Статья: ПОИСК АНОМАЛИЙ В БОЛЬШИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ НА КЛАСТЕРЕ С GPU УЗЛАМИ (2023)

В работе рассматриваются подходы к численному решению задачи о распределении электрического потенциала в рамках двумерной модели атмосферного участка глобальной электрической цепи. Для этой модели формулируется нестандартная стационарная эллиптическая краевая задача с неклассическим граничным условием. Для численного решения этой задачи, с целью изучения возможности и эффективности распараллеливания вычислений, используются два численных алгоритма на основе метода конечных элементов. Приводятся результаты расчетов для модельной задачи, в которой не учитываются особенности рельефа земной поверхности, используется простая модель проводимости и токов.

Статья посвящена разработке эффективных численных методов решения прямых задач распространения волн в твердых телах в векторных математических моделях. Итерационные методы решения обратных задач волновой томографии используют на каждой итерации решение прямой задачи распространения волн как в прямом, так и в обратном времени для вычисления градиента функционала невязки. Поэтому решение прямой задачи распространения волн в упругих средах является неотъемлемой частью решения обратных задач волновой томографии. Целью статьи также является определение с помощью методов математического моделирования характеристик волн Лэмба для ультразвуковой диагностики дефектов в тонких пластинах, определение диапазонов значений характерных параметров эксперимента по томографической диагностике в тонких пластинах на волнах Лэмба. Инструментом для проведения математического моделирования являются разрабатываемые численные методы и программы решения прямых задач. Конечной целью исследований является разработка методов решения обратных задач томографического неразрушающего ультразвукового контроля как на волнах Лэмба, так и на объемных волнах.

Исследуется задача выразимости всех функций x1(t), x2(t), … , xn(t), входящих в заданную однородную систему линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами x′(t) = A·x(t), в виде линейных комбинаций производных только одной неизвестной функции xк(t), входящей в эту систему. Найден простой критерий выразимости всех функций системы x′(t) = A·x(t) в виде линейных комбинаций производных xк(t) и доказана его корректность. На основе доказанного критерия разработан соответствующий алгоритм и обоснована его корректность.

В настоящее время обработка данных временных рядов осуществляется в широком спектре научных и практических приложений, в которых актуальной является задача восстановления единичных точек или блоков значений временного ряда, пропущенных из-за аппаратных или программных сбоев либо ввиду человеческого фактора. В статье представлен метод SANNI (Snippet and Artificial Neural Network-based Imputation) для восстановления пропущенных значений временного ряда, обрабатываемого в режиме офлайн. SANNI включает в себя две нейросетевые модели: Распознаватель и Реконструктор. Распознаватель определяет сниппет (типичную подпоследовательность) ряда, на который наиболее похожа данная подпоследовательность с пропущенной точкой, и состоит из следующих трех групп слоев: сверточные, рекуррентный и полносвязные. Реконструктор, используя выход Распознавателя и входную подпоследовательность c пропуском, восстанавливает пропущенную точку. Реконструктор состоит из трех групп слоев: сверточные, рекуррентные и полносвязные. Топологии слоев Распознавателя и Реконструктора параметризуются относительно соответственно количества сниппетов и длины сниппета. Представлены методы подготовки обучающих выборок указанных нейросетевых моделей. Проведены вычислительные эксперименты, показавшие, что среди передовых аналитических и нейросетевых методов SANNI входит в тройку лучших.