All issues

Необходимость моделирования высокоскоростных течений сжимаемых сред с ударными волнами при наличии плотных завес или слоев частиц со значительным объемным содержанием дисперсной фазы возникает при изучении различных процессов. В качестве примера можно привести диспергирование частиц из слоя за проходящей ударной волной или распространение волн горения в компактных зарядах гетерогенных взрывчатых веществ. Хотя данные направления успешно развиваются в течение последних нескольких десятков лет, соответствующие математические модели и вычислительные алгоритмы активно совершенствуются вплоть до настоящего времени, поскольку механизмы волновых процессов в двухфазной среде, реализующиеся в различных моделях, отличаются друг от друга.

Статья посвящена численному исследованию распространения возмущений внутри плотной засыпки песка, вызванных последовательным воздействием ударной волны, падающей по нормали к поверхности засыпки из воздуха. Постановка задачи следует натурным опытам А.Т. Ахметова с соавторами. Целью работы является объяснение возможных причин усиления сигнала на датчике давления внутри засыпки, которое наблюдается в опытах при некоторых условиях. Математическая модель основана на одномерной системе уравнений Баера – Нунциато для описания плотных течений двухфазных сред с учетом межгранулярных напряжений в фазе частиц. Вычислительный алгоритм основан на методе Годунова для уравнений Баера – Нунциато.

В статье описана волновая динамика вне засыпки частици внутри нее после воздействия на засыпку первого и второго импульсов давления из газа. Основными элементами течения внутри засыпки являются фильтрационная волна в газовой фазе и волна компактирования в фазе частиц. В результате интерференции волны компактирования, вызванной первым падающим импульсом давления и отраженной от стенки ударной трубы, и фильтрационной волны, вызванной вторым падающим импульсом, происходит усиление сигнала на датчике давления внутри засыпки. Таким образом, дано возможное объяснение данного нового эффекта, наблюдаемого в натурных экспериментах.

The need to model high-speed flows of compressible media with shock waves in the presence of dense curtains or layers of particles arises when studying various processes, such as the dispersion of particles from a layer behind a shock wave or propagation of combustion waves in heterogeneous explosives. These directions have been successfully developed over the past few decades, but the corresponding mathematical models and computational algorithms continue to be actively improved. The mechanisms of wave processes in two-phase media differ in different models, so it is important to continue researching and improving these models.

The paper is devoted to the numerical study of the propagation of disturbances inside a sand bed under the action of successive impacts of a normally incident air shock wave. The setting of the problem follows the experiments of A. T.Akhmetov with co-authors. The aim of this study is to investigate the possible reasons for signal amplification on the pressure sensor within the bed, as observed under some conditions in experiments. The mathematical model is based on a one-dimensional system of Baer –Nunziato equations for describing dense flows of two-phase media taking into account intergranular stresses in the particle phase. The computational algorithm is based on the Godunov method for the Baer – Nunziato equations.

The paper describes the dynamics of waves inside and outside a particle bed after applying first and second pressure pulses to it. The main components of the flow within the bed are filtration waves in the gas phase and compaction waves in the solid phase. The compaction wave, generated by the first pulse and reflected from the walls of the shock tube, interacts with the filtration wave caused by the second pulse. As a result, the signal measured by the pressure sensor inside the bed has a sharp peak, explaining the new effect observed in experiments.

Планирование вычислительных рабочих процессов, представленных направленными ациклическими графами (DAG), имеет ключевое значение для многих областей информатики, таких как облачные/edge задачи с распределенной рабочей нагрузкой и анализ данных. Сложность онлайнового планирования DAG усугубляется большим количеством вычислительных узлов, задержками передачи данных, неоднородностью (по типу и вычислительной мощности) исполнителей, ограничениями предшествования, накладываемыми DAG, и неравномерностью поступления задач. В данной статье представлен мультиагентный протокол локального голосования (MLVP) — новый подход, ориентированный на динамическое распределение нагрузки при планировании DAG в гетерогенных вычислительных средах, где исполнители представлены в виде агентов. MLVP использует протокол локального голосования для достижения эффективного распределения нагрузки, формулируя проблему как дифференцированное достижение консенсуса. Алгоритм вычисляет агрегированную метрику DAG для каждой пары исполнитель – узел на основе зависимостей между узлами, доступности узлов и производительности исполнителей. Баланс этих метрик как взвешенная сумма оптимизируется с помощью генетического алгоритма для вероятностного распределения задач, что позволяет добиться эффективного распределения рабочей нагрузки за счет обмена информацией и достижения консенсуса между исполнителями всей системы и, таким образом, улучшить время выполнения. Эффективность MLVP демонстрируется путем сравнения с современным алгоритмом планирования DAG и популярными эвристиками, такими как DONF, FIFO, Min-Min и Max-Min. Численное моделирование показывает, что MLVP достигает улучшения makepsan до 70% на определенных топологиях графов и среднего сокращения makepan на 23,99% по сравнению с DONF (современная эвристика планирования DAG) на случайно сгенерированном разнообразном наборе DAG. Примечательно, что масштабируемость алгоритма подтверждается ростом производительности при увеличении числа исполнителей и узлов графа.

Scheduling computational workflows represented by directed acyclic graphs (DAGs) is crucial in many areas of computer science, such as cloud/edge tasks with distributed workloads and data mining. The complexity of online DAG scheduling is compounded by the large number of computational nodes, data transfer delays, heterogeneity (by type and processing power) of executors, precedence constraints imposed by DAG, and the nonuniform arrival of tasks. This paper introduces the Multi-Agent Local Voting Protocol (MLVP), a novel approach focused on dynamic load balancing for DAG scheduling in heterogeneous computing environments, where executors are represented as agents. The MLVP employs a local voting protocol to achieve effective load distribution by formulating the problem as a differentiated consensus achievement. The algorithm calculates an aggregated DAG metric for each executor-node pair based on node dependencies, node availability, and executor performance. The balance of these metrics as a weighted sum is optimized using a genetic algorithm to assign tasks probabilistically, achieving efficient workload distribution via information sharing and reaching consensus among the executors across the system and thus improving makespan. The effectiveness of the MLVP is demonstrated through comparisons with the state-of-the-art DAG scheduling algorithm and popular heuristics such as DONF, FIFO, Min- Min, and Max-Min. Numerical simulations show that MLVP achieves makepsan improvements of up to 70% on specific graph topologies and an average makespan reduction of 23.99% over DONF (state-of-the-art DAG scheduling heuristic) across randomly generated diverse set of DAGs. Notably, the algorithm’s scalability is evidenced by enhanced performance with increasing numbers of executors and graph nodes.

В настоящей работе проводится систематическое исследование применения сверточных нейронных сетей (CNN) в качестве эффективного инструмента для анализа критических и низкотемпературных фазовых состояний в моделях двумерных спиновых систем. Рассматривается задача расчета зависимости средней энергии $\langle E\rangle_T^{}$ от пространственного распределения обменных интегралов $J_k^{}$ для модели Эдвардса – Андерсона на квадратной решетке с фрустрированными взаимодействиями. Реализуется единый сверточный классификатор фазовых состояний ферромагнитной модели Изинга на квадратной, треугольной, гексагональной решетках и кагоме-решетке, обученный на конфигурациях, сгенерированных кластерным алгоритмом Свендсена – Ванга. Температурные профили усредненной апостериорной вероятности высокотемпературной фазы, вычисленные этим классификатором, образуют четкие S-образные кривые с пересечением вблизи теоретических критических температур и позволяют установить значение $T_c^{}$ для решетки кагоме без дополнительного дообучения. Показано, что сверточные модели позволяют существенно снизить среднеквадратичную ошибку (RMSE) по сравнению с полносвязными архитектурами и эффективно улавливают сложные связи между термодинамическими характеристиками и структурой магнитных коррелированных систем.

This paper presents a systematic study of the application of convolutional neural networks (CNNs) as an efficient tool for the analysis of critical and low-temperature phase states in two dimensional spin system models. The problem of calculating the dependence of the average energy $\langle E\rangle_T^{}$ on the spatial distribution of exchange integrals $J_k^{}$ for the Edwards – Anderson model on a square lattice with frustrated interactions is considered.

We further construct a single convolutional classifier of phase states of the ferromagnetic Ising model on square, triangular, honeycomb, and kagome lattices, trained on configurations generated by the Swendsen – Wang cluster algorithm. Сomputed temperature profiles of the averaged posterior probability of the high-temperature phase, form clear S-shaped curves that intersect in the vicinity of the theoretical critical temperatures and allow one to determine $T_c^{}$ for the kagome lattice without additional retraining.

It is shown that convolutional models substantially reduce the root-mean-square error (RMSE) compared with fully connected architectures and efficiently capture complex correlations between thermodynamic characteristics and the structure of magnetic correlated systems.

Исследуется отказоустойчивость конечной вычислительной сети с произвольным графом, элементы которой имеют вероятность отказа и вероятность восстановления после отказа. Работа сети происходит по трехэтапным тактам (разрушение-восстановление-функционирование). Предлагается алгоритм наращивания сети в начале каждого такта ее работы. При этом граф увеличенной конфигурации сети формируется путем добавления новых экземпляров исходной сети и соединения их определенным образом с элементами старой конфигурации сети. Доказывается, что при достаточно быстром росте сеть имеет положительную вероятность неограниченной безотказной работы. Параметрическая оценка критической скорости роста сети имеет логарифмический порядок по числу тактов.

Fault-tolerance of a finite computing net with arbitrary graph, containing elements with certain probability of fault and restore, is analyzed. Algorithm for net growth at each work cycle is suggested. It is shown that if the rate of net increase is sufficiently big then the probability of infinity faultless work is positive. Estimated critical net increase rate is logarithmic over the number of work cycles.

Предложен новый алгоритм построения нелинейного арифметического треугольника на основе численного моделирования и двоичной системы счисления. Показано, что числа, заполняющие нелинейный арифметический треугольник, могут являться биномиальными коэффициентами нового вида. Проведена аналогия с биномиальными коэффициентами, вычисляемыми с помощью треугольника Паскаля. Дана геометрическая интерпретация биномов различных видов при рассмотрении ветвящихся систем лучей.

The paper describes a new algorithm of construction of the nonlinear arithmetic triangle on the basis of numerical simulation and the binary system. It demonstrates that the numbers that fill the nonlinear arithmetic triangle may be binomial coefficients of a new type. An analogy has been drawn with the binomial coefficients calculated with the use of the Pascal triangle. The paper provides a geometrical interpretation of binomials of different types in considering the branching systems of rays.

Дана постановка задачи управления движения тела в вязкой жидкости. Движение тела индуцируется перемещением внутренних материальных точек. На основе численного решения уравнений движения тела и гидродинамических уравнений получены аппроксимирующие зависимости для вязких сил. С применением аппроксимаций решается задача оптимального управления движением тела по заданной траектории с применением гибридного генетического алгоритма. Установлена возможность направленного движения тела под действием возвратно-поступательного движения внутренней точки. Оптимальное управление направлением движения осуществляется движением другой внутренней точки по круговой траектории с переменной скоростью.

Statement of a problem of management of movement of a body in a viscous liquid is given. Movement bodies it is induced by moving of internal material points. On a basis the numerical decision of the equations of movement of a body and the hydrodynamic equations approximating dependencies for viscous forces are received. With application approximations the problem of optimum control of body movement dares on the set trajectory with application of hybrid genetic algorithm. Possibility of the directed movement of a body under action is established back and forth motion of an internal point. Optimum control movement direction it is carried out by motion of other internal point on circular trajectory with variable speed.

Cтатья посвящена выбору метода цифровой фильтрации сигнала при поступлении данных в режиме реального времени и использованию алгоритма фильтрации на основе быстрого вейвлет-преобразования в рамках специальной задачи.

The article is dedicated to choose of method for digital signal filtering with continuous 'on-line' data entry and to use of filtration algorithm based on the fast wavelet transform for special problem.

В работе построены сопряженные задачи для явной и неявной параболической квазилинейной сеточной пространственно-одномерной краевой задачи: коэффициенты задачи зависят от решения в текущий и предыдущие моменты времени. Зависимость от предыстории осуществляется через вектор состояния, эволюция которого описывается дифференциальным уравнением. К подобным задачам сводятся многие модели диффузионного массопереноса. Решения исходной и сопряженной краевых задач дают возможность получить точное значение градиента некоторого функционала в пространстве параметров, от которых также зависят коэффициенты задачи. Предложены алгоритмы решения задач, в том числе с использованием высокопроизводительных вычислительных систем.

In the paper we construct the adjoint problem for the explicit and implicit parabolic quazi-linear grid boundary-value problems with one spatial variable; the coefficients of the problems depend on the solution at the same time and earlier times. Dependence on the history of the solution is via the state vector; its evolution is described by the differential equation. Many models of diffusion mass transport are reduced to such boundary-value problems. Having solutions to the direct and adjoint problems, one can obtain the exact value of the gradient of a functional in the space of parameters the problem also depends on. We present solving algorithms, including the parallel one.

Рассматривается создание прикладного программного интерфейса с выделением самостоятельного приложения для синхронизации и обмена данными, в котором реализуются отдельные подзадачи связывания для решения сопряженных задач взаимодействия конструкции с жидкостью или газом. Обсуждаются алгоритмы связывания подзадач и деформирования расчетных сеток. На численных примерах показывается возможность решения ряда задач на кластерах с графическими процессорами.

In this paper, we propose a new software for simulation of fluid-structure interaction. The software is designed for solving coupled problems and provides an interface for synchronization synchronisation and data exchange between existing fluid and structural solvers. Algorithms of coupling solvers and mesh deformation are discussed. The software can be used on hybrid CPU/GPU platforms.

В работе рассмотрена проблема повышения порядка аппроксимации прозрачных граничных условий для волнового уравнения при использовании разностных схем вплоть до шестого порядка точности по пространству. В качестве примера формулируется задача распространения волн в полубесконечном волноводе прямоугольного сечения. Предложен подход, позволивший вывести экономные и высокоточные формулы при дискретизации оператора прозрачных граничных условий. Приведены примеры численных расчетов, подтверждающие точность и устойчивость полученных разностных алгоритмов.

The paper considers the problem of increasing the approximation order of transparent boundary conditions for the wave equation while using finite difference schemes up to the sixth order of accuracy in space. As an example, the problem of wave propagation in a semi-infinite rectangular waveguide is formulated. Computationally efficient and highly accurate formulas for discretizing operator of transparent boundary conditions are proposed. Numerical results confirm the accuracy and stability of the obtained difference algorithms.