All issues

Предложен метод отображения промежуточных представлений C-, C++-программ в пространство векторов (эмбеддингов) для оценки производительности программ на этапе компиляции, без необходимости исполнения. Использование эмбеддингов для данной цели позволяет не проводить сравнение графов исследуемых программ непосредственно, что вычислительно упрощает задачу сравнения программ. Метод основан на серии трансформаций исходного промежуточного представления (IR), таких как: инструментирование — добавление фиктивных инструкций в оптимизационном проходе компилятора в зависимости от разности смещений в текущей инструкции обращения к памяти относительно предыдущей, преобразование IR в многомерный вектор с помощью технологии IR2Vec с понижением размерности по алгоритму t-SNE (стохастическое вложение соседей с t-распределением). В качестве метрики производительности предлагается доля кэш-промахов 1-го уровня (D1 cache misses). Приводится эвристический критерий отличия программ с большей долей кэш-промахов от программ с меньшей долей по их образам. Также описан разработанный в ходе работы проход компилятора, генерирующий и добавляющий фиктивные инструкции IR согласно используемой модели памяти. Приведено описание разработанного программного комплекса, реализующего предложенный способ оценивания на базе компиляторной инфраструктуры LLVM. Проведен ряд вычислительных экспериментов на синтетических тестах из наборов программ с идентичными потоками управления, но различным порядком обращений к одномерному массиву, показано, что коэффициент корреляции между метрикой производительности и расстоянием до эмбеддинга худшей программы в наборе отрицателен вне зависимости от инициализации t-SNE, что позволяет сделать заключение о достоверности эвристического критерия. Также в статье рассмотрен способ генерации тестов. По результатам экспериментов, вариативность значений метрики производительности на исследуемых множествах предложена как метрика для улучшения генератора тестов.

The method for mapping of intermediate representations (IR) set of C, C++ programs to vector embedding space is considered to create an empirical estimation framework for static performance prediction using LLVM compiler infrastructure. The usage of embeddings makes programs easier to compare due to avoiding Control Flow Graphs (CFG) and Data Flow Graphs (DFG) direct comparison. This method is based on transformation series of the initial IR such as: instrumentation — injection of artificial instructions in an instrumentation compiler’s pass depending on load offset delta in the current instruction compared to the previous one, mapping of instrumented IR into multidimensional vector with IR2Vec and dimension reduction with t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) method. The D1 cache miss ratio measured with perf stat tool is considered as performance metric. A heuristic criterion of programs having more or less cache miss ratio is given. This criterion is based on embeddings of programs in 2D-space. The instrumentation compiler’s pass developed in this work is described: how it generates and injects artificial instructions into IR within the used memory model. The software pipeline that implements the performance estimation based on LLVM compiler infrastructure is given. Computational experiments are performed on synthetic tests which are the sets of programs with the same CFGs but with different sequences of offsets used when accessing the one-dimensional array of a given size. The correlation coefficient between performance metric and distance to the worst program’s embedding is measured and proved to be negative regardless of t-SNE initialization. This fact proves the heuristic criterion to be true. The process of such synthetic tests generation is also considered. Moreover, the variety of performance metric in programs set in such a test is proposed as a metric to be improved with exploration of more tests generators.

В настоящей работе представлена методика оценки функционирования сложных систем с учетом типа распределения показателей, характеризующих функционирование структурных элементов такой системы, действующей в условиях неопределенности. В отличие от ранее проведенных исследований, в работе осуществлена интеграция идентификации типа распределения индикаторов с их байесовской оценкой с учетом нормативов, характеризующих требуемые результаты функционирования структурных элементов системы. Тип распределения и его характеристики дают более полную информацию о свойствах объекта, и их учет влияет на результаты оценки функционирования элементов сложных систем, особенно в случаях наличия «тяжелых» хвостов, характерных для ряда социально-экономических процессов и систем. Показано, что идентификацию типа распределения целесообразно осуществлять по модифицированным за счет исключения наилучшего по статистическим характеристикам тренда данным. Определение наилучшего типа распределения осуществляется по критерию согласия Колмогорова–Смирнова, показавшему лучшие (по имеющееся выборке), по сравнению с другими критериями или их смесью, статистические оценки. Полученный тип распределения используется при вероятностной оценке результатов функционирования элементов подсистемы на основе байесовских интеллектуальных технологий, успешно работающих в условиях неопределенности и которые дают возможность представить такие результаты на числовой и лингвистической шкалах в общей иерархической информационной модели. Методика была апробирована на примере объектной подсистемы (пространственно-временная классификация Г.Б. Клейнера) экономической подсистемы Тульской области. В качестве показателей оценки были использованы объемы валового регионального продукта по шести разделам общероссийского классификатора видов экономической деятельности (разделы A, B, C, D, E). В некоторых случаях удается снизить уровень неопределенности в оценках показателей; получить более строгие по отношению к нормативу оценки, что в итоге позволяет сделать вывод, что использование типа распределения при формировании вероятностных оценок показателей структурных элементов сложных систем дает возможность обосновать их корректное применение в рамках концепции доказательного моделирования.

This study presents a methodology for assessing the functioning of complex systems, taking into account the type of distribution of indicators characterizing the functioning of structural elements of such a system operating under conditions of uncertainty. Unlike previous studies, the work integrates the identification of the type of indicator distribution with their Bayesian assessment, taking into account the norms characterizing the required results of the functioning of the structural elements of the system. The type of distribution and its characteristics provide more complete information about the properties of an object and their consideration affects the results of evaluating the functioning of elements of complex systems, especially in cases of the presence of “heavy” tails characteristic of a number of socio-economic processes and systems. It is shown that it is advisable to identify the type of distribution based on modified data due to the exclusion of the best trend in statistical characteristics. The determination of the best type of distribution is carried out according to the Kolmogorov – Smirnov agreement criterion, which showed the best (according to the available sample) statistical estimates compared to other criteria or a mixture of them. The obtained type of distribution is used in the probabilistic assessment of the results of the functioning of subsystem elements based on Bayesian intelligent technologies that successfully operate in conditions of uncertainty, and which make it possible to present such results on numerical and linguistic scales in a general hierarchical information model. The methodology was tested using the example of the object subsystem (G.B.Kleiner’s spatio-temporal classification) of the economic subsystem of the Tula region, considered as a complex system — a socio-ecological-economic system. The volume of gross domestic product by region in six sections of the all-Russian classifier of economic activities (sections A, B, C, D, E) was used as assessment indicators. In some cases, it is possible to reduce the level of uncertainty in the estimates of indicators.; to obtain estimates that are more stringent than the norm, which ultimately leads to the conclusion that the use of the distribution type in the formation of probabilistic estimates of indicators of structural elements of complex systems makes it possible to justify their correct application within the framework of the concept of evidence-based modeling.

Рассмотрена задача прогнозирования количества занятых и безработных многоотраслевого рынка труда на основе балансовой математической модели межотраслевых перемещений трудовых ресурсов.

Балансовая математическая модель позволяет вычислять значения показателей межотраслевых перемещений с помощью только статистических данных по отраслевой занятости и безработице, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики. Вычисленные за несколько лет подряд показатели межотраслевых перемещений трудовых ресурсов используются для построения трендов каждого из этих показателей. С помощью найденных трендов осуществляется прогнозирование показателей межотраслевых перемещений трудовых ресурсов, на основе результатов которого проводится прогнозирование отраслевой занятости и безработицы исследуемого многоотраслевого рынка труда.

Предложенный подход применен для прогнозирования занятых специалистов в отраслях народного хозяйства Российской Федерации в 2011–2016 гг. Для описания тенденций показателей, определяющих межотраслевые перемещения трудовых ресурсов, использовались следующие виды трендов: линейный, нелинейный, константный. Порядок выбора трендов наглядно продемонстрирован на примере показателей, определяющих перемещения трудовых ресурсов из отрасли «Транспорт и связь» в отрасль «Здравоохранение и предоставление социальных услуг», а также из отрасли «Государственное управление и обеспечение военной безопасности, социальное обеспечение» в отрасль «Образование».

Произведено сравнение нескольких подходов к прогнозированию: наивный прогноз, в рамках которого прогнозирование показателей рынка труда осуществлялось только на основе константного тренда; прогнозирование на основе балансовой модели с использованием только константного тренда для всех показателей, определяющих межотраслевые перемещения трудовых ресурсов; прогноз непосредственно по количеству занятых в отраслях экономики с помощью рассматриваемых в работе видов трендов; прогнозирование на основе балансовой модели с выбором тренда для каждого показателя, определяющего межотраслевые перемещения трудовых ресурсов. Показано, что использование балансовой модели обеспечивает лучшее качество прогноза по сравнению с прогнозированиемне посредственно по количеству занятых. Учет трендов показателей межотраслевых перемещений улучшает качество прогноза.

Также в статье приведены примеры анализа состояния многоотраслевого рынка труда Российской Федерации. С помощью балансовой модели были получены такие сведения, как распределение исходящих из конкретных отраслей потоков трудовых ресурсов по отраслямэк ономики, отраслевая структура входящих в конкретные отрасли потоков трудовых ресурсов. Эти сведения не содержаться непосредственно в данных, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики.

The article considers the problem of forecasting the number of employed and unemployed persons in a multisectoral labor market using a balance mathematical model of labor force intersectoral dynamics.

The balance mathematical model makes it possible to calculate the values of intersectoral dynamics indicators using only statistical data on sectoral employment and unemployment provided by the Federal State Statistics Service. Intersectoral dynamics indicators of labor force calculated for several years in a row are used to build trends for each of these indicators. The found trends are used to calculation of forecasted intersectoral dynamics indicators of labor force. The sectoral employment and unemployment of researched multisectoral labor market is forecasted based on values these forecasted indicators.

The proposed approach was applied to forecast the employed persons in the economic sectors of the Russian Federation in 2011–2016. The following types of trends were used to describe changes of intersectoral dynamics indicators values: linear, non-linear, constant. The procedure for selecting trends is clearly demonstrated by the example of indicators that determine the labor force movements from the “Transport and communications” sector to the “Healthcare and social services” sector, as well as from the “Public administration and military security, social security” sector to the “Education” sector.

Several approaches to forecasting was compared: a) naive forecast, within which the labor market indicators was forecasted only using a constant trend; b) forecasting based on a balance model using only a constant trend for all intersectoral dynamics indicators of labor force; c) forecasting directly by the number employed persons in economic sectors using the types of trends considered in the article; d) forecasting based on a balance model with the trends choice for each intersectoral dynamics indicators of labor force.

The article shows that the use of a balance model provides a better forecast quality compared to forecasting directly by the number of employed persons. The use of trends in intersectoral dynamics indicators improves the quality of the forecast. The article also provides analysis examples of the multisectoral labor market in the Russian Federation. Using the balance model, the following information was obtained: the labor force flows distribution outgoing from concrete sectors by sectors of the economy; the sectoral structure of the labor force flows ingoing in concrete sectors. This information is not directly contained in the data provided by the Federal State Statistics Service.

В первой части работы получена оценка скорости сходимости ранее известного ускоренного метода первого порядка AGMsDR на классе задач минимизации, вообще говоря, невыпуклых функций с $M$-липшицевым градиентом и удовлетворяющих условию Поляка – Лоясиевича. При реализации метода не требуется знать параметр $\mu^{PL}>0$ из условия Поляка – Лоясиевича, при этом метод демонстрирует линейную скорость сходимости (сходимость со скоростью геометрической прогрессии со знаменателем $\left.\left(1 - \frac{\mu^{PL}}{M}\right)\right)$. Ранее для метода была доказана сходимость со скоростью $O\left(\frac1{k^2}\right)$ на классе выпуклых задач с $M$-липшицевым градиентом. А также сходимость со скоростью геометрической прогрессии, знаменатель которой $\left(1 - \sqrt{\frac{\mu^{SC}}{M}}\right)$, но только если алгоритму известно значение параметра сильной выпуклости $\mu^{SC}>0$. Новизна результата заключается в том, что удается отказаться от использования методом значения параметра $\mu^{SC}>0$ и при этом сохранить линейную скорость сходимости, но уже без корня в знаменателе прогрессии.

Во второй части представлена новая модификация метода AGMsDR для решения задач, допускающих альтернированную минимизацию (Alternating AGMsDR). Доказываются аналогичные оценки скорости сходимости на тех же классах оптимизационных задач.

Таким образом, представлены адаптивные ускоренные методы с оценкой сходимости $O\left(\min\left\lbrace\frac{M}{k^2},\,\left(1-{\frac{\mu^{PL}}{M}}\right)^{(k-1)}\right\rbrace\right)$ на классе выпуклых функций с $M$-липшицевым градиентом, которые удовлетворяют условию Поляка – Лоясиевича. При этом для работы метода не требуются значения параметров $M$ и $\mu^{PL}$. Если же условие Поляка – Лоясиевича не выполняется, то можно утверждать, что скорость сходимости равна $O\left(\frac1{k^2}\right)$, но при этом методы не требуют никаких изменений.

Также рассматривается адаптивная каталист-оболочка неускоренного градиентного метода, которая позволяет доказать оценку скорости сходимости $O\left(\frac1{k^2}\right)$. Проведено экспериментальное сравнение неускоренного градиентного метода с адаптивным выбором шага, ускоренного с помощью адаптивной каталист-оболочки с методами AGMsDR, Alternating AGMsDR, APDAGD (Adaptive Primal-Dual Accelerated Gradient Descent) и алгоритмом Синхорна для задачи, двойственной к задаче оптимального транспорта.

Проведенные вычислительные эксперименты показали более быструю работу метода Alternating AGMsDR по сравнению как с неускоренным градиентным методом, ускоренным с помощью адаптивной каталист-оболочки, так и с методом AGMsDR, несмотря на асимптотически одинаковые гарантии скорости сходимости $O\left(\frac1{k^2}\right)$. Это может быть объяснено результатом о линейной скорости сходимости метода Alternating AGMsDR на классе задач, удовлетворяющих условию Поляка – Лоясиевича. Гипотеза была проверена на квадратичных задачах. Метод Alternating AGMsDR показал более быструю сходимость по сравнению с методом AGMsDR.

In the first part of the paper we present convergence analysis of AGMsDR method on a new class of functions — in general non-convex with $M$-Lipschitz-continuous gradients that satisfy Polyak – Lojasiewicz condition. Method does not need the value of $\mu^{PL}>0$ in the condition and converges linearly with a scale factor $\left(1 - \frac{\mu^{PL}}{M}\right)$. It was previously proved that method converges as $O\left(\frac1{k^2}\right)$ if a function is convex and has $M$-Lipschitz-continuous gradient and converges linearly with a~scale factor $\left(1 - \sqrt{\frac{\mu^{SC}}{M}}\right)$ if the value of strong convexity parameter $\mu^{SC}>0$ is known. The novelty is that one can save linear convergence if $\frac{\mu^{PL}}{\mu^{SC}}$ is not known, but without square root in the scale factor.

The second part presents modification of AGMsDR method for solving problems that allow alternating minimization (Alternating AGMsDR). The similar results are proved.

As the result, we present adaptive accelerated methods that converge as $O\left(\min\left\lbrace\frac{M}{k^2},\,\left(1-{\frac{\mu^{PL}}{M}}\right)^{(k-1)}\right\rbrace\right)$ on a class of convex functions with $M$-Lipschitz-continuous gradient that satisfy Polyak – Lojasiewicz condition. Algorithms do not need values of $M$ and $\mu^{PL}$. If Polyak – Lojasiewicz condition does not hold, the convergence is $O\left(\frac1{k^2}\right)$, but no tuning needed.

We also consider the adaptive catalyst envelope of non-accelerated gradient methods. The envelope allows acceleration up to $O\left(\frac1{k^2}\right)$. We present numerical comparison of non-accelerated adaptive gradient descent which is accelerated using adaptive catalyst envelope with AGMsDR, Alternating AGMsDR, APDAGD (Adaptive Primal-Dual Accelerated Gradient Descent) and Sinkhorn's algorithm on the problem dual to the optimal transport problem.

Conducted experiments show faster convergence of alternating AGMsDR in comparison with described catalyst approach and AGMsDR, despite the same asymptotic rate $O\left(\frac1{k^2}\right)$. Such behavior can be explained by linear convergence of AGMsDR method and was tested on quadratic functions. Alternating AGMsDR demonstrated better performance in comparison with AGMsDR.

Ламинарно-турбулентный переход является предметом активных исследований, связанных с повышением экономической эффективности авиатранспорта, так как в турбулентном пограничном слое увеличивается сопротивление, что ведет к росту расхода топлива. Одним из направлений таких исследований является поиск эффективных методов нахождения положения перехода в пространстве. Используя эту информацию при проектировании летательного аппарата, инженеры могут прогнозировать его технические характеристики и рентабельность уже на начальных этапах проекта. Традиционным для индустрии подходом к решению задачи поиска координат ламинарно-турбулентного перехода является $e^N$-метод. Однако, несмотря на повсеместное применение, он обладает рядом существенных недостатков, так как основан на предположении о параллельности моделируемого потока, что ограничивает сценарии его применения, а также требует проводить вычислительно затратные расчеты в широком диапазоне частот и волновых чисел. Альтернативой $e^N$-методу может служить применение метода Dynamic Mode Decomposition, который позволяет провести анализ возмущений потока, напрямую используя данные о нем. Это избавляет от необходимости в проведении затратных вычислений, а также расширяет область применения метода ввиду отсутствия в его построении предположений о параллельности потока.

В представленном исследовании предлагается подход к нахождению положения ламинарно-турбулентного перехода с применением метода Dynamic Mode Decomposition, заключающийся в разбиении региона пограничного слоя на множества подобластей, по каждому из которых независимо вычисляется точка перехода, после чего результаты усредняются. Подход валидируется на случаях дозвукового и сверхзвукового обтекания двумерной пластины с нулевым градиентом давления. Результаты демонстрируют принципиальную применимость и высокую точность описываемого метода в широком диапазоне условий. Проводится сравнение с $e^N$-методом, доказывающее преимущества предлагаемого подхода, выражающиеся в более быстром получении результата при сопоставимой с $e^N$-методом точности получаемого решения, что говорит о перспективности использования описываемого подхода в прикладных задачах.

Laminar-turbulent transition is the subject of an active research related to improvement of economic efficiency of air vehicles, because in the turbulent boundary layer drag increases, which leads to higher fuel consumption. One of the directions of such research is the search for efficient methods, that can be used to find the position of the transition in space. Using this information about laminar-turbulent transition location when designing an aircraft, engineers can predict its performance and profitability at the initial stages of the project. Traditionally, $e^N$ method is applied to find the coordinates of a laminar-turbulent transition. It is a well known approach in industry. However, despite its widespread use, this method has a number of significant drawbacks, since it relies on parallel flow assumption, which limits the scenarios for its application, and also requires computationally expensive calculations in a wide range of frequencies and wave numbers. Alternatively, flow analysis can be done by using Dynamic Mode Decomposition, which allows one to analyze flow disturbances using flow data directly. Since Dynamic Mode Decomposition is a dimensionality reduction method, the number of computations can be dramatically reduced. Furthermore, usage of Dynamic Mode Decomposition expands the applicability of the whole method, due to the absence of assumptions about the parallel flow in its derivation.

The presented study proposes an approach to finding the location of a laminar-turbulent transition using the Dynamic Mode Decomposition method. The essence of this approach is to divide the boundary layer region into sets of subregions, for each of which the transition point is independently calculated, using Dynamic Mode Decomposition for flow analysis, after which the results are averaged to produce the final result. This approach is validated by laminar-turbulent transition predictions of subsonic and supersonic flows over a 2D flat plate with zero pressure gradient. The results demonstrate the fundamental applicability and high accuracy of the described method in a wide range of conditions. The study focuses on comparison with the $e^N$ method and proves the advantages of the proposed approach. It is shown that usage of Dynamic Mode Decomposition leads to significantly faster execution due to less intensive computations, while the accuracy is comparable to the such of the solution obtained with the $e^N$ method. This indicates the prospects for using the described approach in a real world applications.

Цель настоящего исследования заключается в разработке методологии выявления точек разворота на временных рядах, включая в том числе финансовые данные. Теоретической основой исследования послужили работы, посвященные анализу структурных изменений на финансовых рынках, описанию предложенных алгоритмов обнаружения точек разворота и особенностям построения моделей классического и глубокого машинного обучения для решения данного типа задач. Разработка подобного инструментария представляет интерес для инвесторов и других заинтересованных сторон, предоставляя дополнительные подходы к эффективному анализу финансовых рынков и интерпретации доступных данных.

Для решения поставленной задачи была обучена нейронная сеть. В ходе исследования было рассмотрено несколько способов формирования тренировочных выборок, которые различаются характером статистических параметров. Для повышения качества обучения и получения более точных результатов была разработана методология формирования признаков, служащих входными данными для нейронной сети. В свою очередь, эти признаки формируются на основе анализа математического ожидания и стандартного отклонения временных рядов на некоторых интервалах. Также исследуется возможностьих комбинации для достижения более стабильных результатов.

Результаты модельных экспериментов анализируются с целью сравнения эффективности предложенной модели с другими существующими алгоритмами обнаружения точек разворота, получившими широкое применение в решении практических задач. В качестве тренировочных и тестовых данных используется специально созданный датасет, генерация которого осуществляется с использованием собственных методов. Кроме того, обученная на различных признаках модельте стируется на дневных данных индекса S&P 500 в целях проверки ее эффективности в реальном финансовом контексте.

По мере описания принципов работы модели рассматриваются возможности для дальнейшего ее усовершенствования: модернизации структуры предложенного механизма, генерации тренировочных данных и формирования признаков. Кроме того, перед авторами стоит задача развития существующих концепций определения точек изменения в режиме реального времени.

The purpose of this study is to develop a methodology for change points detection in time series, including financial data. The theoretical basis of the study is based on the pieces of research devoted to the analysis of structural changes in financial markets, description of the proposed algorithms for detecting change points and peculiarities of building classical and deep machine learning models for solving this type of problems. The development of such tools is of interest to investors and other stakeholders, providing them with additional approaches to the effective analysis of financial markets and interpretation of available data.

To address the research objective, a neural network was trained. In the course of the study several ways of training sample formation were considered, differing in the nature of statistical parameters. In order to improve the quality of training and obtain more accurate results, a methodology for feature generation was developed for the formation of features that serve as input data for the neural network. These features, in turn, were derived from an analysis of mathematical expectations and standard deviations of time series data over specific intervals. The potential for combining these features to achieve more stable results is also under investigation.

The results of model experiments were analyzed to compare the effectiveness of the proposed model with other existing changepoint detection algorithms that have gained widespread usage in practical applications. A specially generated dataset, developed using proprietary methods, was utilized as both training and testing data. Furthermore, the model, trained on various features, was tested on daily data from the S&P 500 index to assess its effectiveness in a real financial context.

As the principles of the model’s operation are described, possibilities for its further improvement are considered, including the modernization of the proposed model’s structure, optimization of training data generation, and feature formation. Additionally, the authors are tasked with advancing existing concepts for real-time changepoint detection.

В работе рассматривается задача составления методики выявления аномалий с помощью методов математической статистики в результатах экзаменов на примере Основного государственного экзамена (ОГЭ) по математике 2023–2024 учебного года. Актуальность исследования обусловлена отсутствием обязательного видеоконтроля на ОГЭ в рассматриваемый период, что создает предпосылки для потенциальных процедурных нарушений как со стороны отдельных учащихся, так и в масштабах целых образовательных организаций. На основе анализа распределений первичных баллов были выявлены характерные особенности учебных заведений, свидетельствующие о возможной нечестности при проведении экзамена, в частности резкие скачки функции распределения в области перехода между неудовлетворительной и удовлетворительной оценками. С целью определения наиболее подозрительных результатов были построены два критерия аномальности. Первый критерий основан на сравнении величины скачка эмпирической функции распределения результатов школы с общерегиональным уровнем и позволяет выделить 47 организаций с аномально высокими значениями. Для построения второго (общего) критерия проведено сравнение баллов, полученных учениками школы на ОГЭ и диагностической работе по математике, проведенной в 8 классе с использованием видеоконтроля. Проведение такой аналогии является корректным, так как контингент обучающихся, принимавших участие в каждой из работ, практически совпадает. Данный подход позволяет сузить число выявленных аномалий, отделив те, которые более похожи на нарушения протоколов, от вызванных особенностями конкретного набора обучающихся и их подготовки к экзаменам в определенном учебном заведении. В результате применения одноклассового метода опорных векторов выявлены 12 образовательных организаций с нехарактерными аномальными результатами. Предложенная методика позволяет обнаруживать потенциальные случаи нечестного поведения при проведении экзамена и может быть использована для предотвращения нарушений протоколов с помощью проведения адресной профилактической работы с учебными заведениями.

This study proposes a methodology for anomaly detection in educational assessment data, demonstrated on the case of the 2023–2024 Basic State Exam (BSE) in mathematics in Russia. The relevance of the study is related to the absence of mandatory video surveillance during the examination period, which creates a risk of potential rule violations both by individual students and by entire educational institutions. By analyzing the distribution of primary scores, we identify a big spike in the area between grades 2 and 3 as a specific pattern in results that may indicate cases of cheating during the exam. To determine the most suspicious results, two anomaly criteria were constructed. The first criterion relies on comparing the magnitude of the spike in empirical distribution function in school’s results with the corresponding regional average level. This criterion made it possible to identify 47 educational institutions with abnormally high values of the spike. The second (general) criterion was derived from comparing students’ scores on the examination with their performance on a diagnostic mathematics test conducted in grade 8 under video surveillance. This comparison is appropriate because almost the same group of students took part in both assessments. This approach helps reduce the number of detected anomalies by distinguishing those more likely to reflect actual protocol violations from those arising due to the specific characteristics of a particular student population and their exam preparation within a given educational institution. The application of the oneclass support vector machine method enabled the identification of 12 schools with atypical anomalous results. The proposed methodology could be useful for the detection of potential cases of cheating during exams and the development of methods for preventing such behavior. In particular, it can be used to support targeted preventive work with specific schools in order to reduce the risk of exam rule violations.

Представленная работа описывает опыт создания и развёртывания веб-приложения и гридинфраструктуры для решения задач геофизики, требующих большого количества вычислительных ресурсов. В работе представлен обзор технологии и механизма платформы интеграции геофизических приложений с распределёнными вычислительными системами. Разработанная платформа предоставляет собой промежуточное программное обеспечение, предоставляющая удобный доступ к развёрнутым на ее основе геофизическим приложениям. Доступ к приложению осуществляется через веб-браузер. Интеграция новых приложений облегчается за счёт предоставляемого стандартного универсального интерфейса взаимодействия платформы и новым приложением.

Для организации распределённой вычислительной системы применено ПО Gridway, экземпляр которого взаимодействует с виртуализированными вычислительными кластерами. Виртуализация вычислительных кластеров предоставляет новые возможности при утилизации вычислительных ресурсов по сравнению с традиционными схемами организации кластерного ПО.

В качестве пилотной задачи использована обратная задача определение параметров анизотропии коры и верхней мантии по данным телесейсмических наблюдений. Для решения использован вероятностный подход к решению обратных задач, основанный на формализме апостериорной функции распределения (АПФР). При этом вычислительная задача сводится к табулированию многомерной функции. Результат вычислений представлен в удобном для анализа высокоуровневом виде, доступ и управление осуществляется при помощи СУБД. Приложение предоставляет инструменты анализу АПФР: расчет первых моментов, двумерные маргинальные распределения, двумерные сечения АПФР в точках ее максимума. При тестировании веб-приложения были выполнены вычислены как синтетических, так и для реальных данных.

We'd like to present a specific grid infrastructure and web application development and deployment. The purpose of infrastructure and web application is to solve particular geophysical problems that require heavy computational resources. Here we cover technology overview and connector framework internals. The connector framework links problem-specific routines with middleware in a manner that developer of application doesn't have to be aware of any particular grid software. That is, the web application built with this framework acts as an interface between the user 's web browser and Grid's (often very) own middleware.

Our distributed computing system is built around Gridway metascheduler. The metascheduler is connected to TORQUE resource managers of virtual compute nodes that are being run atop of compute cluster utilizing the virtualization technology. Such approach offers several notable features that are unavailable to bare-metal compute clusters.

The first application we've integrated with our framework is seismic anisotropic parameters determination by inversion of SKS and converted phases. We've used probabilistic approach to inverse problem solution based on a posteriory probability distribution function (APDF) formalism. To get the exact solution of the problem we have to compute the values of multidimensional function. Within our implementation we used brute-force APDF calculation on rectangular grid across parameter space.

The result of computation is stored in relational DBMS and then represented in familiar human-readable form. Application provides several instruments to allow analysis of function's shape by computational results: maximum value distribution, 2D cross-sections of APDF, 2D marginals and a few other tools. During the tests we've run the application against both synthetic and observed data.

В работе вводится в рассмотрение понятие неоднородного клеточного генетического алгоритма, в котором ряд параметров, влияющих на работу генетических операторов, оказывается зависимым от местоположения клеток заданного клеточного пространства. Приводятся результаты численного сравнения неоднородных клеточных генетических алгоритмов со стандартными вариантами генетических алгоритмов, показывающие преимущества предложенного подхода при минимизации мультимодальных функций с большим числом локальных экстремумов. Рассматривается крупноблочная параллельная реализация неоднородных клеточных алгоритмов с использованием технологии MPI.

In this paper, we introduce the concept of non-uniform cellular genetic algorithm, in which a number of parameters that affect the operation of genetic operators is dependent on the location of the cells of a given cellular space. The results of numerical comparison of non-uniform cellular genetic algorithms with the standard genetic algorithms, showing the advantages of the proposed approach while minimizing multimodal functions with a large number of local extrema, are presented. The coarse-grained parallel implementation of the non-uniform algorithms using the technology of MPI is considered.