01.00.00 Физико-математические науки
-
Анализ системы уравнений Сен-Венана аналитическими и численными методами
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеИзучается дифференциальное уравнение конвекции-диффузии, вытекающее из системы уравнений Сен-Венана, описывающей нестационарное движение воды в русле реки. Рассматриваются аналитический метод решения исследуемого уравнения с постоянными коэффициентами и численный метод решения системы уравнений с переменными коэффициентами. Приведены результаты тестовых расчетов, выполненных для участков русла реки Кубань
-
Анализ процессов, обуславливающих влияние магнитного поля на структуру и свойства воды
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПроведен обзор научных публикаций, посвященных влиянию магнитного поля на размеры и концентрацию кластеров. Эти структурные перестройки сопровождаются изменением физико-химических свойств водных систем. Например, изменяется коэффициент поверхностного натяжения. Показано, что в слабом магнитном поле, не обладающей значительной энергией, изменяются проводимость и диэлектрическая проницаемость воды. Установлено, что характеристики активированной магнитным полем воды могут сохраняться значительное время
-
Анализ методов генерации временных рядов с долговременной корреляционной структурой
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ данной статье производится сравнительный анализ шести методов моделирования фрактально дифференцированного шума, среди которых: прямой метод определения, метод Хоскинга, метод Дэвиса и Харта, метод циркулянтных вложений, метод Пакссона и метод спектрального моделирования. Кроме того, приведены алгоритмы проведения анализа и подобран метод оценки параметра Херста, являющийся основным критерием качества при сравнении вышеуказанных методов моделирования фрактально дифференцированного шума
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеРабота посвящена численному исследованию в плоской постановке амплитуды колебаний заглубленного источника в зависимости от частоты и скорости движения в различных изотропных средах. Рассматриваются три варианта среды: двухслойный пакет с жестко фиксированным основанием, двухслойный пакет с механически свободным основанием, однослойное полупространство. Источник, в виде скачка напряжений моделирующий жесткое включение малых размеров, движется в интерфейсной плоскости с постоянной скоростью. Однородные краевые задачи рассматриваются в подвижной системе координат, связанной с источником. Метод решения основан на использовании интегральных преобразований Фурье, метода прямого контурного интегрирования и алгоритмах построения символов матриц Грина. Метод прямого контурного интегрирования существенным образом упрощает расчеты по сравнению с традиционными подходами к вычислению интегралов Фурье. В зависимости от вида источника и типа среды приведены расчеты девяти амплитудно-частотных и амплитудно- скоростных характеристик, дающих исчерпывающее качественное и количественное описание решений краевых задач в большом диапазоне скоростей и частот. Сравнительный анализ расчетов показал первоочередное влияние на исследуемые характеристики типа упругой среды, в значительной степени – вида источника, выявлены некоторые существенные связи краевых задач с подвижным источником и соответствующих задач с неподвижным источником
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеКлассическая комбинаторная формула для расчета числа сочетаний из n по m: C(n,m)=n!/(m!(n-m)!) предполагает промежуточный расчет факториалов, что чаще всего невозможно при n>170 из-за ограничений в разрядности чисел, используемых в языках программирования и созданных помощью них системах. Однако, в ряде случаев необходимо произвести расчет числа сочетаний при n и m значительно превосходящих это ограничение, например при их значениях больше 10000. В подобных случаях возникает определенная проблема, проявляющаяся, например в том, что многие on-line сервисы по расчету числа сочетаний при таких параметрах не работают. В данной статье предлагается ее решение в виде алгоритма и программной реализации. Суть подхода состоит в том, чтобы сначала разложить факториалы на простые множители и сократить их, а уже потом уже производить умножения. Этот подход отличается от приводимых в Internet
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ статье получен алгоритм - рекуррентная формула для вычисления определителей предфрактальных графов с полными затравками, сохраняющих смежность старых ребер в траектории
-
Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков при создании ракетно-космической техники
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВпервые разработана в общем виде аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков (вероятностей рисковых событий). В двухуровневой схеме на нижнем уровне оценки рисков объединяются аддитивно, на верхнем – мультипликативно. Аддитивно-мультипликативная модель применена для оценки рисков (1) выполнения инновационных проектов в вузах (с участием внешних партнеров), (2) выпуска новых инновационных изделий, (3) проектов создания ракетно-космической техники
-
Адаптивные модели временного ряда уровня воды в реке горного типа
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПредложена методика краткосрочного прогнозирования уровня воды в русле реки горного типа с использованием цепей Маркова
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеРассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос» для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений классов (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация) классов, сравнения классов друг с другом. Предлагается применить теорию информации для расчета количества информации, содержащегося в пикселе изображения о том, что это изображение принадлежит к определенному классу изображений. Приводится численный пример, в котором на основе ряда конкретных примеров изображений, принадлежащих к различным классам, формируются обобщенные образы этих классов, независящие от их конкретных реализаций, т.е. «Эйдосы» этих изображений (в смысле Платона) – прототипы или архетипы изображений (в смысле Юнга). Но система «Эйдос» обеспечивает не только формирование прототипов изображений, в которых количественно отражено количество информации в элементах конкретных изображений об их принадлежности к определенным прототипам, но и сравнение конкретных изображений с обобщенными (идентификация) и самих обобщенных образов изображений друг с другом (классификацию)
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ статье рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос» для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация). Предлагается новый подход к оцифровке изображений, основанный на использовании полярной системы координат, центра тяжести изображения и его контура. Перед оцифровкой изображений могут применяться их преобразования, стандартизирующие положение изображений, их размеры и поворот. Поэтому, если заданы эти опция, то результаты оцифровки и АСК-анализа изображений могут быть инвариантны (независимы) относительно их положения, размеров и поворота. Это означает, что в модели на основе ряда конкретных примеров будет создан один образ каждого класса изображений, независящий от их конкретных реализаций, т.е. «Эйдос» этих изображений (в смысле Платона) - прототип или архетип (в смысле Юнга) изображений. Но система «Эйдос» обеспечивает не только формирование прототипов изображений, в которых количественно отражено количество информации в элементах изображения о прототипе, но удаление из них всего несущественного для идентификации (абстрагирование), а также сравнение конкретных изображений с обобщенными (идентификация) и самих обобщенных образов изображений друг с другом (классификацию). Приведен развернутый численный пример АСК-анализа изображений