All issues

Разрабатывается программная система интеграции динамических моделей, неоднородных по своим математическим свойствам и/или по требованиям к шагу по времени. Предлагается семейство алгоритмов параллельного расчета гетерогенных моделей с разными шагами по времени. Применительно к слабосвязанным системам обыкновенных дифференциальных уравнений исследуется погрешность таких алгоритмов и их преимущество в затратах времени по сравнению с точными методами решения.

We develop the software tool for integration of dynamics models, which are inhomogeneous over mathematical properties and/or over requirements to the time step. The family of algorithms for the parallel computation of heterogeneous models with different time steps is offered. Analytical estimates and direct measurements of the error of these algorithms are made with reference to weakly coupled ODE sets. The advantage of the algorithms in the time cost as compared to accurate methods is shown.

В работе развивается теория нового, так называемого двухпараметрического подхода к анализу и обработке случайных сигналов. Проведены математическое моделирование и сопоставление результатов решения задачи в условиях статистических моделей Гаусса и Райса. Дается обоснование применимости статистической модели Райса в условиях анализа огибающей измеряемого сигнала в задачах обработки данных и изображений. Развит и теоретически обоснован метод решения задачи шумоподавления и восстановления райсовского сигнала посредством одновременного вычисления двух статистических параметров — величины математического ожидания исходного сигнала и дисперсии шума — на основе принципа максимума правдоподобия. Проанализированы особенности функции правдоподобия для распределения Райса и вытекающие из них возможности оценки параметров сигнала и шума.

The paper develops a theory of a new so-called two-parametric approach to the random signals' analysis and processing. A mathematical simulation and the task solutions’ comparison have been implemented for the Gauss and Rice statistical models. The applicability of the Rice statistical model is substantiated for the tasks of data and images processing when the signal’s envelope is being analyzed. A technique is developed and theoretically substantiated for solving the task of the noise suppression and initial image reconstruction by means of joint calculation of both statistical parameters — an initial signal’s mean value and noise dispersion — based on the maximum likelihood method within the Rice distribution. The peculiarities of this distribution’s likelihood function and the following from them possibilities of the signal and noise estimation have been analyzed.

В работе рассматривается комплексный подход к моделированию динамики генетической структуры и численности естественной популяции. Набор динамических моделей с различными типами естественного отбора применен для описания возможного механизма закрепления наблюдаемого в настоящее время генетического разнообразия по размеру помета в прибрежных, континентальных и искусственных популяциях песцов (Alopex lagopus, семейство Canidae, порядок Carnivora). Наиболее интересные результаты удалось получить на основе модели популяции, включающей две стадии развития; при этом анализировалась динамика генетической структуры популяции по генотипам, соответствующим различным репродуктивным способностям и выживаемостям детенышей на ранней стадии жизненного цикла, определяемым одним диаллельным геном. Эта модель позволяет получить мономорфизм по рассматриваемому признаку в популяциях прибрежных песцов, где пищевые ресурсы практически постоянны, и установление полиморфизма с циклическими колебаниями численности и частот аллелей рассматриваемого гена в континентальных популяциях, где происходят регулярные всплески численности грызунов — основного компонента пищи. В искусственных популяциях в результате селективного отбора, осуществляемого фермерами с целью увеличения репродуктивного успеха производителей, рассматриваемый ген оказывается плейотропным (т. е. определяющим выживаемость особей как на ранней, так и на поздней стадии жизненного цикла); применение соответствующей модели (с отбором по плейотропныму гену) позволяет получить адекватную скорость вытеснения аллеля, обуславливающего производство пометов малого размера.

This paper considers the integrated approach to modeling the dynamics of genetic structure and the number of natural population. A set of dynamic models with different types of natural selection is used to describe a possible mechanism for the fixing of a genetic diversity in size of the litter in coastal, continental and farmed populations of arctic fox (Alopex lagopus, Canidae, Carnivora) observed now. The most interesting results have been obtained with the model of population consisting of two stages of development. At that with the frame of this model a dynamics of population genetic structure on genotypes was analyzed to consider different reproductive abilities and fitnesses of pups on the early stage of lifecycle which defined by the single diallelic gene. This model allows to receive a monomorphism for coastal populations of arctic fox, where food resources are practically constant. As well the model allows polymorphism with cyclical fluctuations in the number and frequency of the gene in the continental populations due to regular fluctuating of rodent number, the major component of its food. In farmed populations by selective selection carried out by farmers to increase the reproductive success, this gene is a pleiotropic one (i. e., determining the survival rate of individuals both early and late stages of their life cycle); so an application of appropriate model (with the selection of pleiotropic gene) allows to get an adequate rate of elimination for small litters allele.