Компьютерные исследования и моделирование

Автоматизация проектирования процессов сборки сложных изделий — это важная и сложная научно-техническая проблема. Последовательность сборки и содержание сборочных операций в значительной степени зависят от механической структуры и геометрических свойств изделия. Приведен обзор методов геометрического моделирования, которые применяются в современных системах автоматизированного проектирования. Моделирование геометрических препятствий при сборке методами анализа столкновений, планирования перемещений и виртуальной реальности требует очень больших вычислительных ресурсов. Комбинаторные методы дают только слабые необходимые условия геометрической разрешимости. Рассматривается важная задача минимизации числа геометрических проверок при синтезе сборочных операций и процессов. Формализация этой задачи основана на гиперграфовой модели механической структуры изделия. Эта модель дает корректное математическое описание когерентных и секвенциальных сборочных операций, которые доминируют в современном дискретном производстве. Введено ключевое понятие геометрической ситуации. Это такая конфигурация деталей при сборке, которая требует проверки на свободу от препятствий, и эта проверка дает интерпретируемые результаты. Предложено математическое описание геометрической наследственности при сборке сложных изделий. Аксиомы наследственности позволяют распространить результаты проверки одной геометрической ситуации на множество других ситуаций. Задача минимизации числа геометрических тестов поставлена как неантагонистическая игра ЛПР и природы, в которой требуется окрасить вершины упорядоченного множества в два цвета. Вершины представляют собой геометрические ситуации, а цвет — это метафора результата проверки на свободу от коллизий. Ход ЛПР заключается в выборе неокрашенной вершины, ответ природы — это цвет вершины, который определяется по результатам моделирования данной геометрической ситуации. В игре требуется окрасить упорядоченное множество за минимальное число ходов. Обсуждается проектная ситуация, в которой ЛПР принимает решение в условиях риска. Предложен способ подсчета вероятностей окраски вершин упорядоченного множества. Описаны основные чистые стратегии рационального поведения в данной игре. Разработан оригинальный синтетический критерий принятия рациональных решений в условиях риска. Предложены две эвристики, которые можно использовать для окрашивания упорядоченных множеств большой мощности и сложной структуры.

Алгоритмы сопряженных градиентов представляют собой важный класс алгоритмов безусловной оптимизации с хорошей локальной и глобальной сходимостью и скромными требованиями к памяти. Они занимают промежуточное место между методом наискорейшего спуска и методом Ньютона, поскольку требуют вычисленияи хранения только первых производных и как правило быстрее методов наискорейшего спуска. В данном исследовании рассмотрен новый подход в задаче восстановления изображений. Он наследует одновременно методу сопряженных градиентов Флетчера – Ривза (FR) и трехкомпонентному методу сопряженных градиентов (TTCG), и поэтому назван авторами гибридным трехкомпонентным методом сопряженных градиентов (HYCGM). Новое направление спуска в нем учитывает текущее направления градиента, предыдущее направления спуска и градиент из предыдущей итерации. Показано, что новый алгоритм обладает свойствами глобальной сходимости и монотонности при использовании неточного линейного поиска типа Вулфа при некоторых стандартных предположениях. Для подтверждения эффективности предложенного алгоритма приводятся результаты численных экспериментов предложенного метода в сравнении с классическим методом Флетчера – Ривза (FR) и трехкомпонентным методом Флетчера – Ривза (TTFR).

В работе с помощью аналитических и численных методов рассматривается задача о структуре и динамике связанных локализованных нелинейных волн в модели синус-Гордона с тремя одинаковыми притягивающими протяженными примесями, которые моделируются пространственной неоднородностью периодического потенциала. Найдены два возможных типа связанных нелинейных локализованных волн — бризерного и солитонного. Проведен анализ влияния параметров системы и начальных условий на структуру локализованных волн, их амплитуду и частоту. Связанные колебания локализованных волн бризерного типа, как и для случая точечных примесей, представляет собой сумму трех гармонических колебаний: синфазного, синфазно-антифазного и антифазного типа. Частотный анализ локализованных на примесях волн, которые были получены в ходе численного эксперимента, выполнялся с помощью дискретного преобразования Фурье. Для анализа локализованных волн бризерного типа применялся численный метод конечных разностей. Для проведения качественно анализа полученных численных результатов задача решалась аналитически для случая малых амплитуд локализованных на примесях колебаний. Показано, что при определенных параметрах примеси (глубина, ширина) можно получить локализованные волны солитонного типа. Найдены области значений параметров системы, в которых существуют локализованные волны определенного типа, а также область перехода от бризерных к солитонным типам колебаний. Были определены значения глубины и ширины примеси, при которых наблюдается переход от бризерного к солитонному типу локализованных колебаний. Были получены и рассмотрены различные сценарии колебаний солитонного типа с отрицательными и положительными значениями амплитуд на всех трех примесях, а также и смешанные случаи. Показано, что в случае расстояния между примесями много меньше единицы отсутствует переходная область, в которой зарождающийся бризер после потери энергии на излучение переходит в солитон. Показано, что рассмотренная модель может быть использована, например, для описания динамики волн намагниченности в мультислойных магнетиках.

В предлагаемой статье приводятся результаты аналитического и компьютерного исследования хаотической эволюции регулярного поля скорости, возникающего под действием крупномасштабной гармонической вынуждающей силы. Авторами получено аналитическое решение для функции тока течения и ее производных величин (скорости, завихренности, кинетической энергии, энстрофии и палинстрофии). Проведено численное моделирование эволюции течения с помощью пакета программ OpenFOAM (на основе модели несжимаемой среды), а также двух собственных реализаций, использующих приближение слабой сжимаемости (схемы КАБАРЕ и схемы МакКормака). Расчеты проводились на последовательности вложенных сеток с $64^2, 128^2, 256^2, 512^2, 1024^2$ ячейками для двух характерных (асимптотических) чисел Рейнольдса $\mathrm{Re}_a$, характеризующих ламинарную и турбулентную эволюцию течения соответственно. Моделирование показало, что разрушение аналитического решения происходит в обоих случаях. Энергетические характеристики течения обсуждаются на основе кривых энергии, а также скоростей диссипации. Для самой подробной сетки эта величина оказывается на несколько порядков меньше своего гидродинамического (вязкого) аналога. Разрушение регулярной структуры течения наблюдается для любого из численных методов, в том числе на поздних стадиях ламинарной эволюции, когда полученные распределения близки к аналитическим значениям. Можно предположить, что предпосылкой к развитию неустойчивости выступает ошибка, накапливаемая в процессе счета. Эта ошибка приводит к неравномерностям в распределении завихренности и, как следствие, к появлению вихрей различной интенсивности, взаимодействие которых приводит к хаотизации течения. Для исследования процессов производства завихренности мы использовали две интегральные величины, определяемые на ее основе, — интегральные энстрофию $(\zeta)$ и палинстрофию $(P)$. Постановка задачи с периодическими граничными условиями позволяет установить простую связь между этими величинами. Кроме того, $\zeta$ может выступать в качестве меры вихреразрешающей способности численного метода, а палинстрофия определяет степень производства мелкомасштабной завихренности.

Deep learning’s power stems from complex architectures; however, these can lead to overfitting, where models memorize training data and fail to generalize to unseen examples. This paper proposes a novel probabilistic approach to mitigate this issue. We introduce two key elements: Truncated Log-Uniform Prior and Truncated Log-Normal Variational Approximation, and Automatic Relevance Determination (ARD) with Bayesian Deep Neural Networks (BDNNs). Within the probabilistic framework, we employ a specially designed truncated log-uniform prior for noise. This prior acts as a regularizer, guiding the learning process towards simpler solutions and reducing overfitting. Additionally, a truncated log-normal variational approximation is used for efficient handling of the complex probability distributions inherent in deep learning models. ARD automatically identifies and removes irrelevant features or weights within a model. By integrating ARD with BDNNs, where weights have a probability distribution, we achieve a variational bound similar to the popular variational dropout technique. Dropout randomly drops neurons during training, encouraging the model not to rely heavily on any single feature. Our approach with ARD achieves similar benefits without the randomness of dropout, potentially leading to more stable training.To evaluate our approach, we have tested the model on two datasets: the Canadian Institute For Advanced Research (CIFAR-10) for image classification and a dataset of Macroscopic Images of Wood, which is compiled from multiple macroscopic images of wood datasets. Our method is applied to established architectures like Visual Geometry Group (VGG) and Residual Network (ResNet). The results demonstrate significant improvements. The model reduced overfitting while maintaining, or even improving, the accuracy of the network’s predictions on classification tasks. This validates the effectiveness of our approach in enhancing the performance and generalization capabilities of deep learning models.

Данная работа посвящена исследованию проблемы моделирования и анализа динамических режимов, как регулярных, так и хаотических, в системах связанных популяций в присутствии случайных возмущений. В качестве исходной детерминированной популяционной модели рассматривается дискретная модель Рикера. В работе исследуется динамика двух популяций, связанных миграцией. Миграция пропорциональна разнице между плотностями двух популяций с коэффициентом связи, который отвечает за силу миграционного потока. Изолированные популяционные подсистемы, не учитывающие миграцию и моделируемые отображением Рикера, демонстрируют различные динамические режимы: равновесный, периодический и хаотический. В данной работе в качестве бифуркационного параметра используется коэффициент связи, а также фиксируются параметры естественного прироста популяций, при которых одна изп одсистем находится в равновесном режиме, а во второй преобладает хаотический режим. Связывание двух популяций посредством миграции порождает новые динамические режимы, не наблюдавшиеся в изолированной модели. Целью данной статьи является анализ динамических режимов корпоративной динамики при вариации интенсивности перетоков между популяционными подсистемами. В статье представлен бифуркационный анализа ттракторов детерминированной модели двух связанных популяций, выявлены зоны моно- и бистабильности, даны примеры регулярных и хаотических аттракторов. Основной акцент данной работы сделан на сравнении устойчивости динамических режимов к случайным возмущениям в коэффициенте интенсивности миграции. Методами прямого численного моделирования выявлены и описаны индуцированные шумом переходы с периодического аттрактора на хаотический. В статье представлены результаты анализа стохастических явлений с помощью показателя Ляпунова. Показано, что в рассматриваемой модели существует зона изменения бифуркационного параметра, при котором даже с увеличением интенсивности случайных возмущений не происходит переход от порядка к хаосу. Для аналитического исследования вызванных шумом переходов применены техника функции стохастической чувствительности и метод доверительных областей. В работе показано, как с помощью этого математического аппарата можно предсказать критическую интенсивность шума, вызывающую трансформацию периодического режима в хаотический.

Рассматривается основанный на методах линейной алгебры подход к анализу скорости электронного транспорта через цитохромный $b_{6}f$-комплекс. В предложенном подходе зависимость квазистационарного потока электронов через комплекс от степени восстановленности пулов мобильных переносчиков электрона выступает в качестве функции отклика, характеризующей этот процесс. Разработано программное обеспечение на языке программирования Python, позволяющее построить основное кинетическое уравнение для комплекса по схеме элементарных реакций и вычислить квазистационарные скорости электронного транспорта через комплекс и динамику их изменения в ходе переходного процесса. Вычисления проводятся в многопоточном режиме, что позволяет эффективно использовать ресурсы современных вычислительных систем и за сравнительно небольшое время получать данные о функционировании комплекса в широком диапазоне параметров. Предложенный подход может быть легко адаптирован для анализа электронного транспорта в других компонентах фотосинтетической и дыхательной электрон-транспортной цепи, а также других процессов в сложных мультиферментных комплексах, содержащих несколько реакционных центров. Для параметризации модели цитохромного $b_{6}f$-комплекса использованы данные криоэлектронной микроскопии и окислительно-восстановительного титрования. Получены зависимости квазистационарной скорости восстановления пластоцианина и окисления пластохинона от степени восстановленности пулов мобильных переносчиков электрона и проанализирована динамика изменения скорости в ответ на изменение редокс-состояния пула пластохинонов. Результаты моделирования находятся в хорошем согласовании с имеющимися экспериментальными данными.

Deposit benchmark interest rates are a policy implemented by banking regulators to calculate the interest rates offered to depositors, maintaining equitable and competitive rates within the financial industry. It functions as a benchmark for determining the pricing of different banking products, expenses, and financial choices. The benchmark rate will have a direct impact on the amount of money deposited, which in turn will determine the amount of money available for lending.We are motivated to analyze the influence of deposit benchmark interest rates on the dynamics of banking loans. This study examines the issue using a difference equation of banking loans. In this process, the decision on the loan amount in the next period is influenced by both the present loan volume and the information on its marginal profit. An analysis is made of the loan equilibrium point and its stability. We also analyze the bifurcations that arise in the model. To ensure a stable banking loan, it is necessary to set the benchmark rate higher than the flip value and lower than the transcritical bifurcation values. The confirmation of this result is supported by the bifurcation diagram and its associated Lyapunov exponent. Insufficient deposit benchmark interest rates might lead to chaotic dynamics in banking lending. Additionally, a bifurcation diagram with two parameters is also shown. We do numerical sensitivity analysis by examining contour plots of the stability requirements, which vary with the deposit benchmark interest rate and other parameters. In addition, we examine a nonstandard difference approach for the previous model, assess its stability, and make a comparison with the standard model. The outcome of our study can provide valuable insights to the banking regulator in making informed decisions regarding deposit benchmark interest rates, taking into account several other banking factors.