All issues

Очень приятно вспоминать и рассказывать о выдающемся ученом, замечательном человеке, блестящем преподавателе, основоположнике нескольких научных направлений Дмитрии Сергеевиче Чернавском. Наверно, при этом подсознательно надеешься, что это поможет слушателям, читателям, коллегам, близким и дальним. Одним — увидеть в себе и развить черты, которыми обладал этот прекрасный человек. Другим — ответить на вопросы, которые он оставил нам. Третьим — порадоваться, что в нашем научном сообществе был человек, который творил, вдохновлял, помогал, заряжал своим оптимизмом и верой в знание, в людей, в перемены к лучшему и надеждой, что будущее состоится. Мне довелось дважды писать о Дмитрии Сергеевиче: один раз — в послесловии к его замечательной книге «Синергетика и информация» [Чернавский, 2004], второй раз — веселый текст к его 90-летию, дополненный коллегами и опубликованный в журнале «Компьютерные исследования и моделирование» в 2016 году [Профессору Дмитрию Чернавскому — 90 лет, 2016]. И сейчас пишу в третий раз — со светлой грустью и сожалением о том, что мгновения общения с ним, его вдохновенные выступления, праздничные застолья, на которых за сиюминутным угадывалось вечное, не остановить и не повторить. Без прошлого нет будущего. Без попыток следующих поколений вновь и вновь ответить на вечные вопросы, оставленные предшественниками, рвется «времен связующая нить». Без традиции трудно родиться новому… Поэтому прошлое, даже недавнее, стоит вспоминать, чтобы отыскать дорогу в будущее.

В различных приложениях возникают задачи, моделируемые уравнениями в частных производных на графах (сетях, деревьях). Для исследования данных проблем и возникающих различных экстремальных ситуаций, для задач проектирования и оптимизации сетей различных типов в данной работе построена вычислительная модель, основанная на решении соответствующих краевых задач для нелинейных уравнений в частных производных гиперболического типа на графах (сетях, деревьях). В качестве приложений были выбраны три различные задачи, решаемые в рамках общего подхода сетевых вычислительных моделей. Первая — это моделирование движения транспортных потоков. При решении данной задачи использовался макроскопический подход, при котором транспортный поток описывается нелинейной системой гиперболических уравнений второго порядка. Проведенные расчеты и полученные результаты показали, что разработанная в рамках предложенного подхода модель хорошо воспроизводит реальную ситуацию на различных участках транспортной сети г. Москвы на значительных временных интервалах, а также может быть использована для выбора наиболее оптимальной стратегии организации дорожного движения в городе. Вторая — моделирование потоков данных в компьютерных сетях. В этой задаче потоки данных различных соединений в пакетной сети передачи данных моделировались в виде несмешивающихся потоков сплошной среды. Предложены концептуальная и математическая модели сети. Проведено численное моделирование в сравнении с системой имитационного моделирования сети NS-2. Полученные результаты показали, что в сравнении с пакетной моделью NS-2 разработанная нами потоковая модель демонстрирует значительную экономию вычислительных ресурсов, обеспечивая при этом хорошую степень подобия, и позволяет моделировать поведение сложных глобально распределенных IP-сетей передачи данных. Третья — моделирование распространения газовых примесей в вентиляционных сетях. Была разработана вычислительная математическая модель распространения мелкодисперсных или газовых примесей в вентиляционных сетях с использованием уравнений газовой динамики путем численного сопряжения областей разной размерности. Проведенные расчеты показали, что модель с хорошей точностью позволяет определять распределение газодинамических параметров в трубопроводной сети и решать задачи динамического управления вентиляцией.

In various applications arise problems modeled by nonlinear partial differential equations on graphs (networks, trees). In order to study such problems and various extreme situations arose in the problems of designing and optimizing networks developed the computational model based on solving the corresponding boundary problems for partial differential equations of hyperbolic type on graphs (networks, trees). As applications, three different problems were chosen solved in the framework of the general approach of network computational models. The first was modeling of traffic flow. In solving this problem, a macroscopic approach was used in which the transport flow is described by a nonlinear system of second-order hyperbolic equations. The results of numerical simulations showed that the model developed as part of the proposed approach well reproduces the real situation various sections of the Moscow transport network on significant time intervals and can also be used to select the most optimal traffic management strategy in the city. The second was modeling of data flows in computer networks. In this problem data flows of various connections in packet data network were simulated as some continuous medium flows. Conceptual and mathematical network models are proposed. The numerical simulation was carried out in comparison with the NS-2 network simulation system. The results showed that in comparison with the NS-2 packet model the developed streaming model demonstrates significant savings in computing resources while ensuring a good level of similarity and allows us to simulate the behavior of complex globally distributed IP networks. The third was simulation of the distribution of gas impurities in ventilation networks. It was developed the computational mathematical model for the propagation of finely dispersed or gas impurities in ventilation networks using the gas dynamics equations by numerical linking of regions of different sizes. The calculations shown that the model with good accuracy allows to determine the distribution of gas-dynamic parameters in the pipeline network and solve the problems of dynamic ventilation management.

24 января ушел из жизни блестящий ученый, доктор физико-математических наук, профессор, лауреат премии имени С. В. Ковалевской Алексей Владимирович Борисов. Алексей Владимирович родился и вырос в Москве. Окончив среднюю школу, он поступил на факультет специального машиностроения МВТУ им. Н.Э. Баумана. Уже во время учебы Алексей Владимирович посещает научный семинар на механико-математическом факультете Московского государственного университета им. М.В. Ломносова, что во многом определяет направление его будущих исследований. После защиты кандидатской диссертации Алексей Владимирович создает в Ижевске научную группу, его последующая научная биография очень широка: Екатеринбург, Чебоксары, Иннополис, Долгопрудный, Москва. Борисов основывает и воз- главляет серию научных журналов: «Регулярная и хаотическая динамика», «Нелинейная динамика»; является главным редактором в журналах «Вестник Удмуртского университета», «Компьютерные исследования и моделирование». Научное наследие А. В. Борисова обширно, список публикаций составляет более 200 работ, более 170 из которых опубликованы в журналах, индексируемых международными базами Scopus и Web of Science. Его перу принадлежит более 10 монографий.

On January 24, a famous scientist, doctor of physical and mathematical sciences, professor and laureate of the Prize of S.V. Kowalevsky Alexey Vladimirovich Borisov passed away. Alexey Vladimirovich was born and raised in Moscow. After graduating from high school, he entered the Faculty of Special Mechanical Engineering of the Bauman Moscow State Technical University. Already during his studies, Alexey Vladimirovich attends a scientific seminar at the Faculty of Mechanics and Mathematics of the Lomnosov Moscow State University, which largely determines the direction of his future research. After defending his Ph.D. thesis, Alexey Vladimirovich creates a scientific group in Izhevsk, his subsequent scientific biography is very wide: Yekaterinburg, Cheboksary, Innopolis, Dolgoprudny, Moscow. Borisov founds and heads the series of scientific journals Regular and Chaotic Dynamics, Nonlinear Dynamics, is the editor-in-chief in the journals Bulletin of Udmurt University, Computer research and modeling. The scientific heritage of A.V. Borisov is extensive, the list of publications is more than 200 works, more than 170 of which have been published in journals indexed by international databases Scopus and Web of Science. More than 10 monographs belong to him.

Современная литература содержит многочисленные примеры применения распределений с тяжелыми хвостами для прикладных исследований сложных систем. Моделирование экстремальных данных обычно ограничено небольшим набором форм распределений, которые исторически применяются в данной области прикладных исследований. Расширение набора форм возможно посредством сопоставления мер форм распределений. В работе на примере бета-распределения второго рода показано, что неопределенность моментов тяжелохвостых бета-распределений ограничивает применимость классических методов моментов для исследования их форм. На данном этапе сохраняется актуальность построения методов сопоставления распределений с помощью квантильных мер формы, которые освобождены от ограничений на параметры формы. Цель работы состоит в компьютерном исследовании возможности построения пространства квантильных мер форм для проведения сравнения распределений с тяжелыми хвостами. На основе компьютерного моделирования проводится картирование реализаций распределений в пространстве параметрических, квантильных и информационных мер формы. Картирование распределений в пространстве только параметрических мер формы показало, что наложение множества распределений с тяжелыми хвостами в пространстве квантильных мер асимметрии и эксцесса не позволяет сопоставить формы распределений, принадлежащие разным типам распределений. Хорошо известно, что информационные меры содержат дополнительную информацию о мере формы распределений. В работе предложен квантильный коэффициент энтропии в качестве дополнительной независимой меры формы, построенной на отношении интервалов энтропийной и квантильной неопределенностей. На примере логнормального распределения и распределения Парето иллюстрируются возможности сравнения форм распределений с реализациями бета-распределения второго рода. В частности показано, что, несмотря на близость положений форм в трехмерном пространстве, формы реализаций логнормального распределения отсутствуют среди реализаций бета-распределения второго рода. Картирование положения устойчивых распределений в трехмерном пространстве квантильных мер форм позволило оценить параметры формы бета-распределения второго рода, для которого форма наиболее близка к форме распределения Леви. Из материала статьи следует, что отображение распределений в трехмерном пространстве квантильных мер форм значительно расширяет возможность сравнения форм для распределений с тяжелыми хвостами.

Currently, journal papers contain numerous examples of the use of heavy-tailed distributions for applied research on various complex systems. Models of extreme data are usually limited to a small set of distribution shapes that in this field of applied research historically been used. It is possible to increase the composition of the set of probability distributions shapes through comparing the measures of the distribution shapes and choosing the most suitable implementations. The example of a beta distribution of the second kind shown that the lack of definability of the moments of heavy-tailed implementations of the beta family of distributions limits the applicability of the existing classical methods of moments for studying the distributions shapes when are characterized heavy tails. For this reason, the development of new methods for comparing distributions based on quantile shape measures free from the restrictions on the shape parameters remains relevant study the possibility of constructing a space of quantile measures of shapes for comparing distributions with heavy tails. The operation purpose consists in computer research of creation possibility of space of the quantile’s measures for the comparing of distributions property with heavy tails. On the basis of computer simulation there the distributions implementations in measures space of shapes were been shown. Mapping distributions in space only of the parametrical measures of shapes has shown that the imposition of regions for heavy tails distribution made impossible compare the shape of distributions belonging to different type in the space of quantile measures of skewness and kurtosis. It is well known that shape information measures such as entropy and entropy uncertainty interval contain additional information about the shape measure of heavy-tailed distributions. In this paper, a quantile entropy coefficient is proposed as an additional independent measure of shape, which is based on the ratio of entropy and quantile uncertainty intervals. Also estimates of quantile entropy coefficients are obtained for a number of well-known heavy-tailed distributions. The possibility of comparing the distributions shapes with realizations of the beta distribution of the second kind is illustrated by the example of the lognormal distribution and the Pareto distribution. Due to mapping the position of stable distributions in the three-dimensional space of quantile measures of shapes estimate made it possible the shape parameters to of the beta distribution of the second kind, for which shape is closest to the Lévy shape. From the paper material it follows that the display of distributions in the three-dimensional space of quantile measures of the forms of skewness, kurtosis and entropy coefficient significantly expands the possibility of comparing the forms for distributions with heavy tails.

В работе представлены результаты теоретического исследования особенностей статистического распределения фазы квазигармонического сигнала, формируемого в результате воздействия гауссовского шума на исходно гармонический сигнал. Выявленные особенности распределения фазы легли в основу развиваемого оригинального метода оценивания параметров исходного, неискаженного сигнала. Показано, что задача оценивания исходного значения фазы может эффективно решаться расчетом математического ожидания результатов выборочных измерений фазы, в то время как для решения задачи оценивания второго параметра распределения фазы — параметра уровня сигнала относительно шума — предлагается использовать зависимость дисперсии выборочных значений фазы от данного параметра. Для решения этой задачи используются полученные в явном виде аналитические формулы для моментов низших порядков распределения фазы, развит и обоснован новый подход к оцениванию параметров квазигармонического сигнала на основе измерения величины второго центрального момента, т. е. разброса выборочных значений фазы. В частности, применение данного метода обеспечивает высокоточное измерение амплитудных характеристик анализируемого сигнала посредством проведения лишь фазовых измерений. Численные результаты, полученные в ходе проведенного компьютерного моделирования, подтверждают теоретические выводы и эффективность разработанного метода. В работе обоснованы существование и единственность решения задачи оценивания параметров сигнала методом моментов. Показано, что функция, отображающая зависимость второго центрального момента от искомого параметра отношения сигнала к шуму, является монотонно убывающей и тем самым однозначной функцией искомого параметра. Разработанный метод оценивания параметров сигнала представляет интерес для решения широкого круга научных и прикладных задач, связанных с необходимостью измерения уровня сигнала и его фазы, в таких областях, как обработка данных в системах медицинской диагностической визуализации, обработка радиосигналов, радиофизика, оптика, радионавигация, метрология.

The paper presents the results of theoretical investigation of the peculiarities of the quasi-harmonic signal’s phase statistical distribution, while the quasi-harmonic signal is formed as a result of the Gaussian noise impact on the initially harmonic signal. The revealed features of the phase distribution became a basis for the original technique elaborated for estimating the parameters of the initial, undistorted signal. It has been shown that the task of estimation of the initial phase value can be efficiently solved by calculating the magnitude of the mathematical expectation of the results of the phase sampled measurements, while for solving the task of estimation of the second parameter — the signal level respectively to the noise level — the dependence of the phase sampled measurements variance upon the sough-for parameter is proposed to be used. For solving this task the analytical formulas having been obtained in explicit form for the moments of lower orders of the phase distribution, are applied. A new approach to quasi-harmonic signal’s parameters estimation based on the method of moments has been developed and substantiated. In particular, the application of this method ensures a high-precision measuring the amplitude characteristics of a signal by means of the phase measurements only. The numerical results obtained by means of conducted computer simulation of the elaborated technique confirm both the theoretical conclusions and the method’s efficiency. The existence and the uniqueness of the task solution by the method of moments is substantiated. It is shown that the function that describes the dependence of the phase second central moment on the sough-for parameter, is a monotonically decreasing and thus the single-valued function. The developed method may be of interest for solving a wide range of scientific and applied tasks, connected with the necessity of estimation of both the signal level and the phase value, in such areas as data processing in systems of medical diagnostic visualization, radio-signals processing, radio-physics, optics, radio-navigation and metrology.

Данная работа посвящена сравнению двух критериев однородности: критерия χ², основанного на таблицах сопряженности признаков 2 × 2, и критерия однородности, основанного на асимптотических распределениях суммируемых квадратичных уклонений оценок функции распределения в модели зависимости «доза–эффект». Оценка мощности критериев производится при помощи компьютерного моделирования. Для построения функций эффективности используется метод ядерной оценки регрессии, основанный на оценке Надарая–Ватсона.

The given work is devoted to the comparison of two tests for homogeneity: chi-square test based on contingency tables of 2 × 2 and test for homogeneity based on asymptotic distributions of the summarized square error of a distribution function estimators in the model of ”dose–effect” dependence. The evaluation of test power is performed by means of computer simulation. In order to design efficiency functions the method of kernel regression estimator based on Nadaray–Watson estimator is used.