С помощью методов качественной теории дифференциальных уравнений исследуются стационарные точки нелинейной динамической системы, моделирующей генетический контроль состояния эмбриональных стволовых клеток. Известные ранее результаты расширены на более широкие области изменения параметров этой модели.
Разработка стратегии развития объекта любого уровня (предприятие, отрасль, регион, страна) нуждается в дополнении экономико-математическими методами и моделями. В практике стратегирования широкое применение находят эконометрические модели различных типов, включая модели панельных данных, векторные авторегрессии, методы многомерного статистического анализа, структурные модели на базе методологии «затраты - выпуск» и агент-ориентированные модели. Этапы разработки стратегии и содержание категорий «прогноз» и «стратегия» рассматриваются согласно теории стратегии и методологии стратегирования академика В. Л. Квинта. Изучение методов прогнозирования и моделирования социально-экономических объектов позволяет подобрать необходимый инструментарий для целей стратегирования. Количественные методы и инструментальные средства имеют свои особенности применения в зависимости от их употребления для целей прогнозирования или стратегирования. Процесс стратегирования разбит на три этапа: анализ объекта стратегирования, процесс стратегирования и оценка результатов внедрения стратегии. На каждом этапе решается свой круг задач и используются определенные экономико-математические методы. Мы рассмотрели и систематизировали практический опыт применения различных методов на каждом этапе, включая обзор литературы. Нет общепринятых классификаций и рекомендаций применения математических методов для определенного типа задач или конкретного этапа стратегирования. Практика применения экономико-математического инструментария в стратегировании только формируется. Одним из препятствий для корректного применения математического инструментария является низкое качество статистических данных и невозможность построения длинных динамических рядов показателей по единой методологии. Применение экономико-математических моделей в стратегировании требует знания теории, наличия практического опыта и интуиции.
Решение вопросов повышения производительности труда является значимой стратегической задачей на государственном, региональном, корпоративном и проектном уровнях. Цель статьи заключается в формировании системного и осознанного восприятия руководителями высшего звена роли цифровых технологий и современных методов обработки больших данных в решении задач повышения производительности труда, значимости методологии стратегирования для поиска и фиксации точек роста добавленной стоимости. На фундаменте научных трудов академиков А. А. Акаева и В. А. Садовничего проведен обзор прогнозируемых изменений основных подсистем Мир-системы. Показано, что в этих условиях кратно возрастает актуальность комплексного анализа, учитывающего не только длительные тенденции, но и взаимодействие всех важных факторов: технологий, экономики, социосферы и др. Методологическую основу исследования составляют основополагающие законы и правила методологии стратегирования академика В. Л. Квинта. Показано, что инструментом практической реализации системы стратегического управления процессами роста производительности труда является цифровая трансформация. Решение задачи повышения производительности труда обеспечивается масштабным внедрением в жизненный цикл производства сквозных цифровых технологий, обеспечивающих конвергенцию человеческого и интеллектуального машинного труда - автоматическое выполнение подавляющего числа рутинных операций и предложение человеку наилучшего решения из возможных. Процесс управления стратегическим процессом повышения производительности труда состоит из следующих этапов: мониторинг и анализ показателей; выявление потенциальных точек роста; построение цифровой модели процесса и проведение имитационных экспериментов; разработка организационно-технических мероприятий и создание системы управления поддержки принятия решений. Решающим фактором повышения производительности труда является использование возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации рутинных задач, что позволяет сотрудникам сосредоточиться на стратегических видах деятельности.
В работе приведена математическая модель биологической ткани с учетом деформации внеклеточного матрикса.
Статья посвящена исследованию движения смеси воды и твердых частиц грунта, попавших в реку во время проведения работ по расчистке русла выше по течению.
Статья посвящена построению математической модели углеродного цикла и её численному исследованию при различных значениях параметров.
Работа посвящена литературному обзору математических моделей комбинированной терапии рака на основе ингибирования белков БЭТ семейства и иммунологических контрольных точек анти-CTLA-4.
В работе приведена математическая модель двухфазной фильтрации в твёрдом скелете с переменной пористостью, которая описывает фильтрацию воды и воздуха в ледовом пороупругом скелете. В двумерном случае рассмотрена фильтрация в тонком слое, получены решения в квадратурах. В модельном одномерном случае исследовано на устойчивость решение системы уравнений.
Интерес к задаче Штейнера в настоящее время связан не только с самой математической проблемой, а и с большой актуальностью задачи для пространственной экономики и, в первую очередь, с проектированием оптимальных сетей по переносу вещества и энергии. Данная работа посвящена построению программного комплекса для получения оптимального транспортного пути между заданными точками.
В статье рассматривается разработка на языке C# с использованием библиотеки MathNet. Numerics модуля «Матричный калькулятор», который используется для расчёта характеристик матрицы. Описаны объект, предмет, цель и задачи исследования. Данный модуль может быть использован в учебном процессе студентами и преподавателями