All issues

При заболеваниях человека в результате бактериального заражения для наблюдения за ходом болезни используются различные характеристики организма. В настоящее время одним из таких индикаторов принимается динамика концентраций цитокинов, вырабатываемых в основном клетками иммунной системы. В организме человека и многих видов животных присутствуют эти низкомолекулярные белки. Исследование цитокинов имеет важное значение для интерпретации нарушений функциональной состоятельности иммунной системы организма, оценки степени тяжести, мониторинга эффективности проводимой терапии, прогноза течения и исхода лечения. При заболевании возникает цитокиновый отклик организма, указывающий на характеристики течения болезни. Для исследования закономерностей такой индикации проведены эксперименты на лабораторных мышах. В работе анализируются экспериментальные данные о развитии пневмонии и лечении несколькими препаратами при бактериальном заражении мышей. В качестве препаратов использовались иммуномодулирующие препараты «Ронколейкин», «Лейкинферон» и «Тинростим». Данные представлены динамикой концентраций двух видов цитокинов в легочной ткани и крови животных. Многосторонний статистический и нестатистический анализ данных позволил выявить общие закономерности изменения концентраций цитокинов в организме и связать их со свойствами лечебных препаратов. Исследуемые цитокины «Интерлейкин-10» (ИЛ-10) и «Интерферон Гамма» (ИФН$\gamma$) у зараженных мышей отклоняются от нормального уровня интактных животных, указывая на развитие заболевания. Изменения концентраций цитокинов в группах лечимых мышей сравниваются с этими показателями в группе здоровых (не зараженных) мышей и группе зараженных нелеченных особей. Сравнение делается по группам особей, так как концентрации цитокинов индивидуальны и значительно отличаются у разных особей. В этих условиях только группы особей могут указать на закономерности процессов течения болезни. Эти группы мышей наблюдались в течение двух недель. Динамика концентраций цитокинов указывает на характеристики течения болезни и эффективность применяемых лечебных препаратов. Воздействие лечебного препарата на организмы отслеживается по расположению указанных групп особей в пространстве концентраций цитокинов. В этом пространстве используется расстояние Хаусдорфа между множествами векторов концентраций цитокинов у особей, основанное на евклидовом расстоянии между элементами этих множеств. Выяснено, что препараты «Ронколейкин» и «Лейкинферон» оказывают в целом сходное между собой и отличное от препарата «Тинростим» воздействие на течение болезни.

When person`s diseases is result of bacterial infection, various characteristics of the organism are used for observation the course of the disease. Currently, one of these indicators is dynamics of cytokine concentrations are produced, mainly by cells of the immune system. There are many types of these low molecular weight proteins in human body and many species of animals. The study of cytokines is important for the interpretation of functional disorders of the body's immune system, assessment of the severity, monitoring the effectiveness of therapy, predicting of the course and outcome of treatment. Cytokine response of the body indicating characteristics of course of disease. For research regularities of such indication, experiments were conducted on laboratory mice. Experimental data are analyzed on the development of pneumonia and treatment with several drugs for bacterial infection of mice. As drugs used immunomodulatory drugs “Roncoleukin”, “Leikinferon” and “Tinrostim”. The data are presented by two types cytokines` concentration in lung tissue and animal blood. Multy-sided statistical ana non statistical analysis of the data allowed us to find common patterns of changes in the “cytokine profile” of the body and to link them with the properties of therapeutic preparations. The studies cytokine “Interleukin-10” (IL-10) and “Interferon Gamma” (IFN$\gamma$) in infected mice deviate from the normal level of infact animals indicating the development of the disease. Changes in cytokine concentrations in groups of treated mice are compared with those in a group of healthy (not infected) mice and a group of infected untreated mice. The comparison is made for groups of individuals, since the concentrations of cytokines are individual and differ significantly in different individuals. Under these conditions, only groups of individuals can indicate the regularities of the processes of the course of the disease. These groups of mice were being observed for two weeks. The dynamics of cytokine concentrations indicates characteristics of the disease course and efficiency of used therapeutic drugs. The effect of a medicinal product on organisms is monitored by the location of these groups of individuals in the space of cytokine concentrations. The Hausdorff distance between the sets of vectors of cytokine concentrations of individuals is used in this space. This is based on the Euclidean distance between the elements of these sets. It was found that the drug “Roncoleukin” and “Leukinferon” have a generally similar and different from the drug “Tinrostim” effect on the course of the disease.

В статье обосновывается необходимость разработки и анализа математических моделей, учитывающих взаимное влияние длинных (кондратьевских) волн экономического развития. Анализ имеющихся публикаций показывает, что на модельном уровне прямые и обратные связи между пересекающимися длинными волнами до сих пор изучены недостаточно. Как свидетельствует практика, производства текущей длинной волны могут получать дополнительный импульс к росту со стороны технологий следующей длинной волны. Технологии очередной промышленной революции часто служат улучшающими инновациями для производств, рожденных предшествующей промышленной революцией. Как следствие, новая длинная волна увеличивает амплитуду колебаний траектории предшествующей длинной волны. Такого рода результаты взаимодействия длинных волн в экономике похожи на эффекты интерференции физических волн. Взаимовлияние спадов и подъемов экономик разных стран дает еще больше оснований для сопоставления последствий этого взаимовлияния с интерференцией физических волн. В статье представлена модель развития технологической базы производства, учитывающая возможности комбинирования старых и новых технологий. Модель состоит из нескольких подмоделей. Использование отличающегося математического описания для отдельных этапов обновления технологической базы производства позволяет учесть значительные различия между последовательными фазами жизненного цикла технологий широкого применения, рассматриваемых в современной литературе в качестве технологической основы промышленных революций. Одной из таких фаз является период формирования соответствующей инфраструктуры, необходимой для интенсивной диффузии новой технологии широкого применения, для быстрого развития использующих эту технологию отраслей. По модели выполнены иллюстративные расчеты при значениях экзогенных параметров, отвечающих логике смены длинных волн. При всей условности проведенных иллюстративных расчетов конфигурация кривой, представляющей изменение фондоотдачи в моделируемом периоде, близка к конфигурации реальной траектории фондоотдачи частных основных производственных фондов экономики США в период 1982–2019 гг. Указаны факторы, которые остались за рамками представленной модели, но которые целесообразно учитывать при описании интерференции длинных волн экономического развития.

The article substantiates the need to develop and analyze mathematical models that take into account the mutual influence of long (Kondratiev) waves of economic development. The analysis of the available publications shows that at the model level, the direct and inverse relationships between intersecting long waves are still insufficiently studied. As practice shows, the production of the current long wave can receive an additional impetus for growth from the technologies of the next long wave. The technologies of the next industrial revolution often serve as improving innovations for the industries born of the previous industrial revolution. As a result, the new long wave increases the amplitude of the oscillations of the trajectory of the previous long wave. Such results of the interaction of long waves in the economy are similar to the effects of interference of physical waves. The mutual influence of the recessions and booms of the economies of different countries gives even more grounds for comparing the consequences of this mutual influence with the interference of physical waves. The article presents a model for the development of the technological base of production, taking into account the possibilities of combining old and new technologies. The model consists of several sub-models. The use of a different mathematical description for the individual stages of updating the technological base of production allows us to take into account the significant differences between the successive phases of the life cycle of general purpose technologies, considered in modern literature as the technological basis of industrial revolutions. One of these phases is the period of formation of the appropriate infrastructure necessary for the intensive diffusion of new general purpose technology, for the rapid development of industries using this technology. The model is used for illustrative calculations with the values of exogenous parameters corresponding to the logic of changing long waves. Despite all the conditionality of the illustrative calculations, the configuration of the curve representing the change in the return on capital in the simulated period is close to the configuration of the real trajectory of the return on private fixed assets of the US economy in the period 1982-2019. The factors that remained outside the scope of the presented model, but which are advisable to take into account when describing the interference of long waves of economic development, are indicated.

DevSecOps требует интеграции безопасности на каждом этапе разработки программного обеспечения для обеспечения безопасных и соответствующих требованиям приложений. Традиционные методы тестирования безопасности, часто выполняемые на поздних этапах разработки, недостаточны для решения задач, связанных с непрерывной интеграцией и непрерывной доставкой (CI/CD), особенно в сложных, критически важных секторах, таких как промышленная автоматизация. В данной статье мы предлагаем подход, который автоматизирует анализ и тестирование требований безопасности путем встраивания проверки требований в конвейер CI/CD. Наш метод использует инструмент ARQAN для сопоставления высокоуровневых требований безопасности с Руководствами по технической реализации безопасности (STIGs) с помощью семантического поиска, а также RQCODE для формализации этих требований в виде кода, предоставляя тестируемые и поддающиеся исполнению руководства по безопасности. Мы внедрили ARQAN и RQCODE в рамках CI/CD, интегрировав их с GitHub Actions для обеспечения проверки безопасности в реальномврем ени и автоматической проверки соответствия. Наш подход поддерживает стандарты безопасности, такие как IEC 62443, и автоматизирует оценку безопасности, начиная с этапа планирования, улучшая прослеживаемость и согласованность практик безопасности на протяжении всего конвейера. Предварительная оценка этого подхода в сотрудничестве с компанией по промышленной автоматизации показывает, что он эффективно охватывает критические требования безопасности, достигая автоматического соответствия 66,15% руководств STIG, относящихся к платформе Windows 10. Обратная связь от отраслевых специалистов подчеркивает его практичность: 85% требований безопасности сопоставлены с конкретными рекомендациями STIG, и 62% из этих требований имеют соответствующие тестируемые реализации в RQCODE. Эта оценка подчеркивает потенциал подхода для сдвига проверки безопасности на более ранние этапы разработки, способствуя более устойчивому и безопасному жизненному циклу DevSecOps.

The fast-paced environment of DevSecOps requires integrating security at every stage of software development to ensure secure, compliant applications. Traditional methods of security testing, often performed late in the development cycle, are insufficient to address the unique challenges of continuous integration and continuous deployment (CI/CD) pipelines, particularly in complex, high-stakes sectors such as industrial automation. In this paper, we propose an approach that automates the analysis and testing of security requirements by embedding requirements verification into the CI/CD pipeline. Our method employs the ARQAN tool to map high-level security requirements to Security Technical Implementation Guides (STIGs) using semantic search, and RQCODE to formalize these requirements as code, providing testable and enforceable security guidelines.We implemented ARQAN and RQCODE within a CI/CD framework, integrating them with GitHub Actions for realtime security checks and automated compliance verification. Our approach supports established security standards like IEC 62443 and automates security assessment starting from the planning phase, enhancing the traceability and consistency of security practices throughout the pipeline. Evaluation of this approach in collaboration with an industrial automation company shows that it effectively covers critical security requirements, achieving automated compliance for 66.15% of STIG guidelines relevant to the Windows 10 platform. Feedback from industry practitioners further underscores its practicality, as 85% of security requirements mapped to concrete STIG recommendations, with 62% of these requirements having matching testable implementations in RQCODE. This evaluation highlights the approach’s potential to shift security validation earlier in the development process, contributing to a more resilient and secure DevSecOps lifecycle.

В жизнедеятельности фитопланктона, как и любой живой системы, огромное значение имеет динамика различных газообразных веществ. Для водных растительных сообществ наиболее показательным является преобразование кислорода и углекислого газа. Эта динамика важна для глобального соотношения кислорода и углекислоты в атмосфере Земли. Цель работы состоит в исследовании средствами математического моделирования роли газообмена в жизнедеятельности водных растительных организмов, а именно фитопланктона. В работе предложена серия математических моделей динамики кислорода и углекислоты в организме (клетке) фитопланктона. Серия моделей построена по нарастающей степени сложности и количества моделируемых процессов. Вначале рассматривается простейшая модель только динамики газов, затем происходит переход к моделям со взаимодействием и взаимовлиянием газов на формирование и динамику энергоемких веществ и, через них, на ростовые процессы в растительном организме.

В качестве основных процессов, сопряженных с производством и потреблением кислорода и углекислого газа, рассматриваются фотосинтез и дыхание. Эти два во многом взаимообратных по отношению к газодинамике явления лежат в основе моделей. В моделях исследуются свойства решений: равновесия и их устойчивость, динамические свойства решений. Выявлены различные виды равновесной устойчивости, возможные сложные нелинейные динамики. Эти свойства позволяют лучше ориентироваться при выборе модели для описания процессов с известным набором данных и сформулированными целями моделирования. Приведен пример сравнения эксперимента с его модельным описанием.

Относительно динамики концентраций энергоемких веществ и плотности биомассы модели ориентированы на ростовые процессы организмов и продукционные процессы в популяциях и сообществах. Это является следующей цельюмо делирования — связать газодинамику по кислороду и углекислому газу с обменными процессами в растительных организмах. В дальнейшем модельные конструкции будут применены к анализу поведения экосистем при изменении среды обитания, в том числе по содержаниюгаз ообразных веществ.

The dynamics of various gaseous substances is of great importance in the vital activity of phytoplankton. The dynamics of oxygen and carbon dioxide are the most indicative for aquatic plant communities. These dynamics are important for the global ratio of oxygen and carbon dioxide in the Earth’s atmosphere. The goal of the work is to use the mathematical modeling to study the role of oxygen and carbon dioxide in the life of aquatic plant organisms, in particular, the phytoplankton. The series of mathematical models of the dynamics of oxygen and carbon dioxide in the phytoplankton body are proposed. The series of models are built according to the increasing degree of complexity and the number of modeled processes. At first, the simplest model of only gas dynamics is considered, then there is a transition to models with the interaction and mutual influence of gases on the formation and dynamics of energy-intensive substances and on growth processes in the plant organism. Photosynthesis and respiration are considered as the basis of the models. The models study the properties of solutions: equilibrium solutions and their stability, dynamic properties of solutions. Various types of equilibrium stability, possible complex non-linear dynamics have been identified. These properties allow better orientation when choosing a model to describe processes with a known set of data and formulated modeling goals. An example of comparing an experiment with its model description is given. The next goal of modeling — to link gas dynamics for oxygen and carbon dioxide with metabolic processes in plant organisms. In the future, model designs will be applied to the analysis of ecosystem behavior when the habitat changes, including the content of gaseous substances.

Анализ экономических показателей региона играет важную роль в управлении и планировании развития, при этом валовой региональный продукт (ВРП) является одним из ключевых индикаторов экономической деятельности. Применение искусственного интеллекта, в том числе нейросетевых технологий, позволяет значительно повысить точность и надежность прогнозов экономических процессов. В данном исследовании сравниваются три модели нейросетевых алгоритмов для прогнозирования ВРП одного из типичных регионов РФ — Удмуртской Республики — на основе временных рядов за период с 2000 по 2023 год. В качестве моделей выбраны нейронная сеть с алгоритмом летучей мыши (BA-LSTM), модель нейронной сети обратного распространения ошибки, оптимизированная с помощью генетического алгоритма (GA-BPNN), и нейросетевая модель Элмана, оптимизированная алгоритмом роя частиц (PSO-Elman). В ходе исследования были выполнены такие этапы нейросетевого моделирования, как подготовка исходных данных, обучение моделей и их сравнительный анализ по показателям точности и качества прогнозов. Такой подход позволяет оценить преимущества и недостатки каждой модели в контексте прогнозирования ВРП, а также определить наиболее перспективные направления для дальнейших исследований. Использование современных нейросетевых методов открывает новые возможности для автоматизации анализа региональной экономики и повышения качества прогнозных оценок, что особенно актуально при ограниченных данных и для оперативного принятия решений. В исследовании в качестве входных данных для прогнозирования ВРП используются такие факторы, как величина производственного капитала, среднегодовая численность трудовых ресурсов, доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, а также показатель, учитывающий инфляцию. Высокая точность прогнозов, достигнутая в результате включения этих факторов в нейросетевые модели, подтверждает наличие сильной связи между этими факторами и ВРП. Результаты исследования показали высокую точность нейросетевой модели BA-LSTM на валидационной выборке: коэффициент детерминации составил 0,82, средняя абсолютная процентная ошибка — 4,19%. Качество и надежность этой модели свидетельствуют о ее способности эффективно предсказы- вать динамику ВРП. В прогнозном периоде до 2030 года в Удмуртской Республике ожидается ежегодное увеличение ВРП +4,6% в текущих ценах или +2,5% в сопоставимых ценах 2023 года. К 2030 году прогнозируется ВРП на уровне 1264,5 млрд руб.

Analysis of regional economic indicators plays a crucial role in management and development planning, with Gross Regional Product (GRP) serving as one of the key indicators of economic activity. The application of artificial intelligence, including neural network technologies, enables significant improvements in the accuracy and reliability of forecasts of economic processes. This study compares three neural network algorithm models for predicting the GRP of a typical region of the Russian Federation — the Udmurt Republic — based on time series data from 2000 to 2023. The selected models include a neural network with the Bat Algorithm (BA-LSTM), a neural network model based on backpropagation error optimized with a Genetic Algorithm (GA-BPNN), and a neural network model of Elman optimized using the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO-Elman). The research involved stages of neural network modeling such as data preprocessing, training model, and comparative analysis based on accuracy and forecast quality metrics. This approach allows for evaluating the advantages and limitations of each model in the context of GRP forecasting, as well as identifying the most promising directions for further research. The utilization of modern neural network methods opens new opportunities for automating regional economic analysis and improving the quality of forecast assessments, which is especially relevant when data are limited and for rapid decision-making. The study uses factors such as the amount of production capital, the average annual number of labor resources, the share of high-tech and knowledge-intensive industries in GRP, and an inflation indicator as input data for predicting GRP. The high accuracy of the predictions achieved by including these factors in the neural network models confirms the strong correlation between these factors and GRP. The results demonstrate the exceptional accuracy of the BA-LSTM neural network model on validation data: the coefficient of determination was 0.82, and the mean absolute percentage error was 4.19%. The high performance and reliability of this model confirm its capacity to predict effectively the dynamics of the GRP. During the forecast period up to 2030, the Udmurt Republic is expected to experience an annual increase in Gross Regional Product (GRP) of +4.6% in current prices or +2.5% in comparable 2023 prices. By 2030, the GRP is projected to reach 1264.5 billion rubles.

В предлагаемой публикации используется объединение оптимизационного подхода общего равновесия, позволяющего объяснить поведение спроса, предложения и цен в экономике с несколькими взаимодействующими рынками, и мультиагентного имитационного подхода, формализующего поведение домашних хозяйств. Интегрирование двух этих подходов рассматривается на примере динамической стохастической модели, включающей теневой, неформальный и сектор домашних хозяйств, производящих блага для собственного потребления. Синтеза гентного подхода и подхода общего равновесия осуществляется с помощью компьютерной реализации рекурсивной обратной связи между микроагентами и макросредой. В предлагаемом исследовании для реализации взаимодействия микроагентов с макросредой используется один из самых популярных подходов, аппроксимирующий распределение доходов индивидуальных агентов дискретным и конечным набором моментов. Особенностью алгоритма реализации рекурсивной обратной связи является получение индивидуальных поведенческих функций микроагентов при их взаимодействии с макросредой, имитационное моделирование с помощью метода Монте-Карло индивидуальных доходов всей совокупности агентов с последующей агрегацией доходов. Параметры модели оцениваются с помощью байесовской эконометрики на статистических данных экономики России. Исходя изс равнения функций правдоподобия, сделан вывод, что исследуемая модель с неоднородными агентами более адекватно описывает эмпирические данные российской экономики. Поведение функций импульсного отклика основных переменных модели свидетельствует об антициклическом характере политики, связанной с наличием теневых секторов экономики (включая неформальный сектор и сектор производства домохозяйств) во время рецессий. Важным фактором является также то, что индивидуальность в поведении агентов способствует повышению эластичности предложения труда в исследуемых секторах экономики. Научной новизной исследования является объединение мультиагентного подхода и подхода общего равновесия для моделирования макроэкономических процессов на региональном и национальном уровне. Перспективы дальнейших исследований могут быть связаны с моделированием и компьютерной реализацией большего числа источников гетерогенности, позволяющих, в частности, описать поведение неоднородных групп агентов в секторах, связанных с производством товаров и услуг.

This article discusses the influence of the shadow, informal and household sectors on the dynamics of a stochastic model with heterogeneous (heterogeneous) agents. The study uses the integration of the general equilibrium approach to explain the behavior of demand, supply and prices in an economy with several interacting markets, and a multi-agent approach. The analyzed model describes an economy with aggregated uncertainty and with an infinite number of heterogeneous agents (households). The source of heterogeneity is the idiosyncratic income shocks of agents in the legal and shadow sectors of the economy. In the analysis, an algorithm is used to approximate the dynamics of the distribution function of the capital stocks of individual agents — the dynamics of its first and second moments. The synthesis of the agent approach and the general equilibrium approach is carried out using computer implementation of the recursive feedback between microagents and macroenvironment. The behavior of the impulse response functions of the main variables of the model confirms the positive influence of the shadow economy (below a certain limit) on minimizing the rate of decline in economic indicators during recessions, especially for developing economies. The scientific novelty of the study is the combination of a multi-agent approach and a general equilibrium approach for modeling macroeconomic processes at the regional and national levels. Further research prospects may be associated with the use of more detailed general equilibrium models, which allow, in particular, to describe the behavior of heterogeneous groups of agents in the entrepreneurial sector of the economy.

Решение общей проблемы информационного взрыва связано с системами автоматической обработки цифровых данных, включая их распознавание, сортировку, содержательную обработку и представление в виде, приемлемом для восприятия человеком. Естественным решением является создание интеллектуальных систем извлечения знаний из неструктурированной информации. При этом явные успехи в области обработки структурированных данных контрастируют со скромными достижениями в области анализа неструктурированной информации, в частности в задачах обработки текстовых документов. В настоящее время данное направление находится в стадии интенсивных исследований и разработок. Данная работа представляет собой системный обзор международных и отечественных публикаций, посвященных ведущему тренду в области автоматической обработки потоков текстовой информации, а именно интеллектуальному анализу текстов или Text Mining (TM). Рассмотрены основные задачи и понятия TM, его место в области проблемы искусственного интеллекта, а также указаны сложности при обработке текстов на естественном языке (NLP), обусловленные слабой структурированностью и неоднозначностью лингвистической ин- формации. Описаны стадии предварительной обработки текстов, их очистка и селекция признаков, которые, наряду с результатами морфологического, синтаксического и семантического анализа, являются компонентами TM. Процесс интеллектуального анализа текстов представлен как отображение множества текстовых документов в «знания», т.е. в очищенную от избыточности и шума совокупность сведений, необходимых для решения конкретной прикладной задачи. На примере задачи трейдинга продемонстрирована формализация принятия торгового решения, основанная на совокупности аналитических рекомендаций. Типичными примерами TM являются задачи и технологии информационного поиска (IR), суммаризации текста, анализа тональности, классификации и кластеризации документов и т. п. Общим вопросом для всех методов TM является выбор типа словоформ и их производных, используемых для распознавания контента в последовательностях символов NL. На примере IR рассмотрены типовые алгоритмы поиска, основанные на простых словоформах, фразах, шаблонах и концептах, а также более сложные технологии, связанные с дополнением шаблонов синтаксической и семантической информацией. В общем виде дано описание механизмов NLP: морфологический, синтаксический, семантический и прагматический анализ. Приведен сравнительный анализ современных инструментов TM, позволяющий осуществить выбор платформы, исходя из особенности решаемой задачи и практических навыков пользователя.

In general, solving the information explosion problem can be delegated to systems for automatic processing of digital data. These systems are intended for recognizing, sorting, meaningfully processing and presenting data in formats readable and interpretable by humans. The creation of intelligent knowledge extraction systems that handle unstructured data would be a natural solution in this area. At the same time, the evident progress in these tasks for structured data contrasts with the limited success of unstructured data processing, and, in particular, document processing. Currently, this research area is undergoing active development and investigation. The present paper is a systematic survey on both Russian and international publications that are dedicated to the leading trend in automatic text data processing: Text Mining (TM). We cover the main tasks and notions of TM, as well as its place in the current AI landscape. Furthermore, we analyze the complications that arise during the processing of texts written in natural language (NLP) which are weakly structured and often provide ambiguous linguistic information. We describe the stages of text data preparation, cleaning, and selecting features which, alongside the data obtained via morphological, syntactic, and semantic analysis, constitute the input for the TM process. This process can be represented as mapping a set of text documents to «knowledge». Using the case of stock trading, we demonstrate the formalization of the problem of making a trade decision based on a set of analytical recommendations. Examples of such mappings are methods of Information Retrieval (IR), text summarization, sentiment analysis, document classification and clustering, etc. The common point of all tasks and techniques of TM is the selection of word forms and their derivatives used to recognize content in NL symbol sequences. Considering IR as an example, we examine classic types of search, such as searching for word forms, phrases, patterns and concepts. Additionally, we consider the augmentation of patterns with syntactic and semantic information. Next, we provide a general description of all NLP instruments: morphological, syntactic, semantic and pragmatic analysis. Finally, we end the paper with a comparative analysis of modern TM tools which can be helpful for selecting a suitable TM platform based on the user’s needs and skills.

Работа посвящена построению и анализу разностных схем для системы уравнений гемодинамики, полученной осреднением уравнений гидродинамики вязкой несжимаемой жидкости по поперечному сечению сосуда. Рассматриваются модели крови как идеальной и как вязкой ньютоновской жидкости. Предложены разностные схемы, аппроксимирующие уравнения со вторым порядком по пространственной переменной. Алгоритмы расчета по построенным схемам основаны на методе расщепления по физическим процессам, в рамках которого на одном шаге по времени уравнения модели рассматриваются раздельно и последовательно. Практическая реали- зация предложенных схем приводит к последовательному решению на каждом шаге по времени двух линейных систем с трехдиагональными матрицами. Показано, что схемы являются $\rho$-устойчивыми при незначительных ограничениях на шаг по времени в случае достаточно гладких решений.

При решении задачи с известным аналитическим решением показано, что имеет место сходимость численного решения со вторым порядком по пространственной переменной в широком диапазоне значений шага сетки. При проведении вычислительных экспериментов по моделированию течения крови в модельных сосудистых системах производилось сравнение предложенных схем с такими известными явными схемами, как схема Лакса – Вендроффа, Лакса – Фридрихса и МакКормака. При решении задач показано, что результаты, полученные с помощью предложенных схем, близки к результатам расчетов, полученных по другим вычислительными схемам, в том числе построенным на основе других методов дискретизации. Показано, что в случае разных пространственных сеток время расчетов для предложенных схем значительно меньше, чем в случае явных схем, несмотря на необходимость решения на каждом шаге систем линейных уравнений. Недостатками схем является ограничение на шаг по времени в случае разрывных или сильно меняющихся решений и необходимость использования экстраполяции значений в граничных точках сосудов. В связи с этим актуальными для дальнейших исследований являются вопросы об адаптации схем расщепления к решению задач с разрывными решениями и в случаях специальных типов условий на концах сосудов.

The work is devoted to the construction and analysis of difference schemes for a system of hemodynamic equations obtained by averaging the hydrodynamic equations of a viscous incompressible fluid over the vessel cross-section. Models of blood as an ideal and as a viscous Newtonian fluid are considered. Difference schemes that approximate equations with second order on the spatial variable are proposed. The computational algorithms of the constructed schemes are based on the method of splitting on physical processes. According to this approach, at one time step, the model equations are considered separately and sequentially. The practical implementation of the proposed schemes at each time step leads to a sequential solution of two linear systems with tridiagonal matrices. It is demonstrated that the schemes are $\rho$-stable under minor restrictions on the time step in the case of sufficiently smooth solutions.

For the problem with a known analytical solution, it is demonstrated that the numerical solution has a second order convergence in a wide range of spatial grid step. The proposed schemes are compared with well-known explicit schemes, such as the Lax – Wendroff, Lax – Friedrichs and McCormack schemes in computational experiments on modeling blood flow in model vascular systems. It is demonstrated that the results obtained using the proposed schemes are close to the results obtained using other computational schemes, including schemes constructed by other approaches to spatial discretization. It is demonstrated that in the case of different spatial grids, the time of computation for the proposed schemes is significantly less than in the case of explicit schemes, despite the need to solve systems of linear equations at each step. The disadvantages of the schemes are the limitation on the time step in the case of discontinuous or strongly changing solutions and the need to use extrapolation of values at the boundary points of the vessels. In this regard, problems on the adaptation of splitting schemes for problems with discontinuous solutions and in cases of special types of conditions at the vessels ends are perspective for further research.

Многочисленные современные исследования подтверждают, что нейроны, астроциты и кровеносные сосуды функционируют как единая динамическая система. В связи с этим в последние годы возникла и набирает все большую популярность концепция целостной нейроглиоваскулярной единицы (НГВЕ), включающей в себя данные компоненты. Согласно концепции нормальное функционирование мозга связано с широким комплексом взаимодействий между элементами НГВЕ, нарушение связей между которыми может служить причиной возникновения различных нейропатологий. Понимание процессов, протекающих внутри одной НГВЕ, а также организации связей между различными единицами является необходимым условием для успешной диагностики и терапии нейропатологий.

В работе построена модель НГВЕ, которая впервые объединяет детальное описание функционирования сетей синаптически связанных возбуждающих и тормозных нейронов (с учетом баланса возбуждения/торможения), динамику внеклеточной среды (калий, глутамат, ГАМК) и астроцитарную активность, модулируемую норадреналином, с последующей регуляцией локального кровотока.

Ключевой концептуальной особенностью модели является интеграция разномасштабных процессов — от ионной динамики на уровне отдельного нейрона Ходжкина – Хаксли до диффузии веществ в масштабе сети из 100 НГВЕ — в единую систему связанных нелинейных дифференциальных уравнений. Это позволило исследовать коллективную динамику ансамбля и выявить новые режимы его функционирования.

В результате численных экспериментов установлено, что динамика внеклеточного калия и положительная обратная связь играют определяющую роль в формировании устойчивых пространственных структур возбуждения. Показано, что при локальной стимуляции активность ограничена за счет диффузионного оттока калия, в то время как надкритическое возбуждение инициирует самоподдерживающиеся автоволновые режимы, стабилизация которых приводит к формированию пространственных паттернов, морфологически схожих со структурами Тьюринга. Такие структуры, характеризующиеся чередованием зон высокой и низкой активности, не зависят от конкретных начальных условий, но чувствительны к вариациям параметров, что указывает на функционирование системы в режиме динамической неустойчивости (хаоса), согласующемся с концепцией самоорганизованной критичности мозга в физиологической норме. Модель успешно воспроизводит экспериментально наблюдаемые явления, включая бёрстинг и чувствительность к внеклеточному калию. Полученные результаты открывают новые перспективы для анализа патофизиологических механизмов работы мозга.

Numerous contemporary studies confirm that neurons, astrocytes and blood vessels function as a unified dynamic system. Consequently, the concept of the integrated neurogliovascular unit (NGVU), encompassing these components, has emerged and gained significant traction in recent years. According to this framework, normal brain function relies on a broad complex of interactions between NGVU elements, while the disruption of these links may underlie various neuropathologies. Understanding the processes within a single NGVU, as well as the organization of connections between multiple units, is a prerequisite for successful diagnosis and therapy of neurological disorders.

In this work, we developed an NGVU model that, for the first time, integrates a detailed description of synaptically coupled excitatory and inhibitory neuronal networks (accounting for the E/I balance), extracellular environment dynamics (potassium, glutamate, GABA), and norepinephrine-modulated astrocytic activity, with subsequent regulation of local blood flow.

A key conceptual feature of the model is the integration of multiscale processes — ranging from ion dynamics at the level of individual Hodgkin – Huxley neurons to substance diffusion across a network of 100 NGVUs — into a single system of coupled nonlinear differential equations. This approach enabled the investigation of the ensemble’s collective dynamics and the identification of novel functional regimes.

Numerical experiments established that extracellular potassium dynamics and positive feedback play a decisive role in the formation of stable spatial excitation structures. It is shown that under local stimulation, activity remains confined due to potassium diffusion outflow; however, supercritical excitation initiates self-sustaining autowave regimes. The stabilization of these regimes leads to the formation of spatial patterns morphologically similar to Turing structures. These patterns, characterized by alternating zones of high and low activity, are independent of specific initial conditions but sensitive to parameter variations. This suggests that the system operates in a dynamic instability (chaos) regime, which is consistent with the concept of self-organized criticality of the brain under physiological conditions. The model successfully reproduces experimentally observed phenomena, including bursting and sensitivity to extracellular potassium. The results provide new perspectives for analyzing the pathophysiological mechanisms of brain function.

На основании данных по содержанию пигментов фитопланктона, интенсивности флуоресценции проб и некоторым физико-химическим характеристикам вод Рыбинского водохранилища проведен поиск связи между биологическими и физико-химическими характеристиками. Исследованы методы описания связи между качественными классами характеристик, основанные на прогнозе качественных значений одной характеристики по качественным значениям другой. Найдены границы качественных классов исследуемых характеристик.

Based on contents of phytoplankton pigments, fluorescence samples and some physico-chemical characteristics of the Rybinsk reservoir waters, searching for connections between biological and physicalchemical characteristics is working out. The methods of describing of connections between qualitative classes of characteristics, based on forecast of quality values of one characteristics by quality values of another one, are studied. The borders of quality classes of studied characteristics are found.