Анализ геополитической ситуации ряда эпизодов американской революции в контексте применения методов математического моделирования структурного баланса. Управление структурным балансом способно помочь найти наиболее оптимальные стратегии взаимодействующих сторон. В данной статье автор анализирует примеры взаимодействия акторов в контексте Американской революции с помощью знаковых графов, это позволяет в иллюстративной форме оценить положение дел на данном историческом этапе. На примере ряда конкретных исторических эпизодов показаны случаи сбалансированных и несбалансированных систем, а также объяснен исторический контекст каждого эпизода. В период Американской революции акторы (страны и конкретные политики, а также коренные народы) имели свои цели и интересы, их положительное или отрицательное взаимодействие во многом сформировали ход истории.

Ключевые слова: математическое моделирование, структурный баланс, дискретные модели, знаковый граф, история США

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Статья посвящена разработке инструмента автоматизированной генерации временных ограничений в контексте разработки схем в базисе программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС). В работе проанализированы актуальные решения в области интерфейсных средств генерации проектных ограничений. Разработана структура данных для средства генерации проектных ограничений, алгоритмы чтения и записи файлов формата проектных ограничений Synopsys (Synopsys Design Constraints). На основе разработанных структур и алгоритмов реализован программный модуль, который впоследствии внедрен в маршрут проектирования схем в базисе ПЛИС системы автоматизированного проектирования (САПР) X-CAD.

Ключевые слова: система автоматизированного проектирования, программируемая логическая интегральная схема, автоматизация, проектные ограничения, разработка, маршрут проектирования, алгоритм, статический временной анализ

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.7 - Компьютерное моделирование и автоматизация проектирования

В статье представлен анализ применения сократического метода для выбора моделей машинного обучения в корпоративных информационных системах. Цель исследования заключается в изучении возможностей использования модульной архитектуры сократической модели для интеграции предобученных моделей без необходимости их дополнительного обучения. Методология основывается на языковом взаимодействии между модулями, что позволяет объединять данные из различных доменов, включая текст, изображения и аудио, для решения многомодальных задач. В результате проведенного ясно, что предложенный подход обладает высоким потенциалом для оптимизации выбора моделей, ускорения процессов принятия решений и снижения затрат на внедрение искусственного интеллекта в корпоративной среде.

Ключевые слова: сократический метод, машинное обучение, корпоративные информационные системы, многомодальные данные, языковое взаимодействие, оптимизация бизнес-процессов, искусственный интеллект

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье освещена модульная структура взаимодействия различных моделей на основе сократического диалога. Цель исследования — изучение возможностей синтеза нейронных сетей и системного анализа с применением сократических методов для управления корпоративными ИТ – проектами. Применение этих методов обеспечивает возможность без дополнительного обучения объединять знания, хранимые в предварительно обученных моделях, для решения сложных задач управления. Методология исследования основана на анализе возможностей мультимодальных моделей, их интеграции через языковое взаимодействие и системного анализа ключевых аспектов управления ИТ – проектами. Полученные результаты включают создание структурированной схемы для выбора подходящих моделей и формирования рекомендаций, что способствует повышению эффективности управления проектами в корпоративной среде. Научная значимость работы заключается в интеграции современных подходов к искусственному интеллекту для реализации системного анализа с применением мультиагентных решений.

Ключевые слова: нейронные сети, системный анализ, сократический метод, корпоративные ИТ – проекты, мультимодальные модели, управление проектами

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье представлены результаты численного эксперимента по сравнению точности нейросетевого распознавания объектов на изображениях с применением различных типов расширения наборов данных. Описывается необходимость в расширении наборов данных с применением адаптивных подходов, с целью минимизации использования преобразований изображений, которые могут снижать точность распознавания объектов. Автор рассматривает такие подходы к расширению наборов данных как рандомная и автоматическая аугментации так как они являются распространенными, а также разработанный метод адаптивного рас-ширения наборов данных при помощи алгоритма глубокого обучения с подкреплением. Приведены алгоритмы работы каждого из подходов их преимущества и недостатки методов. Описывается работа и основные параметры разработанного метода расширения набора данных при помощи алгоритма глубокого обучения с подкреплением (Deep-Q-Network), с точки зрения алгоритма и основного модуля программного комплекса. Уделяется внимание к одному из подходов машинного обучения, а именно обучению с подкреплением. Описывается применение нейронной сети для аппроксимации Q-функции и ее обновления в процессе обучения, в основе которого лежит разрабатываемый метод. Результаты экспериментов показывают преимущество использования расширения наборов данных при помощи алгоритма обучения с подкреплением на примере модели классификации Squeezenet v1.1. Сравнение точности распознавания с использованием методов расширения наборов данных проводилось с применением одинаковых параметров нейросетевого классификатора с применением и без применения предобученных весов. Таким образом повышение точности в сравнении с другими методами варьируется от 2, 91% до 6,635%.

Ключевые слова: расширение наборов данных, рандомная аугментация, автоматическая аугментация, преобразования изображений, глубокое обучение с подкреплением, нейросетевой классификатор, распознавание

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Современные интеллектуальные системы управления (ИСУ) представляют собой сложные программно-аппаратные комплексы, которые используют методы искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки больших данных для автоматизации процессов принятия решений. В статье рассматриваются основные средства и технологии, применяемые при разработке ИСУ, такие, как нейронные сети, алгоритмы глубокого обучения, экспертные системы и системы поддержки принятия решений. Особое внимание уделяется роли облачных вычислений, интернета вещей и киберфизических систем в повышении эффективности интеллектуальных систем управления. Проанализированы перспективы развития данной области, а также вызовы, связанные с безопасностью данных и интерпретируемостью моделей. Приводятся примеры успешного внедрения ИСУ в промышленности, медицине и городском управлении.

Ключевые слова: интеллектуальные системы управления, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, большие данные, интернет вещей, киберфизические системы, глубокое обучение, экспертные системы, автоматизация

1.2.1 - Искусственный интеллект и машинное обучение , 1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В данной работе представлена разработка и анализ признаковой модели динамической рукописной подписи для повышения эффективности распознавания. Признаковая модель основана на извлечении как глобальных признаков (длина подписи, средний угол между векторами подписи, размах динамических характеристик, коэффициент пропорциональности, средняя скорость ввода), так и локальных (координаты пера, сила нажатия, азимут, угол наклона). Для формирования эталона подписи, учитывающего вариативность её написания, используется метод потенциалов. Экспериментальная оценка проводилась на базе подписей MCYT_Signature_100, содержащей 2500 подлинных и 2500 поддельных образцов. В работе определены оптимальные значения степени компактности для каждого признака, что позволило учесть вариативность написания подписи и повысить точность распознавания. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенной признаковой модели и её перспективность для биометрических систем аутентификации, что представляет практический интерес для специалистов в области информационной безопасности.

Ключевые слова: распознавание лиц, глубокое обучение, нейронные сети, идентификация пользователей, архитектура модели, обучение модели, интеграция модели, облачные сервисы, безопасность, биометрические технологии

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В статье рассматривается как замена исходных данных преобразованными влияет на качество обучения глубоких нейросетевых моделей. Автор проводит четыре эксперимента с целью оценки влияния замены данных в задачах с малыми наборами данных. Первый эксперимент заключается в обучении модели без внесения изменений в исходный набор данных, второй заключается в замене всех изображений в исходном наборе на преобразованные, третий заключается в сокращении количества исходных изображений и расширения исходного набора данных при помощи преобразований, применяемым к изображениям, а также в четвертом эксперименте осуществляется расширение набора данных с целью уравновесить количество изображений в каждом классе по большему.

Ключевые слова: набор данных, расширение, нейросетевые модели, классификация, преобразование изображений, замена данных

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье описывается методология построения регрессионной модели заполняемости платных парковочных зон с учетом неравномерного распределения сессий в течение дня и особенностей поведения двух групп клиентов – регрессионная модель состоит из двух уравнений, учитывающих особенности каждой группы. Кроме того, описан процесс создания модели данных, сбор, обработка и анализ данных, распределения заполняемости в течение дня. Также приведена методология моделирования явления, распределение которого имеет форму колокола и зависит от времени суток. Результаты могут быть использованы коммерческими предприятиями, управляющими парковками, и городским администрациями, исследователями при моделировании аналогичных показателей, которые демонстрируют нормальное распределение, характерное для многих естественных процессов (клиентопоток в отделениях банка, пополнение и/или снятие средств в течение жизни пополняемых депозитов и т. п.).

Ключевые слова: платные парковки, заполняемость, регрессионная модель, клиентское поведение, поведенческая сегментация, устойчивость модели, моделирование, прогнозирование, управление парковкой, распределение показателя

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Разработано программное обеспечение для оценки поверхностных характеристик жидкостей, растворов и суспензий в среде Microsoft Visual Studio. Модуль с дружественным интерфейсом не требует от пользователя специальных навыков и позволяет за время ~ 1 секунды произвести численный расчет энергетических характеристик жидкости: работы адгезии, когезии, энергии смачивания, коэффициента растекания и сцепления жидкого состава с контактной поверхностью. На примере тестовой жидкости - дистиллированная вода и исходной жидкой разделительной смазки серии Пента-100 продемонстрирован пример расчета смачивания жидкими средами стальной поверхности. Использование предлагаемого модуля позволяет произвести экспресс-оценку совместимости жидких составов с защищаемой поверхностью и представляет интерес для производителей лакокрасочных материалов при контроле качества продукции.

Ключевые слова: программа для ЭВМ, язык программирования C#, смачивание, поверхность, адгезия

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Рассматривается обзор по различным подходам, используемым для моделирования контактного взаимодействия между зерном шлифовального круга и поверхностным слоем детали в процессе шлифования. Кроме того, изучается влияние свойств материала, параметров шлифования и морфологии зерна на процесс контакта.

Ключевые слова: шлифование, зерно, зона контакта, моделирование, шлифовальный круг, индентор, микрорезание, глубина резания

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.5.5 - Технология и оборудование механической и физико - технической обработки

В данной работе исследованы методы формирования квазиортогональных матриц на основе псевдослучайных последовательностей максимальной длины (m-последовательностей). Проведен анализ существующего метода, основанного на циклическом сдвиге m-последовательности и дополнении получившейся циклической матрицы каймой. Предложен альтернативный метод, основанный на связи псевдослучайных последовательностей максимальной длины, а также квазиортогональных матриц Мерсенна и Адамара, позволяющий генерировать циклические квазиортогональные матрицы симметричной структуры без каймы. Проведен сравнительный анализ корреляционных свойств матриц, полученных обоими методами, и исходных m-последовательностей. Показано, что предлагаемый метод наследует корреляционные свойства m-последовательностей, обеспечивает более эффективное хранение и потенциально лучше подходит для задач обеспечения конфиденциальности.

Ключевые слова: ортогональные матрицы, квазиортогональные матрицы, матрицы Адамара, m-последовательности

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Университеты обладают фантастическим потенциалом для получения важнейших знаний, благодаря наличию огромных объемов данных. Статья посвящена переходу университетов от хранилищ данных к более гибким и масштабируемым озёрам данных для обработки больших данных. Рассматриваются ключевые различия и сходства хранилищ данных и озер данных, где хранилища ориентированы на структурированные данные и традиционную аналитику, а озера данных позволяют работать с сырыми и полуструктурированными данными, поддерживая гибкий ELT-подход (извлечение, преобразование, загрузка). Акцентируется внимание на вызовах, связанных с миграцией данных между этими архитектурами, включая вопросы безопасности, масштабируемости и затрат. Использование облачных решений и технологий, таких как Apache Hadoop и Spark, помогает снижать затраты и эффективно управлять большими данными. Приводятся примеры способов обработки данных с помощью машинного обучения и специализированных инструментов, что способствует лучшему пониманию процесса управления и анализа данных в университетских структурах.

Ключевые слова: хранилище данных, озеро данных, большие данные, облачное хранение, неструктурированные данные, полуструктурированные данные

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В статье представлен метод количественной оценки зигзагообразности траекторий движения транспортных средств, позволяюший выявить потенциально опасное поведение водителей. Алгоритм анализирует изменения направления движения между сегментами траектории и включает этапы предварительной обработки данных: слияние близко расположенных точек и упрощение траектории с использованием модифицированного алгоритма Рамера–Дугласа–Пекера. Эксперименты на сбалансированном наборе данных (20 траекторий) подтвердили эффективность метода: точность — 0.8, полнота — 1.0, F1-мера — 0.833. Разработанный подход может применяться в системах мониторинга движения, предупреждения аварий и обнаружения опасного вождения. Дальнейшие исследования направлены на повышение точности и адаптацию метода к реальным условиям.

Ключевые слова: траектория, анализ траекторий, зигзагообразность, упрощение траекторий, алгоритм Рамера–Дугласа–Пекера, yolo, обнаружение объектов

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В данной работе предложена новая модель открытой многоканальной системы массового обслуживания с взаимопомощью между каналами и ограниченным временем ожидания заявки в очереди. Представлены общие математические зависимости для вероятностных характеристик такой системы.

Ключевые слова: система массового обслуживания, очередь, обслуживающее устройство, взаимопомощь между каналами

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В настоящее время ключевыми аспектами разработки программного обеспечения являются безопасность и эффективность создаваемых приложений. Особое внимание уделяется безопасности данных и операций с базами данных. В статье освещаются методы и техники разработки безопасных приложений на основе интеграции языка программирования Rust и системы управления базами данных (СУБД) PostgreSQL. Рассматриваются ключевые концепции Rust, такие как строгая типизация, программная идиома (шаблон) RAII, макроопределения, неизменяемость, и как они способствуют созданию надежных и производительных приложений при работе с базой данных. Рассматривается, как интеграция с PostgreSQL позволяет эффективно управлять данными при высоком уровне безопасности, исключая распространенные ошибки и уязвимости. Практический пример демонстрирует преимущества использования Rust в сочетании с PostgreSQL для создания системы управления расписаниями занятий, обеспечивая целостность и безопасность данных.

Ключевые слова: язык программирования Rust, безопасность памяти, RAII, метапрограммирование. СУБД, PostgreSQL

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В данной статье представлен обзор существующих конструкционных решений внутритрубных роботов, предназначенных для инспекционных работ. Основное внимание уделено анализу различных механизмов движения и типов шасси, используемых в таких роботах, а также выявлению их преимуществ и недостатков применительно к задаче сканирования продольного сварного шва. Рассмотрены такие типы роботов, как гусеничные, колесные, винтовые и те, которые движутся под действием давления внутри трубы. Особое внимание уделяется проблеме обеспечения стабильного и точного перемещения робота вдоль сварного шва, минимизации боковых смещений и выбору оптимальной системы позиционирования. На основании проведенного анализа предлагаются рекомендации по выбору наиболее подходящего типа движения и шасси для выполнения задачи построения 3D-модели сварного шва с использованием лазерного триангуляционного датчика (далее ЛТД).

Ключевые слова: внутритрубные роботы, инспекционные роботы, 3D сканирование, сварные швы, конструкционные решения, типы движения, шасси, гусеничные роботы, колесные роботы, винтовые роботы, продольные сварные швы, лазерный триангуляционный датчик

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Отрасль железнодорожного транспорта демонстрирует значительные достижения в различных областях деятельности благодаря внедрению прогнозной аналитики. Системы прогнозной аналитики используют данные из множества источников, таких как сети датчиков, исторические данные, погодные условия и т.д. В статье рассматриваются ключевые направления применения прогнозной аналитики на железнодорожном транспорте, а также преимущества, вызовы и перспективы дальнейшего развития этой технологии в железнодорожной инфраструктуре.

Ключевые слова: прогнозная аналитика на железнодорожном транспорте, прогнозирование пассажиропотока, оптимизация грузоперевозок, оптимизация технического обслуживания, управление запасами и снабжением, управление персоналом, финансовое планирование, анализ больших данных

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Рассматривается Simulink-модель, позволяющая рассчитывать переходные процессы объектов, описываемых с помощью переходной функции при любом виде входного воздействия. Описывается алгоритм работы S-функции, выполняющей расчет с помощью интеграла Дюамеля. Приводятся результаты расчетов. Даются рекомендации по заданию параметров модели. Формулируется вывод о возможности применения модели для расчета динамических режимов.

Ключевые слова: имитационное моделирование, Simulink, переходная характеристика, ступенчатая функция, S-функция, интеграл Дюамеля, модельное время

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

в статье приводятся результаты вычислительных экспериментов по использованию управляющих надстроек на основе искусственной нейронной сети (ИНС) класса RNN и алгоритма «случайный лес», влияющих на разрушающую способность операторов генетического алгоритма (ГА) и способных изменять траекторию движения популяции в пространстве решений непосредственно при работе эволюционной процедуры для трудоемких задач. В данном исследовании приводятся полученные результаты с вычислениями на CPU и CPU+GPGPU в ресурсоемкой задаче синтеза динамических имитационных моделей бизнес-процессов с использованием математического аппарата теории сетей Петри (СП), и сравнение с работы ГА без управляющей надстройки, ГА и управляющая надстройка на основе ИНС класса RNN, ГА и алгоритм «случайный лес». Для моделирования работы ГА, ИНС, алгоритма «случайный лес», моделей бизнес-процессов предложено использование графового представления с использованием различных расширений СП, приводятся примеры моделирования выбранных методов с помощью предложенного математического аппарата. Для работы ИНС и алгоритма «случайный лес» по распознаванию состояния популяции ГА предложен ряд правил, которые позволяют выполнить управление процессом синтеза решений. На основании проведенных вычислительных экспериментов и их анализа показаны сильные и слабые стороны применения предложенных алгоритмов машинного обучения в качестве управляющей надстройки.

Ключевые слова: сеть Петри, дерево решений, случайный лес, машинное обучение, теория сетей Петри, двудольный направленный граф, интеллектуальные системы, эволюционные алгоритмы, системы поддержки принятия решений, математическое моделирование, теория графов

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье излагаются математические основы частотно-временного анализа сигналов с использованием алгоритмов Empirical Mode Decomposition (EMD), Intrinsic Time-Scale Decomposition (ITD) и Variational Mode Decomposition (VMD). Рассматриваются синтетические и реальные сигналы, искаженные аддитивным белым гауссовским шумом с различным отношением сигнал/шум. Произведено комплексное сравнение алгоритмов EMD, ITD и VMD. Исследована возможность применения этих алгоритмов в задачах очистки сигналов от шума и спектрального анализа. Произведена оценка времени выполнения алгоритмов и стабильности вычислений.

Ключевые слова: частотно-временной анализ, очистка от шума, декомпозиция, мода, преобразование Гильберта-Хуанга, Empirical Mode Decomposition, Intrinsic Time-Scale Decomposition, Variational Mode Decomposition

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В работе предлагается подход, позволяющий повысить эффективность использования моделей машинного обучения в задачах мониторинга на основе использования метрических пространств. Под эффективностью при этом понимается решение ключевых задач мониторинга – повышение заблаговременности выявление нежелательных инцидентов и снижение, по возможности, ложных срабатываний системы. Подход носит универсальный характер и не зависит от конкретных алгоритмов машинного обучения (в основном методов классификации) и способов измерения расстояния между элементами метрического пространства. Подбор наилучшей комбинации методов осуществляется путем перебора на основе предложенной методики. Подход апробирован на наборе синтетических и реальных данных.

Ключевые слова: мониторинг, машинное обучение, классификация состояний, прогнозирование инцидентов, заблаговременность, выявление аномалий

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье рассмотрены проблемы износа роликов трайб-аппарата, связанных с рассогласованием скоростей в режиме сопровождения материала. Существующие методы борьбы с износом борются со следствием проблемы, а не с причиной. Одним из способов снижения интенсивности износа бочек роликов является разработка метода, позволяющего скорректировать скорость электродвигателя трайб-аппарата с целью уменьшения рассогласования скоростей между рабочей поверхностью ролика и заготовки, учитывая существующие технологические требования по созданию тянущих и тормозящих усилий. Предложен алгоритм расчёта корректировки скорости на основании натяжения металла, компенсирующий износ ролика и снижающий силу трения. Моделирование системы с разработанным алгоритмом показало устранение рассогласования скоростей во время сопровождения материала, а, следовательно, она позволит снизить интенсивность износа роликов.

Ключевые слова: система корректировки скорости, трайб-аппарат, износ роликов, натяжение металла, система управления, рассогласование скоростей, снижение силы трения

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Рассматривается использование расширения PDO языка сценариев PHP в качестве метода взаимодействия с различными системами управления базами данных при разработке PHP-приложений. Подчеркиваются преимущества PDO перед традиционными подходами, такими как mysql и pgsql расширения, указывая на его универсальность, поддержку подготовленных запросов, удобство работы с ошибками, поддержку транзакций, и легкость в обучении. Через практические примеры кода демонстрируется, как эти преимущества могут быть реализованы в реальных сценариях работы с базами данных. Затрагивается поддержка подготовленных запросов как одного из мощных механизмов защиты от SQL-инъекций. В заключении подчёркивается важность PDO для современной PHP-разработки, акцентируется внимание на повышенной безопасности, гибкости и удобстве поддержки кода, что делает его предпочтительным выбором для современных разработчиков.

Ключевые слова: PHP, PDO, базы данных, СУБД, безопасность, подготовленные запросы, транзакции, программирование

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В статье представлены основные этапы и рекомендаций по разработке информационно-аналитической системы (ИАС) на основе геоинформационных систем (ГИС) в сфере рационального управления лесными ресурсами, обеспечивающей обработку, хранение и представление информации о лесных древесных ресурсах, а также описание некоторых частных примеров реализации ее отдельных компонентов и цифровых технологий. Рассмотрены такие этапы разработки ИАС: этап сбора и структурирования данных о лесных древесных ресурсах; этап обоснования типа программной реализации ИАС; этап выбора оборудования; этап разработки блока анализа и обработки данных; этап разработки архитектуры взаимодействия блоков ИАС; этап разработки интерфейса приложения ИАС; этап тестирования ИАС. Взаимодействие между клиентской и серверной частью предлагается реализовывать на основе технологии Asynchronous JavaScript and XML (AJAX). Библиотеки «Leaflet» с открытым исходным кодом рекомендуется использовать для визуализации геоданных. Для хранения больших объемов данных на сервере предложено использовать систему управления базой данных SQLite. Предложенные подходы могут найти применение при создании ИАС для формирования управленческих решений в сфере рационального управления лесными древесными ресурсами.

Ключевые слова: геоинформационные системы, лесные ресурсы, методика, веб-приложение, технология AJAX, SQLite, Leaflet, обработка информации

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации