Результаты поиска по 'сложность':
Найдено статей: 89
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 4, с. 669-671
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2021, v. 13, no. 4, pp. 669-671
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 6, с. 1217-1219
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2022, v. 14, no. 6, pp. 1217-1219
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 5, с. 1099-1101
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 5, pp. 1099-1101
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1415-1418
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 6, pp. 1415-1418
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 1, с. 5-10
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 1, pp. 5-10
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 4, с. 821-823
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 4, pp. 821-823
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 6, с. 1341-1343
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 6, pp. 1341-1343
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 5, с. 757-760
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2025, v. 17, no. 5, pp. 757-760
  9. Стёпкин А.В.
    Использование коллектива агентов для распознавания графа
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 4, с. 525-532

    В работе рассматривается задача распознавания графов коллективом агентов. Два агента-исследователя одновременно передвигаются по графу, считывают и изменяют метки элементов графа, передают необходимую информацию агенту-экспериментатору, который строит представление исследуемого графа. Построен алгоритм распознавания линейной (от числа вершин графа) временной сложности, квадратичной емкостной сложности и коммуникационной сложности равной O(n2·log(n)), где n — число вершин графа. Для распознавания два, передвигающиеся по графу, агента используют по две различные краски (всего три краски). Алгоритм основан на методе обхода графа в глубину.

    Ключевые слова: распознавание графа, коллектив агентов.
    Stepkin A.V.
    Using collective of agents for exploration of graph
    Computer Research and Modeling, 2013, v. 5, no. 4, pp. 525-532

    Problem of exploration finite undirected graphs by a collective of agents is considered in this work. Two agents-researchers simultaneously move on graph, they read and change marks of graph elements, transfer the information to the agent-experimenter (it builds explored graph representation). It was constructed an algorithm linear (from amount of the graph’s nodes) time complexity, quadratic space complexity and communication complexity, that is equal to O(n2·log(n)). Two agents (which move on graph) need two different colors (in total three colors) for graph exploration. An algorithm is based on depth-first traversal method.

    Keywords: graph exploration, collective of agents.
    Views (last year): 4. Citations: 2 (RSCI).
  10. Гаврилов С.В., Матюшкин И.В.
    Статистический анализ блочно-поворотного механизма Марголуса в клеточно-автоматной модели диффузии в среде с дискретными особенностями
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 6, с. 1155-1175

    Предложено обобщение блочного клеточного автомата Марголуса на гексагональную сетку. Проведена статистическая обработка результатов вероятностных клеточно-автоматных вычислений для ряда модификаций схемы, решающей тестовую задачу диффузии вещества. Показано, что выбор блоков в виде гексагонов на 25% эффективнее, чем в виде Y-блоков. Показано, что алгоритмы имеют полиномиальную сложность, причем степень полинома для параллельных вычислителей лежит в пределах 0.6÷0.8, а для последовательных — в пределах 1.5÷1.7. Исследовалось влияние внедренных в поле клеточного автомата дефектных ячеек на скорость сходимости.

    Ключевые слова: диффузия, метод моделирования, дискретные особенности, блочные клеточные автоматы, окрестность Марголуса, гексагональная сетка.
    Gavrilov S.V., Matyushkin I.V.
    Statistical analysis of Margolus’s block-rotating mechanism cellular automation modeling the diffusion in a medium with discrete singularities
    Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 6, pp. 1155-1175

    The generalization of Margolus’s block cellular automaton on a hexagonal grid is formulated. Statistical analysis of the results of probabilistic cellular automation for vast variety of this scheme solving the test task of diffusion is done. It is shown that the choice of the hexagon blocks is 25% more efficient than Y-blocks. It is shown that the algorithms have polynomial complexity, and the polynom degree lies within 0.6÷0.8 for parallel computer, and in the range 1.5÷1.7 for serial computer. The effects of embedded into automaton’s field defective cells on the rate of convergence are studied also.

    Keywords: diffusion, method of modeling, discrete singularities, block cellular automata, Margolus neighborhood, hexagonal grid.
    Views (last year): 8. Citations: 4 (RSCI).
Pages: previous next last »

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"

Website Copyright © 2009–2025 Institute of Computer Science