Том 11, № 16 (2023)

Обложка

Весь выпуск

Реализация алгоритма нахождения резольвенты матрицы с использованием присоединенной матрицы и характеристического многочлена

Шаманаев П.А., Катин Д.А., Десяев Е.В.

Аннотация

В настоящей работе излагается реализация алгоритма вычисления резольвенты матрицы с использованием присоединенной матрицы и характеристического многочлена матрицы на языке Python. На графиках приведены зависимости скорости работы алгоритма при различных размерностях матрицы.

Огарёв-online. 2023;11(16):
views

Применение алгоритма случайного леса для автоматизации классификации категорий грунтов

Гущина О.А., Коржов А.С.

Аннотация

В статье рассматривается создание модели машинного обучения для решения задачи классификации грунтов с использованием ансамбля случайных деревьев решений (случайного леса) для автоматизации определения с максимальной точностью категорий грунтов на основе имеющихся о них данных, включающих такие характеристики как плотность, влажность, фракционный состав и прочие. Также представлен пользовательский интерфейс разработанной программно-информационной системы для проведения предсказательной аналитики с помощью полученной модели.

Огарёв-online. 2023;11(16):
views

Об одном нелинейном интегро-дифференциальном уравнении

Рассадин А.Э.

Аннотация

В работе дана иллюстрация взаимного влияния эффектов нелинейности и нелокальности, а именно, найдено точное решение задачи Коши для нелинейного интегро- дифференциального уравнения, обладающего следующим свойством: изменение знака у ограниченного начального условия за конечное время приводит к неограниченному возрастанию по модулю соответствующего ему решения. Получено общее решение задачи Коши для рассматриваемого уравнения, а также продемонстрирован метод расширения таблиц преобразования Лапласа по двум переменным с помощью частных решений этого уравнения.

Огарёв-online. 2023;11(16):
views

Разработка модуля программно-информационной системы для исследования зависимостей между показателями вариабельности сердечного ритма спортсменов методом факторного анализа

Григорьев А.О., Фирсова С.А.

Аннотация

В статье приводится описание разработанного авторами модуля программно-информационной системы, предназначенного для исследования зависимостей между показателями вариабельности сердечного ритма спортсменов методом факторного анализа. Для проведения факторного анализа используется метод главных компонент, а также метод ортогонального вращения в совокупности с тестом сферичности Бартлетта и методом Кайзера. Результатами анализа являются матрицы собственных значений факторов, матрицы факторных нагрузок и кольцевые диаграммы значимых факторов.

Огарёв-online. 2023;11(16):
views

Применение инструментария KNIME Analytics Platform для анализа соответствия рабочих программ учебных дисциплин требованиям работодателей

Егорова Д.К., Заварюхина Ю.В.

Аннотация

В статье рассматривается применение инструментария KNIME Analytics Platform для анализа текста в pdf-документах. Приведена реализация алгоритма анализа рабочих программ учебных дисциплин на соответствие требованиям работодателей.

Огарёв-online. 2023;11(16):
views

Разработка программно-информационной системы для автоматизации ведения архива личных документов с использованием системы тегов

Буткина А.А., Тремаскин К.Д., Шамаев А.В.

Аннотация

В статье описана разработанная авторами программно-информационная система, предназначенная для автоматизации процесса ведения архива личных документов с использованием системы тегов, повышающих эффективность фильтрации данных. Описана реализация интеграции разработанного веб-приложения с Яндекс Диском.

Огарёв-online. 2023;11(16):
views

О применении WENO-схем к моделированию реагирующих газовых потоков

Потапкина Ю.Ю., Пескова Е.Е.

Аннотация

В работе исследованы WENO-схемы 5 и 7 порядка с оптимальными весовыми коэффициентами без учета индикаторов гладкости решения и с индикаторами гладкости. Показано, что при их применении к решению задач многокомпонентной газовой динамики с химическими реакциями, диффузией, вязкостью и теплопроводностью WENO- схема 5 порядка с оптимальными весовыми коэффициентами дает более точный результат при меньшей трудоемкости вычислений.

Огарёв-online. 2023;11(16):
views

Разработка программно-информационной системы для оценки точности и надежности часовых механизмов

Герасимов А.Д., Фирсова С.А.

Аннотация

В статье описывается разработанная авторами программно- информационная система, предназначенная для использования в мастерских по ремонту и обслуживанию механических часов. Особенностями предлагаемой системы являются: оценка точности часовых механизмов методом анализа звука хода часов, а также оценка их надежности с помощью статистического анализа ремонтных работ большой выборки механизмов, проходящих через часовой сервис.

Огарёв-online. 2023;11(16):
views

Разработка электронного планировщика процесса обучения

Акимова Д.А.

Аннотация

Статья посвящена описанию разработки программного обеспечения, предлагающего пользователю помощь в проектировании образовательной программы. Визуализируя вводимые данные в двух вариантах – ориентированный граф и списки по семестрам, приложение облегчает задачу планировщику.

Огарёв-online. 2023;11(16):
views

Использование технологии OpenCl для вычислений на структурированных сетках с использованием GPU

Карчиганов А.Ф.

Аннотация

В статье рассматривается возможность применения технологии OpenCL для параллельного вычисления численного решения на примере двумерной задачи теплопроводности. Рассмотрены особенности программирования в парадигме параллелизма задач и данных. Показаны стандартные сложности и встроенные в OpenCL способы их решения при построении программы для вычислений на многомерных сетках. Для CPU реализована аналогичная однопоточная программа на языке C++20, сравнена производительность.

Огарёв-online. 2023;11(16):
views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».