All issues

В данной статье решается задача разработки технологии сбора исходных данных для построения моделей оценки функционального состояния человека. Данное состояние оценивается по зрачковой реакции человека на изменение освещенности на основе метода пупиллометрии. Данный метод предполагает сбор и анализ исходных данных (пупиллограмм), представленных в виде временных рядов, характеризующих динамику изменения зрачков человека на световое импульсное воздействие. Анализируются недостатки традиционного подхода к сбору исходных данных с применением методов компьютерного зрения и сглаживания временных рядов. Акцентируется внимание на важности качества исходных данных для построения адекватных математических моделей. Актуализируется необходимость ручной разметки окружностей радужной оболочки глаза и зрачка для повышения точности и качества исходных данных. Описываются этапы предложенной технологии сбора исходных данных. Приводится пример полученной пупиллограммы, имеющей гладкую форму и не содержащей выбросы, шумы, аномалии и пропущенные значения. На основе представленной технологии разработан программно-аппаратный комплекс, представляющий собой совокупность специального программного обеспечения, имеющего два основных модуля, и аппаратной части, реализованной на базе микрокомпьютера Raspberry Pi 4 Model B, с периферийным оборудованием, реализующим заданный функционал. Для оценки эффективности разработанной технологии используются модели однослойного персептрона и коллектива нейронных сетей, для построения которых использовались исходные данные о функциональном состоянии утомления человека. Проведенные исследования показали, что применение ручной разметки исходных данных (по сравнению с автоматическими методами компьютерного зрения) приводит к снижению числа ошибок 1-го и 2-года рода и, соответственно, повышению точности оценки функционального состояния человека. Таким образом, представленная технология сбора исходных данных может эффективно использоваться для построения адекватных моделей оценки функционального состояния человека по зрачковой реакции на изменение освещенности. Использование таких моделей актуально в решении отдельных задач обеспечения транспортной безопасности, в частности мониторинга функционального состояния водителей.

This article solves the problem of developing a technology for collecting initial data for building models for assessing the functional state of a person. This condition is assessed by the pupil response of a person to a change in illumination based on the pupillometry method. This method involves the collection and analysis of initial data (pupillograms), presented in the form of time series characterizing the dynamics of changes in the human pupils to a light impulse effect. The drawbacks of the traditional approach to the collection of initial data using the methods of computer vision and smoothing of time series are analyzed. Attention is focused on the importance of the quality of the initial data for the construction of adequate mathematical models. The need for manual marking of the iris and pupil circles is updated to improve the accuracy and quality of the initial data. The stages of the proposed technology for collecting initial data are described. An example of the obtained pupillogram is given, which has a smooth shape and does not contain outliers, noise, anomalies and missing values. Based on the presented technology, a software and hardware complex has been developed, which is a collection of special software with two main modules, and hardware implemented on the basis of a Raspberry Pi 4 Model B microcomputer, with peripheral equipment that implements the specified functionality. To evaluate the effectiveness of the developed technology, models of a single-layer perspetron and a collective of neural networks are used, for the construction of which the initial data on the functional state of intoxication of a person were used. The studies have shown that the use of manual marking of the initial data (in comparison with automatic methods of computer vision) leads to a decrease in the number of errors of the 1st and 2nd years of the kind and, accordingly, to an increase in the accuracy of assessing the functional state of a person. Thus, the presented technology for collecting initial data can be effectively used to build adequate models for assessing the functional state of a person by pupillary response to changes in illumination. The use of such models is relevant in solving individual problems of ensuring transport security, in particular, monitoring the functional state of drivers.

Классические численные методы, применяемые для предсказания эволюции гидродинамических систем, предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам и накладывают ограничения на число вариантов геолого-гидродинамических моделей, расчет эволюции состояний которых возможно осуществлять в практических условиях. Одним из перспективных подходов к разработке эвристических оценок, которые могли бы ускорить рассмотрение вариантов гидродинамических моделей, является имитационное моделирование на основе обучающих данных. В рамках этого подхода методы машинного обучения используются для настройки весов искусственной нейронной сети (ИНС), предсказывающей состояние физической системы в заданный момент времени на основе начальных условий. В данной статье описаны оригинальная архитектура ИНС и специфическая процедура обучения, формирующие эвристическую модель двухфазного течения в гетерогенной пористой среде. Основанная на ИНС модель с приемлемой точностью предсказывает состояния расчетных блоков моделируемой системы в произвольный момент времени (с известными ограничениями) на основе только начальных условий: свойств гетерогенной проницаемости среды и размещения источников и стоков. Предложенная модель требует на порядки меньшего процессорного времени в сравнении с классическим численным методом, который послужил критерием оценки эффективности обученной модели. Архитектура ИНС включает ряд подсетей, обучаемых в различных комбинациях на нескольких наборах обучающих данных. Для обучения ИНС в рамках многоэтапной процедуры применены техники состязательного обучения и переноса весов из обученной модели.

The numerical methods used to simulate the evolution of hydrodynamic systems require the considerable use of computational resources thus limiting the number of possible simulations. The data-driven simulation technique is one promising approach to the development of heuristic models, which may speed up the study of such models. In this approach, machine learning methods are used to tune the weights of an artificial neural network that predicts the state of a physical system at a given point in time based on initial conditions. This article describes an original neural network architecture and a novel multi-stage training procedure which create a heuristic model of a two-phase flow in a heterogeneous porous medium. The neural network-based model predicts the states of the grid cells at an arbitrary timestep (within the known constraints), taking in only the initial conditions: the properties of the heterogeneous permeability of the medium and the location of sources and sinks. The proposed model requires orders of magnitude less processor time in comparison with the classical numerical method, which served as a criterion for evaluating the effectiveness of the trained model. The proposed architecture includes a number of subnets trained in various combinations on several datasets. The techniques of adversarial training and weight transfer are utilized.

Целью работы является исследование монотонной конечно-разностной схемы второго порядка точности, созданной на основе обобщения одномерной Z-схемы. Исследование проведено для модельных уравнений переноса несжимаемой среды. В работе описано двумерное обобщение Z-схемы с нелинейной коррекцией, использующей вместо потоков косые разности, содержащие значения из разных временных слоев. Численно проверена монотонность полученной нелинейной схемы для функций-ограничителей двух видов, как для гладких решений, так и для негладких, и получены численные оценки порядка точности построенной схемы. Построенная схема является абсолютно устойчивой, но теряет свойство монотонности при превышении шага Куранта. Отличительной особенностью предложенной конечно-разностной схемы является минимальность ее шаблона.

Построенная численная схема предназначена для моделей плазменных неустойчивостей различных масштабов в низкоширотной ионосферной плазме Земли. Одна из реальных задач, при решении которых возникают подобные уравнения, — это численное моделирование сильно нестационарных среднемасштабных процессов в земной ионосфере в условиях возникновения неустойчивости Рэлея – Тейлора и плазменных структур с меньшими масштабами, механизмами генерации которых являются неустойчивости других типов, что приводит к явлению F-рассеяния. Вследствие того, что процессы переноса в ионосферной плазме контролируются магнитным полем, в поперечном к магнитному полю направле- нии предполагается выполнение условия несжимаемости плазмы.

The aim of the work is to study a monotone finite-difference scheme of the second order of accuracy, created on the basis of a generalization of the one-dimensional Z-scheme. The study was carried out for model equations of the transfer of an incompressible medium. The paper describes a two-dimensional generalization of the Z-scheme with nonlinear correction, using instead of streams oblique differences containing values from different time layers. The monotonicity of the obtained nonlinear scheme is verified numerically for the limit functions of two types, both for smooth solutions and for nonsmooth solutions, and numerical estimates of the order of accuracy of the constructed scheme are obtained.

The constructed scheme is absolutely stable, but it loses the property of monotony when the Courant step is exceeded. A distinctive feature of the proposed finite-difference scheme is the minimality of its template. The constructed numerical scheme is intended for models of plasma instabilities of various scales in the low-latitude ionospheric plasma of the Earth. One of the real problems in the solution of which such equations arise is the numerical simulation of highly nonstationary medium-scale processes in the earth’s ionosphere under conditions of the appearance of the Rayleigh – Taylor instability and plasma structures with smaller scales, the generation mechanisms of which are instabilities of other types, which leads to the phenomenon F-scattering. Due to the fact that the transfer processes in the ionospheric plasma are controlled by the magnetic field, it is assumed that the plasma incompressibility condition is fulfilled in the direction transverse to the magnetic field.

Рассматривалась ранее разработанная модель, описывающая динамику социальной напряженности общества, разделенного на две группы: элиту и народ. Эта модель учитывала влияние изменения экономической ситуации и взаимовлияние народа и элиты. Модель модифицирована путем включения в уравнение, описывающее напряженность народа, слагаемого, учитывающего адаптацию народа к создавшейся ситуации.

Оценка коэффициентов модели является важной задачей, решение которой позволяет получить информацию о характере взаимодействии элиты и народа. Предполагалось, что при оптимальных значениях коэффициентов решение системы уравнений модели наиболее близко к значениям индикатора, характеризующего социальную напряженность. В качестве индикатора социальной напряженности в данной работе использовался нормированный уровень убийств.

Исследуемая модель содержит семь коэффициентов. Два коэффициента, характеризующие степень влияния изменения экономической ситуации на элиту и народ, приняты равными между собой и одинаковыми для всех стран. Их оценки получены по упрощенной модели, учитывающей только изменение экономической ситуации и допускающей аналитическое решение.

С помощью байесовского подхода проведена оценка остальных пяти коэффициентов модели для постсоветских стран. Для всех рассматриваемых стран априорные плотности вероятностей четырех коэффициентов принимались одинаковыми. Априорная плотность вероятности пятого коэффициента считалась зависящей от режима правления (авторитарный или переходный). Принималось, что расчетное значение социальной напряженности совпадает с соответствующим значением индикатора напряженности в тех случаях, когда разность между ними не превышала 5%.

Проведенные расчеты показали, что для постсоветских стран получено хорошее совпадение расчетных значений напряженности народа и нормированного уровня убийств. Отметим, что совпадение удовлетворительно только в среднем, что естественно для достаточно грубой модели.

В работе получены следующие основные результаты: под влиянием некоторых значительных событий в 40% постсоветских стран наблюдалось быстрое изменение характера взаимодействия элиты и народа; региональные особенности оказывают некоторое влияние на взаимодействие элиты и народа; тип правления не оказывает существенного влияния на взаимодействие элиты и народа; предложен способ оценки стабильности страны по величине коэффициентов модели.

A previously developed model that describes the dynamics of social tension in a society divided into two groups: the elite and the people was considered. This model took into account the impact of economic situation changes and the elite–people interaction. The model has been modified by including in the equation describing the tension of the people, a term that takes into account the adaptation of the people to the current situation.

The model coefficients estimation is an important task, the solution of which allows obtaining information about the nature of the interaction between elite and people. We believe that the solution of the system of model equations with optimal coefficients is closest to the values of the indicator characterizing social tension. We used the normalized level of homicide rate as an indicator of social tension.

The model contains seven coefficients. Two coefficients characterizing the influence of economic situation changes on elite and people are taken equal to each other and the same for all countries. We obtained their estimations using a simplified model that takes into account only the change in the economic situation and allows an analytical solution.

The Bayesian approach was used to estimate the remaining five coefficients of model for post-Soviet countries. The prior probability densities of the four coefficients for all countries under consideration were taken to be the same. The prior probability density of fifth coefficient was considered to depend on the regime of government (authoritarian or «transitional»). We assumed that the calculated tension matches with the corresponding indicator of tension in cases where the difference between them does not exceed 5%.

The calculations showed that for the post-Soviet countries, a good coincidence was obtained between the calculated values of the people tension and the normalized level of homicide rate. The coincidence is satisfactory only on average.

The following main results was obtained at the work: under the influence of some «significant» events in 40% of post-Soviet countries, there was a rapid change in the nature of interaction between the elite and the people; regional feature have some influence on the elite–people interaction; the type of government does not significantly affect the elite–people interaction; the method for assessing the stability of the country by the value of the model coefficients is proposed.

В данной статье нами предложен новый подход к анализу эконометрических параметров отрасли для уровня консолидированности отрасли. Исследование базируется на простой модели управления отраслью в соответствии с моделью из теории автоматического управления. Состояние отрасли оценивается на основе ежеквартальных эконометрических параметров получаемых в обезличенном виде от каждой компании отрасли через налогового регулятора.

Предложен подход к анализу отрасли, который не предусматривает отслеживания эконометрических показателей каждой компании, но рассматривает параметры всех компаний отрасли, как единого объекта.

Ежеквартальными эконометрическими параметрами для каждой компании отрасли являются доход, количество работников, налоги и сборы, уплачиваемые в бюджет, доход от продажи лицензионных прав на программное обеспечение.

Был использован ABC-метод анализа модифицированный до ABCD-метода (D — компании с нулевым вкладом в соответствующую отраслевую метрику) для различных отраслевых метрик. Были построены Парето-кривые для множества эконометрических параметров отрасли.

Для оценки степени монополизированности отрасли был рассчитан индекс Херфиндаля – Хиршмана (ИХХ) для наиболее чувствительных метрик отрасли. С использованием ИХХ было показано что пандемия COVID-19 не привела к существенным изменениям уровня монополизированности российской ИТ-отрасли.

В качестве наиболее наглядного подхода к отображению отрасли было предложено использовать диаграмму рассеяния в сочетании с присвоением компаниям отрасли цвета в соответствии с их позицией на Парето-кривой. Также продемонстрирован эффект влияния процедуры аккредитации путем отображения отрасли в формате диаграммы рассеяния c красно-черным отображением аккредитованных и неаккредитованных компаний, соответственно.

И заключительным результатом, отраженным в статье является предложение использования процедуры сквозной идентификации при организации цепочек поставок программного обеспечения с целью контроля структуры рынка программного обеспечения. Этот подход позволяет избежать множественного учета при продаже лицензий на программное обеспечение в рамках цепочек поставок.

Результаты работы могут быть положены в основу дальнейшего анализа ИТ-отрасли и перехода к агентному моделированию отрасли.

In this article we propose a new approach to the analysis of econometric industry parameters for the industry consolidation level. The research is based on the simple industry automatic control model. The state of the industry is measured by quarterly obtained econometric parameters from each industry’s company provided by the tax control regulator. An approach to analysis of the industry, which does not provide for tracking the economy of each company, but explores the parameters of the set of all companies as a whole, is proposed. Quarterly obtained econometric parameters from each industry’s company are Income, Quantity of employers, Taxes, and Income from Software Licenses. The ABC analysis method was modified by ABCD analysis (D — companies with zero-level impact to industry metrics) and used to make the results obtained for different indicators comparable. Pareto charts were formed for the set of econometric indicators.

To estimate the industry monopolization, the Herfindahl – Hirschman index was calculated for the most sensitive companies metrics. Using the HHI approach, it was proved that COVID-19 does not lead to changes in the monopolization of the Russian IT industry.

As the most visually obvious approach to the industry visualization, scattering diagrams in combination with the Pareto graph colors were proposed. The affect of the accreditation procedure is clearly observed by scattering diagram in combination with red/black dots for accredited and nonaccredited companies respectively.

The last reported result is the proposal to use the Licenses End-to-End Product Identification as the market structure control instrument. It is the basis to avoid the multiple accounting of the licenses reselling within the chain of software distribution.

The results of research could be the basis for future IT industry analysis and simulation on the agent based approach.

С помощью численных экспериментов показано, что в цепочке без дисперсии существует решение солитонного типа, но скорость движущейся уединенной волны со временем уменьшается. Физический механизм убывания скорости обусловлен возбуждением незатухающих колебаний сайтов при движении уединенной волны по цепочке. Сделана оценка расстояния, которое пройдет волна до остановки.

It is shown by computer simulation that moving soliton-like solution exists in a molecular chain without dispersion. The speed of the solitary wave decreases with time. This decrease can be explained physically due to excitation of sites by moving wave. Maximum wave track length is estimated.

Представлена физико-математическая модель сушки угольных частиц в потоке газа и результаты расчета сушки частиц бурого угля в сушильной трубе. Показано, что для сушки угля может быть использован перегретый водяной пар. Предложена термодинамическая модель сушки частиц в сушильной трубе. Она позволяет провести предварительную оценку параметров процесса сушки.

Physical-mathematical model of drying of coal particles in the gas stream and the results of calculating the drying of the particles of brown coal in a drying tube are presented. It is shown that for the drying of coal can be used superheated water vapor. Thermodynamic model of drying of a particle in a drying tube are proposed. It allows to conduct a preliminary assessment of parameters of drying process.

Данная работа посвящена сравнительному анализу оптимизационных методов и алгоритмов для проведения интервальной оценки технических потерь электроэнергии в распределительных сетях напряжением 6–20 кВ. Задача интервальной оценки потерь сформулирована в виде задачи многомерной условной минимизации/максимизации с неявной целевой функцией. Рассмотрен ряд методов численной оптимизации первого и нулевого порядков, с целью определения наиболее подходящего для решения рассмотренной проблемы. Таким является алгоритм BOBYQA, в котором целевая функция заменяется ее квадратичной аппроксимацией в пределах доверительной области.

This article is dedicated to a comparison analysis of optimization methods, in order to perform an interval estimation of electrical energy technical losses in distribution networks of voltage 6–20 kV. The issue of interval evaluation is represented as a multi-dimensional conditional minimization/maximization problem with implicit target function. A number of numerical optimization methods of first and zero orders is observed, with the aim of determining the most suitable for the problem of interest. The desired algorithm is BOBYQA, in which the target function is replaced with its quadratic approximation in some trusted region.

На основе математическоймо дели динамики биомасс фитопланктона построен способ оценки содержания хлорофилла в районе моря с учетом его распределения по глубине. Модель построена на основе уравнения «реакция-диффузия», учитывает основные влияющие факторы: минеральное питание, освещенность и температуру. Используется спутниковая информация о поверхностном слое моря. Приведен пример расчетов для залива Петра Великого (Японское море).

A model, describing the influence of external factors on temporal evolution of phytoplankton distribution in a horizontally-homogenous water layer, is presented. This model is based upon the reactiondiffusion equation and takes into account the main factors of influence: mineral nutrients, insolation and temperature. The mineral nutrients and insolation act oppositely on spatial phytoplankton distribution. The results of numerical modeling are presented and the prospect of applying this model to reconstruction of phytoplankton distribution from sea-surface satellite data is discussed. The model was used to estimate the chlorophyll content of the Peter the Great Bay (Sea of Japan).

В статье предложена авторская методика многомерного анализа для формирования прогнозной оценки кредитного риска организаций, основанная на использовании информации кредитных историй, учитывающая объемы и сроки предоставляемых кредитов. Рассмотрен пример оценки кредитного риска на статистических данных кредитной организации.

The article is devoted to description the author's method of multidimensional analysis for generate an predictive assessment of organizations’ credit risk, based on the credit history information, which taking into account value and period of credit. An example of credit risk assessment is given.