Using a Tensor Model to Handle Uncertainty in Complex Dynamical Systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article is devoted to research related to the processing of uncertainty by means of tensor algebra in complex dynamical systems. The “smart electronic hitch” system is considered as an example of a complex dynamic system. The use of such a system is especially important when organizing traffic in difficult conditions. The solution of this problem occurs under conditions of uncertainty that may appear at different levels of the traffic management process. To identify and study in detail the properties of uncertainty, the author suggests using a tensor model. The tensor model makes it possible to identify additional properties of uncertainty, the study of which is not available when using traditional formalisms to represent uncertainty. Using the tensor model allows us to study the spatial model of uncertainty, real and imaginary values of uncertainty, as well as uncertainty invariants with respect to various transformations of the coordinate system. The article proposes a classification of uncertainty in a complex system. Using the example of the organization of interaction of “smart” controllers in an electronic coupling, the author shows the results of applying tensor analysis methods of networks to obtain a computational base of an electronic coupling. Tensor equations provide efficient processing of big data, obtaining information in real time, the stability of the dynamic system to changes in the topology of the connection of controllers and changes in the soft and hard components of the connection. The results obtained in the article show that the tensor uncertainty model can be successfully implemented in a dynamic system of any complexity level.

About the authors

Alexandra V. Volosova

Moscow Automobile and Road State Technical University (MADI)

Author for correspondence.
Email: volosova_av@madi.ru
ORCID iD: 0000-0002-3817-2671
Scopus Author ID: 57437351400
ResearcherId: T-1829-2017

Candidate of Engineering, Associate Professor; associate professor at the Moscow Automobile and Road State Technical University (MADI)

Russian Federation, Moscow

References

  1. Volosova A.V. Uncertain knowledge representation by means of tensor algebra. Computational Nanotechnology. 2019. No. 1. Pp. 60–64.
  2. Maksimychev O.I., Bojkov V.N. Support for the life cycle of road construction projects in the digital economy paradigm. CAD and GIS of Highways. 2019. No. 1 (12). Pp. 10–15.
  3. Matiukhina E.N., Maksimychev O.I., Ostroukh A.V., Vasiliev Y.E. Connected vehicle remote diagnostic system. In: Systems of signals generating and processing in the field of on board communications. Conference Proceedings. 2021. 9416001.
  4. Matyukhina E.N., Kuftinova N.G., Ostroukh A.V. et al. Hybrid smart systems for big data analysis // Russian Engineering Research. 2021. No. 41 (6). Pp. 536–538.
  5. Ostroukh A.V., Kuftinova N.G., Gaevskii V.V. et al. Digital transformation of enterprises using a low-code platform. Russian Engineering Researchthis Link is Disabled. 2022. No. 42 (11). Pp. 1203–1206.
  6. Subbotin B.S., Ahmetzhanova E.U. Research on the integration of intelligent transport systems. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 832.
  7. Vasiliev E., Fineeva M.A., Belyakov A.B. et al. Decision support system for street-road network objects repair. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1159 (1). Art. No. 012025.
  8. Volosova A.V., Maksimychev O.I., Ismoilov M.I. et al. Platforms and complexes for unmanned technologies in road transport. In: Intelligent technologies and electronic devices in vehicle and road transport complex. TIRVED 2022. Conference Proceedings. 2022.
  9. Volosova A.V., Maksimychev O.I., Ostroukh A.V. et al. Uncertainty processing by tensor algebra means in condition of movement along complex roads. In: Systems of signals generating and processing in the field of on board communications. SOSG 2022. Conference Proceedings. 2022.
  10. Volosova A.V., Pronin C.B., Maksimychev O.I. et al. Creating quantum circuits for training perceptron neural networks on the principles of grover’s algorithm. In: Systems of signals generating and processing in the field of on board communications. SOSG 2022. Conference Proceedings. 2022.
  11. Volosova A.V., Kuftinova N.G., Maksimychev O.I. et al. Data fabric as an effective method of data management in traffic and road systems. In: Systems of signals generating and processing in the field of on board communications. SOSG 2022. Conference Proceedings. 2022.
  12. Volosova A.V., Ostroukh A.V., Pronin T.B. et al. Hyperautomation in the auto industry. Russian Engineering Researchthis Link is Disabled. 2021. No. 41 (6). Pp. 532–535.
  13. Volosova A., Matyukhina E., Akimov D. The use tensor method of dual networks for analysis of the transport and tourist components of sustainable development of territories. E3S Web of Conferences. 2020. Vol. 208. 05012.
  14. Volosova A., Matiukhina E. Using artificial intelligence for effective decision-making in corporate governance under conditions of deep uncertainty. SHS Web of Conf. 2020. Vol. 89. 03008.
  15. Volosova A.V., Yurchik P.F., Maksimychev O.I., Golubkova V.B. Tensor analysis of uncertainty in freight transport ULS-systems. In: IOP Conference Series. Materials Science and Engineering.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig 1. Fuzzy variable 2068.9 (а) and its tensor (b)

Download (150KB)
3. Fig 2. Concomitant tensors of a fuzzy variable 2068.9 а – ball tensor (particular properties of variable); b – deviator (the amplitude of fluctuations in the values of the variable)

Download (262KB)
4. Fig 3. Symmetric (а) and antisymmetric (b) tensors for a fuzzy variable 2068.9

Download (201KB)
5. Fig 4. Complex values of a fuzzy variable

Download (150KB)
6. Fig 5. The intelligent electronic hitch for traffic control

Download (341KB)
7. Fig 6. Example of uncertainty processing by an expert module

Download (109KB)
8. Fig 7. An example of using a tensor model to handle uncertainty

Download (127KB)


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».