×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

  • Компьютерное моделирование численности проточных и непроточных культур микроорганизмов

    • Аннотация
    • pdf

    Статья посвящена разработке компьютерной программы, с помощью которой можно производить моделирование численности проточных и непроточных культур микроорганизмов для учебных целей. В качестве базовой модели роста биомассы взята модель Моно. Для математического описания клеточных популяций использован аппарат обыкновенных дифференциальных уравнений. Так были созданы структура и функционал электронного учебного модуля с его последующей реализацией на языке Python. В результате была разработана лабораторная «Моделирование проточных и непроточных культур микроорганизмов», в форме компьютерной программы, выполняемая в рамках освоения дисциплины «Биофизика» и заключающаяся в изучении основных принципов и методов моделирования процессов развития микроорганизмов в проточных и непроточных культурах. Разработанная программа внедрена в учебный процесс.

    Ключевые слова: компьютерная программа, клеточная популяция, биофизика, микроорганизмы, компьютерное моделирование, модель Моно, Python, биомасса, проточные условия, непроточные условия, система уравнений

    1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 5.8.7 - Методология и технология профессионального образования

  • Моделирование дзета – потенциала в примембранном слое

    • Аннотация
    • pdf

    В статье представлен обзор работ по моделированию поведения двойного электрического слоя в мембранах при воздействиях различной природы, в том числе, на примере различных поверхностных явлений (адсорбция, ПАВ, адгезия, расклинивающее давление, электроосмос и пр.). Было отмечено, что влияние на структуру ДЭС оказывает величина и распределение заряда по поверхности, вблизи которой он сформирован; для получения распределение потенциала необходимо знать структуру границы раздела «мембрана–раствор электролита»; промежуточно уметь вычислить распределение заряда, и, соответственно, вычислять само распределение потенциала. Было указано, что при выборе математической интерпретации процесса часто используют уравнение Пуассона с учетом самосогласованного поля или решают уравнения Навье-Стокса вместе с уравнением Нернста-Планка и условием электронейтральности; для описания процессов с небольшой точностью методами молекулярной динамики применяют модель Гуи-Чепмена, дополненную условием адсорбции ионов по изотерме Ленгмюра; при моделировании тока электролита пользуются описанием поверхностного тока ионов с учетом вязких свойств среды.

    Ключевые слова: двойной электрический слой, дзета-потенциал, мембрана, примембранный слой, плотность пространственного заряда, уравнение Навье-Стокса, поверхностный ток, уравнение Пуассона, конденсатор, потенциал течения жидкости

    01.04.02 -Теоретическая физика , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

  • Векторизация и распараллеливание метода «частица-частица»

    • Аннотация
    • pdf

    В данной работе рассматривается векторизация и распараллеливание метода «частица-частица», применяемого для учета взаимодействий между объектами при математическом моделировании физических процессов, на примере учета пространственного заряда при расчете динамики заряженных частиц. Проведено сравнение и оценка временных затрат (в качестве тестовой задачи рассматривался разлет многокомпонентного ионного пучка в течение одной наносекунды с шагом Δt= 10-12 с.) с учетом ускорения за счет векторизации и распараллеливания между ядрами процессора. Сделан вывод, что результаты работы наглядно демонстрируют, что векторизация вычислений позволяет существенно ускорить время расчета, причем явная замена скалярных операций на векторные делает возможным получить дополнительное ускорение по сравнению с использованием автоматической оптимизации кода программы.

    Ключевые слова: параллельные вычисления, метод "частица-частица", векторизация вычислений, численное моделирование, кулоновские взаимодействия, динамика заряженных частиц, ионный пучок, код программы, уравнение движения, математическая модель

    05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

  • Методика доопределение последовательного алгоритма

    • Аннотация
    • pdf

    в статье описан вариант задания последовательных алгоритмов в виде двудольных графов путём их доопределения, что дает возможность в дальнейшем работать с алгоритмами методами теории графов. Рассмотрены две формы задания: модульная и функционально-предикативная. Показана возможность задания алгоритма в таблично-предикатном виде. Сделан вывод о том, что кроме общепринятых способов задания алгоритма, он может быть задан в матрично-предикатном или таблично-предикатном виде, что позволяет при работе с алгоритмами использовать также методы теории матриц и методы теории предикатов; задание алгоритма в матрично-предикатном виде позволяет избежать изоморфизма при проведении алгебраических и теоретико-множественных операций над ним.; задание алгоритмов в матрично-предикатном виде позволяет проводить практически любые операции над ними

    Ключевые слова: граф-схема алгоритма, последовательный алгоритм, предикативный блок, функциональный блок, дооопределение, двудольный граф, таблично-предикативная форма, теория графов, изоморфизм

    05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

  • Представление нейронной сети матрицей оператора

    • Аннотация
    • pdf

    В статье представлено описание сложных объектов с параллельно функционирующими компонентами на основе нейросетевых структур. Нейронная сеть представлена матрицей оператора, то есть формальным описанием, дающим универсальный способ решения многих нестандартных задач управления. Показан матричный аппарат, позволяющий значительно повысить эффективность методики по сравнению с известной ранее. В результате сделан вывод, что представление нейронной сети матрицей оператора дает универсальный способ решения задач управления транспортно-информационными потоками. Предложенные нейроподобные системы дают возможность определить сложные нелинейные зависимости, а также самосовершенствоваться в результате обучения в процессе их использования, что расширяет поле для поиска и реализации эффективных решений задач управления и контроля за потоками.

    Ключевые слова: граф, параллелизм, транспортно-информационный поток, нейронная сеть, синаптический вес, предикат, активационная функция, матрица оператора, нейрон, сложные системы

    05.13.15 - Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

  • Алгоритм распознавания принципиальных электрических схем на этапе проектирования информационно-измерительных систем

    • Аннотация
    • pdf

    В статье описан алгоритм распознавания принципиальных схем в рамках структурного проектирования сложных технических объектов. Указано, что при постановке задачи разработки специализированного векторизатора необходимо определить: программные подсистемы простейшего трассировщика; алгоритмы анализа изображений; форматы представления конечного результата; исходные данные (форматы) для распознавания. В результате был сделан вывод о том, что для структурно-схемотехнического проектирования, в процессе которого происходит замещение вершины окончательного портрета графа проектируемой системы, полученного после оптимизации по критерию множества наименьшей внешней устойчивости, необходимо диалоговое распознавание изображений графических элементов. Предлагаемый алгоритм позволяет проводить адекватное распознавание элементов электронных схем, что в дальнейшем делает возможным автоматическое пополнение базы элементов новыми элементами в заданном формате.

    Ключевые слова: векторизация, принципиальная схема, алгоритм распознавания, структурное проектирование, графический элемент, растровые изображения, электронные схемы, условно-графические отображения, блочно-функциональное распределение, трассировщик

    05.11.16 - Информационно-измерительные и управляющие системы