All issues

В традиционных системах ЧПУ каждый из отрезков кусочно-линейной траектории описывается отдельным кадром управляющей программы. При этом формируется трапециидальная траектория движения, а сшивание отдельных участков производится при нулевых значениях скорости и ускорения. Повышение производительности связано с непрерывностью обработки, которое в современных системах ЧПУ достигается за счет использования сплайн-интерполяции. Для кусочно-линейной траектории, которая является базовой для большинства изделий, наиболее приемлемым является сплайн первой степени. Однако даже в простейшем случае сплайновой интерполяции закрытость базового программного обеспечения ведущих производителей систем ЧПУ ограничивает возможности не только разработчиков, но и пользователей. С учетом этого целью данной работы является детальная проработка структурной организации и алгоритмов работы имитационной модели кусочно-линейной сплайн-интерполяции. В качестве основной меры, позволяющей снизить динамические ошибки обработки, рассматривается ограничение на рывок и ускорение. При этом особое значение уделяется S-образной форме кривой скорости на участках разгона и торможения. Это связано с условиями реализации сплайн-интерполяции, одним из которых является непрерывность движения, которое обеспечивается за счет равенства первой и второй производной при стыковке участков траектории. Подобная постановка соответствует принципам реализации комбинированных систем управления следящего электропривода, которые обеспечивают частичную инвариантность к управляющим и возмущающим воздействиям. В качестве базы структурной организации принята эталонная модель сплайн-интерполятора. Рассмотрены также вопросы масштабирования обработки, в основе которых заложено снижение скорости вектора по отношению к базовому значению. Это позволяет повысить точность перемещений. Показано, что диапазон изменений скорости перемещений может быть больше десяти тысяч и ограничен только возможностями регулирования скорости исполнительных приводов.

In traditional CNC systems, each segment of a piecewise linear trajectory is described by a separate block of the control program. In this case, a trapezoidal trajectory of movement is formed, and the stitching of individual sections is carried out at zero values of speed and acceleration. Increased productivity is associated with continuous processing, which in modern CNC systems is achieved through the use of spline interpolation. For a piecewise linear trajectory, which is basic for most products, the most appropriate is a first-degree spline. However, even in the simplest case of spline interpolation, the closed nature of the basic software from leading manufacturers of CNC systems limits the capabilities of not only developers, but also users. Taking this into account, the purpose of this work is a detailed study of the structural organization and operation algorithms of the simulation model of piecewise linear spline interpolation. Limitations on jerk and acceleration are considered as the main measure to reduce dynamic processing errors. In this case, special attention is paid to the S-shaped shape of the speed curve in the acceleration and deceleration sections. This is due to the conditions for the implementation of spline interpolation, one of which is the continuity of movement, which is ensured by the equality of the first and second derivatives when joining sections of the trajectory. Such a statement corresponds to the principles of implementing combined control systems of a servo electric drive, which provide partial invariance to control and disturbing effects. The reference model of a spline interpolator is adopted as the basis of the structural organization. The issues of processing scaling, which are based on a decrease in the vector speed in relation to the base value, are also considered. This allows increasing the accuracy of movements. It is shown that the range of changes in the speed of movements can be more than ten thousand, and is limited only by the speed control capabilities of the actuators.

Математическое и компьютерное моделирование тепловых процессов в технических системах, проводимое в настоящее время, основано на допущении, согласно которому все параметры, определяющие тепловые процессы, полностью и однозначно известны и определены, то есть являются детерминированными. Между тем практика показывает, что параметры, определяющие тепловые процессы, носят неопределенный интервально стохастический характер, что, в свою очередь, обусловливает интервально стохастический характер тепловых процессов в технической системе. Это означает, что реальные значения температуры каждого элемента в технической системе будут случайным образом распределены внутри интервалов своего изменения. Поэтому детерминированный подход к моделированию тепловых процессов, при котором получаются конкретные значения температур элементов, не позволяет адекватно рассчитывать температурные распределения в технических системах. Интервально стохастический характер параметров, определяющих тепловые процессы, обусловливается тремя группами факторов: (a) статистическим технологическим разбросом параметров элементов при изготовлении и сборке системы; (b) случайным характером факторов, обусловленных функционированием технической системы (флуктуациями токов, напряжений, мощностями потребления, температурами и скоростями потоков охлаждающей жидкости и среды внутри системы; (c) случайностью параметров окружающей среды (температурой, давлением, скоростью). Интервально стохастическая неопределенность определяющих факторов в технических системах является неустранимой, поэтому пренебрежение ею приводит к ошибкам при проектировании технических систем. В статье развивается метод, позволяющий моделировать нестационарные нелинейные интервально стохастические тепловые процессы в технических и, в частности, электронных системах при интервальной неопределенности определяющих параметров. Метод основан на получении и последующем решении уравнений для нестационарных статистических мер (математических ожиданий, дисперсий, ковариаций) распределений температуры в технической системе при заданных интервалах изменения и статистических мерах определяющих параметров. Рассмотрено применение разработанного метода к моделированию интервально стохастического теплового процесса в конкретной электронной системе.

The currently performed mathematical and computer modeling of thermal processes in technical systems is based on an assumption that all the parameters determining thermal processes are fully and unambiguously known and identified (i.e., determined). Meanwhile, experience has shown that parameters determining the thermal processes are of undefined interval-stochastic character, which in turn is responsible for the intervalstochastic nature of thermal processes in the electronic system. This means that the actual temperature values of each element in an technical system will be randomly distributed within their variation intervals. Therefore, the determinative approach to modeling of thermal processes that yields specific values of element temperatures does not allow one to adequately calculate temperature distribution in electronic systems. The interval-stochastic nature of the parameters determining the thermal processes depends on three groups of factors: (a) statistical technological variation of parameters of the elements when manufacturing and assembling the system; (b) the random nature of the factors caused by functioning of an technical system (fluctuations in current and voltage; power, temperatures, and flow rates of the cooling fluid and the medium inside the system); and (c) the randomness of ambient parameters (temperature, pressure, and flow rate). The interval-stochastic indeterminacy of the determinative factors in technical systems is irremediable; neglecting it causes errors when designing electronic systems. A method that allows modeling of unsteady interval-stochastic thermal processes in technical systems (including those upon interval indeterminacy of the determinative parameters) is developed in this paper. The method is based on obtaining and further solving equations for the unsteady statistical measures (mathematical expectations, variances and covariances) of the temperature distribution in an technical system at given variation intervals and the statistical measures of the determinative parameters. Application of the elaborated method to modeling of the interval-stochastic thermal process in a particular electronic system is considered.

В работе проведен краткий обзор имеющихся подходов к расчету разрушения твердых тел. Основное внимание уделено алгоритмам, использующим единый подход к расчету деформирования и для неразрушенного, и для разрушенного состояний материала. Представлен термодинамический вывод единых реологических соотношений, учитывающих упругие, вязкие и пластические свойства материалов и описывающих потерю способности сопротивления деформации по мере накопления микроповреждений. Показано, что рассматриваемая математическая модель обеспечивает непрерывную зависимость решения от входных параметров (параметров материальной среды, начальных и граничных условий, параметров дискретизации) при разупрочнении материала.

Представлены явные и неявные безматричные алгоритмы расчета эволюции деформирования. Неявные схемы реализованы с использованием итераций метода сопряженных градиентов, при этом расчет каждой итерации в точности совпадает с расчетом шага по времени для двухслойных явных схем. Так что алгоритмы решения являются очень простыми.

Приведены результаты решения типовых задач разрушения твердых деформируемых тел для медленных (квазистатических) и быстрых (динамических) процессов деформации. На основании опыта рас- четов даны рекомендации по моделированию процессов разрушения и обеспечению достоверности численных решений.

The paper reviews the existing approaches to calculating the destruction of solids. The main attention is paid to algorithms using a unified approach to the calculation of deformation both for nondestructive and for the destroyed states of the material. The thermodynamic derivation of the unified rheological relationships taking into account the elastic, viscous and plastic properties of materials and describing the loss of the deformation resistance ability with the accumulation of microdamages is presented. It is shown that the mathematical model under consideration provides a continuous dependence of the solution on input parameters (parameters of the material medium, initial and boundary conditions, discretization parameters) with softening of the material.

Explicit and implicit non-matrix algorithms for calculating the evolution of deformation and fracture development are presented. Non-explicit schemes are implemented using iterations of the conjugate gradient method, with the calculation of each iteration exactly coinciding with the calculation of the time step for two-layer explicit schemes. So, the solution algorithms are very simple.

The results of solving typical problems of destruction of solid deformable bodies for slow (quasistatic) and fast (dynamic) deformation processes are presented. Based on the experience of calculations, recommendations are given for modeling the processes of destruction and ensuring the reliability of numerical solutions.

В предлагаемой статье приводятся результаты аналитического и компьютерного исследования хаотической эволюции регулярного поля скорости, возникающего под действием крупномасштабной гармонической вынуждающей силы. Авторами получено аналитическое решение для функции тока течения и ее производных величин (скорости, завихренности, кинетической энергии, энстрофии и палинстрофии). Проведено численное моделирование эволюции течения с помощью пакета программ OpenFOAM (на основе модели несжимаемой среды), а также двух собственных реализаций, использующих приближение слабой сжимаемости (схемы КАБАРЕ и схемы МакКормака). Расчеты проводились на последовательности вложенных сеток с 64², 128², 256², 512², 1024² ячейками для двух характерных (асимптотических) чисел Рейнольдса Rea, характеризующих ламинарную и турбулентную эволюцию течения соответственно. Моделирование показало, что разрушение аналитического решения происходит в обоих случаях. Энергетические характеристики течения обсуждаются на основе кривых энергии, а также скоростей диссипации. Для самой подробной сетки эта величина оказывается на несколько порядков меньше своего гидродинамического (вязкого) аналога. Разрушение регулярной структуры течения наблюдается для любого из численных методов, в том числе на поздних стадиях ламинарной эволюции, когда полученные распределения близки к аналитическим значениям. Можно предположить, что предпосылкой к развитию неустойчивости выступает ошибка, накапливаемая в процессе счета. Эта ошибка приводит к неравномерностям в распределении завихренности и, как следствие, к появлению вихрей различной интенсивности, взаимодействие которых приводит к хаотизации течения. Для исследования процессов производства завихренности мы использовали две интегральные величины, определяемые на ее основе, — интегральные энстрофию ($\zeta$) и палинстрофию $(P)$. Постановка задачи с периодическими граничными условиями позволяет установить простую связь между этими величинами. Кроме того, $\zeta$ может выступать в качестве меры вихреразрешающей способности численного метода, а палинстрофия определяет степень производства мелкомасштабной завихренности.

This article presents the results of an analytical and computer study of the chaotic evolution of a regular velocity field generated by a large-scale harmonic forcing. The authors obtained an analytical solution for the flow stream function and its derivative quantities (velocity, vorticity, kinetic energy, enstrophy and palinstrophy). Numerical modeling of the flow evolution was carried out using the OpenFOAM software package based on incompressible model, as well as two inhouse implementations of CABARET and McCormack methods employing nearly incompressible formulation. Calculations were carried out on a sequence of nested meshes with 64², 128², 256², 512², 1024² cells for two characteristic (asymptotic) Reynolds numbers characterizing laminar and turbulent evolution of the flow, respectively. Simulations show that blow-up of the analytical solution takes place in both cases. The energy characteristics of the flow are discussed relying upon the energy curves as well as the dissipation rates. For the fine mesh, this quantity turns out to be several orders of magnitude less than its hydrodynamic (viscous) counterpart. Destruction of the regular flow structure is observed for any of the numerical methods, including at the late stages of laminar evolution, when numerically obtained distributions are close to analytics. It can be assumed that the prerequisite for the development of instability is the error accumulated during the calculation process. This error leads to unevenness in the distribution of vorticity and, as a consequence, to the variance vortex intensity and finally leads to chaotization of the flow. To study the processes of vorticity production, we used two integral vorticity-based quantities — integral enstrophy ($\zeta$) and palinstrophy $(P)$. The formulation of the problem with periodic boundary conditions allows us to establish a simple connection between these quantities. In addition, $\zeta$ can act as a measure of the eddy resolution of the numerical method, and palinstrophy determines the degree of production of small-scale vorticity.

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.

Работа продолжает опубликованные ранее исследования по способности человека повышать производительность обработки информации при параллельном выполнении нескольких логических операций заданного вида. В статье предлагаются новые тесты, позволяющие выявлять указанную способность человеческого мозга в серии предъявлений. Производительность человека определяется средним количеством информации, которую обрабатывает человек в единицу времени, решая серию тестовых задач. Сложность задачи в каждой серии тестов определяется средним количеством логических операций, которые надо выполнить для решения с учетом статистических свойств серии задач. Тесты строятся таким образом, чтобы сложность контролировалась. Изучается зависимость производительности испытуемого от сложности задач в серии. Если человек использует последовательный алгоритм решения и не меняет скорости выполнения логических операций, то производительность не зависит от сложности и среднее время решения задачи в серии примерно пропорционально сложности. Если скорость выполнения операций растет с повышением сложности (растет концентрация внимания), то увеличивается и производительность. Тот же эффект возникает, если человек при достаточно высокой сложности задачи начинает выполнять несколько логических операций одновременно (параллельные вычисления). Для контроля причин роста производительности строятся контрольные тесты на том же классе логических операций, в которых параллельная организация счета малоэффективна. Если рост производительности наблюдается как на основных, так и на контрольных тестах, то причиной роста производительности является увеличение быстродействия. Если же на контрольных тестах нет роста производительности, а на основных тестах рост имеется, то причиной роста является параллельный счет. С точки зрения теории операций это означает использование одновременной работы нескольких процессоров, каждый из которых в единицу времени перерабатывает не более некоторого известного числа элементов входных данных или промежуточных результатов (производительность процессора). В данной статье предлагается система тестов, в которой используется аппарат универсальных алгебр и теории автоматов. Работа является продолжением цикла работ по исследованию способностей человека к параллельным вычислениям. Ранее использованные тесты в экспериментах показали эффективность методики. Основные предыдущие публикации на эту тему приведены в списке литературы. Задачи в новых предлагаемых тестах можно описать как вычисление результата серии последовательных однотипных операций из некоторой специальной алгебры. Если операция ассоциативная, то с помощью удачной группировки вычислений можно эффективно применить параллельный счет. Анализируется зависимость времени решения задачи от сложности. Чтобы выявлять ситуации, когда человек увеличивает быстродействие одного процессора по мере роста сложности, требуется предъявить серии задач с похожими операциями, но в неассоциативной алгебре. Для таких задач параллельный счет малоэффективен с точки зрения отношения прироста производительности к увеличению числа процессоров. Так формируется контрольная группа тестов. В статье рассмотрен еще один класс тестов, основанных на расчете траектории состояния заданного формального автомата при задании входной последовательности. Исследован специальный класс автоматов (реле), конструкция которых влияет на эффективность параллельного расчета финального состояния. Для всех тестов оценивается эффективность параллельного счета. Эксперименты с новыми тестами не входят в данную статью.

We build new tests which permit to increase the human capacity for the information processing by the parallel execution of the several logic operations of prescribed type. For checking of the causes of the capacity increasing we develop the check tests on the same logic operations class in which the parallel organization of the calculations is low-effectively. We use the apparatus of the universal algebra and automat theory. This article is the extension of the cycle of the work, which investigates the human capacity for the parallel calculations. The general publications on this theme content in the references. The tasks in the described tests may to define in the form of the calculation of the result in the sequence of the same type operations from some algebra. If this operation is associative then the parallel calculation is effectively by successful grouping of process. In Theory of operations that is the using the simultaneous work several processors. Each processor transforms in the time unit the certain known number of the elements of the input date or the intermediate results (the processor productivity). Now it is not known what kind elements of date are using by the brain for the logical or mathematical calculation, and how many elements are treating in the time units. Therefore the test contains the sequence of the presentations of the tasks with different numbers of logical operations in the fixed alphabet. That is the measure of the complexity for the task. The analysis of the depending of the time for the task solution from the complexity gives the possible to estimate the processor productivity and the form of the calculate organization. For the sequence calculations only one processor is working, and the time of solution is a line function of complexity. If the new processors begin to work in parallel when the complexities of the task increase than the depending of the solution time from complexity is represented by the curve which is convex at the bottom. For the detection of situation when the man increases the speed of the single processor under the condition of the increasing complexity we use the task series with similar operations but in the no associate algebra. In such tasks the parallel calculation is little affectivity in the sense of the increasing efficiency by the increasing the number of processors. That is the check set of the tests. In article we consider still one class of the tests, which are based on the calculation of the trajectory of the formal automat state if the input sequence is determined. We investigate the special class of automats (relay) for which the construction affect on the affectivity of the parallel calculations of the final automat state. For all tests we estimate the affectivity of the parallel calculation. This article do not contained the experiment results.

Математические модели газовой динамики и ее вычислительная индустрия, на наш взгляд, далеки от совершенства. Мы посмотрим на эту проблематику с точки зрения ясной вероятностной микромодели газа из твердых сфер, опираясь как на теорию случайных процессов, так и на классическую кинетическую теорию в терминах плотностей функций распределения в фазовом пространстве; а именно, построим сначала систему нелинейных стохастических дифференциальных уравнений (СДУ), а затем обобщенное случайное и неслучайное интегро-дифференциальное уравнение Больцмана с учетом корреляций и флуктуаций. Ключевыми особенностями исходной модели являются случайный характер интенсивности скачкообразной меры и ее зависимость от самого процесса.

Кратко напомним переход ко все более грубым мезо-макроприближениям в соответствии с уменьшением параметра обезразмеривания, числа Кнудсена. Получим стохастические и неслучайные уравнения, сначала в фазовом пространстве (мезомодель в терминах СДУ по винеров- ским мерам и уравнения Колмогорова – Фоккера – Планка), а затем в координатном пространстве (макроуравнения, отличающиеся от системы уравнений Навье – Стокса и систем квазигазодинамики). Главным отличием этого вывода является более точное осреднение по скорости благодаря аналитическому решению стохастических дифференциальных уравнений по винеровской мере, в виде которых представлена промежуточная мезомодель в фазовом пространстве. Такой подход существенно отличается от традиционного, использующего не сам случайный процесс, а его функцию распределения. Акцент ставится на прозрачности допущений при переходе от одного уровня детализации к другому, а не на численных экспериментах, в которых содержатся дополнительные погрешности аппроксимации.

Теоретическая мощь микроскопического представления макроскопических явлений важна и как идейная опора методов частиц, альтернативных разностным и конечно-элементным.

Mathematical models of gas dynamics and its computational industry, in our opinion, are far from perfect. We will look at this problem from the point of view of a clear probabilistic micro-model of a gas from hard spheres, relying on both the theory of random processes and the classical kinetic theory in terms of densities of distribution functions in phase space, namely, we will first construct a system of nonlinear stochastic differential equations (SDE), and then a generalized random and nonrandom integro-differential Boltzmann equation taking into account correlations and fluctuations. The key feature of the initial model is the random nature of the intensity of the jump measure and its dependence on the process itself.

Briefly recall the transition to increasingly coarse meso-macro approximations in accordance with a decrease in the dimensionalization parameter, the Knudsen number. We obtain stochastic and non-random equations, first in phase space (meso-model in terms of the Wiener — measure SDE and the Kolmogorov – Fokker – Planck equations), and then — in coordinate space (macro-equations that differ from the Navier – Stokes system of equations and quasi-gas dynamics systems). The main difference of this derivation is a more accurate averaging by velocity due to the analytical solution of stochastic differential equations with respect to the Wiener measure, in the form of which an intermediate meso-model in phase space is presented. This approach differs significantly from the traditional one, which uses not the random process itself, but its distribution function. The emphasis is placed on the transparency of assumptions during the transition from one level of detail to another, and not on numerical experiments, which contain additional approximation errors.

The theoretical power of the microscopic representation of macroscopic phenomena is also important as an ideological support for particle methods alternative to difference and finite element methods.

В данной работе рассматриваются различные подходы к усреднению обобщенных цен передвижений, рассчитанных для разных способов передвижения в транспортной сети. Под способом передвижения понимается как вид транспорта, например легковой автомобиль или транспорт общего пользования, так и передвижение без использования транспорта, например пешком. Задача расчета матриц передвижений включает в себя задачу вычисления суммарных матриц, иными словами — оценку общего спроса на передвижения всеми способами, а также задачу расщепления матриц по способам передвижений, называемого также модальным расщеплением. Для расчета матриц передвижений используют гравитационные, энтропийные и иные модели, в которых вероятность передвижения между районами оценивается на основе некоторой меры удаленности этих районов друг от друга. Обычно в качестве меры дальности используется обобщенная цена передвижения по оптимальному пути между районами. Однако обобщенная цена передвижения отличается для разных способов передвижения. При расчете суммарных матриц передвижений возникает необходимость усреднения обобщенных цен по способам передвижения. К процедуре усреднения предъявляется естественное требование монотонности по всем аргументам. Этому требованию не удовлетворяют некоторые часто применяемые на практике способы усреднения, например усреднение с весами. Задача модального расщепления решается применением методов теории дискретного выбора. В частности, в рамках теории дискретного выбора разработаны корректные методы усреднения полезности альтернатив, монотонные по всем аргументам. Авторы предлагают некоторую адаптацию методов теории дискретного выбора для применения к вычислению усредненной цены передвижений в гравитационной и энтропийной моделях. Перенос формул усреднения из контекста модели модального расщепления в модель расчета матриц передвижений требует ввода новых параметров и вывода условий на возможное значение этих параметров, что и было проделано в данной статье. Также были рассмотрены вопросы перекалибровки гравитационной функции, необходимой при переходе на новый метод усреднения, если имеющаяся функция откалибрована с учетом использования средневзвешенной цены. Предложенные методики были реализованы на примере небольшого фрагмента транспортной сети. Приведены результаты расчетов, демонстрирующие преимущество предложенных методов.

This paper considers various approaches to averaging the generalized travel costs calculated for different modes of travel in the transportation network. The mode of transportation is understood to mean both the mode of transport, for example, a car or public transport, and movement without the use of transport, for example, on foot. The task of calculating the trip matrices includes the task of calculating the total matrices, in other words, estimating the total demand for movements by all modes, as well as the task of splitting the matrices according to the mode, also called modal splitting. To calculate trip matrices, gravitational, entropy and other models are used, in which the probability of movement between zones is estimated based on a certain measure of the distance of these zones from each other. Usually, the generalized cost of moving along the optimal path between zones is used as a distance measure. However, the generalized cost of movement differs for different modes of movement. When calculating the total trip matrices, it becomes necessary to average the generalized costs by modes of movement. The averaging procedure is subject to the natural requirement of monotonicity in all arguments. This requirement is not met by some commonly used averaging methods, for example, averaging with weights. The problem of modal splitting is solved by applying the methods of discrete choice theory. In particular, within the framework of the theory of discrete choice, correct methods have been developed for averaging the utility of alternatives that are monotonic in all arguments. The authors propose some adaptation of the methods of the theory of discrete choice for application to the calculation of the average cost of movements in the gravitational and entropy models. The transfer of averaging formulas from the context of the modal splitting model to the trip matrix calculation model requires the introduction of new parameters and the derivation of conditions for the possible value of these parameters, which was done in this article. The issues of recalibration of the gravitational function, which is necessary when switching to a new averaging method, if the existing function is calibrated taking into account the use of the weighted average cost, were also considered. The proposed methods were implemented on the example of a small fragment of the transport network. The results of calculations are presented, demonstrating the advantage of the proposed methods.

В работе предложен адаптивный алгоритм, моделирующий процесс формирования начальных поведенческих навыков на примере системы «глаза–манипулятор» анимата. Ситуация формирования начальных поведенческих навыков возникает, например, когда ребенок осваивает управление своими руками на основе понимания связи между исходно неидентифицированными пятнами на сетчатке своих глаз и положением реального предмета. Поскольку навыки управления телом не «вшиты» исходно в головной и спинной мозг на уровне инстинктов, то человеческому ребенку, как и большинству детенышей других млекопитающих, приходится осваивать эти навыки в режиме поискового поведения. Поисковое поведение начинается с метода проб и ошибок в чистом виде, затем его вклад постепенно уменьшается по мере освоения своего тела и окружающей среды. Поскольку образцов правильного поведения на этом этапе развития организм не имеет, то единственным способом выделения правильных навыков является положительное подкрепление при достижении цели. Ключевой особенностью предлагаемого алгоритма является фиксация в режиме импринтинга только завершающих действий, которые привели к успеху, или, что очень важно, привели к уже знакомой запечатленной ситуации, однозначно приводящей к успеху. Со временем непрерывная цепочка правильных действий удлиняется — максимально используется предыдущий позитивный опыт, а негативный «забывается» и не используется. Тем самым наблюдается постепенная замена случайного поиска целенаправленными действиями, что наблюдается и у реальных детенышей.

Тем самым алгоритм способен устанавливать соответствие между закономерностями окружающего мира и «внутренними ощущениями», внутренним состоянием самого анимата. В предлагаемой модели анимата использовалось 2 типа нейросетей: 1) нейросеть NET1, на вход которой подавались текущие положения кисти руки и целевой точки, а на выходе — двигательные команды, направляющие «кисть» манипулятора анимата к целевой точке; 2) нейросеть NET2, которая на входе получала координаты цели и текущей координаты «кисти», а на выходе формировала значение вероятности того, что анимату уже «знакома» эта ситуация и он «знает», как на нее реагировать. Благодаря такой архитектуре у анимата есть возможность опираться на «опыт» нейросети в распознанных ситуациях, когда отклик от сети NET2 близок к 1, и, с другой стороны, запускать случайный поиск, когда опыта функционирования в этой области зрительного поля у анимата нет (отклик NET2 близок к 0).

In this paper, we propose an adaptive algorithm that simulates the process of forming the initial behavioral skills on the example of the system ‘eye-arm’ animat. The situation is the formation of the initial behavioral skills occurs, for example, when a child masters the management of their hands by understanding the relationship between baseline unidentified spots on the retina of his eye and the position of the real object. Since the body control skills are not ‘hardcoded’ initially in the brain and the spinal cord at the level of instincts, the human child, like most young of other mammals, it is necessary to develop these skills in search behavior mode. Exploratory behavior begins with trial and error and then its contribution is gradually reduced as the development of the body and its environment. Since the correct behavior patterns at this stage of development of the organism does not exist for now, then the only way to select the right skills is a positive reinforcement to achieve the objective. A key feature of the proposed algorithm is to fix in the imprinting mode, only the final action that led to success, and that is very important, led to the familiar imprinted situation clearly leads to success. Over time, the continuous chain is lengthened right action — maximum use of previous positive experiences and negative ‘forgotten’ and not used.

Thus there is the gradual replacement of the random search purposeful actions that observed in the real young. Thus, the algorithm is able to establish a correspondence between the laws of the world and the ‘inner feelings’, the internal state of the animat. The proposed animat model was used 2 types of neural networks: 1) neural network NET1 to the input current which is fed to the position of the brush arms and the target point, and the output of motor commands, directing ‘brush’ manipulator animat to the target point; 2) neural network NET2 is received at the input of target coordinates and the current coordinates of the ‘brush’ and the output value is formed likelihood that the animat already ‘know’ this situation, and he ‘knows’ how to react to it. With this architecture at the animat has to rely on the ‘experience’ of neural networks to recognize situations where the response from NET2 network of close to 1, and on the other hand, run a random search, when the experience of functioning in this area of the visual field in animat not (response NET2 close to 0).

В статье предлагается метод совместного анализа многомерных финансовых временных рядов, основанный на оценке набора свойств котировок акций в скользящем временном окне и последующем усреднении значений свойств по всем анализируемым компаниям. Основной целью анализа является построение мер совместного поведения временных рядов, реагирующих на возникновение синхронной или когерентной составляющей. Когерентность поведения характеристик сложной системы является важным признаком, позволяющим оценить приближение системы к резким изменениям своего состояния. Фундаментом для поиска предвестников резких изменений является общая идея увеличения корреляции случайных флуктуаций параметров системы по мере ее приближения к критическому состоянию. Приращения временных рядов стоимостей акций имеют выраженный хаотический характер и обладают большой амплитудой индивидуальных помех, на фоне которых слабый общий сигнал может быть выделен лишь на основе его коррелированности в разных скалярных компонентах многомерного временного ряда. Известно, что классические методы анализа, основанные на использовании корреляций между соседними отсчетами, являются малоэффективными при обработке финансовых временных рядов, поскольку с точки зрения корреляционной теории случайных процессов приращения стоимости акций формально имеют все признаки белого шума (в частности, «плоский спектр» и «дельта-образную» автокорреляционную функцию). В связи с этим предлагается перейти от анализа исходных сигналов к рассмотрению последовательностей их нелинейных свойств, вычисленных во временных фрагментах малой длины. В качестве таких свойств используются энтропия вейвлет-коэффициентов при разложении в базис Добеши, показатели мультифрактальности и авторегрессионная мера нестационарности сигнала. Построены меры син- хронного поведения свойств временных рядов в скользящем временном окне с использованием метода главных компонент, значений модулей всех попарных коэффициентов корреляции и множественной спектральной меры когерентности, являющейся обобщением квадратичного спектра когерентности между двумя сигналами. Исследованы акции 16 крупных российских компаний с начала 2010 по конец 2016 годов. С помощью предложенного метода идентифицированы два интервала времени синхронизации российского фондового рынка: с середины декабря 2013 г. по середину марта 2014 г. и с середины октября 2014 г. по середину января 2016 г.

The article proposes a method of joint analysis of multidimensional financial time series based on the evaluation of the set of properties of stock quotes in a sliding time window and the subsequent averaging of property values for all analyzed companies. The main purpose of the analysis is to construct measures of joint behavior of time series reacting to the occurrence of a synchronous or coherent component. The coherence of the behavior of the characteristics of a complex system is an important feature that makes it possible to evaluate the approach of the system to sharp changes in its state. The basis for the search for precursors of sharp changes is the general idea of increasing the correlation of random fluctuations of the system parameters as it approaches the critical state. The increments in time series of stock values have a pronounced chaotic character and have a large amplitude of individual noises, against which a weak common signal can be detected only on the basis of its correlation in different scalar components of a multidimensional time series. It is known that classical methods of analysis based on the use of correlations between neighboring samples are ineffective in the processing of financial time series, since from the point of view of the correlation theory of random processes, increments in the value of shares formally have all the attributes of white noise (in particular, the “flat spectrum” and “delta-shaped” autocorrelation function). In connection with this, it is proposed to go from analyzing the initial signals to examining the sequences of their nonlinear properties calculated in time fragments of small length. As such properties, the entropy of the wavelet coefficients is used in the decomposition into the Daubechies basis, the multifractal parameters and the autoregressive measure of signal nonstationarity. Measures of synchronous behavior of time series properties in a sliding time window are constructed using the principal component method, moduli values of all pairwise correlation coefficients, and a multiple spectral coherence measure that is a generalization of the quadratic coherence spectrum between two signals. The shares of 16 large Russian companies from the beginning of 2010 to the end of 2016 were studied. Using the proposed method, two synchronization time intervals of the Russian stock market were identified: from mid-December 2013 to mid- March 2014 and from mid-October 2014 to mid-January 2016.