All issues

В данной работе рассматривается задача о плоскопараллельном движении эллиптического профиля с присоединенным точечным вихрем постоянной интенсивности в идеальной жидкости. Положение вихря относительно профиля считается неизменным во время движения. Течение жидкости вне тела считается потенциальным (за исключением особенности, соответствующей точечному вихрю), а обтекание тела является безциркуляционным. Рассмотрен случай общего положения, когда точечный вихрь не лежит на продолжениях полуосей эллипса. Рассматриваемая задача описывается системой шести дифференциальных уравнений первого порядка. После редукции по группе движений плоскости $E(2)$ она сводится к системе трех дифференциальных уравнений. В работе исследуется данная редуцированная система. Показано, что эта система допускает от одной до пяти неподвижных точек, которым соответствуют движения эллипса по разным окружностям. Основываясь на численных исследованиях фазового потока приведенной системы вблизи неподвижных точек, показано, что рассматриваемая система в общем случае не допускает инвариантной меры с гладкой положительно определенной плотностью. Найдены значения параметров, при которых одна из неподвижных точек редуцированной системы является неустойчивым узлофокусом. Показано, что при продолжении по параметрам из неустойчивой неподвижной точки через бифуркацию Андронова – Хопфа может родиться неустойчивый предельный цикл. В работе исследованы бифуркации данного предельного цикла при изменении положения точечного вихря относительно эллипса. С помощью построения параметрической бифуркационной диаграммы показано, что при изменении параметров системы предельный цикл претерпевает каскад бифуркаций удвоения периода, в результате которого рождается хаотический репеллер (аттрактор в обратном времени). Для численного анализа задачи использовался метод построения двумерного отображения Пуанкаре. Для поиска и анализа простых и странных репеллеров исследование проводилось в обратном времени.

This paper addresses the problem of the plane-parallel motion of an elliptic foil with an attached point vortex of constant strength in an ideal fluid. It is assumed that the position of the vortex relative to the foil remains unchanged during motion. The flow of the fluid outside the body is assumed to be potential (except for the singularity corresponding to a point vortex), and the flow around the body is noncirculatory. Special attention is given to the general position case in which the point vortex does not lie on the continuations of the semiaxes of the ellipse. The problem under consideration is described by a system of six first-order differential equations. After reduction by the motion group of the plane E(2) it reduces to a system of three differential equations. An analysis of this reduced system is made. It is shown that this system admits one to five fixed points which correspond to motions of the ellipse in various circles. By numerically investigating the phase flow of the reduced system near fixed points, it is shown that, in the general case, the system admits no invariant measure with a smooth positive definite density. Parameter values are found for which one of the fixed points of the reduced system is an unstable node-focus. It is shown that, as the variation of the parameters is continued, an unstable limit cycle can arise from an unstable fixed point via an Andronov – Hopf bifurcation. An analysis is made of bifurcations of this limit cycle for the case where the position of the point vortex relative to the ellipse changes. By constructing a parametric bifurcation diagram, it is shown that, as the system’s parameters are varied, the limit cycle undergoes a cascade of period-doubling bifurcations, giving rise to a chaotic repeller (a reversed-time attractor). To carry out a numerical analysis of the problem, the method of constructing a twodimensional Poincaré map is used. The search for and analysis of simple and strange repellers were performed backward in time.

В настоящей работе проводится систематическое исследование применения сверточных нейронных сетей (CNN) в качестве эффективного инструмента для анализа критических и низкотемпературных фазовых состояний в моделях двумерных спиновых систем. Рассматривается задача расчета зависимости средней энергии $\langle E\rangle_T^{}$ от пространственного распределения обменных интегралов $J_k^{}$ для модели Эдвардса – Андерсона на квадратной решетке с фрустрированными взаимодействиями. Реализуется единый сверточный классификатор фазовых состояний ферромагнитной модели Изинга на квадратной, треугольной, гексагональной решетках и кагоме-решетке, обученный на конфигурациях, сгенерированных кластерным алгоритмом Свендсена – Ванга. Температурные профили усредненной апостериорной вероятности высокотемпературной фазы, вычисленные этим классификатором, образуют четкие S-образные кривые с пересечением вблизи теоретических критических температур и позволяют установить значение $T_c^{}$ для решетки кагоме без дополнительного дообучения. Показано, что сверточные модели позволяют существенно снизить среднеквадратичную ошибку (RMSE) по сравнению с полносвязными архитектурами и эффективно улавливают сложные связи между термодинамическими характеристиками и структурой магнитных коррелированных систем.

This paper presents a systematic study of the application of convolutional neural networks (CNNs) as an efficient tool for the analysis of critical and low-temperature phase states in two dimensional spin system models. The problem of calculating the dependence of the average energy $\langle E\rangle_T^{}$ on the spatial distribution of exchange integrals $J_k^{}$ for the Edwards – Anderson model on a square lattice with frustrated interactions is considered.

We further construct a single convolutional classifier of phase states of the ferromagnetic Ising model on square, triangular, honeycomb, and kagome lattices, trained on configurations generated by the Swendsen – Wang cluster algorithm. Сomputed temperature profiles of the averaged posterior probability of the high-temperature phase, form clear S-shaped curves that intersect in the vicinity of the theoretical critical temperatures and allow one to determine $T_c^{}$ for the kagome lattice without additional retraining.

It is shown that convolutional models substantially reduce the root-mean-square error (RMSE) compared with fully connected architectures and efficiently capture complex correlations between thermodynamic characteristics and the structure of magnetic correlated systems.

Объяснимый искусственный интеллект (Explainable AI, XAI) представляет собой область искусственного интеллекта, направленную на создание методов и инструментов для генерации интерпретируемых и понятных для человека объяснений решений ИИ. Актуальность объяснимости моделей возрастает по мере внедрения искусственного интеллекта в критически важные сферы (медицина, финансы, юриспруденция), где непрозрачность алгоритмов может приводить к серьезным последствиям для пользователей и общества. В работе представлен аналитический обзор современного состояния области XAI, охватывающий теоретические основы, методологию и практические применения.

Рассматриваемые методы объяснимого ИИ были отобраны и систематизированы на основе многоуровневой классификации методов XAI по постановке задачи (цель, целевая аудитория, тип данных), методологии (стадия применения, модель-специфичность, методы, масштаб) и форме результата (представление, презентация, метрики оценки).

Проведен сравнительный анализ методов объяснимого ИИ для различных областей применения. Для классического машинного обучения детально рассмотрены SHAP и LIME с выявлением их теоретических оснований, вычислительных характеристик и ограничений. Для компьютерного зрения систематизированы градиентные методы (SmoothGrad, Integrated Gradients), методы визуализации активаций (Grad-CAM, Grad-CAM++), методы на основе возмущений (RISE, Occlusion) и концептуальные объяснения (TCAV, Network Dissection). Особое внимание уделено специфике применения XAI к обработке естественного языка и большим языковым моделям, включая анализ достоверности цепочек размышлений (Chain-of-Thought), естественно-языковых объяснений и методов на основе графов атрибуции. Выделены фундаментальные ограничения существующих подходов к объяснимости LLM и определены направления дальнейших исследований.

Результаты обзора демонстрируют, что методы XAI достигли значительной зрелости в области классического машинного обучения и компьютерного зрения, однако применение к большим языковым моделям остается открытой исследовательской проблемой, требующей разработки новых парадигм объяснения.

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of artificial intelligence aimed at creating methods and tools for generating interpretable and human-understandable explanations of AI decisions. The relevance of model explainability increases with the deployment of artificial intelligence in critical domains (healthcare, finance, law), where algorithmic opacity can lead to serious consequences for users and society. This work presents an analytical review of the current state of the XAI field, covering theoretical foundations, methodology, and practical applications.

The examined explainable AI methods were selected and systematized based on a multi-level classification of XAI methods by problem formulation (goal, target audience, data type), methodology (application stage, model-specificity, methods, scale), and result form (representation, presentation, evaluation metrics).

A comparative analysis of explainable AI methods for various application domains is conducted. For classical machine learning, SHAP and LIME are examined in detail, revealing their theoretical foundations, computational characteristics, and limitations. For computer vision, gradient-based methods (SmoothGrad, Integrated Gradients), activation visualization methods (Grad-CAM, Grad-CAM++), perturbation-based methods (RISE, Occlusion), and conceptual explanations (TCAV, Network Dissection) are systematized. Special attention is paid to the specifics of applying XAI to natural language processing and large language models, including analysis of the faithfulness of Chain-of-Thought reasoning, natural language explanations, and attribution graph methods. Fundamental limitations of existing approaches to LLM explainability are identified and directions for future research are defined.

The review results demonstrate that XAI methods have reached significant maturity in classical machine learning and computer vision, however, their application to large language models remains an open research problem requiring the development of new explanation paradigms.

Целью данной работы является оценка механического поведения коронарных сосудов и ангиопластических баллонов при проведении процедуры ангиопластики на основании данных внутрисосудистого ультразвукового исследования и ангиографии, полученных для каждого пациента индивидуально. Для лечения атеросклероза, представляющего собой серьезное хроническое воспалительное заболевание артерий с образованием атеросклеротических бляшек и вызывающего сужение сосудов и ухудшение кровоснабжения тканей и органов, в современной медицинской практике применяют малоинвазивную эндоваскулярную процедуру — баллонную ангиопластику, ключевым аспектом моделирования которой является понимание поведения артерий пациентов и баллонов, которые используют для ее проведения. На основании данных внутрисосудистого ультразвукового исследования и ангиографии была разработана биомеханическая модель артерии, пораженной атеросклерозом. Построена конечно-элементная модель участка артерии, учитывающая ее нелинейное гиперупругое поведение. Для моделирования поведения ангиопластического баллона была разработана математическая модель баллона, проведена валидация с экспериментальными данными. Проведена оценка напряженно-деформированного состояния коронарной артерии конкретного пациента и ангиопластического баллона. На основании разработанных математических моделей отдельных объектов в дальнейшем будет построена полномасштабная математическая модель процесса ангиопластики, включающая три рассмотренных выше объекта: персонифицированную за счет использования данных реального пациента модель артерии; построенную на основе персонифицированной модели конечно-элементную модель артерии, учитывающую ее нелинейное поведение и конечно-элементную модель ангиопластического баллона, а также их взаимосвязь. Разработанные математические модели и полученные на их основе результаты в дальнейшем позволят получить зависимости ключевых параметров ангиопластики, которые могут быть использованы для усовершенствования методики ангиопластики на основе данных внутрисосудистой визуализации, а применение методов математического моделирования позволит снизить число клинических испытаний в данной области.

Тhe aim of this work is to assess the mechanical behavior of coronary vessels and angioplasty balloons during the angioplasty procedure, based on intravascular ultrasound (IVUS) and angiography data obtained for each patient individually. To treat atherosclerosis, a serious chronic inflammatory disease of the arteries characterized by the formation of atherosclerotic plaques, which causes vessel narrowing and impairs blood supply to tissues and organs, modern medical practice employs a minimally invasive endovascular procedure known as balloon angioplasty. Key aspects of modeling this procedure include understanding the behavior of patients’ arteries and the balloons used during the intervention. Based on intravascular ultrasound and angiography data, a biomechanical model of an artery affected by atherosclerosis is developed. A finite element model of the arterial segment is constructed, accounting for its nonlinear hyperelastic behavior. To simulate the behavior of the angioplasty balloon, a mathematical model of the balloon is developed and validated against experimental data. An assessment of the stress-strain state of a specific patient’s coronary artery and angioplasty balloon is performed. For a full-scale simulation of the angioplasty process, a mathematical model is developed that incorporates all three objects considered above: personalization of the artery model through the use of real patient data; a finite element model of the artery built based on of the personalized model, accounting for its nonlinear behavior; a finite element model of the angioplasty balloon. The developed mathematical models and the results obtained from them will further allow us to derive dependencies of key angioplasty parameters. These dependencies can be used to improve angioplasty techniques based on intravascular imaging data. Furthermore, the application of mathematical modeling methods will help reduce the number of clinical trials in this field.

Предложен численный метод решения квазилинейных уравнений параболического типа, основанный на аппроксимации потоков. Описана реализация метода на прямоугольной сетке. Приведены результаты численных расчетов. В отличие от применяемых методов для данного метода используется аппроксимация потоков на нерасширенном шаблоне. Для каждой итерации метода Ньютона возможно решение линейной задачи с помощью метода верхней релаксации (SOR). По сравнению с методами потоковой прогонки рассмотренный метод обладает большим потенциалом для использования на современных параллельных вычислительных комплексах.

This article proposes a numeric method of solution of quasilinear parabolic equations, based on the flux approximation, describes the implementation of the method on a rectangular grid and presents numerical results. Unlike methods used in common practice, this method uses an approximation of flows in non-dilated template. For each iteration of the Newton method it is possible to solve a linear problem using the method of upper relaxation (SOR). Compared with the methods of flux sweeping, the considered method has greater potential for use in modern parallel computing system.

Дана постановка задачи управления движения тела в вязкой жидкости. Движение тела индуцируется перемещением внутренних материальных точек. На основе численного решения уравнений движения тела и гидродинамических уравнений получены аппроксимирующие зависимости для вязких сил. С применением аппроксимаций решается задача оптимального управления движением тела по заданной траектории с применением гибридного генетического алгоритма. Установлена возможность направленного движения тела под действием возвратно-поступательного движения внутренней точки. Оптимальное управление направлением движения осуществляется движением другой внутренней точки по круговой траектории с переменной скоростью.

Statement of a problem of management of movement of a body in a viscous liquid is given. Movement bodies it is induced by moving of internal material points. On a basis the numerical decision of the equations of movement of a body and the hydrodynamic equations approximating dependencies for viscous forces are received. With application approximations the problem of optimum control of body movement dares on the set trajectory with application of hybrid genetic algorithm. Possibility of the directed movement of a body under action is established back and forth motion of an internal point. Optimum control movement direction it is carried out by motion of other internal point on circular trajectory with variable speed.

Cтатья посвящена выбору метода цифровой фильтрации сигнала при поступлении данных в режиме реального времени и использованию алгоритма фильтрации на основе быстрого вейвлет-преобразования в рамках специальной задачи.

The article is dedicated to choose of method for digital signal filtering with continuous 'on-line' data entry and to use of filtration algorithm based on the fast wavelet transform for special problem.

В работе построены сопряженные задачи для явной и неявной параболической квазилинейной сеточной пространственно-одномерной краевой задачи: коэффициенты задачи зависят от решения в текущий и предыдущие моменты времени. Зависимость от предыстории осуществляется через вектор состояния, эволюция которого описывается дифференциальным уравнением. К подобным задачам сводятся многие модели диффузионного массопереноса. Решения исходной и сопряженной краевых задач дают возможность получить точное значение градиента некоторого функционала в пространстве параметров, от которых также зависят коэффициенты задачи. Предложены алгоритмы решения задач, в том числе с использованием высокопроизводительных вычислительных систем.

In the paper we construct the adjoint problem for the explicit and implicit parabolic quazi-linear grid boundary-value problems with one spatial variable; the coefficients of the problems depend on the solution at the same time and earlier times. Dependence on the history of the solution is via the state vector; its evolution is described by the differential equation. Many models of diffusion mass transport are reduced to such boundary-value problems. Having solutions to the direct and adjoint problems, one can obtain the exact value of the gradient of a functional in the space of parameters the problem also depends on. We present solving algorithms, including the parallel one.

Задача автоматического построения графа цитирования по коллекции научных документов сводится к решению последовательности задач распознавания. Рассматриваются методы решения, их адаптация и объединение в технологическую цепочку, приводятся результаты вычислительных экспериментов для некоторых задач.

In this paper the problem of automated building of a citation graph from a collection of scientific documents is considered as a sequence of machine learning tasks. The overall data processing technology is described which consists of six stages: preprocessing, metainformation extraction, bibliography lists extraction, splitting bibliography lists into separate bibliography records, standardization of each bibliography record, and record linkage. The goal of this paper is to provide a survey of approaches and algorithms suitable for each stage, motivate the choice of the best combination of algorithms, and adapt some of them for multilingual bibliographies processing. For some of the tasks new algorithms and heuristics are proposed and evaluated on the mixed English and Russian documents corpora.

В работе рассматривается обратная задача определения по экспериментальным данным параметров модели выделения водорода из порошка гидрида металла. Методом слепого поиска в пространстве параметров установлено, что задача имеет многочисленные физически разумные решения. Решения задачи получены с помощью высокопроизводительного численного моделирования в грид–системе на базе платформы BOINC.

In the paper we consider the inverse problem of evaluating kinetic parameters of the model of dehydriding of metal powder using experimental data. The «blind search» in the space of parameters revealed multiple physically reasonable solutions. The solutions were obtained using high–performance computational modeling based on BOINC–grid.