All issues

В работе решается задача установления зависимости потенциала пространственной селекции полезных и мешающих сигналов по критерию отношения «сигнал/помеха» от погрешности позиционирования устройств при диаграммообразовании по местоположению на базовой станции, оборудованной антенной решеткой. Конфигурируемые параметры моделирования включают планарную антенную решетку с различным числом антенных элементов, траекторию движения, а также точность определения местоположения по метрике среднеквадратического отклонения оценки координат устройств. В модели реализованы три алгоритма управления формой диаграммы направленности: 1) управление положением одного максимума и одного нуля; 2) управление формой и шириной главного лепестка; 3) адаптивная схема. Результаты моделирования показали, что первый алгоритм наиболее эффективен при числе элементов антенной решетки не более 5 и погрешности позиционирования не более 7 м, а второй алгоритм целесообразно использовать при числе элементов антенной решетки более 15 и погрешности позиционирования более 5 м. Адаптивное диаграммообразование реализуется по обучающему сигналу и обеспечивает оптимальную пространственную селекцию полезных и мешающих сигналов без использования данных о местоположении, однако отличается высокой сложностью аппаратной реализации. Скрипты разработанных моделей доступны для верификации. Полученные результаты могут использоваться при разработке научно обоснованных рекомендаций по управлению лучом в сверхплотных сетях радиодоступа миллиметрового диапазона пятого и последующих поколений.

The work solves the problem of establishing the dependence of the potential for spatial selection of useful and interfering signals according to the signal-to-interference ratio criterion on the positioning error of user equipment during beamforming by their location at a base station, equipped with an antenna array. Configurable simulation parameters include planar antenna array with a different number of antenna elements, movement trajectory, as well as the accuracy of user equipment location estimation using root mean square error of coordinate estimates. The model implements three algorithms for controlling the shape of the antenna radiation pattern: 1) controlling the beam direction for one maximum and one zero; 2) controlling the shape and width of the main beam; 3) adaptive beamforming. The simulation results showed, that the first algorithm is most effective, when the number of antenna array elements is no more than 5 and the positioning error is no more than 7 m, and the second algorithm is appropriate to employ, when the number of antenna array elements is more than 15 and the positioning error is more than 5 m. Adaptive beamforming is implemented using a training signal and provides optimal spatial selection of useful and interfering signals without device location data, but is characterized by high complexity of hardware implementation. Scripts of the developed models are available for verification. The results obtained can be used in the development of scientifically based recommendations for beam control in ultra-dense millimeter-wave radio access networks of the fifth and subsequent generations.

В развитие ранее полученного результата по моделированию динамики растительного покрова, вследствие изменчивости температурного фона, представлена новая схема интервального анализа динамики флористических образов формаций в случае, когда параметр скорости реагирования модели динамики каждого учетного вида растения задан интервалом разброса своих возможных значений. Желаемая в фундаментальных исследованиях детализация описания функциональных параметров макромоделей биоразнообразия, учитывающая сущностные причины наблюдаемых эволюционных процессов, может оказаться проблемной задачей. Использование более надежных интервальных оценок вариабельности функциональных параметров «обходит» проблему неопределенности в вопросах первичного оценивания эволюции фиторесурсного потенциала осваиваемых подконтрольных территорий. Полученные решения сохраняют не только качественную картину динамики видового разнообразия, но и дают строгую, в рамках исходных предположений, количественную оценку меры присутствия каждого вида растения. Практическая значимость схем двустороннего оценивания на основе конструирования уравнений для верхних и нижних границ траекторий разброса решений зависит от условий и меры пропорционального соответствия интервалов разбросов исходных параметров с интервалами разбросов решений. Для динамических систем желаемая пропорциональность далеко не всегда обеспечивается. Приведенные примеры демонстрирует приемлемую точность интервального оценивания эволюционных процессов. Важно заметить, что конструкции оценочных уравнений порождают исчезающие интервалы разбросов решений для квазипостоянных температурных возмущений системы. Иными словами, траектории стационарных температурных состояний растительного покрова предложенной схемой интервального оценивания не огрубляется. Строгость результата интервального оценивания видового состава растительного покрова формаций может стать определяющим фактором при выборе метода в задачах анализа динамики видового разнообразия и растительного потенциала территориальных систем ресурсно-экологического мониторинга. Возможности предложенного подхода иллюстрируются геоинформационными образами вычислительного анализа динамики растительного покрова полуострова Ямал и графиками ретроспективного анализа флористической изменчивости формаций ландшафтно-литологической группы «Верховые» по данным вариации летнего температурного фона метеостанции г. Салехарда от 2010 до 1935 года. Разработанные показатели флористической изменчивости и приведенные графики характеризуют динамику видового разнообразия, как в среднем, так и индивидуально, в виде интервалов возможных состояний по каждому учетному виду растения.

In the development of the previously obtained result on modeling the dynamics of vegetation cover, due to variations in the temperature background, a new scheme for the interval analysis of the dynamics of floristic images of formations is presented in the case when the parameter of the response rate of the model of the dynamics of each counting plant species is set by the interval of scatter of its possible values. The detailed description of the functional parameters of macromodels of biodiversity, desired in fundamental research, taking into account the essential reasons for the observed evolutionary processes, may turn out to be a problematic task. The use of more reliable interval estimates of the variability of functional parameters “bypasses” the problem of uncertainty in the primary assessment of the evolution of the phyto-resource potential of the developed controlled territories. The solutions obtained preserve not only a qualitative picture of the dynamics of species diversity, but also give a rigorous, within the framework of the initial assumptions, a quantitative assessment of the degree of presence of each plant species. The practical significance of two-sided estimation schemes based on the construction of equations for the upper and lower boundaries of the trajectories of the scatter of solutions depends on the conditions and measure of proportional correspondence of the intervals of scatter of the initial parameters with the intervals of scatter of solutions. For dynamic systems, the desired proportionality is not always ensured. The given examples demonstrate the acceptable accuracy of interval estimation of evolutionary processes. It is important to note that the constructions of the estimating equations generate vanishing intervals of scatter of solutions for quasi-constant temperature perturbations of the system. In other words, the trajectories of stationary temperature states of the vegetation cover are not roughened by the proposed interval estimation scheme. The rigor of the result of interval estimation of the species composition of the vegetation cover of formations can become a determining factor when choosing a method in the problems of analyzing the dynamics of species diversity and the plant potential of territorial systems of resource-ecological monitoring. The possibilities of the proposed approach are illustrated by geoinformation images of the computational analysis of the dynamics of the vegetation cover of the Yamal Peninsula and by the graphs of the retro-perspective analysis of the floristic variability of the formations of the landscapelithological group “Upper” based on the data of the summer temperature background of the Salehard weather station from 2010 to 1935. The developed indicators of floristic variability and the given graphs characterize the dynamics of species diversity, both on average and individually in the form of intervals of possible states for each species of plant.

В первой части работы получена оценка скорости сходимости ранее известного ускоренного метода первого порядка AGMsDR на классе задач минимизации, вообще говоря, невыпуклых функций с $M$-липшицевым градиентом и удовлетворяющих условию Поляка – Лоясиевича. При реализации метода не требуется знать параметр $\mu^{PL}>0$ из условия Поляка – Лоясиевича, при этом метод демонстрирует линейную скорость сходимости (сходимость со скоростью геометрической прогрессии со знаменателем $\left.\left(1 - \frac{\mu^{PL}}{M}\right)\right)$. Ранее для метода была доказана сходимость со скоростью $O\left(\frac1{k^2}\right)$ на классе выпуклых задач с $M$-липшицевым градиентом. А также сходимость со скоростью геометрической прогрессии, знаменатель которой $\left(1 - \sqrt{\frac{\mu^{SC}}{M}}\right)$, но только если алгоритму известно значение параметра сильной выпуклости $\mu^{SC}>0$. Новизна результата заключается в том, что удается отказаться от использования методом значения параметра $\mu^{SC}>0$ и при этом сохранить линейную скорость сходимости, но уже без корня в знаменателе прогрессии.

Во второй части представлена новая модификация метода AGMsDR для решения задач, допускающих альтернированную минимизацию (Alternating AGMsDR). Доказываются аналогичные оценки скорости сходимости на тех же классах оптимизационных задач.

Таким образом, представлены адаптивные ускоренные методы с оценкой сходимости $O\left(\min\left\lbrace\frac{M}{k^2},\,\left(1-{\frac{\mu^{PL}}{M}}\right)^{(k-1)}\right\rbrace\right)$ на классе выпуклых функций с $M$-липшицевым градиентом, которые удовлетворяют условию Поляка – Лоясиевича. При этом для работы метода не требуются значения параметров $M$ и $\mu^{PL}$. Если же условие Поляка – Лоясиевича не выполняется, то можно утверждать, что скорость сходимости равна $O\left(\frac1{k^2}\right)$, но при этом методы не требуют никаких изменений.

Также рассматривается адаптивная каталист-оболочка неускоренного градиентного метода, которая позволяет доказать оценку скорости сходимости $O\left(\frac1{k^2}\right)$. Проведено экспериментальное сравнение неускоренного градиентного метода с адаптивным выбором шага, ускоренного с помощью адаптивной каталист-оболочки с методами AGMsDR, Alternating AGMsDR, APDAGD (Adaptive Primal-Dual Accelerated Gradient Descent) и алгоритмом Синхорна для задачи, двойственной к задаче оптимального транспорта.

Проведенные вычислительные эксперименты показали более быструю работу метода Alternating AGMsDR по сравнению как с неускоренным градиентным методом, ускоренным с помощью адаптивной каталист-оболочки, так и с методом AGMsDR, несмотря на асимптотически одинаковые гарантии скорости сходимости $O\left(\frac1{k^2}\right)$. Это может быть объяснено результатом о линейной скорости сходимости метода Alternating AGMsDR на классе задач, удовлетворяющих условию Поляка – Лоясиевича. Гипотеза была проверена на квадратичных задачах. Метод Alternating AGMsDR показал более быструю сходимость по сравнению с методом AGMsDR.

In the first part of the paper we present convergence analysis of AGMsDR method on a new class of functions — in general non-convex with $M$-Lipschitz-continuous gradients that satisfy Polyak – Lojasiewicz condition. Method does not need the value of $\mu^{PL}>0$ in the condition and converges linearly with a scale factor $\left(1 - \frac{\mu^{PL}}{M}\right)$. It was previously proved that method converges as $O\left(\frac1{k^2}\right)$ if a function is convex and has $M$-Lipschitz-continuous gradient and converges linearly with a~scale factor $\left(1 - \sqrt{\frac{\mu^{SC}}{M}}\right)$ if the value of strong convexity parameter $\mu^{SC}>0$ is known. The novelty is that one can save linear convergence if $\frac{\mu^{PL}}{\mu^{SC}}$ is not known, but without square root in the scale factor.

The second part presents modification of AGMsDR method for solving problems that allow alternating minimization (Alternating AGMsDR). The similar results are proved.

As the result, we present adaptive accelerated methods that converge as $O\left(\min\left\lbrace\frac{M}{k^2},\,\left(1-{\frac{\mu^{PL}}{M}}\right)^{(k-1)}\right\rbrace\right)$ on a class of convex functions with $M$-Lipschitz-continuous gradient that satisfy Polyak – Lojasiewicz condition. Algorithms do not need values of $M$ and $\mu^{PL}$. If Polyak – Lojasiewicz condition does not hold, the convergence is $O\left(\frac1{k^2}\right)$, but no tuning needed.

We also consider the adaptive catalyst envelope of non-accelerated gradient methods. The envelope allows acceleration up to $O\left(\frac1{k^2}\right)$. We present numerical comparison of non-accelerated adaptive gradient descent which is accelerated using adaptive catalyst envelope with AGMsDR, Alternating AGMsDR, APDAGD (Adaptive Primal-Dual Accelerated Gradient Descent) and Sinkhorn's algorithm on the problem dual to the optimal transport problem.

Conducted experiments show faster convergence of alternating AGMsDR in comparison with described catalyst approach and AGMsDR, despite the same asymptotic rate $O\left(\frac1{k^2}\right)$. Such behavior can be explained by linear convergence of AGMsDR method and was tested on quadratic functions. Alternating AGMsDR demonstrated better performance in comparison with AGMsDR.

Большинство биомеханических задач, представляющих интерес для клиницистов, могут быть решены только с помощью персонализированных математических моделей. Такие модели позволяют формализовать и взаимоувязать ключевые патофизиологические процессы, на основе клинически доступных данных оценить неизмеряемые параметры, важные для диагностики заболеваний, спрогнозировать результат терапевтического или хирургического вмешательства. Использование моделей в клинической практике накладывает дополнительные ограничения: практикующие врачи требуют валидации модели на клинических случаях, быстроту и автоматизированность всей расчетной технологической цепочки от обработки входных данных до получения результата. Ограничения на время расчета, определяемые временем принятия врачебного решения (порядка нескольких минут), приводят к необходимости использования методов редукции, корректно описывающих исследуемые процессы в рамках численных моделей пониженной размерности или в рамках методов машинного обучения.

Персонализация моделей требует пациентоориентированной оценки параметров модели и создания персонализированной геометрии расчетной области и построения расчетной сетки. Параметры модели оцениваются прямыми измерениями, либо методами решения обратных задач, либо методами машинного обучения. Требование персонализации моделей накладывает серьезные ограничения на количество настраиваемых параметров модели, которые могут быть измерены в стандартных клинических условиях. Помимо параметров, модели включают краевые условия, которые также должны учитывать особенности пациента. Методы задания персонализированных краевых условий существенно зависят от решаемой клинической задачи, зоны ее интереса и доступных клинических данных. Построение персонализированной области посредством сегментации медицинских изображений и построение расчетной сетки, как правило, занимают значительную долю времени при разработке персонализированной вычислительной модели, так как часто выполняются в ручном или полуавтоматическом режиме. Разработка автоматизированных методов постановки персонализированных краевых условий и сегментации медицинских изображений с последующим построением расчетной сетки является залогом широкого использования математического моделирования в клинической практике.

Цель настоящей работы — обзор и анализ наших решений по персонализации математических моделей в рамках трех задач клинической кардиологии: виртуальной оценки гемодинамической значимости стенозов коронарных артерий, оценки изменений системного кровотока после гемодинамической коррекции сложных пороков сердца, расчета характеристик коаптации реконструированного аортального клапана.

Most biomechanical tasks of interest to clinicians can be solved only using personalized mathematical models. Such models allow to formalize and relate key pathophysiological processes, basing on clinically available data evaluate non-measurable parameters that are important for the diagnosis of diseases, predict the result of a therapeutic or surgical intervention. The use of models in clinical practice imposes additional restrictions: clinicians require model validation on clinical cases, the speed and automation of the entire calculated technological chain, from processing input data to obtaining a result. Limitations on the simulation time, determined by the time of making a medical decision (of the order of several minutes), imply the use of reduction methods that correctly describe the processes under study within the framework of reduced models or machine learning tools.

Personalization of models requires patient-oriented parameters, personalized geometry of a computational domain and generation of a computational mesh. Model parameters are estimated by direct measurements, or methods of solving inverse problems, or methods of machine learning. The requirement of personalization imposes severe restrictions on the number of fitted parameters that can be measured under standard clinical conditions. In addition to parameters, the model operates with boundary conditions that must take into account the patient’s characteristics. Methods for setting personalized boundary conditions significantly depend on the clinical setting of the problem and clinical data. Building a personalized computational domain through segmentation of medical images and generation of the computational grid, as a rule, takes a lot of time and effort due to manual or semi-automatic operations. Development of automated methods for setting personalized boundary conditions and segmentation of medical images with the subsequent construction of a computational grid is the key to the widespread use of mathematical modeling in clinical practice.

The aim of this work is to review our solutions for personalization of mathematical models within the framework of three tasks of clinical cardiology: virtual assessment of hemodynamic significance of coronary artery stenosis, calculation of global blood flow after hemodynamic correction of complex heart defects, calculating characteristics of coaptation of reconstructed aortic valve.

Исследования кризисной социально-демографической ситуации на Дальнем Востоке требуют не только применения традиционных статистических методов, но и концептуального анализа возможных сценариев развития, основанного на принципах синергетики. Статья посвящена моделированию численности занятого, безработного и экономически неактивного населения Дальнего Востока на основе нелинейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами. Рассмотрена базовая нелинейная математическая модель, основанная на принципе парных взаимодействий и являющаяся частным случаем модели борьбы условных информаций по Д.С. Чернавскому. Методом наименьших квадратов, адаптированным для данной модели, найдены точечные оценки параметров, характеризующих динамику численностей занятых, безработных и экономически неактивного населения Дальнего Востока России за 2000–2017 гг. Средняя ошибка аппроксимации составила не более 5.17 %. Полученная точечная оценка параметров в асимптотическом случае соответствует неустойчивому фокусу (расходящимся колебаниям оцениваемых показателей численности), что свидетельствует, в аспекте проведенного моделирования, о постепенном увеличении диспропорций между рассматриваемыми группами населения и обвале их динамики в инерционном сценарии. Обнаружено, что в окрестности инерционного сценария формируется нерегулярная хаотическая динамика, что усложняет возможность эффективного управления. Установлено, что изменение лишь одного параметра в модели (в частности, миграционного) при отсутствии структурных социально-экономических сдвигов может лишь отсрочить обвал динамики в долгосрочной перспективе либо привести к появлению сложно предсказуемых режимов (хаоса). Найдены другие оценки параметров модели, соответствующие устойчивой динамике (устойчивому фокусу), которая неплохо согласуется с реальной динамикой численности рассматриваемых групп населения. Согласно исследованной математической модели бифуркационными являются параметры, характеризующие темпы оттока трудоспособного населения, рождаемость (омоложение населения), а также темп миграционного притока безработных. Показано, что переход к устойчивому сценарию возможен при одновременном воздействии на несколько этих параметров, что требует сложного комплекса мероприятий по закреплению населения Дальнего Востока России и роста уровня их доходов, в пересчете на компенсацию инфраструктурной разреженности. Для разработки конкретных мер в рамках государственной политики необходимы дальнейшие экономические и социологические исследования.

Studies of the crisis socio-demographic situation in the Russian Far East require not only the use of traditional statistical methods, but also a conceptual analysis of possible development scenarios based on the synergy principles. The article is devoted to the analysis and modeling of the number of employed, unemployed and economically inactive population using nonlinear autonomous differential equations. We studied a basic mathematical model that takes into account the principle of pair interactions, which is a special case of the model for the struggle between conditional information of D. S. Chernavsky. The point estimates for the parameters are found using least squares method adapted for this model. The average approximation error was no more than 5.17%. The calculated parameter values correspond to the unstable focus and the oscillations with increasing amplitude of population number in the asymptotic case, which indicates a gradual increase in disparities between the employed, unemployed and economically inactive population and a collapse of their dynamics. We found that in the parametric space, not far from the inertial scenario, there are domains of blow-up and chaotic regimes complicating the ability to effectively manage. The numerical study showed that a change in only one model parameter (e.g. migration) without complex structural socio-economic changes can only delay the collapse of the dynamics in the long term or leads to the emergence of unpredictable chaotic regimes. We found an additional set of the model parameters corresponding to sustainable dynamics (stable focus) which approximates well the time series of the considered population groups. In the mathematical model, the bifurcation parameters are the outflow rate of the able-bodied population, the fertility (“rejuvenation of the population”), as well as the migration inflow rate of the unemployed. We found that the transition to stable regimes is possible with the simultaneous impact on several parameters which requires a comprehensive set of measures to consolidate the population in the Russian Far East and increase the level of income in terms of compensation for infrastructure sparseness. Further economic and sociological research is required to develop specific state policy measures.

Рассматривается подход для анализа некоторых биологических систем большой размерности, для которых справедливы предположения о квазиравновесных стадиях. Подход позволяет редуцировать детальные модели большой размерности и получить упрощенные модели, имеющие аналитическое решение. Это дает возможность достаточно точно воспроизводить экспериментальные кривые. Рассматриваемый подход был применен к детальной модели первичных процессов фотосинтеза в реакционном центре фотосистемы II. Упрощенная модель фотосистемы II хорошо описывает экспериментальных кривые индукции флуоресценции для высших и низших растений, полученные при разных интенсивностях света. Выведенные соотношения между переменными и параметрами детальной и упрощенной моделей, позволили использовать полученные оценки параметров упрощенной модели для описания динамики различных состояний фотосистемы II детальной модели.

The approach for the analysis of some large-scale biological systems, on the base of quasiequilibrium stages is proposed. The approach allows us to reduce the detailed large-scaled models and obtain the simplified model with an analytical solution. This makes it possible to reproduce the experimental curves with a good accuracy. This approach has been applied to a detailed model of the primary processes of photosynthesis in the reaction center of photosystem II. The resulting simplified model of photosystem II describes the experimental fluorescence induction curves for higher and lower plants, obtained under different light intensities. Derived relationships between variables and parameters of detailed and simplified models, allow us to use parameters of simplified model to describe the dynamics of various states of photosystem II detailed model.