SCI Библиотека
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества научной социальной сети. Здесь хранятся все материалы с открытым доступом. Внесите свой вклад в общую библиотеку добавив больше книг и статей в свой раздел «Моя библиотека» с открытым доступом.
свернутьSciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
Минтай Кунаширского пролива, по существующим представлениям, относится к крупному «южно-охотоморскому» стаду, ареал которого распространяется на южную часть Охотского моря и тихоокеанские воды южных Курильских островов. Многолетний сетной промысел вида в восточной и западной частях Кунаширского пролива позволил проследить за изменениями промысловых показателей, тесно связанных с динамикой промыслового стада. Статистика японского промысла в российской зоне пролива демонстрирует общий тренд на снижение запасов, при этом в 2011-2015 гг и 2018-2022 гг. наблюдались признаки периодического подъема уровня биомассы стада. Этапы роста ресурсов минтая оказались более отчетливо выраженными в смежных районах обитания вида, что подтверждается динамикой уловов на усилие.
Цель работы заключалась в характеристике многолетней динамики промысловых параметров объектов прилова на сетном промысле южного одноперого терпуга Pleurogrammus azonus и минтая Gadus chalcogrammus в Кунаширском проливе в 1999-2022 гг Показано, что уловы на усилие изученных видов прилова на протяжении длительного периода времени снижались, достигнув минимума в 2016-2017 гг Впоследствии этот показатель увеличивался вплоть до 2022 г. Выявленные многолетние тенденции изменения улова на усилие в районе ассоциируются с характерной динамикой запасов видов, обитающих в южной части Охотского моря, в том числе в Южно-Курильском регионе.
Профессор Владимир Николаевич Твердохлебов (1876-1954) является одним из крупнейших представителей отечественной финансовой науки первой половины XX в., внесших весомый вклад как в развитие теории финансов, так и в становление финансового образования в нашей стране. После начавшейся в 1930-х гг. кампании против так называемых «буржуазных» специалистов В.Н. Твердохлебов лишился должности заведующего кафедрой «Финансовая система капиталистических стран и СССР» и был уволен из Ленинградского финансово-экономического института. Но в военное время, в 1942 г., Наркоматом финансов СССР он был откомандирован на работу в Иркутск, в Иркутский финансово-экономический институт. После десятилетнего периода забвения, в течение которого профессору не разрешалось заниматься преподавательской деятельностью, работа в Иркутске по своей сути стала актом реабилитации. Об иркутском периоде жизни профессора В.Н. Твердохлебова было мало что известно. Но недавно открывшиеся документы, найденные в архиве Байкальского государственного университета, позволяют восполнить этот пробел и дают возможность наполнить иркутский период жизни ленинградского ученого конкретными данными, которые до сих пор были неизвестны историкам экономической (финансовой) науки.
На основе проблемно-хронологического метода исследуется история Байкальского государственного университета накануне и в годы Великой Отечественной войны. В качестве источников использованы материалы, сохранившиеся в архиве БГУ. Воспроизводится материальная основа, созданная за первые десять лет существования института, кадровый и научный потенциал вуза, контингент студентов. В статье анализируются изменения, произошедшие в годы войны в материальной базе, динамике численности студентов и кадрового потенциала вуза. Исследуются основные направления деятельности вуза по сохранению контингента обучающихся, кадрового обеспечения учебного процесса. Значительное внимание уделяется деятельности в области оказания помощи фронту, а также трудовым коллективам региона.
Цель работы: оценить динамику ресурсов промысловых водорослей и морских трав в морях России и их промыслового освоения с 2000 г. по настоящее время. Используемые методы: использованы оригинальные данные, полученные в период проведения ресурсных исследований в 2000-2020 гг. Исследования выполнялись по рекомендованным методикам рыбохозяйственных исследований. Новизна: проанализирована динамика освоения рекомендованного вылова и промысловых запасов водорослей и морских трав по рыбохозяйственным бассейнам, выявлены причины недостаточного развития промысла в отдельных регионах.
Результат: в прибрежной зоне морей Российской Федерации ресурсы макрофитов находятся в удовлетворительном состоянии и за последние 20 лет серьёзных изменений не претерпели. В настоящее время стабильный промысел водорослей наблюдается только в Белом и Японском морях. Запасы всех промысловых видов макрофитов в морях России ориентировочно оцениваются в 1,6 млн т. К вылову ежегодно рекомендуется не менее 250 тыс. т. Разведанные ресурсы макрофитов в морях Северного, Дальневосточного и АзовоЧерноморского рыбохозяйственных бассейнов создают значительные перспективы для развития отечественного промысла водорослей и морских трав. Практическая значимость: на основании результатов анализа сырьевой базы макрофитов по бассейнам морей России были оценены современные тенденции в состоянии промысловых ресурсов, что позволяет разработать рекомендации по их сохранению и рациональному использованию.
Цель: анализ состояния запасов и промысла морских млекопитающих в прибрежных водах России в 20002020 гг. Метод: сбор и анализ статистических данных о добыче морских млекопитающих, предоставляемых территориальными органами Росрыболовства, а также результатов опроса коренного населения об их добыче. Новизна: представлены новые данные о состоянии запасов и добыче морских млекопитающих в прибрежных водах России в 2000-2020 гг.
Результаты: Промышленный лов морских млекопитающих к началу 21-го века практически прекратился по экономическим причинам. Отлов морских млекопитающих для обеспечения традиционного образа жизни коренного населения приморских районов России продолжается по сей день. Наиболее интенсивное использование морских млекопитающих наблюдается на Чукотке, где добываются китообразные, морж и настоящие тюлени. Мясо и жир морских млекопитающих используется коренным населением для пищевых целей, а также в качестве корма для домашних собак и пушных животных при их клеточном содержании. На Камчатке, Сахалине и по всему материковому побережью Охотского моря добыча морских млекопитающих коренным населением значительно ниже, чем на Чукотке. В этих районах жир тюленей используется для медицинских целей. В удаленных посёлках Крайнего Севера добытые тюлени и белуха также используются в пищу, однако сбор статистики их добычи в этих районах затруднен и основывается на экспертных оценках. Длительное время после прекращения промышленного лова запасы морских млекопитающих не оценивались. Лишь благодаря федеральному финансированию экологических проектов Российской академии наук, российско-американскому сотрудничеству в области исследования морских млекопитающих и поддержке экологических организаций получены новые сведения о запасах морских млекопитающих в последние два десятилетия 21-го века. Показано, что несмотря на прекращение промышленного лова морских млекопитающих, значительного роста их запасов не наблюдается.
Рассматривается NP-трудная оптимизационная задача корреляционной кластеризации для неориентированных и невзвешенных знаковых графов без кратных рёбер и петель, где функционал ошибки представляет собой линейную комбинацию межкластерной и внутрикластерной ошибок. Предложен системный подход построения и анализа алгоритмов, основанных на структуре графа, для решения этой задачи. Подход представлен в виде общей схемы, состоящей из шести взаимосвязанных блоков, отражающих основные этапы решения задачи корреляционной кластеризации. С использованием данной схемы проанализированы шесть существующих алгоритмов. Согласно общей схеме построен новый алгоритм CarVeR, который является модификацией алгоритма SGClustα с помощью потенциальных функций. Топология общей схемы открывает возможности для анализа и доказательства вычислительной сложности алгоритмов, что продемонстрировано в теореме о вычислительной сложности алгоритма CarVeR. Представлены вычислительные эксперименты на синтетических данных для сравнения пяти алгоритмов. Результаты экспериментов показали конкурентную способность алгоритма CarVeR как по времени выполнения, так и по минимизации значения функционала ошибки.
Рассматривается задача минимизации общего времени обработки идентичных деталей со сложным технологическим маршрутом, когда возможно неоднократное поступление деталей на некоторые машины. Исследуются вопросы вычислительной сложности данной задачи, доказана её NP-трудность в обычном смысле. При фиксированном числе деталей доказана псевдополиномиальная разрешимость задачи. Исследуется вопрос использования циклических расписаний при построении приближённых решений.
Получен упрощённый вариант формулы суммирования Эйлера - Маклорена. Формула включает в себя интегральную оценку суммы дискретных отсчётов функции и поправку к ней в виде суммы ряда весовых граничных значений её нечётных производных. Упрощением является исключение из результата суммирования полусуммы граничных значений функции и достигается путём смещения hr отсчётов внутрь отрезков интегрирования. Доказывается, что оптимальным является смещение каждого отсчёта в середину отрезка r = 1/2. Это смещение задаёт пределы интегральной оценки yo, ym и значения весовых коэффициентов производных поправочного ряда. Найдено аналитическое выражение этих коэффициентов и их производящая функция. На примерах показана справедливость полученной формулы и производящей функции её коэффициентов. Формула была использована для получения приближённых выражений для дзета-функции Римана, пси-функции, полигамма функций, а также сумм бесконечных обратностепенных рядов и гармонического ряда. На основании анализа погрешности этих выражений показаны преимущества упрощённой формулы перед формулой Эйлера - Маклорена в точности и краткости.
Изучается генерическая сложность проблемы проверки совместности систем уравнений над натуральными числами со сложением. Доказывается NP-полнота этой проблемы, предлагается полиномиальный генерический алгоритм её решения. Доказывается, что при Р ≠ NP и Р = ВРР для проблемы проверки совместности систем уравнений над натуральными числами с нулём не существует сильно генерического полиномиального алгоритма. Для сильно генерического полиномиального алгоритма нет эффективного метода случайной генерации входов, на которых этот алгоритм не может решить проблему.