, and the capacity of the previous algorithm for embedding information into the coefficients of the discrete cosine transform using the QIM method [Evsutin, Melman, Meshcheryakov, 2021] by 26.02% and 30.18%, respectively, for the genetic algorithm, 26.01% and 19.39% for particle swarm optimization, 27.30% and 28.73% for differential evolution.