All issues

Разрабатывается программная система интеграции динамических моделей, неоднородных по своим математическим свойствам и/или по требованиям к шагу по времени. Предлагается семейство алгоритмов параллельного расчета гетерогенных моделей с разными шагами по времени. Применительно к слабосвязанным системам обыкновенных дифференциальных уравнений исследуется погрешность таких алгоритмов и их преимущество в затратах времени по сравнению с точными методами решения.

We develop the software tool for integration of dynamics models, which are inhomogeneous over mathematical properties and/or over requirements to the time step. The family of algorithms for the parallel computation of heterogeneous models with different time steps is offered. Analytical estimates and direct measurements of the error of these algorithms are made with reference to weakly coupled ODE sets. The advantage of the algorithms in the time cost as compared to accurate methods is shown.

В работе методом Монте-Карло определены доли регулярной и хаотической компонент в динамике трехатомных ван-дер-ваальсовых кластеров при различных значениях полной энергии и углового момента. Используя метод эффективных мод, в работе объяснены немонотонность зависимости объема хаотической компоненты от величины углового момента и причины перехода от регулярного к хаотическому режиму движения.

The measure of regular and chaotic component in dynamics of van-der-Waals clusters has been obtained by Monte Carlo method at different values of the total energy and the angular momentum. The nonmonotonic dependence of the volume of chaotic component on the angular momentum has been determined. The reason of transition to the chaotic regime has been revealed.

В работе рассматривается кольцо гауссовых чисел. Методами аналитической теории чисел доказывается оценка модуля некоторого аналога тригонометрической суммы Г. Вейля с суммированием по гауссовым числам, мультипликативная норма которых меньше целого числа.

The ring of Gaussian numbers is considered. The estimation of the module of some analogue of Weyl's trigonometrical sum with summation on Gaussian numbers is proved by methods of the analytical number theory. Multiplicative norm of Gaussian numbers is less than some integer.

Предложена модифицированная двухшаговая итерационная техника, построенная по схеме метода наименьших квадратов, определяющая последовательные приближения к периодическим решениям уравнения Матье и его собственным функциям, значительно превосходящие по точности ранее известные результаты.

The modified two-sweep iteration procedure was proposed, built according to the least-squares method scheme, which determines progressive approximations to the periodic solution of Mathieu’s equation and his own function, considerably superior according to the accuracy earlier well-known results.

В работе предложен новый класс безитерационных схем (явно-неявных), который позволяет получать методы, повторяющие на линейных неавтономных задачах свойства лучших неявных жестко-точных методов Рунге–Кутты [Хайрер, Ваннер,1999] – RadauIIA и LobattoIIIC. Для этого используется понятие LN-эквивалентности методов [Ширков, 2012]. С использованием среды аналитических вычислений получены уравнения порядка и затухания таких методов и найдены коэффициенты некоторых схем до 3-го порядка включительно. Проводится численное исследование новых методов на классических тестах, применяемых для проверки схем, разрабатываемых для жестких систем.

New family of linearly implicit schemes are presented. This family allows to obtain methods which are equivalent to stiffly accurate implicit Runge–Kutta schemes (such as RadauIIA and LobattoIIIC) on nonautonomous linear problems. Notion of LN-equivalence of schemes is introduced. Order conditions and stability conditions of such methods are obtained with the use of media for computer symbolic calculations. Some examples of new schemes have been constructed. Numerical studying of new method have been done with the use of classical tests for stiff problems.

Разработан метод преобразования поверхностного представления расчетной области в формат воксельных данных. Предложен алгоритм генерации расчетной шестигранной сетки на основе объемного формата данных.

The method of conversion of surface representation to the voxel data is developed. Voxel data based algorithm of hexahedral mesh generation is proposed.

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.