All issues

Статья посвящена моделированию гидродинамических процессов мелководных водоемов на примере Азовского моря. В статье приведена математическая модель гидродинамики мелководного водоема, позволяющая вычислить трехмерные поля вектора скорости движения водной среды. Применение регуляризаторов по Б.Н. Четверушкину в уравнении неразрывности привело к изменению способа расчета поля давления, базирующегося на решении волнового уравнения. Построена дискретная конечно-разностная схема для расчета давления в области, линейные размеры которой по вертикали существенно меньше размеров по горизонтальным координатным направлениям, что является характерным для геометрии мелководных водоемов. Описаны метод и алгоритм решения сеточных уравнений с предобуславливателем трехдиагонального вида. Предложенный метод применен для решения сеточных уравнений, возникающих при расчете давления для трехмерной задачи гидродинамики Азовского моря. Показано, что предложенный метод сходится быстрее модифицированного попеременно-треугольного метода. Представлена параллельная реализация предложенного метода решения сеточных уравнений и проведены теоретические и практические оценки ускорения алгоритма с учетом времени латентности вычислительной системы. Приведены результаты вычислительных экспериментов для решения задач гидродинамики Азовского моря с использованием гибридной технологии MPI + OpenMP. Разработанные модели и алгоритмы применялись для реконструкции произошедшей в 2001 году в Азовском море экологической катастрофы и решения задачи движения водной среды в устьевых районах. Численные эксперименты проводились на гибридном вычислительном кластере К-60 ИПМ им. М.В. Келдыша РАН.

The article is devoted to modeling the shallow water hydrodynamic processes using the example of the Azov Sea. The article presents a mathematical model of the hydrodynamics of a shallow water body, which allows one to calculate three-dimensional fields of the velocity vector of movement of the aquatic environment. Application of regularizers according to B.N.Chetverushkin in the continuity equation led to a change in the method of calculating the pressure field, based on solving the wave equation. A discrete finite-difference scheme has been constructed for calculating pressure in an area whose linear vertical dimensions are significantly smaller than those in horizontal coordinate directions, which is typical for the geometry of shallow water bodies. The method and algorithm for solving grid equations with a tridiagonal preconditioner are described. The proposed method is used to solve grid equations that arise when calculating pressure for the three-dimensional problem of hydrodynamics of the Azov Sea. It is shown that the proposed method converges faster than the modified alternating triangular method. A parallel implementation of the proposed method for solving grid equations is presented and theoretical and practical estimates of the acceleration of the algorithm are carried out taking into account the latency time of the computing system. The results of computational experiments for solving problems of hydrodynamics of the Sea of Azov using the hybrid MPI + OpenMP technology are presented. The developed models and algorithms were used to reconstruct the environmental disaster that occurred in the Sea of Azov in 2001 and to solve the problem of the movement of the aquatic environment in estuary areas. Numerical experiments were carried out on the K-60 hybrid computing cluster of the Keldysh Institute of Applied Mathematics of Russian Academy of Sciences.

В статье предлагается архитектурное решение организации сверточной нейронной сети (СНС), ориентированное на аппаратную реализацию на конечных устройствах (edge-устройствах) в условиях ограниченных ресурсов. С этой целью предложен подход к сжатию спектрограмм до заданного размера (28×28) с использованием дискретизации, моноконверсии, оконного преобразования Фурье и двумерной интерполяции. Разработана сбалансированная процедура свертки на базе компактных сверточных фильтров, размер которых обеспечивает необходимый для edge-устройств баланс между вычислительной сложностью и точностью. Предложен алгоритм, позволяющий выполнять операции свертки и вычисления градиента функции ошибки на сверточном слое за один такт, обеспечивая повышение производительности режимов инференса и обучения СНС. Проведена оптимизация соотношения между обучаемостью сети и ее устойчивостью к переобучению за счет применения метода регуляризации Dropout с коэффициентом отбрасывания 0,5 для полносвязного слоя.

Работоспособность предложенного решения продемонстрирована на примере задачи распознавания аудиоспектрограмм звуков двигателей автомобилей и самолетов. СНС обучалась на сбалансированном наборе данных, состоящем из 7160 аудиозаписей. Обученная сеть демонстрировала высокую точность распознавания (95%), низкие значения функции потерь (<0,2), сбалансированные метрики «точность/полнота/F-мера», что свидетельствует об эффективности разработанной модели СНС.

This paper proposes an architectural solution for organizing a convolutional neural network (CNN) oriented towards hardware implementation on edge devices under limited resources. To this goal, an approach to compressing spectrograms to a given size (28 × 28) is proposed using discretization, monoconversion, windowed Fourier transform, and two-dimensional interpolation. A balanced convolution procedure is developed based on compact convolutional filters, the size of which provides the balance between computational complexity and accuracy required for edge devices. An algorithm that enables convolution operations and calculation of the error function gradient in the convolutional layer in a single cycle ensuring increased performance in both inference and training modes of the CNN is proposed. The tradeoff between network trainability and its resistance to overfitting is optimized by applying the Dropout regularization method with a dropout coefficient of 0.5 for the fully connected layer.

The effectiveness of the proposed solution was demonstrated using the example of recognizing audio spectrograms of car and airplane engine sounds. The CNN was trained on a balanced dataset consisting of 7160 audio recordings. The trained network demonstrated high recognition accuracy (95%), low loss values (< 0.2), and balanced precision/recall/F-metric, demonstrating the effectiveness of the developed CNN model.

В работе предложен новый метод моделирования плотных материалов на основе алгоритма упаковки сферополиэдров, описана математическая модель сферополиэдра и обсуждены результаты вычислительных экспериментов на различных упаковках сферополиэдров. Результаты экспериментов показали сходимость метода. Проведенные эксперименты включают исследования упаковок сферополиэдров различной формы, полидисперсных и ориентированных структур. Метод может быть применен для виртуального проектирования плотных материалов, имеющих в составе несферические частицы.

The paper presents a new dense material modeling method based on spherepolyhedra packing algorithm, describes mathematical model of spherepolyhedra and discuss the results of computation experiments on different spherepolyhedra packs. The results of experiments show convergence of proposed method. Experiments include investigations of spherepolyhedra packs with different shapes, polydisperse and oriented structures. Presented method would be applied to virtual design of dense materials composed of non-spherical particles.

В данной работе мы предлагаем новую эффективную программную реализацию алгоритма расчета трансконтинентального переноса примеси в атмосфере от естественного или антропогенного источника на адаптивной конечно-разностной сетке, концентрирующей свои узлы внутри переносимого облака примеси, где наблюдаются резкие изменения значений ее массовой доли, и максимально разрежающей узлы во всех остальных частях атмосферы, что позволяет минимизировать общее количество узлов. Особенностью реализации является представление адаптивной сетки в виде комбинации динамических (дерево, связный список) и статических (массив) структур данных. Такое представление сетки позволяет увеличить скорость выполнения расчетов в два раза по сравнению со стандартным подходом представления адаптивной сетки только через динамические структуры данных.

Программа создавалась на компьютере с шестиядерным процессором. С помощью симулятора gem5, позволяющего моделировать работу различных компьютерных систем, была произведена оценка масштабируемости программы при переходе на большее число ядер (вплоть до 32) на нескольких моделях компьютерной системы вида «вычислительные ядра – кэш-память – оперативная память» с разной степенью детализации ее элементов. Отмечено существенное влияние состава компьютерной системы на степень масштабируемости исполняемой на ней программы: максимальное ускорение на 32-х ядрах при переходе от двухуровневого кэша к трехуровневому увеличивается с 14.2 до 22.2. Время выполнения программы на модели компьютера в gem5 превосходит время ее выполнения на реальном компьютере в 104–105 раз в зависимости от состава модели и составляет 1.5 часа для наиболее детализированной и сложной модели.

Также в статье рассматриваются подробный порядок настройки симулятора gem5 и наиболее оптимальный с точки зрения временных затрат способ проведения симуляций, когда выполнение не представляющих интерес участков кода переносится на физический процессор компьютера, где работает gem5, а непосредственно внутри симулятора выполняется лишь исследуемый целевой кусок кода.

In this work we have developed a new efficient program for the numerical simulation of 3D global chemical transport on an adaptive finite-difference grid which allows us to concentrate grid points in the regions where flow variables sharply change and coarsen the grid in the regions of their smooth behavior, which significantly minimizes the grid size. We represent the adaptive grid with a combination of several dynamic (tree, linked list) and static (array) data structures. The dynamic data structures are used for a grid reconstruction, and the calculations of the flow variables are based on the static data structures. The introduction of the static data structures allows us to speed up the program by a factor of 2 in comparison with the conventional approach to the grid representation with only dynamic data structures.

We wrote and tested our program on a computer with 6 CPU cores. Using the computer microarchitecture simulator gem5, we estimated the scalability property of the program on a significantly greater number of cores (up to 32), using several models of a computer system with the design “computational cores – cache – main memory”. It has been shown that the microarchitecture of a computer system has a significant impact on the scalability property, i.e. the same program demonstrates different efficiency on different computer microarchitectures. For example, we have a speedup of 14.2 on a processor with 32 cores and 2 cache levels, but we have a speedup of 22.2 on a processor with 32 cores and 3 cache levels. The execution time of a program on a computer model in gem5 is 104–105 times greater than the execution time of the same program on a real computer and equals 1.5 hours for the most complex model.

Also in this work we describe how to configure gem5 and how to perform simulations with gem5 in the most optimal way.

В данной работе представлены результаты численного анализа равновесных конфигураций отрицательно заряженных частиц (электронов), запертых в круговой области бесконечным внешним потенциалом на ее границе. Для поиска устойчивых конфигураций с минимальной энергией авторами разработан гибридный вычислительный алгоритм. Основой алгоритма являются интерполяционные формулы, полученные из анализа равновесных конфигураций, полученных с помощью вариационного принципа минимума энергии для произвольного, но конечного числа частиц в циркулярной модели. Решения нелинейных уравнений данной модели предсказывают формирование оболочечной структуры в виде колец (оболочек), заполненных электронами, число которых уменьшается при переходе от внешнего кольца к внутренним. Число колец зависит от полного числа заряженных частиц. Полученные интерполяционные формулы распределения полного числа электронов по кольцам используются в качестве начальных конфигураций для метода молекулярной динамики. Данный подход позволяет значительно повысить скорость достижения равновесной конфигурации для произвольно выбранного числа частиц по сравнению с алгоритмом имитации отжига Метрополиса и другими алгоритмами, основанными на методах глобальной оптимизации.

The equilibrium configurations of charged electrons, confined in the hard disk potential, are analysed by means of the hybrid numerical algorithm. The algorithm is based on the interpolation formulas, that are obtained from the analysis of the equilibrium configurations, provided by the variational principle developed in the circular model. The solution of the nonlinear equations of the circular model yields the formation of the shell structure which is composed of the series of rings. Each ring contains a certain number of particles, which decreases as one moves from the boundary ring to the central one. The number of rings depends on the total number of electrons. The interpolation formulas provide the initial configurations for the molecular dynamics calculations. This approach makes it possible to significantly increase the speed at which an equilibrium configuration is reached for an arbitrarily chosen number of particles compared to the Metropolis annealing simulation algorithm and other algorithms based on global optimization methods.

Работа посвящена описанию авторских формальных постановок задачи кластеризации при заданном числе кластеров, алгоритмам их решения, а также результатам применения этого инструментария в медицине.

Решение сформулированных задач точными алгоритмами реализаций даже относительно невысоких размерностей до выполнения условий оптимальности невозможно за сколько-нибудь рациональное время по причине их принадлежности к классу NP.

В связи с этим нами предложен гибридный алгоритм, сочетающий преимущества точных методов на базе кластеризации в парных расстояниях на начальном этапе с быстродействием методов решения упрощенных задач разбиения по центрам кластеров на завершающем этапе. Для развития данного направления разработан последовательный гибридный алгоритм кластеризации с использованием случайного поиска в парадигме роевого интеллекта. В статье приведено его описание и представлены результаты расчетов прикладных задач кластеризации.

Для выяснения эффективности разработанного инструментария оптимальной кластеризации многомерных объектов по множеству разнородных показателей был выполнен ряд вычислительных экспериментов с использованием массивов данных, включающих социально-демографические, клинико-анамнестические, электроэнцефалографические и психометрические данные когнитивного статуса пациентов кардиологической клиники. Получено эксперимен- тальное доказательство эффективности применения алгоритмов локального поиска в парадигме роевого интеллекта в рамках гибридного алгоритма при решении задач оптимальной кластеризации. Результаты вычислений свидетельствуют о фактическом разрешении основной проблемы применения аппарата дискретной оптимизации — ограничения доступных размерностей реализаций задач. Нами показано, что эта проблема снимается при сохранении приемлемой близости результатов кластеризации к оптимальным.

Прикладное значение полученных результатов кластеризации обусловлено также тем, что разработанный инструментарий оптимальной кластеризации дополнен оценкой стабильности сформированных кластеров, что позволяет к известным факторам (наличие стеноза или старший возраст) дополнительно выделить тех пациентов, когнитивные ресурсы которых оказываются недостаточны, чтобы преодолеть влияние операционной анестезии, вследствие чего отмечается однонаправленный эффект послеоперационного ухудшения показателей сложной зрительно-моторной реакции, внимания и памяти. Этот эффект свидетельствует о возможности дифференцированно классифицировать пациентов с использованием предлагаемого инструментария.

The work is devoted to the description of the author’s formal statements of the clustering problem for a given number of clusters, algorithms for their solution, as well as the results of using this toolkit in medicine.

The solution of the formulated problems by exact algorithms of implementations of even relatively low dimensions before proving optimality is impossible in a finite time due to their belonging to the NP class.

In this regard, we have proposed a hybrid algorithm that combines the advantages of precise methods based on clustering in paired distances at the initial stage with the speed of methods for solving simplified problems of splitting by cluster centers at the final stage. In the development of this direction, a sequential hybrid clustering algorithm using random search in the paradigm of swarm intelligence has been developed. The article describes it and presents the results of calculations of applied clustering problems.

To determine the effectiveness of the developed tools for optimal clustering of multidimensional objects according to a variety of heterogeneous indicators, a number of computational experiments were performed using data sets including socio-demographic, clinical anamnestic, electroencephalographic and psychometric data on the cognitive status of patients of the cardiology clinic. An experimental proof of the effectiveness of using local search algorithms in the paradigm of swarm intelligence within the framework of a hybrid algorithm for solving optimal clustering problems has been obtained.

The results of the calculations indicate the actual resolution of the main problem of using the discrete optimization apparatus — limiting the available dimensions of task implementations. We have shown that this problem is eliminated while maintaining an acceptable proximity of the clustering results to the optimal ones. The applied significance of the obtained clustering results is also due to the fact that the developed optimal clustering toolkit is supplemented by an assessment of the stability of the formed clusters, which allows for known factors (the presence of stenosis or older age) to additionally identify those patients whose cognitive resources are insufficient to overcome the influence of surgical anesthesia, as a result of which there is a unidirectional effect of postoperative deterioration of complex visual-motor reaction, attention and memory. This effect indicates the possibility of differentiating the classification of patients using the proposed tools.

В настоящей работе рассматривается феноменологический алгоритм генерации морфологии глиальных клеток мозга — астроцитов, основанный на морфометрических данных протоплазматических астроцитов и общих тенденциях развития данного типа клеток in vivo, описанных в литературе. Мы адаптировали алгоритм пространственной колонизации (Space Colonization Algorithm, SCA) для процедурной генерации полной астроцитарной морфологии. Используемые в генерации аттракторные точки распределялись в пространственном объеме в соответствии с плотностью распределения синапсов в ткани гиппокампа на первой неделе постнатального развития мозга крысы. Нами были проанализированы и сопоставлены данные реконструкций астроцитарных морфологий на разных этапах развития мозга с использованием таких методик и параметров, как анализ Шолля, число точек ветвления, число терминалей, общая длина дерева и максимальный порядок ветвления. Используя данные морфометрического анализа протоплазматических астроцитов животных разных возрастов, были подобраны необходимые параметры генерации для получения наиболее реалистичных трехмерных моделей морфологии клеток. Мы показали, что разработанный нами алгоритм позволяет не только получить геометрию отдельных клеток, например, для задач вычислительной биологии, но и воссоздать феномен доменной организации клеточной популяции. Доменная организация в ходе генерации морфологий возникает из-за конкуренции клеток за территорию и присвоения их отростками уникальных аттракторных точек, которые становятся недоступными для других клеток и их отростков. Кроме того, нами было разработано дополнение оригинального алгоритма, позволяющее производить генерацию морфологии в две фазы, имитируя двухстадийное развитие структуры астроцитов на первой и третьей-четвертой неделях постнатального развития мозга крыс. Для достижения этого результата мы прибегаем к введению двух типов аттракторов, чтобы разделить две различные стратегии роста во времени: быстрое исследование пространства слабоветвящимися отростками и созревание сложной морфологии за счет обильного ветвления. Мы предполагаем, что модификация алгоритма с введением динамической генерации аттракторов может объяснить процесс формирования тонких структур астроцитарной клетки.

We examine a phenomenological algorithm for generating morphology of astrocytes, a major class of glial brain cells, based on morphometric data of rat brain protoplasmic astrocytes and observations of general cell development trends in vivo, based on current literature. We adapted the Space Colonization Algorithm (SCA) for procedural generation of astrocytic morphology from scratch. Attractor points used in generation were spatially distributed in the model volume according to the synapse distribution density in the rat hippocampus tissue during the first week of postnatal brain development. We analyzed and compared astrocytic morphology reconstructions at different brain development stages using morphometry estimation techniques such as Sholl analysis, number of bifurcations, number of terminals, total tree length, and maximum branching order. Using morphometric data from protoplasmic astrocytes of rats at different ages, we selected the necessary generation parameters to obtain the most realistic three-dimensional cell morphology models. We demonstrate that our proposed algorithm allows not only to obtain individual cell geometry but also recreate the phenomenon of tiling domain organization in the cell populations. In our algorithm tiling emerges due to the cell competition for territory and the assignment of unique attractor points to their processes, which then become unavailable to other cells and their processes. We further extend the original algorithm by splitting morphology generation in two phases, thereby simulating astrocyte tree structure development during the first and third-fourth weeks of rat postnatal brain development: rapid space exploration at the first stage and extensive branching at the second stage. To this end, we introduce two attractor types to separate two different growth strategies in time. We hypothesize that the extended algorithm with dynamic attractor generation can explain the formation process of fine astrocyte cell structures and maturation of astrocytic arborizations.

Предложен алгоритм решения прикладной задачи расчета электрических характеристик полевых эффектов инжектированных зарядов в сегнетоэлектриках при электронном облучении, основанный на реализации детерминированной модели методом конечных элементов с учетом результатов моделирования транспорта электронов методом Монте-Карло. Разработано программное приложение для проведения вычислительного эксперимента.

An algorithm of applied problem solving was described to calculate electrical characteristics of electrical field effects in ferroelectrics electron-beam charged. The algorithm was based on implementation of the deterministic model using finite element method as well as taking into account Monte-Carlo simulation results of electron transport. The program application was developed to perform computing experiments.

В статье предложена компьютерная модель, описывающая пространственно-временную динамику популяции, взаимодействующей с возобновимым ресурсом. Подробно описан жизненный цикл особи. Предложен алгоритм пространственного перемещения особей по ареалу, учитывающий пищевую и социальную активность. Описаны вычислительные эксперименты с моделью, которые имитируют движения стада животных по ареалу, а также описан модельный эксперимент, когда групповой тип поведения животных вследствие изменения характеристик окружающей среды становится индивидуальным, после чего из-за изменения в параметрах окружающей среды и поведении животных формируется стадо, которое в дальнейшем переходит снова к групповому типу поведения.

A computer model describing the spatial-temporal dynamics of populations of interacting with renewable resource is proposed. The life cycle of the individual is described. The algorithm for spatial mobility of individuals within an area is proposed, which takes into account nutritional and social activity. The paper presents the computational experiments with the model that mimic the movement of herds of animals in the area, and describes the model experiment when the group type of animal behavior due to changes in the characteristics of the environment and animal behavior the herd animals is formed, which later goes again in the group type of animal behavior.

В последние десятилетия активно развивается теория аномальной диффузии, объединяющая различные транспортные процессы, в которых характерное среднеквадратичное рассеяние растет со временем по степенному закону, а не линейно, как для нормальной диффузии. Так, к примеру, диффузия жидкостей в пористых телах, перенос зарядов в аморфных полупроводниках и молекулярный транспорт в вязких средах демонстрируют аномальное «замедление» по сравнению со стандартной моделью.

Удобным инструментом исследования таких процессов является прямое стохастическое моделирование. В работе описана одна из возможных схем такого рода, в основе которой лежит процесс восстановления с временами ожидания, имеющими степенную асимптотику. Аналитические построения показывают тесную связь между рассмотренным классом случайных процессов и уравнениями с производными нецелого порядка. Этот подход легко можно распространить ( соответствующий алгоритм представлен в тексте) на системы, в которых, помимо транспорта, возможны химические реакции. Актуальность исследований в этой области продиктована тем, что точный вид интегро-дифференциальных уравнений, описывающих химическую кинетику в системах с аномальной диффузией, остается пока предметом дискуссии.

Поскольку рассматриваемый класс случайных процессов не обладает марковским свойством, здесь возникают принципиально новые проблемы по сравнению с моделированием химических реакций при нормальной диффузии. Главная из них заключается в способе, которым определяется, какие молекулы должны «погибнуть» в ходе реакции. Поскольку точная схема, отслеживающая каждую возможную комбинацию реактантов, неприемлема с вычислительной точки зрения из-за слишком большого числа таких комбинаций, было предложено несколько простых эвристических процедур. Серия вычислительных экспериментов показала, что результаты весьма чувствительны к выбору одной из этих эвристик.

Theory of anomalous diffusion, which describe a vast number of transport processes with power law mean squared displacement, is actively advancing in recent years. Diffusion of liquids in porous media, carrier transport in amorphous semiconductors and molecular transport in viscous environments are widely known examples of anomalous deceleration of transport processes compared to the standard model.

Direct Monte Carlo simulation is a convenient tool for studying such processes. An efficient stochastic simulation algorithm is developed in the present paper. It is based on simple renewal process with interarrival times that have power law asymptotics. Analytical derivations show a deep connection between this class of random process and equations with fractional derivatives. The algorithm is further generalized by coupling it with chemical reaction simulation. It makes stochastic approach especially useful, because the exact form of integrodifferential evolution equations for reaction — subdiffusion systems is still a matter of debates.

Proposed algorithm relies on non-markovian random processes, hence one should carefully account for qualitatively new effects. The main question is how molecules leave the system during chemical reactions. An exact scheme which tracks all possible molecule combinations for every reaction channel is computationally infeasible because of the huge number of such combinations. It necessitates application of some simple heuristic procedures. Choosing one of these heuristics greatly affects obtained results, as illustrated by a series of numerical experiments.