Одной из проблем, возникающих в процессе обучения в вузе студентов-выпускников колледжей, является несоответствие их уровня математической подготовки и подготовки по предметам, определяющих их профессиональную деятельность. Цель работы - показать на конкретном примере, что существуют проблемы при решении практических задач без углубленного изучения теоретического материала, а также предложить один из способов их решения. Задачей является разработка методических указаний коллективом преподавателей кафедры высшей математики и выпускающей кафедры. В качестве примера приведена разработка алгоритмов для программной реализации дискретного преобразования Фурье. Результаты работы проходят апробацию в процессе обучения.
Одной из проблем, возникающих при исследовании генераторов псевдослучайных последовательностей, является определение показателей качества генерируемых последовательностей. Цель работы - показать, как можно определять показатели качества программных генераторов псевдослучайных последовательностей. Результаты работы проходят апробацию в процессе обучения и применяются в научных исследованиях.
В процессе изучения теории вероятностей возникает задача изучения связи теории с ее практическими приложениями теории надежности, имеющими место в инженерной деятельности. Цель работы - показать, как улучшить информационное сопровождение дисциплины «Теория вероятностей». Результаты работы проходят апробацию в процессе обучения и применяются в научных исследованиях.
Приводятся оценки для минимальной нормы проектора при линейной интерполяции на компакте в Rn. Пусть Π1(Rn) - пространство многочленов от n переменных степени не выше 1, Ω - компакт в Rn, K=conv(E). Будем предполагать, что vol(K)>0. Пусть точки x(j)∈Ω, 1≤j≤n+1, являются вершинами n-мерного невырожденного симплекса. Интерполяционный проектор P:C(Ω)→Π1(Rn) с узлами x(j) определяется равенствами Pf(x(j))=f(x(j)). Под ∥P∥Ω будем понимать норму P как оператора из C(Ω) в C(Ω. Через θn(Ω) обозначим минимальную норму ∥P∥Ω из всех операторов P с узлами, принадлежащими Ω. Через simp(Ω) обозначим максимальный объём симплекса с вершинами в Ω. Устанавливаются неравенства χ−1n(vol(K)simp(Ω))≤θn(Ω)≤n+1. Здесь χn - стандартизованный многочлен Лежандра степени n. Нижняя оценка доказывается с применением полученной характеризации многочленов Лежандра через объёмы выпуклых многогранников. Именно, мы показываем, что при γ≥1 объём многогранника \left{x=(x_1,...,x_n)\in{\mathbb R}^n : \sum |x_j| +\left|1- \sum x_j\right|\le\gamma\right} равен χn(γ)/n!. В случае, когда Ω - n-мерный куб или n-мерный шар, нижняя оценка даёт возможность получить неравенства вида θn(Ω)⩾cn√. Формулируются некоторые открытые вопросы.Приводятся оценки для минимальной нормы проектора при линейной интерполяции на компакте в Rn. Пусть Π1(Rn) - пространство многочленов от n переменных степени не выше 1, Ω - компакт в Rn, K=conv(E). Будем предполагать, что vol(K)>0. Пусть точки x(j)∈Ω, 1≤j≤n+1, являются вершинами n-мерного невырожденного симплекса. Интерполяционный проектор P:C(Ω)→Π1(Rn) с узлами x(j) определяется равенствами Pf(x(j))=f(x(j)). Под ∥P∥Ω будем понимать норму P как оператора из C(Ω) в C(Ω. Через θn(Ω) обозначим минимальную норму ∥P∥Ω из всех операторов P с узлами, принадлежащими Ω. Через simp(Ω) обозначим максимальный объём симплекса с вершинами в Ω. Устанавливаются неравенства χ−1n(vol(K)simp(Ω))≤θn(Ω)≤n+1. Здесь χn - стандартизованный многочлен Лежандра степени n. Нижняя оценка доказывается с применением полученной характеризации многочленов Лежандра через объёмы выпуклых многогранников. Именно, мы показываем, что при γ≥1 объём многогранника \left{x=(x_1,...,x_n)\in{\mathbb R}^n : \sum |x_j| +\left|1- \sum x_j\right|\le\gamma\right} равен χn(γ)/n!. В случае, когда Ω - n-мерный куб или n-мерный шар, нижняя оценка даёт возможность получить неравенства вида θn(Ω)⩾cn√. Формулируются некоторые открытые вопросы.
В данной статье приведено описание процесса производства азотной кислоты путем окисления аммиака кислородом воздуха. Рассмотрена технологическая схема получения азотной кислоты путем окисления аммиака кислородом воздуха, а также дана характеристика целевого продукта – азотная кислота, рассмотрены основные химические и физические свойства исходных веществ – аммиак и воздух (кислород). Произведен расчет и построены графики представленных математических моделей. Произведен практический расчет материального и теплового баланса стадии окисления аммиака кислородом воздуха.
Организация непрерывного мониторинга значительных пространств с динамически меняющимися условиями и обстановкой является одной ключевых задач в различных направлениях жизнедеятельности человека. Особо остро эта задача стоит в России с учетом ее территорий (земель), предназначенных для сельскохозяйственной деятельности. Особую важность организации непрерывного мониторинга подчеркивает и развитие концепции и технологий точного земледелия. В качестве средств для решения этой системной задачи могут использоваться различные робототехнические и беспилотные системы, оснащенные необходимым оборудованием в соответствии с локальными задачами непрерывного мониторинга. Непрерывный мониторинг при этом может быть обеспечен только применением эффективных алгоритмов построения траектории движения используемых подвижных робототехнических и беспилотных (в первую очередь авиационных) систем. Повышение эффективности таких алгоритмов с математической точки зрения всегда усложняется цикличностью траекторий движения, т.е. построением гамильтонова цикла. В рамках данной работы предлагается метод конструирования оптимальной траектории движения при выполнении задач непрерывного циклического мониторинга сельскохозяйственных полей. Метод основан на поиске гамильтонова цикла на графе карты местности и позволяет автоматически строить оптимальный замкнутый путь для произвольной карты местности. Отличительной особенностью метода является использование модифицированного алгоритма поиска гамильтонова цикла. Алгоритм может быть масштабирован для карт, соответствующих графам с большим (более 100) количеством вершин, для которых стандартный алгоритм поиска гамильтонова цикла методом перебора требует значительно большего времени выполнения, чем предложенный алгоритм. Показано, что используемый алгоритм обладает в 17 раз меньшей константой роста временной сложности, чем стандартный алгоритм поиска гамильтонова цикла. Это позволяет увеличить количество вершин графа, используемого для поиска гамильтонова цикла в режиме реального времени (от 0.1 до 100 секунд), на порядок (от 30 до 500). Разработанный алгоритм может быть внедрён в современные беспилотные системы мониторинга состояния сельскохозяйственных полей для оптимизации траектории движения беспилотных аппаратов в режиме реального времени (0.1-100 секунд), внося тем самым вклад в динамично развивающуюся область точного земледелия.
В современных нестабильных условиях рыночной среды для предприятий транспортной логистики возникает задача прогнозирования возможных рисковых ситуаций с целью их недопущения, а также разработки инструментария, позволяющего формировать управленческие решения, оценивать эффективность каждого из них и выбирать наиболее приемлемое с учетом конкретных задач и различных влияющих факторов. В качестве рисков рассмотрены ситуации недостижения целей грузового порта, а также случаи недостижения показателями оценки данных целей нормативных значений. Цели и показатели обозначены и описаны в построенной ранее сбалансированной системе показателей (ССП). Множество связей целей и показателей их оценки с рисками на различных уровнях управления представлено в виде разработанной многоуровневой гибридной логико-вероятностной (ЛВ) модели рисков грузового порта, а также в подробных моделях сценариев данной ЛВ-модели. Комплексное использование технологий ССП и ЛВ-моделирования позволило выстроить общую концепцию многоуровневого целеполагания, основное преимущество которой заключается в детальной проработке целей компании, подчиненных основной стратегической, что позволяет в случае необходимости оказывать влияние на операционные события и получать положительный результат в более долгосрочном периоде, в тактическом и стратегическом планах. Онтологическая модель содержит всю информацию о взаимодействии элементов, влияющих на наступление рисковых событий, и позволяет осуществлять выборку вариантов выхода из рискованной ситуации в соответствии с различными заданными условиями. Результаты запросов к риск-ориентированной онтологической модели являются вариантами управленческих решений, направленных на снижение рисков в грузовом порту.
Технология одновременной многопоточности считается малоприменимой в программах, занимающихся интенсивными вычислениями, в частности, при умножении матриц - одной из основных операций машинного обучения. Целью данной работы является определение границ применимости этого типа многопоточности к интенсивным вычислениям на примере блочного матричного умножения. В работе выделен ряд характеристик кода умножения матриц и архитектуры процессора, влияющих на эффективность использования одновременной многопоточности. Предложен способ определения наличия структурных ограничений процессора при исполнении более чем одного потока и их количественной оценки. Рассмотрено влияние используемого примитива синхронизации и его особенности применительно к одновременной многопоточности. Рассмотрен существующий алгоритм разделения матриц на блоки, предложено изменение размеров блоков и параметров циклов для лучшей утилизации вычислительных модулей ядра процессора двумя потоками. Создана модель оценки производительности выполнения идентичного кода двумя потоками на одном физическом ядре. Создан критерий определения возможности оптимизации кода с интенсивными вычислениями с помощью этого типа многопоточности. Показано, что разделение вычислений между логическими потоками с использованием общего кэша L1 оправдано как минимум на одной из распространенных архитектур процессоров.
В статье показаны возможности применения методов машинного обучения для построения и анализа системы аутентификации на основе динамики нажатий клавиш. В работе обоснована необходимость улучшения многофакторной системы аутентификации. Предложен способ классификации работ поведенческой биометрии для сравнения и использования результатов исследований. Рассмотрены базовые возможности обработки и генерирования динамических и статических признаков динамики нажатий клавиш. Протестированы различные комбинации наборов признаков и выборок обучения, описана лучшая комбинация с равной частой ошибок (Equal Error Rate) 4,7%. Итеративный анализ качества системы позволяет установить важность первых символов последовательности ввода, а также нелинейную взаимосвязь степени ранжирования модели и EER. Высокие показатели, достигнутые бустинговой моделью, свидетельствуют о значительном потенциале поведенческой аутентификации для дальнейшего улучшения, развития и применения. Приводится значимость данного метода, его практическая полезность не только в задаче аутентификации, перспективы развития, включая использование нейросетевых методов и анализ динамики данных. Несмотря на достигнутые результаты, отмечается необходимость дальнейшей работы над моделью, включая разработку дополнительных моделей кластеризации, классификации, изменение набора признаков и построение каскада. Подчеркивается важность исследуемой области, способной принести значительный вклад в развитие информационной безопасности и технологий.
В работе рассматривается задача детектирования машинно-сгенерированных текстов при помощи различных инструментов построения регрессионных моделей - классической линейной регрессии, логистической регрессии и квантильной регрессии. Прогресс в области машинного обучения позволяет создавать все более реалистичные тексты, что открывает возможности для их недобросовестного использования. По мере того, как алгоритмы генерации текстов становятся более сложными, возрастает и сложность задачи детектирования таких текстов, что также требует применения более сложных методов математического моделирования и более эффективных численных методов. Рассматриваемый алгоритм адаптивной квантильной регрессии представляет собой инструмент, который позволяет строить модели с акцентом на различные квантили, что делает его особенно полезным для детектирования нетипичных значений, что может указывать на искусственную природу текстов. Также в работе представлено подробное описание исходного открытого набора данных для обучения моделей, представляющего собой сгенерированные тексты при помощи модели GhatGPT и случайные рукописные тексты c различных форумов, приведен анализ проведенных вычислительных экспериментов. Результаты исследования показывают высокую эффективность предложенного метода в данной прикладной области.