bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Functional content and structure of a software package for modeling the temperature of a hot-rolled strip with interval parameters
Authors: Дабас М.Р. , Сараев П.В. 
Published: July 2024

В статье рассматривается структура и функциональное наполнение комплекса программ для моделирования температурного режима в полосе и рабочих валках при горячей прокатке стали. Для моделирования температуры разработано программное обеспечение с вещественными входными параметрами и интервальными входными параметрами. В данной статье рассматривается программное обеспечение с интервальными входными параметрами, его наполнение и конструкция. В статье приведена структура программного обеспечения для моделирования температуры в интервальных значениях, приведены уравнения теплопроводности для решения задач моделирования температур в очаге деформации, на межклетевом промежутке и промежуточном рольганге с интервальными входными параметрами. Рассмотрена схема алгоритма моделирования температуры с учетом конфигураций систем охлаждения на стане горячей прокатки, отдельно приведен алгоритм нахождения коэффициентов трения с учетом интервальных входных параметров. Описаны основные функции реализованной библиотеки классической интервальной арифметики с указанием математического описания. Приведено описание интерфейса для программного обеспечения моделирования температуры полосы с интервальными входными параметрами и некоторых функций. Представлены группы входных параметров программного обеспечения с описанием возможных значений и их единиц измерений.
The article considers the structure and functional content of a software package for modeling the temperature regime in the strip and working rolls during hot rolling of steel. Software with real input parameters and interval input parameters has been developed for modeling of temperature. This article discusses software with interval input parameters, its content and design. The article presents the structure of software for modeling temperature in interval values, thermal conductivity equations for solving problems of modeling temperatures in the deformation zone, on the interstand gap and intermediate roller with interval input parameters. The scheme of the temperature modeling algorithm is considered, taking into account the configurations of cooling systems at a hot rolling mill, and an algorithm for finding friction coefficients taking into account interval input parameters is separately presented. The main functions of the implemented library of classical interval arithmetic are described with an indication of the mathematical description. The description of the interface for software modeling the temperature of the strip with interval input parameters and some functions is given. Groups of software input parameters are presented with a description of possible values and their units of measurement. Keywords:equation of thermal conductivity, software structure, interval arithmetic, hot rolling, energy-power calculations.
An approximate evaluation of the conditions for the termination of a computer virus epidemic in connected networks associated with random graphs
Authors: Никифорова А.Ю. 
Published: July 2024

Математическое моделирование эпидемий компьютерных вирусов является важнейшим направлением теоретических исследований в области информационной безопасности. В настоящей работе исследуется марковская модель распространения компьютерных вирусов, основанная на модели Рида-Фроста. Основная цель статьи – анализ применимости модифицированной модели Рида-Фроста к классу сетей, ассоциированных со случайными графами Эрдёша-Реньи. В частности, проверялось влияние отношения вероятности лечения к вероятности заражения на прекращение распространения компьютерного вируса. Результаты, полученные с помощью данной модели, сравнивались с результатами имитационного моделирования при различных значениях параметров эпидемии и характеристик сети. В проведенных расчетах и экспериментах изменялись следующие параметры: вероятность заражения, вероятность лечения, а также связность сети. Для расчетов применялась система символьных вычислений Wolfram Mathematica. Для проведения вычислительного эксперимента была использована программа на языке С++, написанная ранее автором и его научным руководителем. Проведенные исследования показали, что при определенных параметрах условие прекращения эпидемии подтверждается как теоретическими расчетами, так и результатами экспериментов. Однако эпидемия прекращается раньше, чем достигается расчетное пороговое значение. В дальнейших исследованиях автор планирует дать более точную теоретическую оценку условий прекращения эпидемии.
Mathematical modeling of computer virus epidemics is the most important area of theoretical research in the field of information security. This paper examines a Markov model of the computer virus spread based on the Reed–Frost model. The main aim of the article is to analyze the applicability of the modified Reed-Frost model to the class of networks associated with random Erdos-Renyi graphs. In particular, the effect of the ratio of the probability of cure to the probability of infection on stopping the spread of a computer virus was tested. The results of this model are compared with ones obtained via the simulation modeling for different values of epidemic parameters and network characteristics. In the calculations and experiments carried out, the following parameters changed: the probability of infection, the probability of cure, as well as the connectivity of the network. The Wolfram Mathematica symbolic computing system was used for calculations. A C++ program written earlier by the author and their supervisor was used to conduct the computational experiment. The studies show that, under certain parameters, the condition for ending the epidemic is confirmed by both theoretical calculations and experimental results. However, the epidemic vanishes before the threshold value calculated is reached. In the future, the author plans to give a more accurate theoretical assessment of the conditions for ending the epidemic.
Mathematical model for estimating the probability of pedestrians crossing a street at some random location
Authors: Арутюнян М.А. 
Published: July 2024

В настоящей статье представлен один из полученных автором научных результатов в ходе проводимого диссертационного исследования. Раскрыта проблема формирования удобной и безопасной пешеходной инфраструктуры, что является одним из актуальных вопросов развития современного города. Проведен анализ российского и зарубежного опыта организации пешеходной инфраструктуры. Выявлено, что в российском опыте организации эффективной и безопасной пешеходной инфраструктуры часто наблюдаются проблемы, встречающиеся в кварталах с любыми типами застройки, в том числе такие как отсутствие или нерационально расположенные технические средства организации дорожного движения. Разработана математическая модель, которая дает возможность оценивать вероятность пересечения улицы пешеходами в том или ином месте на всей протяженности. Определены параметры предлагаемой модели. Предложено также применить результаты исследований поведения людей в ситуациях, в которых работают сходные или те же психоэмоциональные мотиваторы, побуждающие к пересечению улицы в том или ином месте, а также использовать зависимости, которые очевидно коррелируют с необходимыми для проведения данного исследования статистическими зависимостями. Полученные результаты предложено использовать в последующих работах при разработке имитационной модели управления дорожным движением, позволяющей производить оценку загруженности улично-дорожной сети и последующую оптимизацию транспортных и пешеходных потоков с целью обеспечения требуемой безопасности дорожного движения.
This article presents one of the scientific results obtained by the author during the dissertation study. The problem of forming a convenient and safe pedestrian infrastructure, which is one of the urgent issues of the development of a modern city, is revealed. An analysis of Russian and foreign experience in organizing pedestrian infrastructure was carried out. It was revealed that in the Russian experience of organizing effective and safe pedestrian infrastructure, problems are often observed that occur in neighborhoods with any types of development, including such as the absence or irrational location of technical means of organizing traffic. A mathematical model has been developed that makes it possible to assess the probability of a pedestrian crossing a street in a particular place along the entire length. The parameters of the proposed model are defined. It is also proposed to apply the results of studies of human behavior in situations in which similar or the same psychoemotional motivators work, prompting the intersection of the street in a particular place, as well as to use dependencies that obviously correlate with the statistical dependencies necessary for conducting this study. The obtained results are proposed to be used in subsequent works in the development of a simulated model of traffic management, which allows assessing the congestion of the road network and subsequent optimization of transport and pedestrian flows in order to ensure the required road safety.
Integrated data storage system for geological laboratory experiments
Authors: Тишин Н.Р. , Озмидов О.Р. , Пролетарский А.В. 
Published: July 2024

В статье рассматривается разработка нового подхода к хранению и организации результатов лабораторных опытов с учетом специфики их последующей обработки. Для решения поставленной задачи лабораторные опыты рассматриваются как структурированные данные с неструктурированными частями. При разработке системы была проанализирована специфика хранения и обработки данных лабораторных испытаний, после чего сформулированы основные требования к системе. Были определены основные модели данных, а также сущности базы. Для хранения структурированных данных выбрана стандартная реляционная модель данных, а хранение неструктурированной информации (такой как результаты опыта или параметры опыта) реализовано через поле BJSON. Для решения задачи обеспечения защищенного доступа, а также создания API для системы был выбран асинхронный фреймворк FastAPI. Также рассмотрена реализация хранения дополнительных файлов опыта, которые находятся в объектном хранилище и связываются с опытом в реляционной модели через дополнительную сущность. Представленный подход отличается своей гибкостью к структуре хранимых лабораторных опытов, учитывает специфику геологических лабораторных испытаний, а также предоставляет возможности для комплексного метаанализа больших объемов данных. Система была протестирована и внедрена в технологический процесс геотехнической лаборатории АО «МОСТДОРГЕОТРЕСТ».
The article examines the development of a new approach to storing and organizing the results of laboratory experiments with consideration to the features of their subsequent processing. To solve this problem, laboratory experiments are considered as structured data with unstructured parts. During the development of the system, the features of storing and processing laboratory test data were analyzed, after which the basic requirements for the system were formulated. The main data models were defined as well as the database entities. A standard relational data model has been chosen for storing structured data, and the storage of unstructured information such as experiment results or experiment parameters is implemented through the BJSON field. To solve the problem of providing secure access and creating an API for the system, the asynchronous FastAPI framework was chosen. The implementation of storing additional experiment files, which are located in the object storage and are associated with the experiment in the relational model through an additional entity, is also considered. The presented approach is notable for its flexibility to the structure of stored laboratory experiments, takes into account the features of geological laboratory experiments and also provides opportunities for complex meta-analysis of large volume of data. The system was tested and implemented into the technological process of the geotechnical laboratory at JSC MOSTDORGEOTREST.
Forecasting and evaluation of energy generation at solar power plants: the state of the problem and development trends
Authors: Лоба И.С. , Мачуева Д.А. , Ажмухамедов И.М. 
Published: July 2024

Рассматриваются актуальные вопросы, связанные с проблемой расчетов и прогнозирования при выработке солнечной электроэнергии как возобновляемого источника энергии. Для обнаружения проблем выявлены исходные данные для моделирования и их источники. Источники исходных данных для моделирования систематизированы, и для каждого приведен пример. Анализ состояния мирового энергетического рынка и положение государственной политики в области энергетики в России показал, что необходимо уделять внимание вопросам солнечной энергии и решать проблемы прогнозирования выработки электроэнергии. Это связано не только с доступностью ресурсов, но и экологичностью. Рассмотрена классификация существующих моделей и методов прогнозирования выработки энергии солнечной электростанции (СЭС). Существующие методики позволяют производить расчеты по прогнозированию мощности выработки электроэнергии, но приводят средние показатели за год. Требуются новые технологические и инновационные методы для решения существующей проблемы. Представлены ключевые факторы и аспекты внедрения и эксплуатации солнечной электростанции. Главной сложностью в прогнозировании является учет множества нелинейных характеристик. Предложена попытка решить данную проблему. Сделан обзор состояния проблемы и тенденций развития солнечной энергетики, среди которых определены основные проблемы и намечены пути решения.
The paper considers the relevant issues related to the problem of calculations and forecasting in the production of solar electricity as a renewable energy source. To detect problems, the initial data for modeling and their sources have been identified. Renewable energy sources are systematized and an example is given for each. An analysis of the state of the global energy market and the state of government policy in the field of energy in Russia has underscored the need to address solar energy issues and solve the problems of forecasting electricity generation. This is important not only due to the availability of resources, but also to environmental friendliness. The classification of existing models and methods for forecasting SES energy generation is examined. Existing methods allow calculations to predict the power generation capacity, but they give average figures for the year. New technological and innovative methods are required to solve the existing problem. The key factors and aspects of the introduction and operation of a solar power plant are presented. The main difficulty in forecasting is taking into account a variety of nonlinear characteristics. An attempt to solve this problem is proposed. An overview of the state of the problem and trends in the development of solar energy is made, among which the main problems are identified and solutions are outlined.
Estimation of bacterioplankton abundance fluctuations in the vertical water column of Lake Baikal over a multi-year period
Authors: Бурдуковская А.В. , Белых Т.И. , Родионов А.В. 
Published: July 2024

В статье предлагаются два подхода к анализу временных рядов численности бактериопланктона в трех различных слоях водной толщи озера Байкал. При первом подходе рассчитываются значения сезонной компоненты рядов методом скользящей средней и строятся аддитивные и мультипликативные модели, из которых на основании рассчитанных коэффициентов достоверности выбираются лучшие. Проводится интерпретация оценок значений сезонной компоненты в каждой из них. При втором подходе выполняется корреляционно-регрессионный анализ совместного изменения численности бактериопланктона, температуры и уровня воды озера. Выдвигаются и проверяются статистические гипотезы о значимости коэффициентов корреляции между рассматриваемыми факторами. Строится математическая модель множественной регрессии с включением фиктивных переменных, описывающих влияние сезонных колебаний на изменение численности бактериопланктона. Рассчитывается статистическая оценка значимости построенной модели и включенных в модель факторов. Приводится интерпретация результатов корреляционно-регрессионного анализа по отношению к исследуемой предметной области. Делается вывод о том, что полученные результаты могут быть использованы при прогнозировании количества бактериопланктона в разные периоды времени, при составлении экологического обоснования состояния озера, а также прогноза его микробиологического режима.
The paper proposes two approaches to analyzing time series of bacterioplankton abundance in three different layers of the water column in Lake Baikal. In the first approach, the values of the seasonal component of the series are calculated using the moving average method, and additive and multiplicative models are constructed, from which the best models are selected on the basis of the calculated reliability coefficients. The seasonal component values in each of them are estimated. In the second one, correlation and regression analysis of joint changes in bacterioplankton abundance, temperature and lake water level is performed. Statistical hypotheses about the significance of correlation coefficients between the considered factors are put forward and tested. A mathematical model of multiple regression with inclusion of dummy variables describing the influence of seasonal fluctuations on changes in bacterioplankton abundance is constructed. Statistical assessment of the significance of the model and the factors included in the model is calculated. The results of correlation-regression analysis are interpreted in relation to the subject area under study. The findings can be used in predicting the amount of bacterioplankton in different periods of time, in making an ecological substantiation of the state of the lake, as well as in forecasting its microbiological state.
Adaptive quantile regression
Authors: Тюрин А.С. 
Published: July 2024

Актуальность темы исследования обусловлена растущей потребностью в быстрых и точных инструментах построения математических моделей. В данной работе рассматриваются подходы к построению адаптивной квантильной регрессии, так как выбор оптимального квантиля в процессе обучения может сэкономить большое количество времени исследователя. Правильный выбор квантиля может существенно улучшить показатели модели на тестовых наборах данных и, как следствие, позволит получать более надежные прогнозы при реальном использовании такой математической модели. Разработанный подход представляет собой комбинацию модифицированной квантильной регрессии и градиентного спуска, что улучшает адаптацию модели к различным данным. В работе приведено подробное описание разрабатываемого алгоритма, сравнение точности работы предложенной модели с традиционной квантильной регрессией и градиентным спуском, и их комбинациями, а также анализируется время обучения моделей, включая количество эпох обучения. Эксперименты показывают, что адаптивная квантильная регрессия демонстрирует повышенную точность при сокращении времени обучения. Результаты подчеркивают эффективность этого метода в области анализа данных и прогнозирования, открывая новые перспективы для более эффективных и быстрых моделей машинного обучения.
The relevance of the research is due to the growing need for fast and accurate tools for building mathematical models. This paper discusses approaches to building adaptive quantile regression because selecting the optimal quantile during the training process can save a large amount of researcher's time. The correct choice of quantile can significantly improve the performance of the model on test datasets and, as a consequence, obtain more reliable predictions when such a mathematical model is actually used. The developed approach is a combination of modified quantile regression and gradient descent, which improves the adaptation of the model to different data. A detailed description of the developed algorithm is given. The paper also presents a comparison of the performance accuracy of the proposed model with traditional quantile regression and gradient descent along with their combinations. It also analyzes the training time of the models, including the number of training epochs. Experiments show that adaptive quantile regression exhibits improved accuracy with reduced training time. The results emphasize the effectiveness of this method in data analysis and prediction, opening new perspectives for more efficient and faster machine learning models.
Numerical methods for solving mathematical models of the temperature distribution of strips and rolls during hot rolling with interval parameters
Authors: Дабас М.Р. , Сараев П.В. 
Published: July 2024

В статье рассматривается задача распределения температуры в полосе и рабочих валках в процессе горячей прокатке в условиях неопределенности входных параметров. Рассматривается зона очага деформации с образованием на поверхности полосы прокатной окалины, вследствие чего в рассматриваемой области очага деформации решается система из уравнений теплопроводности с различными начальными и краевыми условиями. Далее рассматривается зона межклетевого промежутка, где происходит теплообмен полосы с окружающей средой. Во всех зонах входные параметры представлены в виде интервальных чисел. Зона очага деформации и межклетевой промежуток были дискретизированы из непрерывной области в сеточную с помощью конечно-разностной аппроксимации выведены системы линейных алгебраических уравнений с трехдиагональными интервальными матрицами коэффициентов, приведен метод встречной прогонки с интервальными коэффициентами для решения полученных систем. В статье рассмотрены результаты расчетов для 7 клетей, идущих друг за другом и состоящих из очага деформации и межклетевого промежутка, для случая с вещественными входными параметрами и для случая с интервальными входными параметрами, расчеты произведены с помощью разработанного программного обеспечения для обоих случаев.
The article considers the problem of temperature distribution in the strip and working rolls during hot rolling under the conditions of uncertainty of input parameters. The zone of the deformation gap with the formation of a rolling scale strip on the surface is regarded, as a result of which a system of thermal conductivity equations with different initial and boundary conditions is solved in the area of the deformation gap being studied. Next, the zone of the interstand gap is considered, where the heat exchange of the strip with the environment occurs. In all zones, the input parameters are represented as interval numbers. The deformation gap and the interstand gap were discretized from a continuous region into a grid one, systems of linear algebraic equations with tridiagonal interval coefficient matrices were derived using finite difference approximation, and a counter-run method with interval coefficients was presented to solve the obtained systems. The article considers the calculation results for 7 stands running one after another and consisting of a deformation gap and an interstand gap for the case with real input parameters and for the case with interval input parameters, calculations were performed using the developed software for both cases.