Исследуется модель деформации под действием высокой температуры в конструкции из двутавровых балок со случайным внешним воздействием, в ее основе лежат стохастические уравнения Хоффа на геометрическом графе с начально-конечным условием. В статье приводится описание алгоритма численного исследования рассматриваемой модели, в основе которого лежит метод Галеркина. Представленный алгоритм предусматривает получение численного решения в случае вырожденности, так и невырожденности уравнений. Основными теоретическими результатами, позволившими провести данное численное исследование, являются методы теории вырожденных групп операторов и теории уравнений соболевского типа. Алгоритмы представлены схемами, позволяющими построить на их основе блок-схемы программ для проведения вычислительных экспериментов. Кроме того, численное исследование стохастической модели предполагает в дальнейшем получение и обработку результатов экспериментов при различных значениях случайной величины, в том числе, относящихся к редким событиям.
В статье рассматриваются вопросы применения систем базисных сплайнов для аппроксимации функций и экспериментальных зависимостей. Предложены алгоритмы для определения параметров сплайнов. Для систем, функционирующих в реальном масштабе времени следует использовать «точечные» формулы. Особенность этих формул заключается в независимости значения аппроксимирующего сплайна на данном участке от значений. Приведены также оценки погрешностей приближения кубическими базисными сплайнами и классическими кубическими полиномами Ньютона.
В работе проводится анализ существующих исследований по созданию интеллектуальных систем управления с ассоциативной памятью. Извлечение информации из ассоциативной памяти тесно связано с кластеризацией данных, что повышает способность системы обрабатывать и использовать большие объемы данных. Применяемые методы определения оптимального числа кластеров не учитывают последующую длительность, необходимую для поиска управления в кластеризованных данных из ассоциативной памяти. Целью исследования является разработка метода, критерия и алгоритма оптимизации функционирования интеллектуальной системы управления с ассоциативной памятью. Метод основан на поиске управления сначала среди центров кластеров, а затем внутри содержимого ближайшего к входным данным кластера. Критерий позволяет выбрать количество кластеров с точки зрения оценки максимальной длительности поиска управления в ассоциативной памяти для различных входных данных. Алгоритм сокращает количество итераций, необходимых для нахождения количества кластеров. Эффективность предложенного метода, критерия и алгоритма подтверждается результатами вычислительного эксперимента. Анализ полученных результатов показывает, что использование разработанных решений позволяет существенно сократить длительность поиска управления в ассоциативной памяти, повышая, в конечном итоге, эффективность функционирования интеллектуальной системы.
Статья рассматривает использование цифрового двойника в химии, представляющего собой виртуальное отображение реальной химической системы, а также методику его создания и применения. Проиллюстрирована сложность моделирования молекулярных систем и обоснована необходимость автоматизации этого процесса. Проведен анализ процесса возникновения молекулярных связей, и на его основе разработаны критерии составления продукционных правил, применяемых при моделировании сложных молекулярных систем. Показаны специфика составления и добавления продукционных правил в базу данных, а также особенности их использования в процессе моделирования. Кроме того, описаны программные алгоритмы формирования модели сложной молекулярной системы. Выполнена оценка эффективности автоматизированной системы в сравнении с ручной обработкой данных. Полученные результаты могут быть использованы специалистами в области химии, биологии и др.
Развитие интеллектуальных систем сделало популярным одно из современных направлений неклассической эстетики: алгоритмическую эстетику. Алгоритмизация приводит к формированию новых ценностей в алгоритмической культуре. Математические измерения, заложенные в алгоритмы, пытаются найти индивидуальные особенности эстетических ценностей человека. Алгоритмы, созданные для конкретных индивидуальных задач, собирают большое количество данных и выводят общезначимые ценности, которые начинают формировать контент, например сериалы, музыку, образовательные курсы. Отличие влияния алгоритмов на культуру от общечеловеческой предзаданности в том, что они не обладают ограниченностью. Такие программные алгоритмы воспринимаются уже объективно и обладают своей эстетической ценностью. В статье исследуется то, как в алгоритмической эстетике происходит трансформация эстетических ценностей. Такие ценности имеют алгоритмический характер и связаны не только с художественными ценностями, но также создают новые эстетические
ценности. В алгоритмической эстетике можно выделить следующие эстетические ценности: красота (соразмерность, целостность и гармония), эстетизация цифрового кода, галлюцинация в цифровом коде, самодизайн, аффект, алгоритмическая интерактивность, алгоритмическое зрелище. Такое преобразование также связано с переходом от эмоциональной оценки прекрасного к интеллектуальной алгоритмической интерактивности и зрелищности.
Исследуется задача выразимости всех функций x1(t), x2(t), … , xn(t), входящих в заданную однородную систему линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами x′(t) = A·x(t), в виде линейных комбинаций производных только одной неизвестной функции xк(t), входящей в эту систему. Найден простой критерий выразимости всех функций системы x′(t) = A·x(t) в виде линейных комбинаций производных xк(t) и доказана его корректность. На основе доказанного критерия разработан соответствующий алгоритм и обоснована его корректность.
Проект создания цифровой платформы Algo500 направлен на решение задачи совместного анализа свойств алгоритмов и особенностей архитектур суперкомпьютеров. В статье на основе методологии онтологического анализа рассматриваются и предлагаются понятия, модели и метамодели данных, обосновываются подходы к описанию некоторых понятий из мира высокопроизводительных вычислений (HPC), устанавливаются новые требования к моделям данных, которые должны обеспечить выполнение задач, поставленных при создании платформы Algo500.
Организация производства, развитие которой использует условия наиболееэффективного применения ресурсов, является важнейшим звеном в цепи кардинальных
преобразований современных предприятий для роста их эффективности. Структурная модель, как инструментарий становления, совершенствования и расширения парадигмы развития активно адаптируемой организации серийного производства участков и цехов, рассматривается в статье во взаимосвязи с алгоритмом принятия окончательных решений.
Данные и методы. В статье рассмотрены узловые вопросы использования: структурой модели в обосновании, обеспечении и согласования виртуальных результатов с реальными, роли допуска в изменении условий, базовая модель локальной оптимизации организации производства (ОП), системная и др.
Полученные результаты. В контексте статьи, значение структурной модели развития ОП заключается в том, что показана возможность её использования в разработке других наиболее эффективных решений. Реализация данного методического подходе открывает новые пути создания других систем управления развитием ОП. Структурная модель является действенным инструментом реализации парадигмы активной адаптации развития ОП серийных участков и цехов в условиях цифровизации, безотходной циркулярной экономики и др.
Вывод. Завершенность системы позволяет рекомендовать её к внедрению на предприятиях серийного машино- и приборостроения. Вопросы парадигмы развития ОП и моделирования обоснования вариантов, достоверности расчетов, эмерджентного взаимодействия ресурсов, согласования виртуальных обоснований с реальными, трансформации Кзо, проведения подстройки, перестройки, формирования кластеров, расчета рисков и др. будут использованы при разработке новых систем моделей.
В данной статье с целью изучения того, как использование компьютерных технологий при обучении химии в общеобразовательных средних школах Республики Каракалпакстан влияет на усвоение знаний учащимися (на примере обучения решению вычислительных задач, относящихся к основным классам неорганических веществ) регулярно проводились интервью, вопросы-ответы, тесты, анкетирование, наблюдения, письменный контроль, математико-статистический метод, метод Пирсона χ2 (хи–квадрат) и представлен их математико-статистический анализ.
В статье рассматриваются варианты ускорения технологических циклов применения высокоскоростных алгоритмов видеоконтроля, работающих в системах распознавания объектов. Быстродействие алгоритмов осуществляется на основе вариативной апертурной идентификации. В реальных условиях имеет место недостаточная распознаваемость при наличии подвижного характера изображений, наличие источников сетевых помех, которые нарушают условия функционирования радиоэлектронной аппаратуры. Рассмотрены примеры ускорения алгоритмов на основе апертурных методов управления высокоскоростных алгоритмов видеоконтроля, работающих в системах распознавания объектов, показаны возможности оптимизации алгоритмов системы при работе в реальных условиях. Определена оценка реализации высокоскоростных алгоритмов на основе вариативной апертурной идентификации и обеспечения максимальной доли совместных параллельных операций в системах распознавания объектов.