Том 26, № 2 (2024)

Математика

Об одном группоиде, ассоциированном с композицией многослойных нейронных сетей прямого распространения сигнала

Литаврин А.В., Моисеенкова Т.В.

Аннотация

Работа направлена на создание алгебраических систем, описывающих композицию нейронных сетей, и изучение алгебраических свойств данных систем. Строится группоид, элементы которого ассоциированы с многослойными нейронными сетями прямого распространения сигнала. Построенный группоид получает название <<полный группоид композиции нейронных сетей>>. Моделирование многослойной нейронной сети прямого распространения сигнала (далее – нейронные сети) происходит с помощью определения кортежа специального вида. Компоненты данного кортежа определяют слои нейронов и структурные отображения, которые задают веса синаптических связей, функции активации и пороговые значения. С помощью модели искусственного нейрона (Мак-Каллока – Питтса) для каждого такого кортежа можно определить отображение, которое моделирует работу нейронной сети как вычислительной схемы. Данный подход отличается от определения нейронной сети с помощью абстрактных автоматов и близких конструкций. Моделирование нейронных сетей предложенным способом дает возможность описывать архитектуру нейронной сети (т. е. граф нейронной сети, веса синаптических связей и т. д.). Операция в полном группоиде композиции нейронных сетей моделирует композицию двух нейронных сетей. Нейронная сеть, полученная в виде произведения пары нейронных сетей, действует на входных сигналах путем последовательного применения исходных сетей, и содержит информацию об их структуре. Доказано, что построенный группоид является свободным.

Журнал Средневолжского математического общества. 2024;26(2):111-122
pages 111-122 views

Модифицированный проекционный обобщённый двухточечный двухэтапный экстраградиентный квазиньютоновский метод решения седловых задач

Малинов В.Г.

Аннотация

Цель работы состоит в полном исследовании нового, указанного в заголовке статьи метода, предназначенного для решения седловой задачи с выпукло-вогнутой непрерывно дифференцируемой седловой функцией, определенной на выпуклом замкнутом подмножестве конечномерного евклидова пространства и имеющей “овражные” гиперповерхности уровней. В статье приведен краткий обзор отечественных публикаций об исследовании новых проекционных градиентных методов решения седловой задачи, содержится описание и математическая постановка седловой задачи, сведения о методе решения задачи, некоторые необходимые вспомогательные неравенства, доказательство сходимости и оценок скорости сходимости метода. Так же приведены итерационные формулы еще одного перспективного метода решения седловых задач для выпукло вогнутых дифференцируемых функций, обоснование которого может быть проведено аналогично данному для исследованного в статье метода. Новые вспомогательные неравенства, представляющие самостоятельную ценность также и для обоснования других методов исследования операций, дополняют необходимый для обоснования сходимости и оценки скорости сходимости седлового метода математический аппарат выпуклого анализа. С помощью приведённых вспомогательных неравенств и инструментария выпуклого анализа, сначала доказана сходимость седлового метода для выпукло-вогнутых гладких функций с Липшицевыми частными градиентами. При дополнительных условиях, для дважды непрерывно дифференцируемых седловых функций, доказаны и сверхлинейная, и квадратичная скорости сходимости седлового метода. 

Журнал Средневолжского математического общества. 2024;26(2):123-142
pages 123-142 views

Прикладная математика и механика

Применение вычислительных алгоритмов повышенного порядка точности для моделирования двумерных задач о развитии гидродинамической неустойчивости

Жалнин Р.В., Кулягин А.И., Нефедов М.С.

Аннотация

В данной статье исследуется применение вычислительных алгоритмов повышенного порядка точности для моделирования двумерных задач развития гидродинамических неустойчивостей. Рассматривается эффективность использования алгоритмов для улучшения точности и достоверности результатов моделирования в этой области. Описывается разработанный численный алгоритм для решения задачи о развитии неустойчивости Рихтмайера-Мешкова. Для построения численного алгоритма используется WENO-схема пятого порядка точности. С помощью разработанного алгоритма проведено численное решение ряда задач. В статье приведены результаты расчетов: течения на момент времени 4 046 мкс, изменение ширины области с элегазом, численные шлирен-картины на момент времени 877 мкс, изменение ширины области с тяжелым газом. Эти результаты получены различными методами на сетках различной размерности; проведено их сравнения с экспериментальными данными. Показано, что схемы с реконструкцией WENO 5-го порядка точности демонстрируют результаты, более близкие к натурным экспериментам.

Журнал Средневолжского математического общества. 2024;26(2):143-156
pages 143-156 views

Математическое моделирование и информатика

Континуальная модель перидинамики для задач хрупкого разрушения

Дерюгин Ю.Н., Шишканов Д.А.

Аннотация

В статье проводится исследование нелокального метода перидинамики, который позволяет моделировать хрупкое разрушение твердого тела без использования пространственных производных. Основное уравнение движения частицы с заданным объемом записывается в интегральном виде. В статье рассматривается модель, сочетающая в себе ключевые особенности механики сплошной среды и нелокального метода. Для задания сил межчастичного взаимодействия использовалась зависимость тензора напряжений Коши от тензора градиента скорости деформаций. Такая формулировка корректно описывает поведение материала при разрушении и позволяет избавиться от ограничений, свойственных простым моделям на основе связи и на основе обычного состояния. В качестве критерия разрушения используется максимальное значение напряжения при растяжении, которое задает процесс зарождения и эволюцию повреждений. Для тестирования реализованной модели использовались задачи в двумерной постановке. На примере упругой задачи об одноосном растяжении тонкого стержня показана сходимость численного решения при уменьшении горизонта взаимодействия и увеличении числа частиц. Вторая задача демонстрирует возможности реализованной модели описывать зарождение и эволюцию трещины при одноосной нагрузке на пластину с начальным горизонтальным дефектом.

Журнал Средневолжского математического общества. 2024;26(2):157-174
pages 157-174 views

Гидродинамический механизм формирования динамической структуры системы вращающихся частиц

Мартынов С.И., Ткач Л.Ю.

Аннотация

На основе гидродинамического механизма, учитывающего взаимодействие всех частиц, проведено численное моделирование формирования динамической структуры в результате коллективной динамики вращающихся частиц в вязкой жидкости. Считается, что частицы обладают магнитным моментом и приводятся во вращение внешним переменным однородным магнитным полем. Представлены результаты численного моделирования коллективной динамики для трех исходных структур, которые могут быть образованы дипольными частицами за счет взаимодействия между собой в отсутствии внешнего магнитного поля. Такие равновесные структуры представляют собой прямолинейную цепочку, замкнутую цепочку и периодическую структуру в виде плоской системы цепочек частиц. Вращение частиц приводит окружающую их жидкость в движение, течение которой создает гидродинамические силы и моменты, перемещающие частицы. Коллективная динамика системы вращающихся частиц приводит к формированию из первоначальной структуры новой динамической, имеющей свои характерные особенности для каждого рассмотренного случая. Проводится качественное сравнение результатов динамики системы частиц, приходящих в движение за счет действия или внешнего момента, или внешней силы. Предложенный гидродинамический механизм формирования динамической структуры в результате коллективной динамики системы вращающихся частиц может быть использован для управления структурообразванием в системе жидкость-частицы.

Журнал Средневолжского математического общества. 2024;26(2):175-194
pages 175-194 views

Математическая жизнь

Памяти Ильи Владимировича Бойкова

Журнал Средневолжского математического общества. 2024;26(2):195-196
pages 195-196 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».