[Text] : статья / E. A. Novikov // Automation and Remote Control. - 2012. - Vol. 73, Iss. 1. - p. 191-197DOI 10.1134/S0005117912010183
. -
Аннотация: An L-stable (2,1)-method with second-order accuracy is developed for solving stiff nonautonomous problems. At each step, the right-hand side of the system, as well as Jacobian matrix decomposition are evaluated only once. Efficiency of the integration method is illustrated using ring modulator calculation as an example.
Полный текст на сайте правообладателя
Доп.точки доступа:
Новиков, Евгений Александрович
Труды сотрудников ИВМ СО РАН
w10=
Найдено документов в текущей БД: 31
Phytoplankton functioning in large freshwater systems differing in their resources
/ N.M. Mineyeva, L.A. Shchur, N.A. Bondarenko // Hydrobiological Journal. - 2012. - Vol. 48, Is. 5. - pp. 19-30, DOI 10.1615/HydrobJ.v48.i5.20
. - ISSN 0018-8166
Кл.слова (ненормированные):
Environmental conditions -- Functioning -- Lake baikal -- Lake khanka -- Phytoplankton -- The volga river -- The yenisey river -- community composition -- comparative study -- decomposition -- dominance -- environmental conditions -- freshwater ecosystem -- mineral resource -- morphometry -- phytoplankton -- resource use -- Khanka Lake -- Lake Baikal -- Russian Federation -- algae
Аннотация: Comparative analysis of the functional characteristics of phytoplankton of the Baikal and Khanka lakes, and also of the reservoirs of the Volga and Yenisey rivers, differing in their energetic and mineral resources has shown that their algae cenoses differ in the dimensional composition of dominant species. It has been found that the development of phytoplankton depends on the content of nutrients, its photosynthesizing activity - on the content of nutrients and light regime, whereas the intensity and relationship between the processes of production and decomposition - on hydrological conditions and morphometric peculiarities of water bodies. В© 2012 Begell House, Inc.
Scopus
Доп.точки доступа:
Mineyeva, N.M.; Shchur, L.A.; Щур, Людмила Александровна; Bondarenko, N.A.
Кл.слова (ненормированные):
Environmental conditions -- Functioning -- Lake baikal -- Lake khanka -- Phytoplankton -- The volga river -- The yenisey river -- community composition -- comparative study -- decomposition -- dominance -- environmental conditions -- freshwater ecosystem -- mineral resource -- morphometry -- phytoplankton -- resource use -- Khanka Lake -- Lake Baikal -- Russian Federation -- algae
Аннотация: Comparative analysis of the functional characteristics of phytoplankton of the Baikal and Khanka lakes, and also of the reservoirs of the Volga and Yenisey rivers, differing in their energetic and mineral resources has shown that their algae cenoses differ in the dimensional composition of dominant species. It has been found that the development of phytoplankton depends on the content of nutrients, its photosynthesizing activity - on the content of nutrients and light regime, whereas the intensity and relationship between the processes of production and decomposition - on hydrological conditions and morphometric peculiarities of water bodies. В© 2012 Begell House, Inc.
Scopus
Доп.точки доступа:
Mineyeva, N.M.; Shchur, L.A.; Щур, Людмила Александровна; Bondarenko, N.A.
BiNoM: a Cytoscape plugin for manipulating and analyzing biological networks
[Text] : статья / A. Zinovyev [et al.] // Bioinformatics. - 2008. - Vol. 24, Iss. 6. - p. 876-877DOI 10.1093/bioinformatics/btm553
. -
Аннотация: BiNoM (Biological Network Manager) is a new bioinformatics software that significantly facilitates the usage and the analysis of biological networks in standard systems biology formats (SBML, SBGN, BioPAX). BiNoM implements a full-featured BioPAX editor and a method of ‘interfaces’ for accessing BioPAX content. BiNoM is able to work with huge BioPAX files such as whole pathway databases. In addition, BiNoM allows the analysis of networks created with CellDesigner software and their conversion into BioPAX format. BiNoM comes as a library and as a Cytoscape plugin which adds a rich set of operations to Cytoscape such as path and cycle analysis, clustering sub-networks, decomposition of network into modules, clipboard operations and others.
Полный текст на сайте журнала
Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44
Доп.точки доступа:
Zinovyev, Andrei; Зиновьев, Андрей Юрьевич; Viara, Eric; Calzone, Laurence; Barillot, Emmanuel
Аннотация: BiNoM (Biological Network Manager) is a new bioinformatics software that significantly facilitates the usage and the analysis of biological networks in standard systems biology formats (SBML, SBGN, BioPAX). BiNoM implements a full-featured BioPAX editor and a method of ‘interfaces’ for accessing BioPAX content. BiNoM is able to work with huge BioPAX files such as whole pathway databases. In addition, BiNoM allows the analysis of networks created with CellDesigner software and their conversion into BioPAX format. BiNoM comes as a library and as a Cytoscape plugin which adds a rich set of operations to Cytoscape such as path and cycle analysis, clustering sub-networks, decomposition of network into modules, clipboard operations and others.
Полный текст на сайте журнала
Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44
Доп.точки доступа:
Zinovyev, Andrei; Зиновьев, Андрей Юрьевич; Viara, Eric; Calzone, Laurence; Barillot, Emmanuel
Construction of Confidence Limits for the Probability Density Function on the Basis of Nonparametric Estimation of the Function
[Text] / A. V. Lapko, V. A. Lapko // Meas. Tech. - 2014. - Vol. 56, Is. 12. - P1354-1357, DOI 10.1007/s11018-014-0381-8. - Cited References: 9
. - ISSN 0543-1972. - ISSN 1573-8906
РУБ Engineering, Multidisciplinary + Instruments & Instrumentation
Кл.слова (ненормированные):
probability density function -- confidence limits -- regression estimation -- decomposition of initial data -- nonparametric statistics
Аннотация: A technique for the construction of confidence limits for the probability density function is proposed and its efficiency as a function of the probabilistic characteristics of the procedure of decomposition of the domain of variation of the random variable is investigated.
WOS
Держатели документа:
[Lapko, A. V.] Russian Acad Sci IVM SO RAN, Inst Computat Modeling, Siberian Branch, Krasnoyarsk, Russia
[Lapko, V. A.] Academician Reshetnev Siberian State Aerosp Univ, Krasnoyarsk, Russia
ИВМ СО РАН
Доп.точки доступа:
Lapko, V.A.; Лапко, Василий Александрович; Лапко, Александр Васильевич
Кл.слова (ненормированные):
probability density function -- confidence limits -- regression estimation -- decomposition of initial data -- nonparametric statistics
Аннотация: A technique for the construction of confidence limits for the probability density function is proposed and its efficiency as a function of the probabilistic characteristics of the procedure of decomposition of the domain of variation of the random variable is investigated.
WOS
Держатели документа:
[Lapko, A. V.] Russian Acad Sci IVM SO RAN, Inst Computat Modeling, Siberian Branch, Krasnoyarsk, Russia
[Lapko, V. A.] Academician Reshetnev Siberian State Aerosp Univ, Krasnoyarsk, Russia
ИВМ СО РАН
Доп.точки доступа:
Lapko, V.A.; Лапко, Василий Александрович; Лапко, Александр Васильевич
Method of decomposition of the interval of the values of random variables based on results of optimization of the nonparametric estimate of the probability density
/ A. V. Lapko, V. A. Lapko // Optoelectron. Instrum. Data Proces. - 2014. - Vol. 50, Is. 4. - P383-388, DOI 10.3103/S8756699014040098
. - ISSN 8756-6990
Кл.слова (ненормированные):
computational experiment -- method of decomposition -- nonparametric estimate -- Pearson test -- probability density -- testing hypotheses -- Computational experiment -- Non-parametric estimates -- Probability densities -- Testing hypothesis
Аннотация: A new method of decomposition of the interval of the values of random variables based on results of optimization of the nonparametric estimate of the probability density of the Rosenblatt-Parzen type is proposed. Its application in the problem of testing the hypothesis of identity of the distribution laws of two sequences of one-dimensional random variables is considered.
Scopus
Держатели документа:
Institute of Computational Modeling, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, Akademgorodok 50, building 44Krasnoyarsk, Russian Federation
Reshetnev Siberian State Aerospace University, pr. im. Gazety “Krasnoyarskii rabochii” 31Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Lapko, V.A.; Лапко, Василий Александрович; Лапко, Александр Васильевич
Кл.слова (ненормированные):
computational experiment -- method of decomposition -- nonparametric estimate -- Pearson test -- probability density -- testing hypotheses -- Computational experiment -- Non-parametric estimates -- Probability densities -- Testing hypothesis
Аннотация: A new method of decomposition of the interval of the values of random variables based on results of optimization of the nonparametric estimate of the probability density of the Rosenblatt-Parzen type is proposed. Its application in the problem of testing the hypothesis of identity of the distribution laws of two sequences of one-dimensional random variables is considered.
Scopus
Держатели документа:
Institute of Computational Modeling, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, Akademgorodok 50, building 44Krasnoyarsk, Russian Federation
Reshetnev Siberian State Aerospace University, pr. im. Gazety “Krasnoyarskii rabochii” 31Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Lapko, V.A.; Лапко, Василий Александрович; Лапко, Александр Васильевич
Iterative solution of optimal control problems with fast and slow motions
/ M. G. Dmitriev, A. M. Klishevic // Systems and Control Letters. - 1984. - Vol. 4, Is. 4. - P223-226
. - ISSN 0167-6911
Кл.слова (ненормированные):
Boundary value problems -- Iterative methods -- Optimal control problems -- Singular perturbations techniques
Аннотация: Two schemes of iterative solution of optimal control problems with fast and slow motions are considered here. The first is connected with the iterative solution of corresponding necessary optimality conditions and is adjoined to the iterative method of Ju.P. Boglaev for solution of singularly perturbed boundary value problems. The second scheme is applied to convex problems and is conceptionally close to methods of minimization with errors under computation. The distinguishing feature of both methods is the decomposition of restrictions on every iteration and the possibility of their integration in different scales of time. В© 1984 Elsevier Science Publishers B.V. (North-Holland).
Scopus
Держатели документа:
Computing Center, Academy of Sciences, Siberian Branch, Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036 USSR
ИВМ СО РАН
Доп.точки доступа:
Dmitriev, M.G.; Klishevic, A.M.
Кл.слова (ненормированные):
Boundary value problems -- Iterative methods -- Optimal control problems -- Singular perturbations techniques
Аннотация: Two schemes of iterative solution of optimal control problems with fast and slow motions are considered here. The first is connected with the iterative solution of corresponding necessary optimality conditions and is adjoined to the iterative method of Ju.P. Boglaev for solution of singularly perturbed boundary value problems. The second scheme is applied to convex problems and is conceptionally close to methods of minimization with errors under computation. The distinguishing feature of both methods is the decomposition of restrictions on every iteration and the possibility of their integration in different scales of time. В© 1984 Elsevier Science Publishers B.V. (North-Holland).
Scopus
Держатели документа:
Computing Center, Academy of Sciences, Siberian Branch, Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036 USSR
ИВМ СО РАН
Доп.точки доступа:
Dmitriev, M.G.; Klishevic, A.M.
Optimal selection of the number of sampling intervals in domain of variation of a one-dimensional random variable in estimation of the probability density
[Text] / A. V. Lapko, V. A. Lapko // Meas. Tech. - 2013. - Vol. 56, Is. 7. - P. 763-767, DOI 10.1007/s11018-013-0279-x. - Cited References: 7
. - ISSN 0543-1972
РУБ Engineering, Multidisciplinary + Instruments & Instrumentation
Кл.слова (ненормированные):
probability density -- decomposition of initial data -- nonparametric statistic -- regression estimator -- asymptotic properties -- number of sampling intervals
Аннотация: The asymptotic properties of the regression estimator of the probability density, synthesis of which presupposes decomposition of statistical data, are studied. The dependence of the number of sampling intervals on the volume of original data is determined on the study.
WOS
Держатели документа:
[Lapko, A. V.
Lapko, V. A.] Russian Acad Sci IVM SO RAN, Inst Computat Modeling, Siberian Branch, Krasnoyarsk, Russia
ИВМ СО РАН
Доп.точки доступа:
Lapko, V.A.; Лапко, Василий Александрович; Лапко, Александр Васильевич
Кл.слова (ненормированные):
probability density -- decomposition of initial data -- nonparametric statistic -- regression estimator -- asymptotic properties -- number of sampling intervals
Аннотация: The asymptotic properties of the regression estimator of the probability density, synthesis of which presupposes decomposition of statistical data, are studied. The dependence of the number of sampling intervals on the volume of original data is determined on the study.
WOS
Держатели документа:
[Lapko, A. V.
Lapko, V. A.] Russian Acad Sci IVM SO RAN, Inst Computat Modeling, Siberian Branch, Krasnoyarsk, Russia
ИВМ СО РАН
Доп.точки доступа:
Lapko, V.A.; Лапко, Василий Александрович; Лапко, Александр Васильевич
Nonparametric method of a confidential estimation of a probability density
/ A. V. Lapko, V. A. Lapko // 2015 International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON 2015 - Proceedings. - 2015. - 2015 International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON 2015 (21 May 2015 through 23 May 2015, ) Conference code: 113590, DOI 10.1109/SIBCON.2015.7147119
. -
Кл.слова (ненормированные):
confidence limits -- decomposition of initial data -- Freedman-Diaconis rule -- Heinhold-Gaede rule -- nonparametric estimation -- nonparametric statistics -- probability density function -- Scott's rule -- Probability -- Confidence limit -- Freedman-Diaconis rule -- Heinhold-Gaede rule -- Non-parametric estimations -- Non-parametric statistics -- Scott's rule -- Probability density function
Аннотация: A technique for the construction of confidence limits for the multi-dimensional probability density function is proposed and its efficiency as a function of the probabilistic characteristics of the procedure of decomposition of the domain of variation of the random variable is investigated. © 2015 IEEE.
Scopus
Держатели документа:
Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute of Computer Modelling, Krasnoyarsk, Russian Federation
Ministry of Education and Science of the Russian Federation, Siberian State Aerospace University, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Lapko, V.A.; Лапко, Василий Александрович; Лапко, Александр Васильевич
Кл.слова (ненормированные):
confidence limits -- decomposition of initial data -- Freedman-Diaconis rule -- Heinhold-Gaede rule -- nonparametric estimation -- nonparametric statistics -- probability density function -- Scott's rule -- Probability -- Confidence limit -- Freedman-Diaconis rule -- Heinhold-Gaede rule -- Non-parametric estimations -- Non-parametric statistics -- Scott's rule -- Probability density function
Аннотация: A technique for the construction of confidence limits for the multi-dimensional probability density function is proposed and its efficiency as a function of the probabilistic characteristics of the procedure of decomposition of the domain of variation of the random variable is investigated. © 2015 IEEE.
Scopus
Держатели документа:
Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute of Computer Modelling, Krasnoyarsk, Russian Federation
Ministry of Education and Science of the Russian Federation, Siberian State Aerospace University, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Lapko, V.A.; Лапко, Василий Александрович; Лапко, Александр Васильевич
519.24
А 64
А 64
Анализ эффективности методов дискретизации интервала измерений случайной величины при оценивании плотности вероятности
[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Информатика и системы управления. - 2015. - № 3. - С. 84-88
. - ISSN 1814-2400
Перевод заглавия: THE ANALYSIS OF EFFICIENCY OF DECOMPOSITION METHODS OF MEASUREMENTS INTERVAL OF THE RANDOM VARIABLE AT A PROBABILITY DENSITY ESTIMATION
Кл.слова (ненормированные):
обработка измерений -- плотность вероятности -- регрессионная оценка -- методы дискретизации -- measurements processing -- probability density -- regression estimation -- Decomposition methods
Аннотация: Определяется количественная зависимость аппроксимационных свойств непараметрической оценки плотности вероятности от методов дискретизации интервала измерений случайной величины. Исследуется ее особенность от объема исходных статистических данных и вида восстанавливаемой плотности вероятности.
Determined by quantitative dependence approximation properties of nonparametric estimation of the probability density of decomposition methods of measurements interval of the random variable. Its singularity from volume of initial statistical data and an aspect of a restored probability density is investigated.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет имениакадемика М.Ф. Решетнева
Доп.точки доступа:
Лапко, Василий Александрович; Lapko V.A.; Lapko A.V.
Перевод заглавия: THE ANALYSIS OF EFFICIENCY OF DECOMPOSITION METHODS OF MEASUREMENTS INTERVAL OF THE RANDOM VARIABLE AT A PROBABILITY DENSITY ESTIMATION
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
обработка измерений -- плотность вероятности -- регрессионная оценка -- методы дискретизации -- measurements processing -- probability density -- regression estimation -- Decomposition methods
Аннотация: Определяется количественная зависимость аппроксимационных свойств непараметрической оценки плотности вероятности от методов дискретизации интервала измерений случайной величины. Исследуется ее особенность от объема исходных статистических данных и вида восстанавливаемой плотности вероятности.
Determined by quantitative dependence approximation properties of nonparametric estimation of the probability density of decomposition methods of measurements interval of the random variable. Its singularity from volume of initial statistical data and an aspect of a restored probability density is investigated.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет имениакадемика М.Ф. Решетнева
Доп.точки доступа:
Лапко, Василий Александрович; Lapko V.A.; Lapko A.V.
A Mathematical Model of the Passage of an Asteroid-Comet Body through the Earth's Atmosphere
[Text] / V. Shaydurov, G. Shchepanovskaya, M. Yakubovich ; ed. M. D. Todorov // APPLICATION OF MATHEMATICS IN TECHNICAL AND NATURAL SCIENCES : AMER INST PHYSICS, 2015. - Vol. 1684: 7th International Conference on Application of Mathematics in Technical (JUN 28-JUL 03, 2015, Albena, BULGARIA). - Ст. UNSP 020003. - (AIP Conference Proceedings), DOI 10.1063/1.4934284. - Cited References:23
. -
РУБ Mathematics, Applied + Physics, Applied
Аннотация: In the paper, a mathematical model and a numerical algorithm are proposed for modeling the complex of phenomena which accompany the passage of a friable asteroid-comet body through the Earth's atmosphere: the material ablation, the dissociation of molecules, and the radiation. The proposed model is constructed on the basis of the Navier-Stokes equations for viscous heat-conducting gas with an additional equation for the motion and propagation of a friable lumpy-dust material in air. The energy equation is modified for the relation between two its kinds: the usual energy of the translation of molecules (which defines the temperature and pressure) and the combined energy of their rotation, oscillation, electronic excitation, dissociation, and radiation. For the mathematical model of atmosphere, the distribution of density, pressure, and temperature in height is taken as for the standard atmosphere. An asteroid-comet body is taken initially as a round body consisting of a friable lumpy-dust material with corresponding density and significant viscosity which far exceed those for the atmosphere gas. A numerical algorithm is proposed for solving the initial-boundary problem for the extended system of Navier-Stokes equations. The algorithm is the combination of the semi-Lagrangian approximation for Lagrange transport derivatives and the conforming finite element method for other terms. The implementation of these approaches is illustrated by a numerical example.
WOS,
Scopus,
Смотреть статью
Держатели документа:
SB RAS, Inst Computat Modeling, Krasnoyarsk 660036, Russia.
Siberian Fed Univ, Krasnoyarsk 660041, Russia.
Доп.точки доступа:
Shchepanovskaya, G.I.; Щепановская, Галина Ивановна; Yakubovich, M.V.; Якубович, Максим Викторович; Todorov, M.D. \ed.\; Шайдуров, Владимир Викторович
Рубрики:
BOUNDARY-CONDITIONS
SIMULATION
Кл.слова (ненормированные):
Time-dependent Navier-Stokes equations -- viscous heat-conducting gas -- friable asteroid-comet body -- ionization and decomposition of molecules -- semi-Lagrangian approximation -- conforming finite element method
BOUNDARY-CONDITIONS
SIMULATION
Кл.слова (ненормированные):
Time-dependent Navier-Stokes equations -- viscous heat-conducting gas -- friable asteroid-comet body -- ionization and decomposition of molecules -- semi-Lagrangian approximation -- conforming finite element method
Аннотация: In the paper, a mathematical model and a numerical algorithm are proposed for modeling the complex of phenomena which accompany the passage of a friable asteroid-comet body through the Earth's atmosphere: the material ablation, the dissociation of molecules, and the radiation. The proposed model is constructed on the basis of the Navier-Stokes equations for viscous heat-conducting gas with an additional equation for the motion and propagation of a friable lumpy-dust material in air. The energy equation is modified for the relation between two its kinds: the usual energy of the translation of molecules (which defines the temperature and pressure) and the combined energy of their rotation, oscillation, electronic excitation, dissociation, and radiation. For the mathematical model of atmosphere, the distribution of density, pressure, and temperature in height is taken as for the standard atmosphere. An asteroid-comet body is taken initially as a round body consisting of a friable lumpy-dust material with corresponding density and significant viscosity which far exceed those for the atmosphere gas. A numerical algorithm is proposed for solving the initial-boundary problem for the extended system of Navier-Stokes equations. The algorithm is the combination of the semi-Lagrangian approximation for Lagrange transport derivatives and the conforming finite element method for other terms. The implementation of these approaches is illustrated by a numerical example.
WOS,
Scopus,
Смотреть статью
Держатели документа:
SB RAS, Inst Computat Modeling, Krasnoyarsk 660036, Russia.
Siberian Fed Univ, Krasnoyarsk 660041, Russia.
Доп.точки доступа:
Shchepanovskaya, G.I.; Щепановская, Галина Ивановна; Yakubovich, M.V.; Якубович, Максим Викторович; Todorov, M.D. \ed.\; Шайдуров, Владимир Викторович
Алгоритм переменной структуры с применением трехстадийных методов типа Рунге - Кутты и Розенброка
[Текст] : статья / Е. А. Новиков // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Физико-математические науки. - 2015. - № 3. - С. 50-60
. - ISSN 2072-3040
Перевод заглавия: Variable structure algorithm applying 3-stage methods of Runge-Kutta and Rosenbrock types
Кл.слова (ненормированные):
Stiff system -- schemes of Runge-Kutta and Rosenbrock types -- Accuracy and stability control -- automatic selection of a method -- жесткая система -- схемы типа Рунге - Кутты и Розенброка -- контроль точности и устойчивости -- автоматический выбор метода
Аннотация: Актуальность и цели. Проблема решения задачи Коши для жестких систем большой размерности возникает при моделировании физических и химических процессов, при аппроксимации уравнений в частных производных системой обыкновенных дифференциальных уравнений и во многих других важных приложениях. Учет большого числа факторов при построении математических моделей приводит к расширению класса задач, описываемых жесткими системами большой размерности. Сложность практических задач приводит к возрастающим требованиям к вычислительным алгоритмам. Материалы и методы. В случае большой размерности жесткой системы дифференциальных уравнений основные затраты приходятся на декомпозицию матрицы Якоби. В некоторых алгоритмах применяется замораживание матрицы Якоби, т.е. одна матрица используется на нескольких шагах интегрирования. Проблема замораживания матрицы достаточно просто решается в методах, в которых стадии вычисляются с применением итерационного процесса. Для безытерационных численных формул это существенная проблема. В данной работе сокращение затрат достигается за счет комбинирования явных и L -устойчивых методов по критерию устойчивости в процессе расчетов. Результаты. Создан алгоритм интегрирования переменной структуры на основе явной схемы типа Рунге - Кутты и L -устойчивого метода типа Розенброка третьего порядка. На каждом шаге эффективная численная формула выбирается по критерию устойчивости. Оценка максимального собственного числа матрицы Якоби, необходимая для переключения между методами, для явных численных схем определяется степенным методом через ранее вычисленные стадии, а для метода типа Розенброка - через норму матрицы Якоби. Построены неравенства для контроля точности и устойчивости. Приведены результаты расчетов. Выводы. Алгоритм интегрирования предназначен для решения жестких задач большой размерности. Результаты расчетов подтверждают эффективность построенного алгоритма.
Background. The Cauchy problem for large-scale stiff systems arises in simulation of physical and chemical processes, in approximation of partial differential equations by a system of ordinary differential equations and in plenty of other important applications. Taking into consideration a large number of factors in model development leads to expansion of a class of problems, determined by stiff systems of high dimension. The complexity of practical problems leads to additional requirements to computational algorithms. Materials and methods. Dealing with high dimensionality of a stiff system of ordinary differential equations, the main computational expenses concern the Jacobi matrix decomposition. In some algorithms one may use freezing of the Jacobi matrix, i.e. applying the same matrix over several integration steps. The problem of freezing is solved rather easy in those methods, the stages of which are computed using some iterative processes. For non-iterative numerical formulas the freezing is quite a difficult problem. In this study, the costs reduction was achieved by combining explicit and L-stable methods using the criterion of stability in calculations. Results. The author has created an algorithm of variable structure integration, based on the explicit scheme of the Runge-Kutta type and the L-stable method of the Rosenbrock type. Both schemes have the third order of accuracy. An efficient numerical formula was chosen according to the criterion of stability at each step of integration. Estimation of maximum eigen value, which is necessary to switch between the methods, for explicit numerical schemes was determined by power iterations using already computed stages, and using the Jacobi matrix norm for the Rosenbrock type method. The researcher also formulated inequalities for accuracy and stability control. The article adduces the results of calculations. Conclusions. The integration algorithm is aimed at solving stiff problems of high dimension. Numerical results confirm the efficiency of the constructed algorithm.
РИНЦ,
Полный текст
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения РАН
Доп.точки доступа:
Novikov E.A.
Перевод заглавия: Variable structure algorithm applying 3-stage methods of Runge-Kutta and Rosenbrock types
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
Stiff system -- schemes of Runge-Kutta and Rosenbrock types -- Accuracy and stability control -- automatic selection of a method -- жесткая система -- схемы типа Рунге - Кутты и Розенброка -- контроль точности и устойчивости -- автоматический выбор метода
Аннотация: Актуальность и цели. Проблема решения задачи Коши для жестких систем большой размерности возникает при моделировании физических и химических процессов, при аппроксимации уравнений в частных производных системой обыкновенных дифференциальных уравнений и во многих других важных приложениях. Учет большого числа факторов при построении математических моделей приводит к расширению класса задач, описываемых жесткими системами большой размерности. Сложность практических задач приводит к возрастающим требованиям к вычислительным алгоритмам. Материалы и методы. В случае большой размерности жесткой системы дифференциальных уравнений основные затраты приходятся на декомпозицию матрицы Якоби. В некоторых алгоритмах применяется замораживание матрицы Якоби, т.е. одна матрица используется на нескольких шагах интегрирования. Проблема замораживания матрицы достаточно просто решается в методах, в которых стадии вычисляются с применением итерационного процесса. Для безытерационных численных формул это существенная проблема. В данной работе сокращение затрат достигается за счет комбинирования явных и L -устойчивых методов по критерию устойчивости в процессе расчетов. Результаты. Создан алгоритм интегрирования переменной структуры на основе явной схемы типа Рунге - Кутты и L -устойчивого метода типа Розенброка третьего порядка. На каждом шаге эффективная численная формула выбирается по критерию устойчивости. Оценка максимального собственного числа матрицы Якоби, необходимая для переключения между методами, для явных численных схем определяется степенным методом через ранее вычисленные стадии, а для метода типа Розенброка - через норму матрицы Якоби. Построены неравенства для контроля точности и устойчивости. Приведены результаты расчетов. Выводы. Алгоритм интегрирования предназначен для решения жестких задач большой размерности. Результаты расчетов подтверждают эффективность построенного алгоритма.
Background. The Cauchy problem for large-scale stiff systems arises in simulation of physical and chemical processes, in approximation of partial differential equations by a system of ordinary differential equations and in plenty of other important applications. Taking into consideration a large number of factors in model development leads to expansion of a class of problems, determined by stiff systems of high dimension. The complexity of practical problems leads to additional requirements to computational algorithms. Materials and methods. Dealing with high dimensionality of a stiff system of ordinary differential equations, the main computational expenses concern the Jacobi matrix decomposition. In some algorithms one may use freezing of the Jacobi matrix, i.e. applying the same matrix over several integration steps. The problem of freezing is solved rather easy in those methods, the stages of which are computed using some iterative processes. For non-iterative numerical formulas the freezing is quite a difficult problem. In this study, the costs reduction was achieved by combining explicit and L-stable methods using the criterion of stability in calculations. Results. The author has created an algorithm of variable structure integration, based on the explicit scheme of the Runge-Kutta type and the L-stable method of the Rosenbrock type. Both schemes have the third order of accuracy. An efficient numerical formula was chosen according to the criterion of stability at each step of integration. Estimation of maximum eigen value, which is necessary to switch between the methods, for explicit numerical schemes was determined by power iterations using already computed stages, and using the Jacobi matrix norm for the Rosenbrock type method. The researcher also formulated inequalities for accuracy and stability control. The article adduces the results of calculations. Conclusions. The integration algorithm is aimed at solving stiff problems of high dimension. Numerical results confirm the efficiency of the constructed algorithm.
РИНЦ,
Полный текст
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения РАН
Доп.точки доступа:
Novikov E.A.
Selection of the Optimal Number of Intervals Sampling the Region of Values of a Two-Dimensional Random Variable
[Text] / A. V. Lapko, V. A. Lapko // Meas. Tech. - 2016. - Vol. 59, Is. 2. - P122-126, DOI 10.1007/s11018-016-0928-y. - Cited References:9
. - ISSN 0543-1972. - ISSN 1573-8906
РУБ Engineering, Multidisciplinary + Instruments & Instrumentation
Аннотация: We investigate the asymptotic properties of nonparametric estimation of a two-dimensional probability density, whose synthesis involves the decomposition of statistical data. We determine the dependence of the number of two-dimensional sampling intervals on the volume of the original data.
WOS,
Смотреть статью
Держатели документа:
Russian Acad Sci IVM SO RAN, Inst Computat Modeling, Siberian Branch, Krasnoyarsk, Russia.
Siberian State Aerosp Univ, Krasnoyarsk, Russia.
Доп.точки доступа:
Lapko, A. V.; Lapko, V. A.
Рубрики:
PROBABILITY DENSITY
Кл.слова (ненормированные):
probability density -- nonparametric estimation -- approximation properties -- number of sampling intervals -- Pearson criterion
PROBABILITY DENSITY
Кл.слова (ненормированные):
probability density -- nonparametric estimation -- approximation properties -- number of sampling intervals -- Pearson criterion
Аннотация: We investigate the asymptotic properties of nonparametric estimation of a two-dimensional probability density, whose synthesis involves the decomposition of statistical data. We determine the dependence of the number of two-dimensional sampling intervals on the volume of the original data.
WOS,
Смотреть статью
Держатели документа:
Russian Acad Sci IVM SO RAN, Inst Computat Modeling, Siberian Branch, Krasnoyarsk, Russia.
Siberian State Aerosp Univ, Krasnoyarsk, Russia.
Доп.точки доступа:
Lapko, A. V.; Lapko, V. A.
Nonparametric method of a confidential estimation of a probability density
[Text] : доклад, тезисы доклада / A. V. Lapko, V. A. Lapko // International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON) (MAY 21-23, 2015, Omsk, RUSSIA) : IEEE, 2015. - Cited References:9
. - ISBN 978-1-4799-7103-9
Кл.слова (ненормированные):
probability density function -- confidence limits -- nonparametric -- estimation -- decomposition of initial data -- nonparametric statistics -- Heinhold-Gaede rule -- Freedman-Diaconis rule -- Scott's rule
Аннотация: A technique for the construction of confidence limits for the multi-dimensional probability density function is proposed and its efficiency as a function of the probabilistic characteristics of the procedure of decomposition of the domain of variation of the random variable is investigated.
WOS
Держатели документа:
Russian Acad Sci, Inst Comp Modelling, Siberian Branch, Krasnoyarsk, Russia.
Siberian State Aerosp Univ, Minist Educ & Sci Russian Federat, Krasnoyarsk, Russia.
Доп.точки доступа:
Lapko, Alexandr V.; Lapko, Vasily A.
Кл.слова (ненормированные):
probability density function -- confidence limits -- nonparametric -- estimation -- decomposition of initial data -- nonparametric statistics -- Heinhold-Gaede rule -- Freedman-Diaconis rule -- Scott's rule
Аннотация: A technique for the construction of confidence limits for the multi-dimensional probability density function is proposed and its efficiency as a function of the probabilistic characteristics of the procedure of decomposition of the domain of variation of the random variable is investigated.
WOS
Держатели документа:
Russian Acad Sci, Inst Comp Modelling, Siberian Branch, Krasnoyarsk, Russia.
Siberian State Aerosp Univ, Minist Educ & Sci Russian Federat, Krasnoyarsk, Russia.
Доп.точки доступа:
Lapko, Alexandr V.; Lapko, Vasily A.
519.24
В920
В920
Выбор оптимального количества интервалов дискретизации области значений двухмерной случайной величины
[Текст] : статья / А. В. ЛАПКО, В. А. ЛАПКО // Измерительная техника. - 2016. - № 2. - С. 14-17
. - ISSN 0368-1025
Кл.слова (ненормированные):
probability density -- Nonparametric estimation -- approximation properties -- number of sampling intervals -- Pearson criterion -- плотность вероятности -- непараметрическая оценка -- аппроксимационные свойства -- количество интервалов дискретизации -- критерий Пирсона
Аннотация: Исследованы асимптотические свойства непараметрической оценки двухмерной плотности вероятности, синтез которой предполагает декомпозицию статистических данных. Определена зависимость количества двухмерных интервалов дискретизации от объема исходной информации.
The asymptotic properties of nonparametric estimation of two-dimensional probability density have been studied. The synthesis of this estimation presupposes decomposition of statistical data. The dependence is determined of the number of two-dimensional sampling intervals on the volume of the original data.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. акад. М.Ф. Решетнева
Доп.точки доступа:
Лапко, Василий Александрович; Lapko V.A.; Lapko A.V.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
probability density -- Nonparametric estimation -- approximation properties -- number of sampling intervals -- Pearson criterion -- плотность вероятности -- непараметрическая оценка -- аппроксимационные свойства -- количество интервалов дискретизации -- критерий Пирсона
Аннотация: Исследованы асимптотические свойства непараметрической оценки двухмерной плотности вероятности, синтез которой предполагает декомпозицию статистических данных. Определена зависимость количества двухмерных интервалов дискретизации от объема исходной информации.
The asymptotic properties of nonparametric estimation of two-dimensional probability density have been studied. The synthesis of this estimation presupposes decomposition of statistical data. The dependence is determined of the number of two-dimensional sampling intervals on the volume of the original data.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. акад. М.Ф. Решетнева
Доп.точки доступа:
Лапко, Василий Александрович; Lapko V.A.; Lapko A.V.
519.6
С117
С117
Следы морских природных катастроф: численный анализ данных
[Текст] : статья / Михаил Александрович Курако, Константин Васильевич Симонов, Надежда Олеговна Кудря // Образовательные ресурсы и технологии. - 2016. - № 2. - С. 186-192
. - ISSN 2312-5500
Перевод заглавия: Traces of marine natural disasters: a numerical data analysis
Кл.слова (ненормированные):
data processing -- wavelet transform -- shearlet transform -- spectral decomposition -- morphological analysis -- обработка данных -- вейвлет-преобразование -- шиарлет-преобразование -- спектральная декомпозиция -- морфологический анализ
Аннотация: Предлагается новый подход к обработке пространственных данных - морфологический анализ линейных и нелинейных структур совместно со спектральной декомпозицией на основе вейвлет- и шиарлет-преобразований, применяемый к данным о природных катастрофах
We propose a new approach for processing spatial data - the morphological analysis of linear and non-linear structures in conjunction with a spectral decomposition based on the wavelet and shearlet transformations applied to the data about natural disasters
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский федеральный университет, Институт космических и информационных технологий
Доп.точки доступа:
Симонов, Константин Васильевич; Simonov K.V.; Кудря, Надежда Олеговна; Kudrya Nadezhda Olegovna; Kurako Mikhail Alexandrovich
Перевод заглавия: Traces of marine natural disasters: a numerical data analysis
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
data processing -- wavelet transform -- shearlet transform -- spectral decomposition -- morphological analysis -- обработка данных -- вейвлет-преобразование -- шиарлет-преобразование -- спектральная декомпозиция -- морфологический анализ
Аннотация: Предлагается новый подход к обработке пространственных данных - морфологический анализ линейных и нелинейных структур совместно со спектральной декомпозицией на основе вейвлет- и шиарлет-преобразований, применяемый к данным о природных катастрофах
We propose a new approach for processing spatial data - the morphological analysis of linear and non-linear structures in conjunction with a spectral decomposition based on the wavelet and shearlet transformations applied to the data about natural disasters
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский федеральный университет, Институт космических и информационных технологий
Доп.точки доступа:
Симонов, Константин Васильевич; Simonov K.V.; Кудря, Надежда Олеговна; Kudrya Nadezhda Olegovna; Kurako Mikhail Alexandrovich
Analysis of vertical distribution of speed in lake shira on the basis of data processing of long-Term measurements in summer period
/ L. A. Kompaniets, O. S. Volodko, L. V. Gavrilova // CEUR Workshop Proceedings : CEUR-WS, 2017. - Vol. 2033: 2017 All-Russian Conference "Spatial Data Processing for Monitoring of Natural and Anthropogenic Processes, SDM 2017 (29 August 2017 through 31 August 2017, ) Conference code: 132851. - С. 202-206
. -
Кл.слова (ненормированные):
Decomposition on the modes -- Distribution of the velocity of flow along the depth -- The method of principal components -- Lakes -- Monitoring -- Component methods -- Distribution of the velocity of flow along the depth -- Long-term measurements -- Physical interpretation -- Principal Components -- Three-dimensional velocity -- Vertical distributions -- Data handling
Аннотация: The data obtained for Lake Shira at measurement of the three-dimensional velocity vector along the entire column of liquid were processed using the main component method. The decomposition into modal components allows us to isolate representative modes and give them a physical interpretation.
Scopus
Держатели документа:
Federal Research Center Krasnoyarsk Science Center of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences, Institute of Computational Modelling SB RAS, Krasnoyarsk, Russian Federation
Atlantic Branch of Shirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences, Kaliningrad, Russian Federation
Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Kompaniets, L. A.; Volodko, O. S.; Gavrilova, L. V.
Кл.слова (ненормированные):
Decomposition on the modes -- Distribution of the velocity of flow along the depth -- The method of principal components -- Lakes -- Monitoring -- Component methods -- Distribution of the velocity of flow along the depth -- Long-term measurements -- Physical interpretation -- Principal Components -- Three-dimensional velocity -- Vertical distributions -- Data handling
Аннотация: The data obtained for Lake Shira at measurement of the three-dimensional velocity vector along the entire column of liquid were processed using the main component method. The decomposition into modal components allows us to isolate representative modes and give them a physical interpretation.
Scopus
Держатели документа:
Federal Research Center Krasnoyarsk Science Center of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences, Institute of Computational Modelling SB RAS, Krasnoyarsk, Russian Federation
Atlantic Branch of Shirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences, Kaliningrad, Russian Federation
Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Kompaniets, L. A.; Volodko, O. S.; Gavrilova, L. V.
Diagnostics of Complex Phenomena on the Basis of Geometrical Analysis Images
/ L. Cadena [et al.] // Lecture Notes in Engineering and Computer Science : Newswood Limited, 2017. - Vol. 2227: 2017 International MultiConference of Engineers and Computer Scientists, IMECS 2017 (15 March 2017 through 17 March 2017, ) Conference code: 133365. - P401-404
. -
Кл.слова (ненормированные):
Analysis of medical images -- Contour -- Denoising -- Image processing -- Medical image -- Shearlet -- Ureteroscopy -- Urolithiasis -- Wavelets -- Diagnosis -- Geometry -- Image processing -- Medical imaging -- Contour -- De-noising -- Shearlet -- Ureteroscopy -- Urolithiasis -- Wavelets -- Image analysis
Аннотация: A review of the basic concepts shearlet transform spatial data observations. The possibilities of the new approach for the geometric analysis of complex medical images. The proposed method can improve the radiological diagnosis of urological diseases by detailing changes of tissues. On the basis of the developed method of spectral data decomposition is performed solution of filtration problem and isolating contour studied medical target. The task of image contrast is also solved for the better understanding of the found geometric features and patterns.
Scopus
Держатели документа:
Electric and Electronic Department, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Av. Gral Ruminahui s/n, Sangolqui, Ecuador
College Juan Suarez Chacon, Quito, Ecuador
Siberian Federal University, 79 Svobodny pr., Krasnoyarsk, Russian Federation
Institute of Computational Modelling, Siberian Branch, Russian Academy of Science, 50/44 Akademgorodok str., Krasnoyarsk, Russian Federation
Krasnoyarsk State Medical University, 1 Partizana Geleznyaka str., Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Cadena, L.; Cadena, F.; Kruglyakov, A.; Simonov, K.; Kapsargin, F.
Кл.слова (ненормированные):
Analysis of medical images -- Contour -- Denoising -- Image processing -- Medical image -- Shearlet -- Ureteroscopy -- Urolithiasis -- Wavelets -- Diagnosis -- Geometry -- Image processing -- Medical imaging -- Contour -- De-noising -- Shearlet -- Ureteroscopy -- Urolithiasis -- Wavelets -- Image analysis
Аннотация: A review of the basic concepts shearlet transform spatial data observations. The possibilities of the new approach for the geometric analysis of complex medical images. The proposed method can improve the radiological diagnosis of urological diseases by detailing changes of tissues. On the basis of the developed method of spectral data decomposition is performed solution of filtration problem and isolating contour studied medical target. The task of image contrast is also solved for the better understanding of the found geometric features and patterns.
Scopus
Держатели документа:
Electric and Electronic Department, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Av. Gral Ruminahui s/n, Sangolqui, Ecuador
College Juan Suarez Chacon, Quito, Ecuador
Siberian Federal University, 79 Svobodny pr., Krasnoyarsk, Russian Federation
Institute of Computational Modelling, Siberian Branch, Russian Academy of Science, 50/44 Akademgorodok str., Krasnoyarsk, Russian Federation
Krasnoyarsk State Medical University, 1 Partizana Geleznyaka str., Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Cadena, L.; Cadena, F.; Kruglyakov, A.; Simonov, K.; Kapsargin, F.
004.93
С 38
С 38
Синтез и анализ непараметрических систем распознавания образов, основанных на декомпозиции обучающей выборки по размерности
[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко, Е. А. Юронен // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. - 2017. - Т. 2, № 13. - С. 35-37
Перевод заглавия: Synthesis and the analysis of the nonparametric systems of a pattern recognition based on decomposition on dimension of the training selection
Кл.слова (ненормированные):
распознавание образов -- непараметрические системы -- большая размерность -- декомпозиция обучающей выборки -- pattern recognition -- nonparametric systems -- high-dimension -- decomposition of training sample
Аннотация: С позиций принципов декомпозиции обучающей выборки и коллективного оценивания предлагается методика синтеза многоуровневых непараметрических систем распознавания образов для многоальтернативной задачи классификации. Их применение обеспечивает высокую вычислительную эффективность обработки информации большой размерности.
From positions of the principles of training selection decomposition and collective estimation the synthesis technique of multilevel nonparametric systems of pattern recognition for the multialternate classification problem is offered. Their application provides high computing performance of information processing of big dimension.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева
Сибирский федеральный университет
Доп.точки доступа:
Лапко, А.В.; Lapko A.V.; Лапко, В.А.; Lapko V.A.; Юронен, Е.А.; Yuronen E.A.
Перевод заглавия: Synthesis and the analysis of the nonparametric systems of a pattern recognition based on decomposition on dimension of the training selection
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
распознавание образов -- непараметрические системы -- большая размерность -- декомпозиция обучающей выборки -- pattern recognition -- nonparametric systems -- high-dimension -- decomposition of training sample
Аннотация: С позиций принципов декомпозиции обучающей выборки и коллективного оценивания предлагается методика синтеза многоуровневых непараметрических систем распознавания образов для многоальтернативной задачи классификации. Их применение обеспечивает высокую вычислительную эффективность обработки информации большой размерности.
From positions of the principles of training selection decomposition and collective estimation the synthesis technique of multilevel nonparametric systems of pattern recognition for the multialternate classification problem is offered. Their application provides high computing performance of information processing of big dimension.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева
Сибирский федеральный университет
Доп.точки доступа:
Лапко, А.В.; Lapko A.V.; Лапко, В.А.; Lapko V.A.; Юронен, Е.А.; Yuronen E.A.
Модели длинных волн с высокой амплитудой и крутизной
[Текст] : статья / Михаил Александрович Курако, Надежда Олеговна Кудря, Константин Васильевич Симонов // Информатизация и связь. - 2017. - № 4. - С. 118-123
. - ISSN 2078-8320
Перевод заглавия: Long waves models with high amplitude and steepness
Кл.слова (ненормированные):
теория мелкой воды -- аномально высокие волны -- оценка параметров -- шевроны -- обработка данных -- shallow water theory -- abnormally high waves -- parameters estimation -- Chevrons -- data processing
Аннотация: Исследование посвящено решению модельной задачи о проявлении катастрофических волн в береговой зоне и анализу соответствующих следов наката в виде гигантских дюн-шевронов. Для решения поставленной задачи представлена математическая модель и разработана вычислительная методика для оценки параметров наката волн большой амплитуды на плоский откос без обрушения и с учетом параметра крутизны. На основе разработанного вычислительного инструментария (ал горитмы аппроксимации и спектральной декомпозиции пространственных данных и изображений) выполнен геометрический анализ данных наблюдений о проявлениях гигантских волн на примере системы дюн-шевронов, расположенных вдоль береговой зоны о-ва Мадагаскара. Эта характерная система дюн-шевронов предположительно образована от гигантской волны, возникшей при падении крупного метеорита в акваторию Индийского океана (импактный кратер Burkle).
The study is devoted to the solution of the model problem of the catastrophic waves manifestation in the coastal zone and the analysis of the corresponding run-up traces in the giant dune-chevrons form. To solve this problem, a mathematical model is presented and a computational method is developed to estimate the run-up parameters of the large amplitude waves onto a flat slope without wave breaking and with account for the steepness parameter. On the basis of the computational tools developed (approximation algorithms and spectral decomposition of spatial data and images), a geometric analysis of observational data on the manifestations of giant waves is performed using the example of a system of dune-chevrons located along the coastal zone of the island Madagascar. This characteristic system of dune-chevrons is presumably formed from a giant wave that arose when a large meteorite fell into the water area of the Indian Ocean (the impact crater Burkle).
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский федеральный университет
Доп.точки доступа:
Курако, Михаил Александрович; Kurako M.A.; Кудря, Надежда Олеговна; Kudrya N.O.; Симонов, Константин Васильевич; Simonov K.V.
Перевод заглавия: Long waves models with high amplitude and steepness
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
теория мелкой воды -- аномально высокие волны -- оценка параметров -- шевроны -- обработка данных -- shallow water theory -- abnormally high waves -- parameters estimation -- Chevrons -- data processing
Аннотация: Исследование посвящено решению модельной задачи о проявлении катастрофических волн в береговой зоне и анализу соответствующих следов наката в виде гигантских дюн-шевронов. Для решения поставленной задачи представлена математическая модель и разработана вычислительная методика для оценки параметров наката волн большой амплитуды на плоский откос без обрушения и с учетом параметра крутизны. На основе разработанного вычислительного инструментария (ал горитмы аппроксимации и спектральной декомпозиции пространственных данных и изображений) выполнен геометрический анализ данных наблюдений о проявлениях гигантских волн на примере системы дюн-шевронов, расположенных вдоль береговой зоны о-ва Мадагаскара. Эта характерная система дюн-шевронов предположительно образована от гигантской волны, возникшей при падении крупного метеорита в акваторию Индийского океана (импактный кратер Burkle).
The study is devoted to the solution of the model problem of the catastrophic waves manifestation in the coastal zone and the analysis of the corresponding run-up traces in the giant dune-chevrons form. To solve this problem, a mathematical model is presented and a computational method is developed to estimate the run-up parameters of the large amplitude waves onto a flat slope without wave breaking and with account for the steepness parameter. On the basis of the computational tools developed (approximation algorithms and spectral decomposition of spatial data and images), a geometric analysis of observational data on the manifestations of giant waves is performed using the example of a system of dune-chevrons located along the coastal zone of the island Madagascar. This characteristic system of dune-chevrons is presumably formed from a giant wave that arose when a large meteorite fell into the water area of the Indian Ocean (the impact crater Burkle).
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский федеральный университет
Доп.точки доступа:
Курако, Михаил Александрович; Kurako M.A.; Кудря, Надежда Олеговна; Kudrya N.O.; Симонов, Константин Васильевич; Simonov K.V.
519.7
С 38
С 38
Синтез и анализ непараметрической регрессии в условиях больших выборок
: статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Информатика и системы управления. - 2018. - № 2. - С. 73-82, DOI 10.22250/isu.2018.56.73-82
. - ISSN 1814-2400
Перевод заглавия: Synthesis and analysis of non-parametric regression in conditions of large samples
Кл.слова (ненормированные):
непараметрическая регрессия -- плотность вероятности -- большие выборки -- асимптотические свойства -- методы дискретизации -- nonparametric regression -- probability density -- Large samples -- asymptotic properties -- Sampling methods
Аннотация: Предлагается методика построения непараметрической регрессии в условиях обучающих выборок большого объема. Синтез модели основывается на декомпозиции исходных статистических данных и анализе вероятностных характеристик получаемых множеств случайных величин. Исследуются асимптотические свойства непараметрической регрессии и рассматриваются результаты вычислительного эксперимента. Результаты исследований имеют важное значение при решении задач доверительного оценивания плотности вероятности и кривой регрессии.
The technique of construction of a nonparametric regression in the conditions of training samples of large volume is offered. Model synthesis is based on decomposition of initial statistical data and the analysis of probabilistic characteristics of received random variables sets. Asymptotic properties of a nonparametric regression are investigated and results of computing experiment are considered. Results of researches have great value at a solution of problems of a confidential estimation of a probability density and a regression curves.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнева
Доп.точки доступа:
Лапко, А.В.; Lapko A.V.; Лапко, В.А.; Lapko V.A.
Перевод заглавия: Synthesis and analysis of non-parametric regression in conditions of large samples
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
непараметрическая регрессия -- плотность вероятности -- большие выборки -- асимптотические свойства -- методы дискретизации -- nonparametric regression -- probability density -- Large samples -- asymptotic properties -- Sampling methods
Аннотация: Предлагается методика построения непараметрической регрессии в условиях обучающих выборок большого объема. Синтез модели основывается на декомпозиции исходных статистических данных и анализе вероятностных характеристик получаемых множеств случайных величин. Исследуются асимптотические свойства непараметрической регрессии и рассматриваются результаты вычислительного эксперимента. Результаты исследований имеют важное значение при решении задач доверительного оценивания плотности вероятности и кривой регрессии.
The technique of construction of a nonparametric regression in the conditions of training samples of large volume is offered. Model synthesis is based on decomposition of initial statistical data and the analysis of probabilistic characteristics of received random variables sets. Asymptotic properties of a nonparametric regression are investigated and results of computing experiment are considered. Results of researches have great value at a solution of problems of a confidential estimation of a probability density and a regression curves.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнева
Доп.точки доступа:
Лапко, А.В.; Lapko A.V.; Лапко, В.А.; Lapko V.A.