SCI Библиотека

Рассмотрена задача о размещении центра обслуживания технических систем при известных значениях потоков отказов. Даная задача решалась с помощью минисуммного алгоритма теории графов. Получена зависимость коэффициента готовности системы от среднего времени наработки между отказами и среднего времени восстановления элементов системы. Показано, что оптимальным местом расположения пункта технического обслуживания является медиана графа, расположенная в одной из его вершин.

В данной статье исследуются некоторые аспекты повышения уровня креативных проявлений обучающегося-музыканта. Анализируются понятия «концерт», «концертная деятельность»; раскрывается значение интенсификации концертной деятельности студента-музыканта для развития его креативного стиля мышления. На основеизучения научных работ А.М. Агарковой, Б.В. Асафьева, И.И. Бортниковой, Е.А. Бурдюжа, Г.Г. Нейгауза, А.М. Сычугова, Ю.А. Цагареллии других исследователей,был сформулирован вывод о том, что вовлечение студента в такие формы концертно-исполнительской практики, какразножанровые концерты, концерты-лекции, концерты-беседы, конкурсы и фестивали разных уровней, мастер-классы и др., во многом содействует приобретению обучающимися профессиональных знаний, умений и навыков; формирует эмоционально-волевые, художественно-эстетические, этические, коммуникативные и другие качества и способности музыканта; активизирует его мышление и воображение; повышает мотивацию исполнителя на совершенствование окружающего мира и своей личности посредством творческой деятельности, что, в совокупности, влияет на расширение креативных возможностей субъекта творчества.

Рассматривается задача рационального выбора популяцией участка, содержащего энергетические (пищевые) ресурсы. Рассматриваемая задача относится к теории оптимального фуражирования, которая в свою очередь изучает вопросы, касающиеся поведения популяции, когда она покидает участок или выбирает наиболее подходящий. Для определения оптимального для популяции выбора участка предлагается вариационный подход, основанный на идее распределения Больцмана. Для построения распределения Больцмана вводятся функции полезности, которые учитывают факторы, способные повлиять на выбор популяции: имеющаяся информация о качестве участков, энергетическая полезность участков, затраты на перемещение к участку, стоимость информации о качестве участков. Основная цель статьи - исследовать влияние имеющейся информации о количестве ресурсов, содержащихся в участках, на процесс принятия решений, генерируемых популяцией при выборе подходящего участка. Оптимальная рациональность определяется с учетом стоимости информации, средней энергетической ценности всех участков, рациональности, зависящей от качества участка. Получены условия, при которых популяция при недостатке информации выбирает «бедный» участок в смысле энергетической ценности (ресурсов). Последнее дает теоретическое обоснование экспериментальным наблюдениям, согласно которым, популяция может выбрать участок худшего качества. Полученные результаты носят общий характер и могут быть использованы не только в поведенческой экологии, но и при построении любых процессов принятия решений.

В настоящее время актуальными являются вопросы, связанные с цифровизацией образования и профессиональной подготовкой будущих педагогов, в соответствии с требованиями данного процесса. Одним из требований, предъявляемых к педагогу, является моделирование и внедрение им электронных образовательных ресурсов в образовательный процесс. Автор указывает на необходимость формирования цифровой культуры будущего педагога для успешного моделирования и внедрения им электронных образовательных ресурсов. Структура цифровой культуры может быть представлена совокупностью следующих компонентов: мотивационного, когнитивного, деятельностного и рефлексивного. Для определения сформированности каждого, автор выделяет их уровни. Устанавливание ступени сформированности цифровой культуры педагога позволяет понять, какие пробелы имеются в его знаниях, на каких аспектах стоит сделать акцент в ходе его профессиональной подготовки.

Классическая дедуктивная верификация не ориентирована на доказательство некорректности программ. Доказательство некорректности программ с помощью формальных методов является актуальной задачей в настоящее время. Специальные логики, такие как Incorrectness Logic, Adversarial Logic, Local Completeness Logic, Exact Separation Logic и Outcome Logic, были недавно предложены для решения данной задачи. Но у данных логик имеется два недостатка. Во-первых, в данных логиках используются подходы, основанные на нижней аппроксимации, тогда как в классической дедуктивной верификации используется подход, основанный на верхней аппроксимации. С другой стороны, использование классического подхода требует в общем случае задания инвариантов циклов. Во-вторых, использование правил вывода для программных конструкций в их самом общем виде приводит к необходимости доказательства сложных формул в простых ситуациях. Нашим результатом, представленным в данной статье, является новая логика для решения данных проблем в случае циклов над последовательностями данных. Такая циклы мы называем финитными итерациями. Предложенную логику мы называем логикой для суждений о некорректности финитных итераций (IFIL). Мы избегаем задания инвариантов финитных итераций с помощью символической замены в условиях корректности переменных таких циклов применениями рекурсивных функций. Наша логика основана на специальных правилах вывода для финитных итераций. Эти правила позволяют выводить формулы с применениями рекурсивных функций, соответствующих финитным итерациям. Истинность этих формул может означать наличие ошибок в финитных итерациях. Данная логика была реализована в новой версии программной системы C“=lightVer для дедуктивной верификации программ на языке C.

Излагаются результаты педагогического эксперимента по развитию пространственного и образного мышления студентов технического университета на занятиях по инженерной и компьютерной графике. Эксперимент построен на основе ментальной карты Mindmap, разработанной в соответствии с принципами системного подхода в области ментальных операций. Результаты эксперимента показали, что внедрение таких заданий в учебный процесс позволит сформировать у студентов устойчивые навыки по визуализации объектов и работе с пространственными образами, являющиеся важным элементом профессии будущих инженеров.

В данной работе представлено исследование задачи автоматической классификации коротких связных текстов (эссе) на английском языке по уровням международной шкалы CEFR. Определение уровня текста на естественном языке является важной составляющей оценки знаний учащихся, в том числе для проверки открытых заданий в системах электронного обучения. Для решения этой задачи были рассмотрены векторные модели текста на основе стилометрических числовых характеристик уровня символов, слов, структуры предложения. Классификация полученных векторов осуществлялась стандартными классификаторами машинного обучения. В статье приведены результаты трёх наиболее успешных: Support Vector Classifier, Stochastic Gradient Descent Classifier, LogisticRegression. Оценкой качества послужили точность, полнота и F“=мера. Для экспериментов были выбраны два открытых корпуса текстов CEFR Levelled English Texts и BEA“=2019. Лучшие результаты классификации по шести уровням и подуровням CEFR от A1 до C2 показал Support Vector Classifier с F“=мерой 67 % для корпуса CEFR Levelled English Texts. Этот подход сравнивался с применением языковой модели BERT (шесть различных вариантов). Лучшая модель bert“=base“=cased обеспечила значение F“=меры 69 %. Анализ ошибок классификации показал, что большая их часть допущена между соседними уровнями, что вполне объяснимо с точки зрения предметной области. Кроме того, качество классификации сильно зависело от корпуса текстов, что продемонстрировало существенное различие F“=меры в ходе применения одинаковых моделей текста для разных корпусов. В целом, полученные результаты показали эффективность автоматического определения уровня текста и возможность его практического применения.

В статье рассматривается новый вид зависимостей в базах данных, являющийся обобщением зависимостей включения. Традиционно такие зависимости на практике используются для обеспечения ссылочной целостности. При этом, ограничение устанавливается только между парой отношений, первое из которых называется главным, второе - внешним. На практике ссылочную целостность часто требуется установить для большего числа отношений, где в одном ограничении участвуют несколько главных и несколько подчиненных отношений. Такая структура соответствует ультраграфу. В работе приведено обоснование обобщенных зависимостей включения, учитывающих наличие неопределенных значений во внешних отношениях. На основе исследования свойств типизированных зависимостей получена система аксиом, для которой доказана непротиворечивость (надежность) и полнота.

В рамках методической разработки дидактического аттрактора «Плутония», базирующегося на идее одноименного фантастического романа академика Обручева о путешествии внутрь полой Земли, исследуются свойства, которыми, в силу физических законов, должна обладать внутренняя атмосфера, испытывающая воздействие лишь собственного гравитационного поля. Показано, что эти свойства нетривиальны, порой даже неожиданны. На основе полученных точных результатов построена краткая метаподсказка для обучающихся, позволяющая доступными им средствами ставить и разрешать разнообразные физические вопросы об атмосфере Плутонии.

В статье предлагается метод построения графов сигнальных переходов (STG), которые напрямую отображаются в схемы асинхронной обработки данных. Преимуществом предлагаемого метода является то, что полученные схемы не только неизменны по выходу (output-persistent), но и конформны внешней среде. В других подходах среда задаётся неявно и/или неточно, и поэтому они гарантируют только неизменность по выходу. Конформность можно проверить, если как схема, так и её внешняя среда заданы STG. В качестве примера мы рассматриваем модуль, реализующий функцию 2И. Этот модуль может либо ожидать лог. 1 на обоих входах, либо вычислить функцию, как только придёт хотя бы один 0. Для каждого случая мы составляем отдельный STG (сценарий) и отображаем его в элементы NCL. Чтобы обеспечить такое отображение, мы задаём поведение NCL элементов STG протоколами . Для тракта данных такой STG всегда содержит альтернативные ветви с так называемыми мусорными переключениями на входах элементов. Мусорные переключения на определенном проводе означают, что схема чувствительна к задержке в этом проводе. Игнорирование мусора может привести к нарушению конформности и/или неизменности по выходу. Например, в комбинационной части NCL схем мусор появляется на входах NCL элементов, поэтому эти схемы чувствительны к задержкам.