All issues

Предлагается диссипативная стохастическая динамическая модель эволюции языковых знаков, удовлетворяющая принципу «наименьшего действия» — одному из фундаментальных вариационных принципов природы. Модель предполагает пуассоновский характер потока рождения языковых знаков, экспоненциальное (показательное) распределение ассоциативно-семантического потенциала (АСП) знака и оперирует разностными стохастическими уравнениями специального вида для диссипативных процессов. Получаемые из модели распределения полисемии и частотно-ранговые распределения языковых знаков статистически значимо (по критерию Колмогорова–Смирнова) не отличаются от эмпирических распределений, полученных из представительных толковых и частотных словарей русского и английского языков.

We offer the dissipative stochastic dynamic model of the language sign evolution, satisfying to the principle of the least action, one of fundamental variational principles of the Nature. The model conjectures the Poisson nature of the birth flow of language signs and the exponential distribution of their associative-semantic potential (ASP). The model works with stochastic difference equations of the special type for dissipative processes. The equation for momentary polysemy distribution and frequency-rank distribution drawn from our model do not differs significantly (by Kolmogorov-Smirnov’s test) from empirical distributions, got from main Russian and English explanatory dictionaries as well as frequency dictionaries of them.

Проведена верификация физико-статистического подхода теории надежности для простейших случаев, показавшая его правомочность. Представлено аналитическое решение одномерного основного уравнения физико-статистического подхода в предположении стационарной скорости деградации. С математической точки зрения это уравнение является известным уравнением непрерывности, где роль плотности вещества играет плотность функции распределения изделий в фазовом пространстве его характеристик, а роль скорости жидкости играет интенсивность (скорость) деградационных процессов. Последняя связывает общий формализм с конкретикой механизмов деградации. С помощью метода характеристик аналитически рассмотрены случаи постоянной по координате, линейной и квадратичной скоростей деградации. В первых двух случаях результаты соответствуют физической интуиции. При постоянной скорости деградации форма начального распределения сохраняется, а само оно равномерно сдвигается от центра. При линейной скорости деградации распределение либо сужается вплоть до узкого пика (в пределе сингулярного), либо расширяется, при этом максимум сдвигается на периферию с экспоненциально растущей скоростью. Форма распределения также сохраняется с точностью до параметров. Для начального нормального распределения аналитически получены координаты наибольшего значения максимума распределения при его возвратном движении.

В квадратичном случае формальное решение демонстрирует контринтуитивное поведение. Оно заключается в том, что решение однозначно определено лишь на части бесконечной полуплоскости, обращается в нуль вместе со всеми производными на границе и неоднозначно при переходе за границу. Если продолжить его на другую область в соответствии с аналитическим решением, то оно имеет двухгорбый вид, сохраняет количество вещества и, что лишено физического смысла, периодично во времени. Если продолжить его нулем, то нарушается свойство консервативности. Аномальности квадратичного случая дается объяснение, хотя и нестрогое, через аналогию движения материальной точки с ускорением, пропорциональным квадрату скорости. Здесь мы имеем дело с математическим курьезом. Для всех случаев приведены численные расчеты. Дополнительно рассчитываются энтропия вероятностного распределения и функция надежности, а также прослеживается их корреляционная связь.

Verification of the physical-statistical approach within reliability theory for the simplest cases was carried out, which showed its validity. An analytical solution of the one-dimensional basic equation of the physicalstatistical approach is presented under the assumption of a stationary degradation rate. From a mathematical point of view this equation is the well-known continuity equation, where the role of density is played by the density distribution function of goods in its characteristics phase space, and the role of fluid velocity is played by intensity (rate) degradation processes. The latter connects the general formalism with the specifics of degradation mechanisms. The cases of coordinate constant, linear and quadratic degradation rates are analyzed using the characteristics method. In the first two cases, the results correspond to physical intuition. At a constant rate of degradation, the shape of the initial distribution is preserved, and the distribution itself moves equably from the zero. At a linear rate of degradation, the distribution either narrows down to a narrow peak (in the singular limit), or expands, with the maximum shifting to the periphery at an exponentially increasing rate. The distribution form is also saved up to the parameters. For the initial normal distribution, the coordinates of the largest value of the distribution maximum for its return motion are obtained analytically.

In the quadratic case, the formal solution demonstrates counterintuitive behavior. It consists in the fact that the solution is uniquely defined only on a part of an infinite half-plane, vanishes along with all derivatives on the boundary, and is ambiguous when crossing the boundary. If you continue it to another area in accordance with the analytical solution, it has a two-humped appearance, retains the amount of substance and, which is devoid of physical meaning, periodically over time. If you continue it with zero, then the conservativeness property is violated. The anomaly of the quadratic case is explained, though not strictly, by the analogy of the motion of a material point with an acceleration proportional to the square of velocity. Here we are dealing with a mathematical curiosity. Numerical calculations are given for all cases. Additionally, the entropy of the probability distribution and the reliability function are calculated, and their correlation is traced.

В работе приведены различные модификации алгоритма Frank–Wolfe для задачи поиска равновесного распределения потоков. В качестве модели для экспериментов используется модель Бекмана. В этой статье в первую очередь уделяется внимание выбору направления базового шага алгоритма Frank–Wolfe (FW). Будут представлены алгоритмы: Conjugate Frank–Wolfe (CFW), Bi-conjugate Frank–Wolfe (BFW), Fukushima Frank–Wolfe (FFW). Каждой модификации соответствуют различные подходы к выбору этого направления. Некоторые из этих модификаций описаны в предыдущих работах авторов. В данной статье будут предложены алгоритмы N-conjugate Frank–Wolfe (NFW) и Weighted Fukushima Frank–Wolfe (WFFW). Эти алгоритмы являются некоторым идейным продолжением алгоритмов BFW и FFW. Таким образом, если первый алгоритм использовал на каждой итерации два последних направления предыдущих итераций для выбора следующего направления, сопряженного к ним, то предложенный алгоритм NFW использует $N$ предыдущих направлений. В случае же Fukushima Frank –Wolfe в качестве следующего направления берется среднее от нескольких предыдущих направлений. Соответственно этому алгоритму предложена модификация WFFW, использующая экспоненциальное сглаживание по предыдущим направлениям. Для сравнительного анализа были проведены эксперименты с различными модификациями на нескольких наборах данных, представляющих городские структуры и взятых из общедоступных источников. За метрику качества была взята величина относительного зазора. Результаты экспериментов показали преимущество алгоритмов, использующих предыдущие направления для выбора шага, перед классическим алгоритмом Frank–Wolfe. Кроме того, было выявлено улучшение эффективности при использовании более двух сопряженных направлений. Например, на многих датасетах модификация 3-conjugate FW сходилась наилучшим образом. Кроме того, предложенная модификация WFFW зачастую обгоняла FFW и CFW, хотя и проигрывала модификациям NFW.

The paper presents various modifications of the Frank–Wolfe algorithm in the equilibrium traffic assignment problem. The Beckman model is used as a model for experiments. In this article, first of all, attention is paid to the choice of the direction of the basic step of the Frank–Wolfe algorithm. Algorithms will be presented: Conjugate Frank–Wolfe (CFW), Bi-conjugate Frank–Wolfe (BFW), Fukushima Frank –Wolfe (FFW). Each modification corresponds to different approaches to the choice of this direction. Some of these modifications are described in previous works of the authors. In this article, following algorithms will be proposed: N-conjugate Frank–Wolfe (NFW), Weighted Fukushima Frank–Wolfe (WFFW). These algorithms are some ideological continuation of the BFW and FFW algorithms. Thus, if the first algorithm used at each iteration the last two directions of the previous iterations to select the next direction conjugate to them, then the proposed algorithm NFW is using more than $N$ previous directions. In the case of Fukushima Frank–Wolfe, the average of several previous directions is taken as the next direction. According to this algorithm, a modification WFFW is proposed, which uses a exponential smoothing from previous directions. For comparative analysis, experiments with various modifications were carried out on several data sets representing urban structures and taken from publicly available sources. The relative gap value was taken as the quality metric. The experimental results showed the advantage of algorithms using the previous directions for step selection over the classic Frank–Wolfe algorithm. In addition, an improvement in efficiency was revealed when using more than two conjugate directions. For example, on various datasets, the modification 3FW showed the best convergence. In addition, the proposed modification WFFW often overtook FFW and CFW, although performed worse than NFW.

Пандемия COVID-19 вызвала рост интереса к математическим моделям эпидемического процесса, так как только статистический анализ заболеваемости не позволяет проводить среднесрочное прогнозирование в условиях быстро меняющейся ситуации.

Среди специфичных особенностей COVID-19, которые нужно учитывать в математических моделях, можно отметить гетерогенность возбудителя, неоднократные смены доминирующего варианта SARS-CoV-2 и относительную кратковременность постинфекционного иммунитета.

В связи с этим были аналитически изучены решения системы дифференциальных уравнений для модели класса SIR с гетерогенной длительностью постинфекционного иммунитета, а также проведены численные расчеты для динамики системы при средней длительности постинфекционного иммунитета порядка года.

Для модели класса SIR с гетерогенной длительностью постинфекционного иммунитета было доказано, что любое решение можно неограниченно продолжать по времени в положительную сторону без выхода за область определения системы.

Для контактного числа $R_0 \leqslant 1$ все решения стремятся к единственномут ривиальному стационарному решению с нулевой долей инфицированных, а для $R_0 > 1$ кроме тривиального решения существует и нетривиальное стационарное решение с ненулевыми долями инфицированных и восприимчивых. Были доказаны существование и единственность нетривиального стационарного решения при $R_0 > 1$, а также доказано, что оно является глобальным аттрактором.

Также для нескольких вариантов гетерогенности были вычислены собственные числа для скорости экспоненциальной сходимости малых отклонений от нетривиального стационарного решения.

Получено, что при значениях контактного числа, соответствующих COVID-19, фазовая траектория имеет вид скручивающейся спирали с длиной периода порядка года.

Это соответствует реальной динамике заболеваемости COVID-19, при которой после нескольких месяцев роста заболеваемости начинается период его падения. При этом второй волны заболеваемости меньшей амплитуды, что предсказывала модель, не наблюдалось, так как на протяжении 2020–2023 годов примерно каждые полгода появлялся новый вариант SARS-CoV-2, имеющий большую заразность, чем предыдущий, в результате чего новый вариант вытеснял предыдущий и становился доминирующим.

The COVID-19 pandemic has caused increased interest in mathematical models of the epidemic process, since only statistical analysis of morbidity does not allow medium-term forecasting in a rapidly changing situation.

Among the specific features of COVID-19 that need to be taken into account in mathematical models are the heterogeneity of the pathogen, repeated changes in the dominant variant of SARS-CoV-2, and the relative short duration of post-infectious immunity.

In this regard, solutions to a system of differential equations for a SIR class model with a heterogeneous duration of post-infectious immunity were analytically studied, and numerical calculations were carried out for the dynamics of the system with an average duration of post-infectious immunity of the order of a year.

For a SIR class model with a heterogeneous duration of post-infectious immunity, it was proven that any solution can be continued indefinitely in time in a positive direction without leaving the domain of definition of the system.

For the contact number $R_0 \leqslant 1$, all solutions tend to a single trivial stationary solution with a zero share of infected people, and for $R_0 > 1$, in addition to the trivial solution, there is also a non-trivial stationary solution with non-zero shares of infected and susceptible people. The existence and uniqueness of a non-trivial stationary solution for $R_0 > 1$ was proven, and it was also proven that it is a global attractor.

Also, for several variants of heterogeneity, the eigenvalues of the rate of exponential convergence of small deviations from a nontrivial stationary solution were calculated.

It was found that for contact number values corresponding to COVID-19, the phase trajectory has the form of a twisting spiral with a period length of the order of a year.

This corresponds to the real dynamics of the incidence of COVID-19, in which, after several months of increasing incidence, a period of falling begins. At the same time, a second wave of incidence of a smaller amplitude, as predicted by the model, was not observed, since during 2020–2023, approximately every six months, a new variant of SARS-CoV-2 appeared, which was more infectious than the previous one, as a result of which the new variant replaced the previous one and became dominant.

Финансовая математика является одним из наиболее естественных приложений для статистического анализа временных рядов. Действительно, финансовые временные ряды являются порождением одновременной деятельности большого числа различных экономических агентов, что дает основания ожидать, что к ним могут быть применимы методы статистической физики и теории случайных процессов.

В настоящей работе проведен статистический анализ временных рядов для пар валют на рынке FOREX. Особый интерес представляет сравнение поведения временного ряда как функции, с одной стороны, физического времени и, с другой стороны, условного торгового времени, измеряемого в числе элементарных актов изменения цены (тиков). Экспериментально наблюдаемая статистика рассмотренных временных рядов (пар валют «евро–доллар» для первых половин 2007 и 2009 годов и «британский фунт–доллар» для 2007 года) радикально отличается в зависимости от выбора способа измерения времени. Так, при измерении времени в единицах тиков распределение приращений цены может быть хорошо описано нормальным распределением уже на масштабе порядка десяти тиков. При этом при измерении приращений цены как функции реального физического времени распределение приращений продолжает радикально отличаться от нормального, вплоть до масштабов порядка минут и даже часов.

Для объяснения этого явления нами исследованы статистические свойства элементарных приращений по цене и по времени. В частности, показано, что распределение времени между тиками для всех трех рассмотренных временных рядов имеет длинные (1-2 порядка по времени) степенные хвосты с экспоненциальным обрезанием на больших временах. Получены приближенные выражения для распределений времен ожидания для всех трех рассмотренных случаев. Другие статистические характеристики временного ряда (распределение элементарных изменений цены, парные корреляционные функции для приращений цены и для времен ожидания) демонстрируют достаточно простое поведение. Таким образом, именно аномально широкое распределение времен ожидания играет наиболее важную роль в наблюдаемом отклонении распределения приращений от нормального. В связи с этим результатом мы обсуждаем возможность применения модели случайного процесса с непрерывным временем (continuous time random walk, CTRW) для описания временных рядов FOREX.

Financial mathematics is one of the most natural applications for the statistical analysis of time series. Financial time series reflect simultaneous activity of a large number of different economic agents. Consequently, one expects that methods of statistical physics and the theory of random processes can be applied to them.

In this paper, we provide a statistical analysis of time series of the FOREX currency market. Of particular interest is the comparison of the time series behavior depending on the way time is measured: physical time versus trading time measured in the number of elementary price changes (ticks). The experimentally observed statistics of the time series under consideration (euro–dollar for the first half of 2007 and for 2009 and British pound – dollar for 2007) radically differs depending on the choice of the method of time measurement. When measuring time in ticks, the distribution of price increments can be well described by the normal distribution already on a scale of the order of ten ticks. At the same time, when price increments are measured in real physical time, the distribution of increments continues to differ radically from the normal up to scales of the order of minutes and even hours.

To explain this phenomenon, we investigate the statistical properties of elementary increments in price and time. In particular, we show that the distribution of time between ticks for all three time series has a long (1-2 orders of magnitude) power-law tails with exponential cutoff at large times. We obtained approximate expressions for the distributions of waiting times for all three cases. Other statistical characteristics of the time series (the distribution of elementary price changes, pair correlation functions for price increments and for waiting times) demonstrate fairly simple behavior. Thus, it is the anomalously wide distribution of the waiting times that plays the most important role in the deviation of the distribution of increments from the normal. As a result, we discuss the possibility of applying a continuous time random walk (CTRW) model to describe the FOREX time series.

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.