Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science

Описывается вводимая в журнале система рубрик

Данная статья продолжает цикл работ авторов, посвященных проблеме возраста информации (AoI) - метрики, используемой в информационных системах для мониторинга и управления удаленными источниками информации со стороны центра управления. Теоретический анализ систем передачи информации требует количественной оценки «свежести» информации, доставляемой в центр управления. Процесс передачи информации от периферийных источников к центру обычно моделируется с помощью систем массового обслуживания. В данной работе для оценки максимального значения возраста информации, называемого пиковым возрастом, используется система массового обслуживания с распределениями фазового типа. При этом учитывается специальное требование протокола передачи, состоящее в том, что информация в систему поступает группами случайного размера. Для данного случая получено выражение для преобразования Лапласа-Стилтьеса стационарной функции распределения пикового возраста информации и его среднего значения. По результатам аналитического моделирования проведено численное исследование зависимости среднего значения пикового возраста информации от загрузки системы. Корректность полученных выражений проверена путем сравнения аналитических результатов с результатами имитационного моделирования.

Хронические неинфекционные заболевания составляют более 70% в статистике общемировой смертности. Основную долю составляют заболевания сердечно-сосудистой системы. Снизить вклад данных заболеваний в структуру смертности могут адекватные меры профилактики - воздействие на управляемые и условно управляемые факторы риска. Значительного эффекта можно добиться с помощью адекватно подобранного уровня физической активности, однако врачи не всегда рекомендуют пациентам конкретные действия. В настоящей статье описан прототип когнитивного ассистента построения персонифицированных планов лечебных физических упражнений для условно здоровых людей и лиц, страдающих сердечно-сосудистыми заболеваниями. Разработанная система состоит из двух основных компонентов: модуль оценки рисков сердечно-сосудистых заболеваний и модуль планирования упражнений. Модуль оценки рисков состоит из базы знаний и алгоритма аргументационных рассуждений. Его задача - выявление факторов и уровней риска, которое носит двойственный характер: в случае мониторинга условно здорового пользователя происходит оценка риска развития сердечно-сосудистого заболевания, в то время как в случае взаимодействия системы с пользователем с сердечно-сосудистым заболеванием, оценивается риск осложнения хронической формы - развитие сердечно-сосудистого события. Модуль планирования упражнений включает базу данных упражнений и алгоритм-планировщик. Алгоритм планирования осуществляет подбор оптимальных лечебных физических упражнений по оптимальным критериям, с целью формирования такого плана, который не навредит пациенту и увеличит его физические показатели. Разработанный механизм позволяет составлять сценарии тренировок для пользователей с любым уровнем исходной подготовки, с учётом имеющегося спортивного инвентаря, предпочитаемой локации для выполнения тренировок (дом, улица, зал) и на любом уровне сердечно-сосудистого континуума.

Наша группа достаточно долго исследует кинетические модели. Структура классических кинетических моделей описывается достаточно простыми предположениями о взаимодействии исследуемых сущностей. Также построение кинетических уравнений (как стохастических, так и детерминистических) основывается на простых последовательных шагах. Однако на каждом шаге исследователь должен манипулировать большим количеством элементов. А после получения дифференциальных уравнений возникает проблема их решения или исследования. Естественным образом напрашивается использование методологии символьно-численного подхода. Когда на входе представляется информационная модель исследуемой системы, представленная в каком-либо диаграммном виде. А в результате мы получаем системы дифференциальных уравнений (желательно, во всех возможных вариантах). Далее, в рамках этого процесса мы можем исследовать полученные уравнения (разнообразными методами). Ранее нами было предпринято несколько шагов в этом направлении, однако результаты нам показались несколько неудовлетворительными. На данный момент мы остановились на пакете Catalyst.jl, принадлежащему экосистеме языка Julia. Авторы пакета декларируют соответствие пакета области химической кинетики. Возможно ли исследовать с помощью этого пакета более сложные системы, мы сказать не можем. Поэтому исследование возможности применения данного пакета для наших моделей мы решили начать со стандартных задач химической кинетики. В результате мы можем резюмировать, что данный пакет видится нам наилучшим решением для символьно-численного исследования задач химической кинетики.

Изучается процесс фильтрации для популярного класса фильтров с радиальными картриджами, доказавших свою высокую эффективность при очистке воды. Уравнение баланса массы для радиальных потоков в пористых средах получено с использованием метода решёточного приближения с учётом процесса поперечной диффузии. Динамические уравнения Эйлера модифицированы путём включения силы Дарси, пропорциональной скорости фильтрационного потока. Система уравнений записана для стационарного осесимметричного радиального потока и решена методом возмущений, если вертикальная скорость предполагается малой.

В статье описан новый метод корректной идентификации различных структурных элементов древних иероглифов. Метод основан на фотометрии исследуемой поверхности древнего артефакта. Полученные данные преобразуются в цифровую форму с целью определения характеристик и параметров, характеризующих свойства исследуемой поверхности артефакта. Оцифрованные данные обрабатываются в различных графических приложениях, в том числе работающих с векторными изображениями. Проведено также несколько контрольных экспериментов. Полученные данные позволили однозначно обнаружить на поверхности артефакта древние иероглифы и определить их количество. Описанный метод изучения древних артефактов позволяет получить достаточно достоверные результаты, которые, несомненно, будут полезны и перспективны при изучении древних иероглифических знаков. Наш метод исследования характеризуется как: бесконтактный, информативный, чувствительный. Это свидетельствует о его важности и перспективности в исследовании подобных древних артефактов.