Рассматривается задача формирования портфеля ценных бумаг, как задача бинарной оптимизации. Решение формируется с помощью разработанной модификации метода роя пчел, дополненного процедурой бинаризации с применением различных переходных функций. Исследована эффективность предложенного метода на модельных примерах и решена прикладная задача максимизации доходности портфеля с учетом ограничений на используемые средства и значение риска.
В статье рассматривается линейная дискретная система с ограниченным управлением. Для системы решается задача быстродействия, то есть требуется построить процесс управления, переводящий систему из начального состояния в начало координат за минимальное число шагов. Если множество допустимых значений управления имеет структуру суперэллипса, то задача вычисления оптимального управления может быть сведена к решению системы алгебраических уравнений. Для множеств произвольной структуры разработан метод суперэллипсоидальной аппроксимации, рассмотрен случай несимметричных множеств. Приведены примеры.
Рассматривается проблема приближенного синтеза замкнутой нелинейной непрерывной системы совместного оценивания и управления. Используется подход, основанный на применении идеи теоремы разделения для линейных динамических систем. При помощи операции факторизации нелинейная система преобразуется к похожей по структуре на линейную системе, а уже к трансформированной системе применяются алгоритмы синтеза оптимального линейного регулятора и наблюдателя состояния, особенностью которых является зависимость матриц, входящих в соответствующие уравнения Риккати, от вектора состояния. Приведен пример синтеза наблюдателя состояния и регулятора, демонстрирующий применение предложенного алгоритма.
Проблема изучения факторов, влияющих на академические достижения обучающихся, не теряет своей актуальности в современной психологической и педагогической науке, в особенности в связи с развитием представлений об образовании как способе развития человеческого капитала, повышения благополучия и качества жизни людей в современном обществе. Академическая успеваемость школьников во многом определяется некогнитивными факторами, включающими личностные характеристики, мотивационные показатели и развитие саморегуляции. Цель представляемой работы – анализ взаимосвязей между некогнитивными предикторами академической успеваемости учащихся средней и старшей школы методом сетевого моделирования. Первичные данные получены с помощью следующих методик: опросник «Стиль саморегуляции учебной деятельности (ССУД-М)», «Шкалы академической мотивации школьников (ШАМ-Ш)», «Отношение к учению в средних и старших классах школы», «Большая пятерка – детский вариант». В качестве показателя академической успеваемости использовался средний балл по русскому языку и математике. Выборку исследования составили 307 обучающихся общеобразовательных школ (37,1 % юноши, возраст: 10–18 лет). В результате исследования проведен расчет описательных статистик по 28 исследуемым показателям, построены и проанализированы сети частных корреляций, описывающие взаимосвязи регуляторных и личностных переменных, а также академической успеваемости обучающихся в 5–6, 7–9 и 10–11 классах школы. Выделены и описаны значимые взаимосвязи между переменными вне зависимости от периода обучения, корреляций в 5–6, 7–8 и 9–11 классах. Показано, что характер взаимосвязей между некогнитивными предикторами и академической успеваемостью изменяется в зависимости от периода обучения. Обнаружено, что успеваемость обучающихся в 5–6 классе значимо прямо связана с показателем открытости новому опыту, тогда как в 7–9 также обнаруживается прямая связь с общим уровнем отношения к учению, а в 10–11 классах – с познавательной мотивацией, нейротизмом и осознанной саморегуляцией. Полученные результаты подтверждают известные взаимосвязи, а также позволяют описать новые, ранее не обнаруживаемые в исследованиях, например, негативная связь академической успеваемости с познавательной мотивацией школьников. В заключении представлены перспективы дальнейших исследований модераторных-медиаторных взаимодействий некогнитивных переменных в их влиянии на академическую успешность обучающихся.
Обеспечение информационной безопасности органов государственной власти требует применение специализированных инструментов, учитывающих существование разных источников информационных угроз, их постоянное изменение, а также проблемы интеграции оценок вероятности их реализации и степени возможного ущерба. Данное исследование направлено на разработку методики анализа угроз информационной безопасности органов государственной власти с помощью нейронных сетей. В исследовании использованы методы машинного обучения, нейросетевого анализа и систематизации. Для достижения задач исследования авторами была адаптирована архитектура MLP, проведена работа по настройкегиперпараметров нейронной сети. Обучение нейронной сети было реализовано на языке программирования Python. Эффективность работы нейронной сети в решении поставленной задачи оценивалась метриками accuracy, precision, recall, f1. Результатами исследования стали: разработка способа формирования набора данных, включающего оценки угроз информационной безопасности органов государственной власти различных видов и источников происхождения, оценка эффективности работы нейронной сети по решению задач классификации органов государственной власти, интерпретация результатов нейросетевого анализа о степени устойчивости органов государственной власти угрозам информационной безопасности.
В статье отражены некоторые результаты географо-топонимического исследования итогов двух Камчатских морских экспедиций первой половины XVIII в. Первая экспедиция в 1725–1730 гг. на боте «Св. Гавриил» под руководством В.И. Беринга исследовала западную часть Берингова моря. Бот вышел 13 июля 1728 г. из устья р. Камчатка и взял курс на север. 17 июля экспедиция сделала первое географическое открытие – остров Карагинский. 15 августа «Св. Гавриил» вошел в Чукотское море и достиг параллели 67°19′ северной широты. Так был открыт пролив между Тихим и Северным Ледовитым океанами. В 1778 г. известный английский мореплаватель Джеймс Кук (James Cook) предложил назвать этот пролив именем Беринга. 2 сентября 1728 г. бот вернулся на Камчатку. В 1733–1742 гг. капитан-командор Витус Беринг (1681–1741), капитан пакет-бота «Святой Петр», стал начальником Второй Камчатской экспедиции. Вторым пакетботом экспедиции – «Святой Павел» – командовал капитан-командор А.И. Чириков (1703–1748). В северной части Тихого океана экспедиция достигла Северной Америки, обследовала берега Берингова моря, открыла новые острова. Впервые в истории России для северо-востока страны были составлены подробные описания и карты. Научные результаты Камчатских экспедиций – выдающийся вклад в познание природы восточной окраины Российского государства. По результатам исследования установлено, что на географическую карту Северной Пацифики нанесено 34 объекта по имени, фамилии и званию В.И. Беринга, в т.ч. 14 в США (штат Аляска), 16 – в Российской Федерации (Чукотский автономный округ, Камчатский край и Магаданская область), а также в акватории Тихого океана и его морей. Дано краткое описание этих объектов. Еще 8 географических объектов на карте мира носят имя капитан-командора А.И. Чирикова.
Исследование посвящено изучению ландшафтной структуры северной части Буреинского заповедника (Хабаровский край) в районе среднего течения р. Правая Бурея. По результатам полевых работ, проведенных в заповеднике в августе 2021 г., представлено развернутое ландшафтное описание исследуемой территории, построен профиль правого борта долины р. Правая Бурея с описанием растительности, уточнена схема высотной поясности хребта Дуссе-Алинь (западный макросклон Буреинского хребта), созданы карта урочищ (1 : 100 000) и карта фаций (1 : 20 000). При разработке карт был использован метод ландшафтной аналогии, заключающийся в выявлении связей между наблюдаемыми и сокрытыми ввиду труднодоступности территориями.Была проведена экстраполяция описаний ключевых точек наблюдения на площадь картируемого участка, границы уточнены при помощи спутниковых снимков. Показаны особенности распределения в пространстве урочищ и фаций, определены внутренние взаимосвязи, обуславливающие выделение геосистем. Созданные карты являются основой для решения комплекса научно-организационных и мониторинговых задач, таких как планирование учетных маршрутов, постоянных и временных пробных площадей в соответствии с ландшафтной структурой, изучение приуроченности отдельных видов растений и животных к определенным геосистемам, выявление закономерностей пространственного распределения качественных и количественных характеристик биоты. Результаты работы можно использовать при реализации эколого-познавательных маршрутов для групп туристов с целью их ознакомления с особенностями рельефа и растительности горно-таежных ландшафтов, охраняемых в Буреинском заповеднике.
На основе данных о количестве дней с высокими классами пожарной опасности по климатическим условиям оценена степень засушливости пoжароопасных сезонов в районах Еврейской автономной области и Хaбaровского края. На основе анализа многолетних данных на территории исследования выявлено, что зависимость между численностью пoжаров растительности и количеством дней с IV–V классами пожарной опасности по коэффициенту корреляции составляет 0.61. Оценка внутрисезонных данных показала, что с 1976 по 2020 г. происходило повышение степени засушливости на большей части исследуемой территории, что выражается в изменении дат начала весеннего и конца осеннего пожароопасных периодов, вызванных долговременной динамикой гидротермического режима атмосферы. Показано, что средние многолетние значения степени засушливости на территории Еврейской автономной области и Хaбaровского края изменяются в пределах от 20 до 50 дней и определяются особенностями муссонного климата средних широт. Годовые значения показателя варьируют в более широком диапазоне – от 20 до 90 дней. Стабильная засушливость наблюдается при изменении дневной температуры воздуха от -1.4 до +0.6 ºC/15 лет и при одновременном понижении суточного объема осадков от 0.05 до -0.4 мм/15 лет. Тенденция характерна для Верхнебуреинского, Хабаровского, Николаевского, Ульчского, Ванинского и Нанайского районов Хабаровского края и для ЕАО. Наибольший прирост засушливости наблюдается в Комсомольском и Амурском районах (7.4 и 8.1 дней/15 лет), а уменьшение – в Охотском (-0.3 дня/15 лет). Данную тенденцию необходимо учитывать при разработке долгосрочных прогнозов пoжарной опасности и регламентации мероприятий региональных лесоохранных служб.
Муссонный климат – это особый тип климата Земли, характерный для отдельных ее областей, в которых преобладает муссонная циркуляция атмосферы. К числу таких областей относится и Дальний Восток России. Данная работа посвящена оценке климатических показателей муссонного климата г. Магадан и их сравнению с аналогичными показателями городов Дальнего Востока, расположенных в области муссонной циркуляции как на морском побережье, так и во внутриконтинентальных районах. Сравнение показателей между городами позволяет лучше оценить зависимость климата от муссонной циркуляции, а также проследить важнейшую осо- бенность муссонного климата – его сезонность, которая проявляется в изменении климатических переменных по временам года на различных территориях. Анализ розы ветров показывает, что в г. Магадан хорошо прослеживается сезонная и годовая динамика их повторяемости. Установлено, что в зимний период в городе преобладают северо-восточные ветры, дующие преимущественно с материковой части, а в летний период преобладают ветры западного направления, приходящие из акватории Тихого океана. Для летнего сезона отмечается существенное увеличение количества выпавших осадков и их интенсивность. В теплый период времени в г. Магадан формируется область пониженного давления с высокой относительной влажностью воздуха. Годовой ход температуры воздуха повторяет общую тенденцию, характерную для муссонного климата городов Дальнего Востока. Важное влияние на формирование климата оказывает общая облачность, значения которой увеличиваются с приходом летнего муссона в прибрежные и континентальные районы материка. Самыми облачными месяцами в г. Магадан являются июнь, июль и август. Противоположная тенденция отмечается для зимы, когда с приходом зимнего муссона общая облачность снижается относительно летних месяцев.
Одним из важнейших инструментов ландшафтных исследований является ландшафтная карта. В работе представлена разработанная для г. Хабаровск карта (масштаб 1 : 10 000), основной территориальной единицей которой являются городские ландшафтные комплексы (14 видов). Их классификация соотносится с иерархией природных геосистем локального уровня (типы местности). Они характеризуются набором природных функций, оказывающих влияние на экологическое состояние разных районов города и его зеленого пояса. Проведен анализ ландшафтов с точки зрения их местоположения в структуре типов местности и городских районов. Установлен ряд особенностей пространственной структуры (прежде всего в пределах правобережной части): техногенные и антропогенно-техногенные геосистемы занимают 59.5 % городской территории (22.7 и 36.8 % соответственно), антропогенные – 24.1 %, природно-антропогенные – 16.4 %. Выявлено, что в центральных районах города (прежде всего в Центральном и Кировском), где нет свободных пространств, происходит уплотнение застройки. При этом возможности для расширения зеленой зоны практически отсутствуют, т.к. свободные пространства этих районов использованы на 86.8 и 74.2 % соответственно. Поэтому в таких частях города необходимо использовать резервы плотной внутриквартальной застройки, максимально сохраняя при этом все оставшиеся элементы зеленой инфраструктуры. Основные тенденции развития промышленной и социальной инфраструктуры связаны с освоением восточной и южной частей города, пока обладающих ресурсами свободных открытых территорий. Необходимо разработать пространственную стратегию города, учитывающую современную экологическую ситуацию для улучшения состояния сохранившихся природных комплексов.