Аннотация: Предметом исследования является разработка ключевых показателей эффективности налоговых консультантов. Объектом исследования являются ключевые показатели эффективности. Обосновано, что ключевые показатели эффективности бизнес-процесса налогового консультирования являются измерителями достижения стратегических целей компании, с помощью которых можно оценить деятельность и повысить производительность налоговых консультантов, а также выработать оптимальные подходы к профессиональному развитию специалистов. Уточнено, что каждый показатель должен быть: (1) чётко определён; (2)достижим; (3)сопоставим; (4)способствовать мотивации персонала;(5) являться базой для анализа. В настоящей работе с помощью эконометрических и статистических методов, а также с использованием программы «Mathlab» (приложение «Fuzzy Logic») показатели эффективности налоговых консультантов декомпозированы рамках сбалансированной системы показателей и рассмотрены по категориям: (1) финансы; (2)рынки и клиенты; (3)бизнес процессы; (4)обучение и развитие. Декомпозирован оценочный параметр «Финансы» на несколько входных параметров(1)уровень доходов; (2)уровень издержек; (3)уровень нематериальных активов (деловая репутация). Декомпозирован параметр «Рынки и клиенты» на следующие входные данные: (1)уровень экономии клиента (базовая ценность для клиента); (2)уровень имиджа и деловой репутации; (3)качество услуг (соответствие законодательству, уровень оперативности); (4)привлечение клиентов; (5)удержание клиентов. Декомпозирован параметр «Бизнес процессы» на следующие входные данные: (1)уровень поддержания компетенции (знание законодательства, знание отрасли, опыт); (2)уровень обеспечения лоббирования интересов налогоплательщиков; (3)уровень эффективности внутреннего контроля качества; (4)уровень понимания потребностей клиента, эффективность коммуникации с клиентами; (5)эффективность внутреннего информационного обмена; (6)уровень соответствия услуг требованиям рынка; (7)уровень издержек. Декомпозирован параметр «Обучение и образование» на следующие входные параметры: (1)уровень обеспечение поиска и найма профессиональных кадров; (2)профессиональная квалификация сотрудников; (3)система контроля качества и управления знаниями; (4)уровень соответствия корпоративных и личных целей. Проведена оценка лингвистических переменных для показателя «Финансы». Для решения задачи заданы правила нечеткого ввода. Рассмотрен вопрос применения функций нечеткого моделирования в выборе ключевых показателей эффективности.

Ключевые слова: ключевые показатели эффективности, функции нечеткого моделирования, оценочные параметры, термы, правила нечеткого ввода, фаззификация входных переменных, аккумуляция, дефаззификация, фаззификация, агрегирование данных

Библиография:
www.toastmasters.org
www.hr-portal.ru
Kaplan Mobray “The 10Ks of Personal Branding”, New York, 2009.
www.e-xecutive.ru
Рамперсад. К.Хьюберт. Универсальная система показателей деятельности. Как достичь результатов и сохранить целостность: Пер. с анг. 2-е изд. М.: Альп Бизн.Букс., 2005. 352 с.
Клочков А.К «KPI и мотивация персонала: полный сборник практических инструментов». М.: Эксмо, 2011. 16 с. – (HR-библиотека).
Пармантер Д. «Ключевые показатели эффективности. Разработка, внедрение и применение решающих показателей. М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 2009. С. 43.
Каплан Роберт С., Нортон Дейвид П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. 2-е изд., испр. и доп.: Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2010. 320 с.
Карандашев А.Н. Сбалансированное управление предприятием. М.: КНОРУС, 2009. С. 224.
Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде Mathlab и Fuzzytech. СПб.: БВХ-Петербург, 2005. 73 6с.
Башкирова Н.Н., Сугробова Е.Б. Основы налогового консультирования. М., 2008. 175 с.
Вылкова Е.С, Романовский М.В. Налоговое планирование. изд. Питер, 2009. С. 76.

References (transliteration):
www.toastmasters.org
www.hr-portal.ru
Kaplan Mobray “The 10Ks of Personal Branding”, New York, 2009.
www.e-xecutive.ru
Rampersad. K.Kh'yubert. Universal'naya sistema pokazateley deyatel'nosti. Kak dostich' rezul'tatov i sokhranit' tselostnost': Per. s ang. 2-e izd. M.: Al'p Bizn.Buks., 2005. 352 s.
Klochkov A.K «KPI i motivatsiya personala: polnyy sbornik prakticheskikh instrumentov». M.: Eksmo, 2011. 16 s. – (HR-biblioteka).
Parmanter D. «Klyuchevye pokazateli effektivnosti. Razrabotka, vnedrenie i primenenie reshayushchikh pokazateley. M.: ZAO «Olimp-biznes», 2009. S. 43.
Kaplan Robert S., Norton Deyvid P. Sbalansirovannaya sistema pokazateley. Ot strategii k deystviyu. 2-e izd., ispr. i dop.: Per. s angl. M.: ZAO «Olimp-Biznes», 2010. 320 s.
Karandashev A.N. Sbalansirovannoe upravlenie predpriyatiem. M.: KNORUS, 2009. S. 224.
Leonenkov A.V. Nechetkoe modelirovanie v srede Mathlab i Fuzzytech. SPb.: BVKh-Peterburg, 2005. 73 6s.
Bashkirova N.N., Sugrobova E.B. Osnovy nalogovogo konsul'tirovaniya. M., 2008. 175 s.
Vylkova E.S, Romanovskiy M.V. Nalogovoe planirovanie. izd. Piter, 2009. S. 76.

Аннотация: В работе рассмотрен один из физических эффектов наноэлектроники - резонансное туннелирование. Проводится численный расчет конструкции диода, сформированного на МДП-структуре и моделирование его характеристик. Подобной структурой на кремнии обладает структура металл– оксид кремния- полупроводник в режиме сильного обеднения вблизи поверхности легированного полупроводника. Построена зонная диаграмма МДП-структуры, определены энергетические уровни и волновые функции электрона в квантовой яме и при туннелировании, вычислена вероятность туннелирования от величины приложенного напряжения. При проведении расчетов использовалась визуальная среда математического моделирования и инженерных вычислений PTC Mathcad Prime 3.1. В результате компьютерного моделирования определены предельные внешние напряжения, до пробоя диэлектрика. Кроме того, выявлен качественный вид зависимости тока МДП-структуры от высоты и ширины энергетического барьера. Разработанная модель позволяет учитывать совместное влияние нескольких факторов, что подтверждается согласованием расчетных ВАХ с экспериментальными.

Ключевые слова: резонансно-туннельный диод, моделирование, квантовая яма, зонная диаграмма, МДП-структура, волновая функция, наноэлектроника, полупроводниковый прибор, квантовый перенос, квантовый эффект

Библиография:
Флюгге З. Задачи по квантовой механике. Том 1. Пер. с англ. М.: Мир, 1974. - 341 с.
Мустафаев Г.А., Панченко Д.В., Панченко В. А., Ефимов М.Ю., Уянаева М.М. Расчет и моделирование уровней размерного квантования в структуре GaN-GaSb-GaN. Известия КБГУ, том 1, №3, Нальчик, 2011, с. 66-71.
Мустафаев Г.А., Панченко В.А., Мустафаев А.Г., Панченко Д.В., Черкесова Н.В. Моделирование ионизационных потерь ТТЛШ логического элемента // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 1; URL: www.science-education.ru/121-19357 (дата обращения: 08.10.2015).
Федяй А.В., Тисный И.С. Моделирование резонансно-туннельного диода методом функций Эйри // Н.–техн. сб. «Электроника и связь», тематический выпуск «Электроника и нанотехнологии», ч.1. – 2009. – № 2-3, С. 19–21.
Абрамов И.И., Гончаренко И.А., Коломейцева Н.В. Комбинированная модель резонансно-туннельного диода // Физика и техника полупроводников. 2005. Т. 39, вып. 9. С. 1138-1145.
Иванов Ю.А., Мешков С.А., Синякин В.Ю., Федоркова Н.В., Фёдоров И.Б., Шашурин В.Д., Федоренко И.А. Повышение показателей качества радиоэлектронных систем нового поколения за счет применения резонансно-туннельных нанодиодов // Наноинженерия, 2011, № 1, С. 34-43.
Алкеев Н.В., Аверин С.И., Дорофеев А.А., Гладышева Н.Б., Торгашин М.Ю. Резонансно-туннельный диод на основе гетеросистемы GaAs/ AlAs для субгармонического смесителя // Микроэлектроника. 2010. Т. 39, № 5. С. 356-365.

References (transliteration):
Flyugge Z. Zadachi po kvantovoy mekhanike. Tom 1. Per. s angl. M.: Mir, 1974. - 341 s.
Mustafaev G.A., Panchenko D.V., Panchenko V. A., Efimov M.Yu., Uyanaeva M.M. Raschet i modelirovanie urovney razmernogo kvantovaniya v strukture GaN-GaSb-GaN. Izvestiya KBGU, tom 1, №3, Nal'chik, 2011, s. 66-71.
Mustafaev G.A., Panchenko V.A., Mustafaev A.G., Panchenko D.V., Cherkesova N.V. Modelirovanie ionizatsionnykh poter' TTLSh logicheskogo elementa // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. – 2015. – № 1; URL: www.science-education.ru/121-19357 (data obrashcheniya: 08.10.2015).
Fedyay A.V., Tisnyy I.S. Modelirovanie rezonansno-tunnel'nogo dioda metodom funktsiy Eyri // N.–tekhn. sb. «Elektronika i svyaz'», tematicheskiy vypusk «Elektronika i nanotekhnologii», ch.1. – 2009. – № 2-3, S. 19–21.
Abramov I.I., Goncharenko I.A., Kolomeytseva N.V. Kombinirovannaya model' rezonansno-tunnel'nogo dioda // Fizika i tekhnika poluprovodnikov. 2005. T. 39, vyp. 9. S. 1138-1145.
Ivanov Yu.A., Meshkov S.A., Sinyakin V.Yu., Fedorkova N.V., Fedorov I.B., Shashurin V.D., Fedorenko I.A. Povyshenie pokazateley kachestva radioelektronnykh sistem novogo pokoleniya za schet primeneniya rezonansno-tunnel'nykh nanodiodov // Nanoinzheneriya, 2011, № 1, S. 34-43.
Alkeev N.V., Averin S.I., Dorofeev A.A., Gladysheva N.B., Torgashin M.Yu. Rezonansno-tunnel'nyy diod na osnove geterosistemy GaAs/ AlAs dlya subgarmonicheskogo smesitelya // Mikroelektronika. 2010. T. 39, № 5. S. 356-365.

Аннотация: Предметом исследований, результаты которых представлены в статье, являются математические модели эндокардиальных сигналов основных электрофизиологических участков сердца с заданными амплитудно-временными характеристиками информативных фрагментов. Коллективом авторов предложен механизм расширения математических моделей для генерации нормальных и патологических состояний атрио-вентрикулярной системы, характеризующейся проведением эндокардиальных электрических импульсов. Приведены результаты сравнения смоделированных и реальных эндокардиальных сигналов, полученных в ходе проведения малоинвазивного электрофизиологического исследования, наглядно демонстрирующие корректность разработанных моделей, а также их применимость для моделирования эндокардиальных сигналов из различных областей. При проведении исследования использовался метод математического моделирования с применением гауссовых функций, аппроксимирующих заданные элементы эндокардиального сигнала из различных областей внутрисердечного пространства. Основными выводами проведённого исследования являются: - доказана применимость гауссовых функций для достижения поставленных целей; - представлены возможные варианты модификации использованных функций для моделирования сигналов других эндокардиальных областей, например, устья лёгочных вен левого предсердия, зоны митрально-аортальный контакта и других зон, вызывающих повышенный интерес клинических электрофизиологов; - описана возможная реализация результатов исследования в аппаратно-программном комплексе с использованием современной методологии оценки качества проводимых операций по лечению сложных нарушений ритма сердца.

Ключевые слова: радиочастотная абляция, несимметричные функции, проводящая система сердца, электрофизиологическое исследование, гауссовы функции, моделирование эндокардиальных сигналов, эндокардиальные сигналы, фибрилляция предсердий, моделирование процессов сердца, предсердно-желудочковая проводимость

Библиография:
Krueger M, Schmidt V, Tobón C, et al. Modeling Atrial Fiber Orientation in Patient-Specific Geometries: A Semi-automatic Rule-Based Approach. Functional Imaging and Modeling of the Heart; 2011: Springer. p. 223-32.
van Oosterom A. Closed-form analytical expressions for the potential fields generated by triangular monolayers with linearly distributed source strength. Med Biol Eng Comput 2012. p. 1-9.
D. Du, H. Yang, S. Norring and E. Bennett, "In-Silico Modeling of Glycosylation Modulation Dynamics in hERG Ion Channels and Cardiac Electrical Signals," IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 18, pp. 205-214, 2014. р. 122.
R. D. Simitev and V. N. Biktashev. "Conditions for Propagation and Block of Excitation in an Asymptotic Model of Atrial Tissue," Biophysical Journal. vol. 90, р. 2258-2269.
Sameni R, Shamsollahi MB, Jutten C, Babaie-Zade M. Filtering noisy ECG signals using the extended kalman filter based on a modified dynamic ECG model. Computers in Cardiology 2005. р. 1017 – 1020
Clifford GD, McSharry PE. Method to filter ecgs and evaluate clinical parameter distortion using realistic ECG model parameter fitting. Computers in Cardiology 2005. р. 715-718.
Sahambi JS, Tandon SN, Bhatt RKP. An Automated Approach to Beat by Bea t QT-Interval Analysis. IEEE Engineering in Medicine and Biology 2000. р. 97-101.
J. David Burkhardt, L. Di Biase, A. Natale. "Long-Standing Persistent Atrial Fibrillation," Journal of the American College of Cardiology. 60(19), pp1930-1932, 2012. р. 41.
January CT, et al. 2014 AHA/ACC/HRS Guideline for the management of patients with atrial fibrillation: A report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines and the Heart Rhythm Society. Circulation, published online March 28, 2014. р. 32.
Gromyko G.A., Yashin S.M., Sharikov N.L., Chetverikov S.U., Pasenov G.S., Didenko M.V. Characteristics of coronary artery involvement and probability of appropriate discharges of cardioverter-defibrillator implanted for primary prevention of sudden cardiac death. (2014) Kardiologiya, 54 (3), pp. 4-8.
Leif Sörnmo, Martin Stridh, Daniela Husser, Andreas Bollmann, and S Bertil Olsson. Analysis of atrial fibrillation: from electrocardiogram signal processing to clinical management. Philos Transact A Math Phys Eng Sci, 367(1887):235–53, Jan 2009.
Kukushkin Y.A., Bogomolov A.V., Maistrov A.I. Rhythmocardiogram approximation methods for calculation of spectral parameters of cardiac rhythm variability // Biomedical Engineering. 2010. Т. 44. № 3. p. 92-103.
О.Е. Баксанский Когнитивная наука: моделирование человеческого интеллекта // Психология и Психотехника. - 2010. - 10. - C. 12 - 20.

References (transliteration):
Krueger M, Schmidt V, Tobón C, et al. Modeling Atrial Fiber Orientation in Patient-Specific Geometries: A Semi-automatic Rule-Based Approach. Functional Imaging and Modeling of the Heart; 2011: Springer. p. 223-32.
van Oosterom A. Closed-form analytical expressions for the potential fields generated by triangular monolayers with linearly distributed source strength. Med Biol Eng Comput 2012. p. 1-9.
D. Du, H. Yang, S. Norring and E. Bennett, "In-Silico Modeling of Glycosylation Modulation Dynamics in hERG Ion Channels and Cardiac Electrical Signals," IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 18, pp. 205-214, 2014. r. 122.
R. D. Simitev and V. N. Biktashev. "Conditions for Propagation and Block of Excitation in an Asymptotic Model of Atrial Tissue," Biophysical Journal. vol. 90, r. 2258-2269.
Sameni R, Shamsollahi MB, Jutten C, Babaie-Zade M. Filtering noisy ECG signals using the extended kalman filter based on a modified dynamic ECG model. Computers in Cardiology 2005. r. 1017 – 1020
Clifford GD, McSharry PE. Method to filter ecgs and evaluate clinical parameter distortion using realistic ECG model parameter fitting. Computers in Cardiology 2005. r. 715-718.
Sahambi JS, Tandon SN, Bhatt RKP. An Automated Approach to Beat by Bea t QT-Interval Analysis. IEEE Engineering in Medicine and Biology 2000. r. 97-101.
J. David Burkhardt, L. Di Biase, A. Natale. "Long-Standing Persistent Atrial Fibrillation," Journal of the American College of Cardiology. 60(19), pp1930-1932, 2012. r. 41.
January CT, et al. 2014 AHA/ACC/HRS Guideline for the management of patients with atrial fibrillation: A report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines and the Heart Rhythm Society. Circulation, published online March 28, 2014. r. 32.
Gromyko G.A., Yashin S.M., Sharikov N.L., Chetverikov S.U., Pasenov G.S., Didenko M.V. Characteristics of coronary artery involvement and probability of appropriate discharges of cardioverter-defibrillator implanted for primary prevention of sudden cardiac death. (2014) Kardiologiya, 54 (3), pp. 4-8.
Leif Sörnmo, Martin Stridh, Daniela Husser, Andreas Bollmann, and S Bertil Olsson. Analysis of atrial fibrillation: from electrocardiogram signal processing to clinical management. Philos Transact A Math Phys Eng Sci, 367(1887):235–53, Jan 2009.
Kukushkin Y.A., Bogomolov A.V., Maistrov A.I. Rhythmocardiogram approximation methods for calculation of spectral parameters of cardiac rhythm variability // Biomedical Engineering. 2010. T. 44. № 3. p. 92-103.
O.E. Baksanskiy Kognitivnaya nauka: modelirovanie chelovecheskogo intellekta // Psikhologiya i Psikhotekhnika. - 2010. - 10. - C. 12 - 20.

Аннотация: Предметом исследования являются процессы поддержки принятия решений в производственно-экономических системах, обусловленные внедрением товарных инновационных проектов, а также экономико-математические модели и методы управления этими процессами. Объектом исследования является производственно-экономическая система промышленного предприятия, ориентированная на внедрение товарных инновационных проектов. Особое внимание уделяется вопросам проектирования и использования информационных систем на основе подходов имитационного моделирования для поддержки принятия решений и исследования товарных инновационных проектов на разных стадиях развития и внедряющих их производственно-экономических систем. Методологическую основу составили теория и методология принятия решений и управления социально-экономическими системами, положения теории менеджмента, общей теории систем, теории управления, системного анализа и исследования операций, методы экономико-математического и имитационного моделирования, статистического анализа, микроэкономического прогнозирования. Особым вкладом является обоснование необходимости для поддержки принятия решений при управлении товарными инновационными проектами в производственно-экономических систем использования методов имитационного моделирования на основе экономико-математических моделей и методов с привлечением информационных систем. Также выработаны требования к структуре информационной системы для решения возникающих управленческих задач.

Ключевые слова: имитационная модель, поддержка принятия решений, алгоритм, инновационный проект, объемно-календарное планирование, информационная система, производственно-экономическая система, управление, метод, математическая модель

Библиография:
Абдуллаев А.Р., Мыльников Л.А., Васильева Е.Е. О рисках в инновационных проектах: причины появления, интегральные риски, экспертиза проектов с учетом рисков // Экономический анализ: теория и практик. 2012. № 40 (295). C. 41–49.
Алкдироу Р.Х., Мыльников Л.А. Прогнозирование перспектив развития параметров инновационных проектов, описываемых S-образной кривой // VII Всероссийская школа-семинар молодых ученых «Управление большими системами»: Сборник трудов. 2010. (1). C. 118–123.
Батищева С.Э., Каданэр Э.Д., Симонов П.М. Математические модели микроэкономики / С.Э. Батищева, Э.Д. Каданэр, П.М. Симонов, Пермь: Перм. гос. ун-т., 2006. 314 c.
Гуревич И.М. Законы информатики-основа строения и познания сложных систем / И.М. Гуревич, М.: ТОРУС ПРЕСС, 2007. 400 c.
Мыльников Л.А. Микроэкономические проблемы управления инновационными проектами // Проблемы управления. 2011. № 3. C. 2–11.
Мыльников Л.А., Алкдироу Р.Х. Подход к прогнозированию развития и управления жизненным циклом инвестиционных проектов // Управление большими системами. 2009. № 27. C. 293–307.
Dignum V. An Overview of Agents in Knowledge Management под ред. M. Umeda [и др.]., Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2006. 175–189 с.
Gantt H.L., Forrer D. Organizing for work/ by Henry Laurence Gantt; edited and introduction by Donald A. Forrer. / H.L. Gantt, D. Forrer, Florida: Dr, Donald A. Forrer, 2006.
Jennings N.R. On agent-based software engineering // Artificial Intelligence. 2000. № 2 (117). C. 277–296.
Kaihara T., Fujii S. Game theoretic enterprise management in industrial collaborative networks with multi-agent systems // International Journal of Production Research. 2008. № 5 (46). C. 1297–1313.
Mylnikov L.A., Trusov A.V. On an approach to the design of a logical model of innovation project data // Scientific and Technical Information Processing. 2011. № 3 (38). C. 201–206.
Pepall L. Imitative Competition and Product Innovation in a Duopoly Model // Economica. 1995. № 64. C. 265–269.
Taylor F.W. The principles of scientific management / F.W. Taylor, New York, NY: Norton, 1967. 144 c.
Van den Heuvel W. [и др.]. Integrated market selection and production planning: complexity and solution approaches // Mathematical Programming. 2012. № 2 (134). C. 395–424.
Wagner H.M., Whitin T.M. Dynamic version of the economic lot size model // Management Science. 1958. № 5. C. 89–96
Кульба В.В., Шульц В.Л., Шелков А.Б., Чернов И.В. Методы управления эффективностью реализации социально-экономических целевых программ // Тренды и управление. - 2013. - 4. - C. 4 - 28. DOI: 10.7256/2307-9118.2013.4.9603.

References (transliteration):
Abdullaev A.R., Myl'nikov L.A., Vasil'eva E.E. O riskakh v innovatsionnykh proektakh: prichiny poyavleniya, integral'nye riski, ekspertiza proektov s uchetom riskov // Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktik. 2012. № 40 (295). C. 41–49.
Alkdirou R.Kh., Myl'nikov L.A. Prognozirovanie perspektiv razvitiya parametrov innovatsionnykh proektov, opisyvaemykh S-obraznoy krivoy // VII Vserossiyskaya shkola-seminar molodykh uchenykh «Upravlenie bol'shimi sistemami»: Sbornik trudov. 2010. (1). C. 118–123.
Batishcheva S.E., Kadaner E.D., Simonov P.M. Matematicheskie modeli mikroekonomiki / S.E. Batishcheva, E.D. Kadaner, P.M. Simonov, Perm': Perm. gos. un-t., 2006. 314 c.
Gurevich I.M. Zakony informatiki-osnova stroeniya i poznaniya slozhnykh sistem / I.M. Gurevich, M.: TORUS PRESS, 2007. 400 c.
Myl'nikov L.A. Mikroekonomicheskie problemy upravleniya innovatsionnymi proektami // Problemy upravleniya. 2011. № 3. C. 2–11.
Myl'nikov L.A., Alkdirou R.Kh. Podkhod k prognozirovaniyu razvitiya i upravleniya zhiznennym tsiklom investitsionnykh proektov // Upravlenie bol'shimi sistemami. 2009. № 27. C. 293–307.
Dignum V. An Overview of Agents in Knowledge Management pod red. M. Umeda [i dr.]., Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2006. 175–189 s.
Gantt H.L., Forrer D. Organizing for work/ by Henry Laurence Gantt; edited and introduction by Donald A. Forrer. / H.L. Gantt, D. Forrer, Florida: Dr, Donald A. Forrer, 2006.
Jennings N.R. On agent-based software engineering // Artificial Intelligence. 2000. № 2 (117). C. 277–296.
Kaihara T., Fujii S. Game theoretic enterprise management in industrial collaborative networks with multi-agent systems // International Journal of Production Research. 2008. № 5 (46). C. 1297–1313.
Mylnikov L.A., Trusov A.V. On an approach to the design of a logical model of innovation project data // Scientific and Technical Information Processing. 2011. № 3 (38). C. 201–206.
Pepall L. Imitative Competition and Product Innovation in a Duopoly Model // Economica. 1995. № 64. C. 265–269.
Taylor F.W. The principles of scientific management / F.W. Taylor, New York, NY: Norton, 1967. 144 c.
Van den Heuvel W. [i dr.]. Integrated market selection and production planning: complexity and solution approaches // Mathematical Programming. 2012. № 2 (134). C. 395–424.
Wagner H.M., Whitin T.M. Dynamic version of the economic lot size model // Management Science. 1958. № 5. C. 89–96
Kul'ba V.V., Shul'ts V.L., Shelkov A.B., Chernov I.V. Metody upravleniya effektivnost'yu realizatsii sotsial'no-ekonomicheskikh tselevykh programm // Trendy i upravlenie. - 2013. - 4. - C. 4 - 28. DOI: 10.7256/2307-9118.2013.4.9603.

Аннотация: Предметом исследования является оптимизация управления скоростью полета и высотой полета летательных аппаратов, реализующего координированное отклонение органов управления с помощью специального алгоритмического обеспечения для пилотажно–навигационных систем автоматического управления. Решалась задача создания программного комплекса моделирования режимов управления горизонтальным полетом беспилотного летательного аппарата, позволяющего валидизировать (комплексно исследовать для широкого класса условий, режимов и ограничений) алгоритмы управления высотой и скоростью полета с помощью интегрированной системы управления. Полученные результаты представляются применительно к алгоритму адаптивного управления скоростью и высотой полета беспилотного летательного аппарата самолетного типа, обладающий универсальностью. Методология исследования включает методы математического моделирования, управления сложными системами, обратных задач динамики, системного моделирования, адаптивного управления, динамики полета, аэродинамики. Основным результатом исследования является созданный программный комплекс моделирования режимов управления горизонтальным полетом беспилотного летательного аппарата, с помощью которого валидизирован алгоритм управления горизонтальным полетом беспилотного летательного аппарата, обеспечивающий увеличение быстродействия контуров управления скоростью и высотой полета, уменьшая расход топлива, обусловленный стремлением текущей скорости приблизиться к оптимальному значению, за счет вывода летательного аппарата на оптимальную высоту полета.

Ключевые слова: моделирование полета, алгоритм управления полетом, управление полетом, беспилотный летательный аппарат, пилотажно–навигационная система, продольный канал управления, автомат тяги, быстродействие контура управления, обратная задача динамики, моделирующий программный комплекс

Библиография:
Харьков В.П., Халютин С.П. Управление вектором скорости полета летательного аппарата на основе энергетического подхода // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2015. № 213 (3). С. 73-80.
Шибанов Г.П. Оптимизация систем управления летательным аппаратом по критериям управляемости и наблюдаемости // Мехатроника, автоматизация, управление. 2012. № 4. С. 57-61.
Гулевич С.П., Александровский Б.В., Веселов Ю.Г. Обоснование основных требований к характеристикам движения беспилотных летательных аппаратов двойного назначения // Проблемы безопасности полетов. 2008. № 8. С. 25-39.
Северцев Н.А., Шипилов В.В. Дистанционно управляемые беспилотные двухсредные аппараты // Вопросы теории безопасности и устойчивости систем. 2014. № 16. С. 107-116.
Харьков В.П. Алгоритм управления относительным положением беспилотных летательных аппаратов // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2015. Т. 13. № 5. С. 33-40.
Гулевич С.П., Веселов Ю.Г. Выбор и обоснование минимально необходимого объема параметров полетной информации, измеряемых на борту беспилотного летательного аппарата // Проблемы безопасности полетов. 2008. № 11. С. 58-63.
Буков В.Н., Бочаров А.С., Сельвесюк Н.И. Синтез контуров управления летательного аппарата с гарантированной точностью // Гироскопия и навигация. 2006. № 3 (54). С. 86.
Кулифеев Ю.Б., Афанасьев Ю.Н. Алгоритм автоматического приведения самолета к заданным высоте и скорости горизонтального полета // Мехатроника, автоматизация, управление. 2011. №
С. 54-58. 9. Макаренко В.Г., Подорожняк А.А., Рудаков С.В., Богомолов А.В. Инерциально-спутниковая навигационная система управления транспортными средствами // Проблемы управления. 2007. № 1. С. 64-71.
Савченко А.Ю., Сельвесюк Н.И. Разработка методического аппарата синтеза робастных децентрализованных законов управления с модельной координацией // Информатика и системы управления. 2014. № 2 (40). С. 158-167.
Гулевич С.П., Веселов Ю.Г. Методика определения коэффициента момента тангажа беспилотных летательных аппаратов по материалам натурных экспериментов // Проблемы безопасности полетов. 2009. № 11. С. 47-52.
Харьков В.П., Михалев И.С. Адаптивный алгоритм управления скоростью полета летательного аппарата // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 9. № 1. С. 9-15.
Кулифеев Ю.Б. Определение дискретных математических моделей динамических объектов, заданных линейными дифференциальными уравнениями с постоянными коэффициентами // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. Т. 6. № 11. С. 5-19.
Кулифеев Ю.Б., Лихачев И.В. Синтез алгоритма управления бесконтактным вентильным двигателем методом обратных задач динамики // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 1. С. 28-36.
Харьков В.П., Корсун O.H., Гребнев O.H. Синтез управления беспилотным летательным аппаратом на основе метода обратных задач динамики и параметрической идентификации // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2010. № 12. С. 18-23.
Кулифеев Ю.Б., Афанасьев Ю.Н. Алгоритмизация автоматической посадки самолета в условиях метеоминимума // Мехатроника, автоматизация, управление. 2012. № 11. С. 60-66.
Гулевич С.П., Веселов Ю.Г. Метод определения скорости приземления беспилотных летательных аппаратов на основе результатов математического моделирования и натурных экспериментов // Проблемы безопасности полетов. 2008. № 6. С. 33-37.
Макаренко В.Г., Богомолов А.В., Рудаков С.В., Подорожняк А.А. Технология построения инерциально-спутниковой навигационной системы управления транспортными средствами с нейросетевой оптимизацией состава вектора измерений // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 1. С. 39-44.
Кулифеев Ю.Б., Алексеев Э.О. Алгоритм отработки заданной траектории движения самолета по взлетно-посадочной полосе // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 10. С. 73-78.
Харьков В.П. Синтез оптимального управление нелинейными динамическими системами на основе концепции обратных задач динамики // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2012. Т. 1. С. 491-492.
Гуревич О.С. Гольберг Ф.Д., Селиванов О.Д. Интегрированное управление силовой установкой многорежимного самолета. М.: Машиностроение, 1994. 304 с.
Коломиец Л.В., Федоров М.В., Богомолов А.В., Мережко А.Н., Солдатов А.С., Есев А.А. Метод поддержки принятия решений по управлению ресурсами при испытаниях авиационной техники // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. № 5. С. 38-40.
Рудаков И.С., Рудаков С.В., Богомолов А.В. Методика идентификации вида закона распределения параметров при проведения контроля состояния сложных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2007. Т. 5. № 1. С. 66-72.
Еремин Е.М., Русскин А.В. Способ расчета оценки максимально допустимой взлетной массы беспилотного летательного аппарата на этапе его проектирования // Оборонный комплекс-научно-техническому прогрессу России. 2014. № 1 (121). С. 39-42
Байкин В.А., Стецюк А.Н. Моделирование информационного управления функционированием системы космической связи и навигации // Тренды и управление. - 2015. - 2. - C. 162 - 166. DOI: 10.7256/2307-9118.2015.2.14408.

References (transliteration):
Khar'kov V.P., Khalyutin S.P. Upravlenie vektorom skorosti poleta letatel'nogo apparata na osnove energeticheskogo podkhoda // Nauchnyy vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta grazhdanskoy aviatsii. 2015. № 213 (3). S. 73-80.
Shibanov G.P. Optimizatsiya sistem upravleniya letatel'nym apparatom po kriteriyam upravlyaemosti i nablyudaemosti // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2012. № 4. S. 57-61.
Gulevich S.P., Aleksandrovskiy B.V., Veselov Yu.G. Obosnovanie osnovnykh trebovaniy k kharakteristikam dvizheniya bespilotnykh letatel'nykh apparatov dvoynogo naznacheniya // Problemy bezopasnosti poletov. 2008. № 8. S. 25-39.
Severtsev N.A., Shipilov V.V. Distantsionno upravlyaemye bespilotnye dvukhsrednye apparaty // Voprosy teorii bezopasnosti i ustoychivosti sistem. 2014. № 16. S. 107-116.
Khar'kov V.P. Algoritm upravleniya otnositel'nym polozheniem bespilotnykh letatel'nykh apparatov // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2015. T. 13. № 5. S. 33-40.
Gulevich S.P., Veselov Yu.G. Vybor i obosnovanie minimal'no neobkhodimogo ob'ema parametrov poletnoy informatsii, izmeryaemykh na bortu bespilotnogo letatel'nogo apparata // Problemy bezopasnosti poletov. 2008. № 11. S. 58-63.
Bukov V.N., Bocharov A.S., Sel'vesyuk N.I. Sintez konturov upravleniya letatel'nogo apparata s garantirovannoy tochnost'yu // Giroskopiya i navigatsiya. 2006. № 3 (54). S. 86.
Kulifeev Yu.B., Afanas'ev Yu.N. Algoritm avtomaticheskogo privedeniya samoleta k zadannym vysote i skorosti gorizontal'nogo poleta // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2011. №
S. 54-58. 9. Makarenko V.G., Podorozhnyak A.A., Rudakov S.V., Bogomolov A.V. Inertsial'no-sputnikovaya navigatsionnaya sistema upravleniya transportnymi sredstvami // Problemy upravleniya. 2007. № 1. S. 64-71.
Savchenko A.Yu., Sel'vesyuk N.I. Razrabotka metodicheskogo apparata sinteza robastnykh detsentralizovannykh zakonov upravleniya s model'noy koordinatsiey // Informatika i sistemy upravleniya. 2014. № 2 (40). S. 158-167.
Gulevich S.P., Veselov Yu.G. Metodika opredeleniya koeffitsienta momenta tangazha bespilotnykh letatel'nykh apparatov po materialam naturnykh eksperimentov // Problemy bezopasnosti poletov. 2009. № 11. S. 47-52.
Khar'kov V.P., Mikhalev I.S. Adaptivnyy algoritm upravleniya skorost'yu poleta letatel'nogo apparata // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2011. T. 9. № 1. S. 9-15.
Kulifeev Yu.B. Opredelenie diskretnykh matematicheskikh modeley dinamicheskikh ob'ektov, zadannykh lineynymi differentsial'nymi uravneniyami s postoyannymi koeffitsientami // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2008. T. 6. № 11. S. 5-19.
Kulifeev Yu.B., Likhachev I.V. Sintez algoritma upravleniya beskontaktnym ventil'nym dvigatelem metodom obratnykh zadach dinamiki // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2007. № 1. S. 28-36.
Khar'kov V.P., Korsun O.H., Grebnev O.H. Sintez upravleniya bespilotnym letatel'nym apparatom na osnove metoda obratnykh zadach dinamiki i parametricheskoy identifikatsii // Vestnik komp'yuternykh i informatsionnykh tekhnologiy. 2010. № 12. S. 18-23.
Kulifeev Yu.B., Afanas'ev Yu.N. Algoritmizatsiya avtomaticheskoy posadki samoleta v usloviyakh meteominimuma // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2012. № 11. S. 60-66.
Gulevich S.P., Veselov Yu.G. Metod opredeleniya skorosti prizemleniya bespilotnykh letatel'nykh apparatov na osnove rezul'tatov matematicheskogo modelirovaniya i naturnykh eksperimentov // Problemy bezopasnosti poletov. 2008. № 6. S. 33-37.
Makarenko V.G., Bogomolov A.V., Rudakov S.V., Podorozhnyak A.A. Tekhnologiya postroeniya inertsial'no-sputnikovoy navigatsionnoy sistemy upravleniya transportnymi sredstvami s neyrosetevoy optimizatsiey sostava vektora izmereniy // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2007. № 1. S. 39-44.
Kulifeev Yu.B., Alekseev E.O. Algoritm otrabotki zadannoy traektorii dvizheniya samoleta po vzletno-posadochnoy polose // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2007. № 10. S. 73-78.
Khar'kov V.P. Sintez optimal'nogo upravlenie nelineynymi dinamicheskimi sistemami na osnove kontseptsii obratnykh zadach dinamiki // Trudy mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost' i kachestvo. 2012. T. 1. S. 491-492.
Gurevich O.S. Gol'berg F.D., Selivanov O.D. Integrirovannoe upravlenie silovoy ustanovkoy mnogorezhimnogo samoleta. M.: Mashinostroenie, 1994. 304 s.
Kolomiets L.V., Fedorov M.V., Bogomolov A.V., Merezhko A.N., Soldatov A.S., Esev A.A. Metod podderzhki prinyatiya resheniy po upravleniyu resursami pri ispytaniyakh aviatsionnoy tekhniki // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2010. T. 8. № 5. S. 38-40.
Rudakov I.S., Rudakov S.V., Bogomolov A.V. Metodika identifikatsii vida zakona raspredeleniya parametrov pri provedeniya kontrolya sostoyaniya slozhnykh sistem // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2007. T. 5. № 1. S. 66-72.
Eremin E.M., Russkin A.V. Sposob rascheta otsenki maksimal'no dopustimoy vzletnoy massy bespilotnogo letatel'nogo apparata na etape ego proektirovaniya // Oboronnyy kompleks-nauchno-tekhnicheskomu progressu Rossii. 2014. № 1 (121). S. 39-42
Baykin V.A., Stetsyuk A.N. Modelirovanie informatsionnogo upravleniya funktsionirovaniem sistemy kosmicheskoy svyazi i navigatsii // Trendy i upravlenie. - 2015. - 2. - C. 162 - 166. DOI: 10.7256/2307-9118.2015.2.14408.

Аннотация: Рассматривается задача сетевого планирования и управления со случайной длительностью выполнения отдельных операций. Предметом исследования является закон распределения случайной величины, описывающей время выполнения данного проекта. Целью работы является оценка такого закона. Актуальность данной задачи связана с необходимостью повышения точности известных существующих оценок, не принимающих во внимание специфику закона распределения отдельных работ, определяющих проект. Основная сложность практического решения данной задачи заключается в необходимости вычисления кратного определенного интеграла, причем количество отдельных интегралов заранее неизвестно и определяется числом работ, составляющих критический путь данного проекта. В результате предложен численный метод, основанный на рекурсии, который позволяет численно оценить искомый закон распределения. Научная новизна результатов заключается в получении оценок закона распределении длительности проекта, отличающихся повышенной точностью по сравнению с существующими аналогами. Без ограничения общности, разработанный рекурсивный алгоритм может быть использован для широкого класса задач, в которых неизвестно распределение суммы случайных величин при известных распределениях отдельных слагаемых (при предположении о распределении всех значений случайных величин внутри некоторого интервала ограниченной длины).

Ключевые слова: вероятностно-временные характеристики, длительность проекта, закон распределения, бета-распределение, сумма бета-величин, управление проектами, математическая модель рисков, PERT, рекурсия, численный метод

Библиография:
Клименко А.Б., Троценко Р.В. Решение задачи оптимизации ресурсов и планирования вычислений с использованием параллельной имитации отжига // Программные системы и вычислительные методы.-2014.-3.-C. 282-290. DOI: 10.7256/2305-6061.2014.3.13419.
Гракова Н.В. Построение семантической модели управления проектами // Кибернетика и программирование.-2012.-1.-C. 7-15. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_13857.html
Л. С. Кирина Этапы управления налоговыми рисками в налоговом консультировании // Налоги и налогообложение.-2012.-5.-C. 46-54.
Лабковская Р.Я., Козлов А.С., Пирожникова О.И., Коробейников А.Г. Моделирование динамики чувствительных элементов герконов систем управления // Кибернетика и программирование.-2014.-5.-C. 70-77. DOI: 10.7256/2306-4196.2014.5.13309. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_13309.html
Wise M.E. The incomplete beta-function as a contour integral and a quickly conversing series for its inverse // Biometrika. 1950. V. 37. P. 208-218.
Крылов В.И., Бобков В.В., Монастырский П.И. Начала теории вычислительных методов. Интерполирование и интегрирование. Минск, Наука и техника, 1983. – 287с.
Вержбицкий В.М. Основы численных методов. М.: Высш. шк., 2005. – 840с.
Мальцев А.И. Алгоритмы и рекурсивные функции. – М., Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит. 1986. – 368 с.
Пирогов А.М., Олейникова С.А. Об одном подходе к оценке длительности проекта в задачах сетевого планирования и управления// Информационные технологии в вычислительной технике и связи: Материалы II Межд. конф. Выпуск II.-Воронеж, Международный институт компьютерных технологий, 2013. – с. 57-69.
Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. – М.: Физматлит, 2006. – 816 с.
Олейникова С.А. Численная оценка времени обслуживания в задачах сетевого планирования и управления// Вестник Воронежского государственного технического университета. 2009. Т. 5. № 3. С. 111-114.
Олейникова С.А. Вычислительный эксперимент для анализа закона распределения случайной величины, описывающей длительность проекта в задачах сетевого планирования и управления// Экономика и менеджмент систем управления, 2013. Т.9. № 3. с. 90-96.
WILLIAMS, T. M. (1995) What are PERT estimates? J. Oper. Res. Soc., 46, 1498–1504.
Олейникова С.А. Оценка критического времени в задачах управления проектами// Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011. Т. 7. № 2. С. 106-109.
Олейникова С.А. Критический анализ метода PERT решения задачи управления проектами со случайной длительностью выполнения работ// Системы управления и информационные технологии. № 1(51), 2013. – с. 20-24. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. – М.: Физматлит, 2006. – 816 с.
Вентцель Е.С. Теория вероятностей. – М. Физматлит, 1962. – 564с.
Олейникова С.А. Математическая модель и оптимизационная задача составления расписания для мультипроектной системы с временными и ресурсными ограничениями и критерием равномерной загрузки// Вестник Воронежского государственного технического университета. 2013. Т. 9. № 6-3. С. 58-61.
Новакова Н.Е., Горячев А.В., Горячев А.А., Васильев А.А., Монахов А.В. Система управления проектами в автоматизированном проектировании // Кибернетика и программирование.-2013.-4.-C. 1-13. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.4.8301. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_8301.html
Комарцова Л.Г., Лавренков Ю.Н., Антипова О.В. Комплексный подход к исследованию сложных систем // Программные системы и вычислительные методы.-2013.-4.-C. 330-334. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.4.10551.

References (transliteration):
Klimenko A.B., Trotsenko R.V. Reshenie zadachi optimizatsii resursov i planirovaniya vychisleniy s ispol'zovaniem parallel'noy imitatsii otzhiga // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody.-2014.-3.-C. 282-290. DOI: 10.7256/2305-6061.2014.3.13419.
Grakova N.V. Postroenie semanticheskoy modeli upravleniya proektami // Kibernetika i programmirovanie.-2012.-1.-C. 7-15. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_13857.html
L. S. Kirina Etapy upravleniya nalogovymi riskami v nalogovom konsul'tirovanii // Nalogi i nalogooblozhenie.-2012.-5.-C. 46-54.
Labkovskaya R.Ya., Kozlov A.S., Pirozhnikova O.I., Korobeynikov A.G. Modelirovanie dinamiki chuvstvitel'nykh elementov gerkonov sistem upravleniya // Kibernetika i programmirovanie.-2014.-5.-C. 70-77. DOI: 10.7256/2306-4196.2014.5.13309. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_13309.html
Wise M.E. The incomplete beta-function as a contour integral and a quickly conversing series for its inverse // Biometrika. 1950. V. 37. P. 208-218.
Krylov V.I., Bobkov V.V., Monastyrskiy P.I. Nachala teorii vychislitel'nykh metodov. Interpolirovanie i integrirovanie. Minsk, Nauka i tekhnika, 1983. – 287s.
Verzhbitskiy V.M. Osnovy chislennykh metodov. M.: Vyssh. shk., 2005. – 840s.
Mal'tsev A.I. Algoritmy i rekursivnye funktsii. – M., Nauka, Gl. red. fiz.-mat. lit. 1986. – 368 s.
Pirogov A.M., Oleynikova S.A. Ob odnom podkhode k otsenke dlitel'nosti proekta v zadachakh setevogo planirovaniya i upravleniya// Informatsionnye tekhnologii v vychislitel'noy tekhnike i svyazi: Materialy II Mezhd. konf. Vypusk II.-Voronezh, Mezhdunarodnyy institut komp'yuternykh tekhnologiy, 2013. – s. 57-69.
Kobzar' A.I. Prikladnaya matematicheskaya statistika. Dlya inzhenerov i nauchnykh rabotnikov. – M.: Fizmatlit, 2006. – 816 s.
Oleynikova S.A. Chislennaya otsenka vremeni obsluzhivaniya v zadachakh setevogo planirovaniya i upravleniya// Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. 2009. T. 5. № 3. S. 111-114.
Oleynikova S.A. Vychislitel'nyy eksperiment dlya analiza zakona raspredeleniya sluchaynoy velichiny, opisyvayushchey dlitel'nost' proekta v zadachakh setevogo planirovaniya i upravleniya// Ekonomika i menedzhment sistem upravleniya, 2013. T.9. № 3. s. 90-96.
WILLIAMS, T. M. (1995) What are PERT estimates? J. Oper. Res. Soc., 46, 1498–1504.
Oleynikova S.A. Otsenka kriticheskogo vremeni v zadachakh upravleniya proektami// Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. 2011. T. 7. № 2. S. 106-109.
Oleynikova S.A. Kriticheskiy analiz metoda PERT resheniya zadachi upravleniya proektami so sluchaynoy dlitel'nost'yu vypolneniya rabot// Sistemy upravleniya i informatsionnye tekhnologii. № 1(51), 2013. – s. 20-24. Kobzar' A.I. Prikladnaya matematicheskaya statistika. Dlya inzhenerov i nauchnykh rabotnikov. – M.: Fizmatlit, 2006. – 816 s.
Venttsel' E.S. Teoriya veroyatnostey. – M. Fizmatlit, 1962. – 564s.
Oleynikova S.A. Matematicheskaya model' i optimizatsionnaya zadacha sostavleniya raspisaniya dlya mul'tiproektnoy sistemy s vremennymi i resursnymi ogranicheniyami i kriteriem ravnomernoy zagruzki// Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. 2013. T. 9. № 6-3. S. 58-61.
Novakova N.E., Goryachev A.V., Goryachev A.A., Vasil'ev A.A., Monakhov A.V. Sistema upravleniya proektami v avtomatizirovannom proektirovanii // Kibernetika i programmirovanie.-2013.-4.-C. 1-13. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.4.8301. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_8301.html
Komartsova L.G., Lavrenkov Yu.N., Antipova O.V. Kompleksnyy podkhod k issledovaniyu slozhnykh sistem // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody.-2013.-4.-C. 330-334. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.4.10551.

Аннотация: Авторы подробно рассматривают пневмомеханический регулятор давления, имеющий существенное значение для бортовых систем кислородного питания воздушных судов, в интересах построения математической модели регулятора. Предметом исследования является построение математической модели пневмомеханического регулятора давления с учетом факторов, оказывающих существенное влияние на жизнедеятельность и работоспособность экипажа воздушного судна. Это обеспечило построение адекватных математических моделей, описывающих функционирование пневмомеханического регулятора давления в кабине воздушных судов, имеющих существенное значение для обеспечения безопасности в высотных полетах. Математическое моделирование регулятора давления с учетом факторов, оказывающих существенное влияние на жизнедеятельность и работоспособность экипажа воздушного судна: факторы, характеризующие атмосферное пространство как среду обитания для экипажа, факторы, связанные с динамикой полета, факторы, связанные с различного рода аварийными ситуациями, при которых дальнейший штатный полет становится невозможным. Исследование построенной математической модели позволило авторам выявить, что:
- сухое трение основного клапана существенно ухудшает динамику регулятора, но практически не влияет на его статическую ошибку;
- сухое трение управляющего клапана существенно увеличивает статическую ошибку регулятора, но практически не влияет на динамику регулятора;
- наличие автоколебаний малой амплитуды и высокой частоты наряду с устранением зоны нечувствительности регулятора меняет структуру сухого трения, устраняя сухое трение покоя и др.
Полученные результаты имеют существенное значение для проектирования систем обеспечения жизнедеятельности воздушных судов.

Ключевые слова: система обеспечения жизнедеятельности, высотные полеты, авиационная кибернетика, пневмомеханический регулятор, регулятор давления, модель сухого трения, моделирование пневмомеханического регулятора, вычислительный эксперимент, переходные функции, система кислородного питания

Библиография:
Илюшин Ю.С., Олизаров В.В. Кислородное оборудование летательных аппаратов и высотное спецснаряжение. М.: Воениздат, 1970. 280 с.
Бухтияров И.В., Усов В.М., Дворников М.В., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Чернуха В.Н. Технология биоадаптивного управления функционированием средств обеспечения жизнедеятельности человека в условиях измененной газовой среды // Безопасность жизнедеятельности. 2004. № 5. С. 32–36.
Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Дворников М.В., Кисляков Ю.Ю., Рыженков С.П. Расчет риска потери работоспособности человеком в условиях низкого барометрического давления // Полет. Общероссийский научно–технический журнал. 2012. № 11. С. 37–45.
Кукушкин Ю.А., Дворников М.В., Богомолов А.В., Матюшев Т.В., Поляков А.В. Математическое обеспечение рискометрии состояний человека в экстремальных и аварийных ситуациях, сопряженных с гипоксическим воздействием // Безопасность жизнедеятельности. 2012. № 10. С. 25–33.
Ушаков И.Б., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Карпов В.Н. Потенциальная ненадежность действий оператора как характеристика степени влияния физико–химических факторов условий деятельности // Безопасность жизнедеятельности. 2001. № 1. С. 24.
Дворников М.В., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Матюшев Т.В. Технология синтеза законов управления человеко–машинными системами, эксплуатируемыми в условиях высокого риска гипоксических состояний человека // Двойные технологии. 2014. № 1 (66). С. 8–11.
Гузий А.Г., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Теоретические основы функционально–адаптивного управления системами «человек–машина» повышенной аварийности // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 1. С. 39–48.
Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Шибанов Г.П., Чернуха В.Н. Устройство для прогнозирования работоспособности летчика в высотном полете. Патент на полезную модель № 136609. Заявл. 23.09.2013, опубл. 10.01.2014, бюлл. №1. 2 с.
Кукушкин Ю.А., Дворников М.В., Богомолов А.В., Шишов А.А., Сухолитко В.А., Симоненко А.П., Степанов В.К. Особенности поддержки принятия решений по устранению особых событий и опасных состояний летчика в высотном полете // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2009. № 6. С. 74–79.
Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Шибанов Г.П., Чернуха В.Н. Устройство для прогнозирования времени аварийной разгерметизации салона самолёта. Патент на полезную модель № 140940. Заявл. 09.01.2014, опубл. 20.05.2014, бюлл. №14. 2 с.
Илюхин В.Н. Динамика регуляторов давления магистральных газопроводов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 8, №4, 2006. С 1114–1120.
Замятин В.Г. Динамика газового регулятора с пневматической пружиной // Динамика сложных систем. №1, т. 7, 2013. С. 69–73.
Замятин В.Г, Кастерский С.М. Математическая модель газового регулятора с пневматической пружиной // Информационно–измерительные и управляющие системы. №7, т. 9, 2011. С.21–27.
Арзуманов Ю.Л., Петров Р.А., Халатов Е.М. Системы газоснабжения и устройства пневмоавтоматики ракетно–космических комплексов. М.: Машиностроение, 1997. 229 с.
Замятин В.Г, Кастерский С.М, Чернуха В.Н. Автоколебания в системе с несколькими нелинейностями // Динамика сложных систем. №1, т. 7, 2013. С. 74–78.
Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А., Дворников М.В. Математическое моделирование динамики гипоксических состояний человека // Программные продукты и системы. 2013. № 2. С. 40.
Гузий А.Г., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В. Методология стабилизации функционального состояния оператора системы "человек–машина" // Мехатроника, автоматизация, управление. 2002. № 5. С. 9.
Кукушкин Ю.А., Дворников М.В., Степанов В.К., Сухолитко В.А., Богомолов А.В. Анализ проблем защиты летчика от воздействия высотного фактора полета // Проблемы безопасности полетов. 2002. № 10. С. 27.
Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А., Шишов А.А., Филатов В.Н. Индикатор резервного времени сохранения сознания человеком в условиях гипоксической гипоксии. Патент на полезную модель № 136206. Заявл. 02.09.2013, опубл. 27.12.2013, бюлл. №36. 2 с.
Матюшев Т.В., Дворников М.В., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А., Поляков А.В. Математическое моделирование динамики показателей газообмена человека в условиях гипоксии // Математическое моделирование. Т. 26, № 4, 2014.С. 51–64.
Матюшев Т.В., Дворников М.В., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В. Управление длительностью десатурации членов экипажа пилотируемых космических объектов с использованием математического моделирования // Мехатроника, автоматизация, управление. 2014. № 2. С. 45–52.
Ушаков И.Б., Пономаренко В.А., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В. Автоматизированные системы для контроля состояния специалистов опасных профессий // Безопасность жизнедеятельности. 2005. № 10 (приложение). 24 с.
Кукушкин Ю.А., Гузий А.Г., Богомолов А.В. Методология стабилизации функционального состояния оператора системы «человек –машина» // Мехатроника, автоматизация, управление. 2002. № 5. С. 17.
Коломиец Л.В., Федоров М.В., Богомолов А.В., Мережко А.Н., Солдатов А.С., Есев А.А. Метод поддержки принятия решений по управлению ресурсами при испытаниях авиационной техники // Информационно–измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. № 5. С. 38–40.
Фёдоров М.В., Богомолов А.В., Цыганок Г.В., Айвазян С.А. Технология проектирования многофакторных экспериментальных исследований и построения эмпирических моделей комбинированных воздействий на операторов эргатических систем // Информационно–измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. № 5. С. 53–61.
Рудаков И.С., Рудаков С.В., Богомолов А.В. Методика идентификации вида закона распределения параметров при проведения контроля состояния сложных систем // Информационно–измерительные и управляющие системы. 2007. Т. 5. № 1. С. 66–72

References (transliteration):
Ilyushin Yu.S., Olizarov V.V. Kislorodnoe oborudovanie letatel'nykh apparatov i vysotnoe spetssnaryazhenie. M.: Voenizdat, 1970. 280 s.
Bukhtiyarov I.V., Usov V.M., Dvornikov M.V., Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Chernukha V.N. Tekhnologiya bioadaptivnogo upravleniya funktsionirovaniem sredstv obespecheniya zhiznedeyatel'nosti cheloveka v usloviyakh izmenennoy gazovoy sredy // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2004. № 5. S. 32–36.
Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Dvornikov M.V., Kislyakov Yu.Yu., Ryzhenkov S.P. Raschet riska poteri rabotosposobnosti chelovekom v usloviyakh nizkogo barometricheskogo davleniya // Polet. Obshcherossiyskiy nauchno–tekhnicheskiy zhurnal. 2012. № 11. S. 37–45.
Kukushkin Yu.A., Dvornikov M.V., Bogomolov A.V., Matyushev T.V., Polyakov A.V. Matematicheskoe obespechenie riskometrii sostoyaniy cheloveka v ekstremal'nykh i avariynykh situatsiyakh, sopryazhennykh s gipoksicheskim vozdeystviem // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2012. № 10. S. 25–33.
Ushakov I.B., Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Karpov V.N. Potentsial'naya nenadezhnost' deystviy operatora kak kharakteristika stepeni vliyaniya fiziko–khimicheskikh faktorov usloviy deyatel'nosti // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2001. № 1. S. 24.
Dvornikov M.V., Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Matyushev T.V. Tekhnologiya sinteza zakonov upravleniya cheloveko–mashinnymi sistemami, ekspluatiruemymi v usloviyakh vysokogo riska gipoksicheskikh sostoyaniy cheloveka // Dvoynye tekhnologii. 2014. № 1 (66). S. 8–11.
Guziy A.G., Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A. Teoreticheskie osnovy funktsional'no–adaptivnogo upravleniya sistemami «chelovek–mashina» povyshennoy avariynosti // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2005. № 1. S. 39–48.
Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Shibanov G.P., Chernukha V.N. Ustroystvo dlya prognozirovaniya rabotosposobnosti letchika v vysotnom polete. Patent na poleznuyu model' № 136609. Zayavl. 23.09.2013, opubl. 10.01.2014, byull. №1. 2 s.
Kukushkin Yu.A., Dvornikov M.V., Bogomolov A.V., Shishov A.A., Sukholitko V.A., Simonenko A.P., Stepanov V.K. Osobennosti podderzhki prinyatiya resheniy po ustraneniyu osobykh sobytiy i opasnykh sostoyaniy letchika v vysotnom polete // Problemy bezopasnosti i chrezvychaynykh situatsiy. 2009. № 6. S. 74–79.
Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Shibanov G.P., Chernukha V.N. Ustroystvo dlya prognozirovaniya vremeni avariynoy razgermetizatsii salona samoleta. Patent na poleznuyu model' № 140940. Zayavl. 09.01.2014, opubl. 20.05.2014, byull. №14. 2 s.
Ilyukhin V.N. Dinamika regulyatorov davleniya magistral'nykh gazoprovodov // Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra Rossiyskoy akademii nauk, t. 8, №4, 2006. S 1114–1120.
Zamyatin V.G. Dinamika gazovogo regulyatora s pnevmaticheskoy pruzhinoy // Dinamika slozhnykh sistem. №1, t. 7, 2013. S. 69–73.
Zamyatin V.G, Kasterskiy S.M. Matematicheskaya model' gazovogo regulyatora s pnevmaticheskoy pruzhinoy // Informatsionno–izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. №7, t. 9, 2011. S.21–27.
Arzumanov Yu.L., Petrov R.A., Khalatov E.M. Sistemy gazosnabzheniya i ustroystva pnevmoavtomatiki raketno–kosmicheskikh kompleksov. M.: Mashinostroenie, 1997. 229 s.
Zamyatin V.G, Kasterskiy S.M, Chernukha V.N. Avtokolebaniya v sisteme s neskol'kimi nelineynostyami // Dinamika slozhnykh sistem. №1, t. 7, 2013. S. 74–78.
Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A., Dvornikov M.V. Matematicheskoe modelirovanie dinamiki gipoksicheskikh sostoyaniy cheloveka // Programmnye produkty i sistemy. 2013. № 2. S. 40.
Guziy A.G., Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V. Metodologiya stabilizatsii funktsional'nogo sostoyaniya operatora sistemy "chelovek–mashina" // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2002. № 5. S. 9.
Kukushkin Yu.A., Dvornikov M.V., Stepanov V.K., Sukholitko V.A., Bogomolov A.V. Analiz problem zashchity letchika ot vozdeystviya vysotnogo faktora poleta // Problemy bezopasnosti poletov. 2002. № 10. S. 27.
Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A., Shishov A.A., Filatov V.N. Indikator rezervnogo vremeni sokhraneniya soznaniya chelovekom v usloviyakh gipoksicheskoy gipoksii. Patent na poleznuyu model' № 136206. Zayavl. 02.09.2013, opubl. 27.12.2013, byull. №36. 2 s.
Matyushev T.V., Dvornikov M.V., Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A., Polyakov A.V. Matematicheskoe modelirovanie dinamiki pokazateley gazoobmena cheloveka v usloviyakh gipoksii // Matematicheskoe modelirovanie. T. 26, № 4, 2014.S. 51–64.
Matyushev T.V., Dvornikov M.V., Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V. Upravlenie dlitel'nost'yu desaturatsii chlenov ekipazha pilotiruemykh kosmicheskikh ob'ektov s ispol'zovaniem matematicheskogo modelirovaniya // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2014. № 2. S. 45–52.
Ushakov I.B., Ponomarenko V.A., Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V. Avtomatizirovannye sistemy dlya kontrolya sostoyaniya spetsialistov opasnykh professiy // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2005. № 10 (prilozhenie). 24 s.
Kukushkin Yu.A., Guziy A.G., Bogomolov A.V. Metodologiya stabilizatsii funktsional'nogo sostoyaniya operatora sistemy «chelovek –mashina» // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2002. № 5. S. 17.
Kolomiets L.V., Fedorov M.V., Bogomolov A.V., Merezhko A.N., Soldatov A.S., Esev A.A. Metod podderzhki prinyatiya resheniy po upravleniyu resursami pri ispytaniyakh aviatsionnoy tekhniki // Informatsionno–izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2010. T. 8. № 5. S. 38–40.
Fedorov M.V., Bogomolov A.V., Tsyganok G.V., Ayvazyan S.A. Tekhnologiya proektirovaniya mnogofaktornykh eksperimental'nykh issledovaniy i postroeniya empiricheskikh modeley kombinirovannykh vozdeystviy na operatorov ergaticheskikh sistem // Informatsionno–izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2010. T. 8. № 5. S. 53–61.
Rudakov I.S., Rudakov S.V., Bogomolov A.V. Metodika identifikatsii vida zakona raspredeleniya parametrov pri provedeniya kontrolya sostoyaniya slozhnykh sistem // Informatsionno–izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2007. T. 5. № 1. S. 66–72

Аннотация: При навигации объектов используют системы радионавигации NAVSTAR или GLONAS. В обоих системах используется один и тот же принцип – определения расстояния от спутников до объекта. Измерения расстояния проводят измерением времени распространения сигнала от спутников до объекта. Для этого приёмник генерирует псевдослучайный код в тот же момент, что и спутник передает сигнал. При принятии сигнала приёмником, приёмник вычисляет время распространения сигнала как разность времени генерации псевдослучайного кода и временем принятия сигнала. В связи с этим возникает необходимость синхронизации часов спутника и приёмника. Из-за аппаратных возможностей, не все приёмники могут быть синхронизированы с часами спутников. Методы исследования основываются на анализе систем радионавигации, его структуры, принципов функционирования и существующих методов определения координат объекта.
В данной статье предлагается новый способ определения координат, основанный на измерении разности времени прихода сигналов от спутников. Благодаря этому больше не требуется четкая синхронизация часов приёмника и часов спутника, выявления момента передачи сигнала со спутника к приёмнику и использование корректирующих систем.

Ключевые слова: GPS, задержка, трилатерация, определение координат, спутниковая навигация, ГЛОНАСС, корректирующие системы, радионавигация, WAAS, разностно-дальномерный способ

Контактная информация: Егошин Алексей Валерьевич, 424000, Россия, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

Библиография:
1. Tyler Nighswander, Robert Brumley, Brent Ledvina, David Brumley, Jonathan Diamond. GPS software attacks. 2012г.
2. D. Khrustalev GPS-vzglyad iznutri. Komponenty i tekhnologii. №6 2001.
3. Peter H. Dana. Global Position System (GPS) Time Dissemination for Real-Time Application. 1997.
4. Raj Jain. Potential Networking Application of Global Position Systems (GPS). Gopal Dommety,
5. Navstar GPS uses equipment introduction. Public release version. 1996.
6. Markov S. Printsipy raboty sistemy GPS i ee ispol’zovanie. Access: http://rix.com.ua/tech/441/404/488/855.html
(date of reference: 01.05.2014).
7. Antonovich K.M. Ispol’zovanie sputnikovykh navigatsionnykh sistem v geodezii. FGUP «Kartgeotsentr», 2006

References (transliteration):
1. Tyler Nighswander, Robert Brumley, Brent Ledvina, David Brumley, Jonathan Diamond. GPS software attacks. 2012g.
2. D. Khrustalev GPS-vzglyad iznutri. Komponenty i tekhnologii. №6 2001.
3. Peter H. Dana. Global Position System (GPS) Time Dissemination for Real-Time Application. 1997.
4. Raj Jain. Potential Networking Application of Global Position Systems (GPS). Gopal Dommety,
5. Navstar GPS uses equipment introduction. Public release version. 1996.
6. Markov S. Printsipy raboty sistemy GPS i ee ispol’zovanie. Access: http://rix.com.ua/tech/441/404/488/855.html
(date of reference: 01.05.2014).
7. Antonovich K.M. Ispol’zovanie sputnikovykh navigatsionnykh sistem v geodezii. FGUP «Kartgeotsentr», 2006

Аннотация: В настоящее время активно прорабатываются вопросы использования формальных средств моделирования для описания различных категорий процессов, в частности информационных бизнес-процессов. Однако, в основном, в качестве средств моделирования используются графовые или сетевые модели, основанные на диаграммах состояний – такие как сети Петри, графы, представляющие сетевые цепочки, а также различные документно-ориентированные или событийно-ориентированные модели, такие как UML или IDEFx модели.

Цель данной работы заключается в том, чтобы показать, что наработки в области теории бизнес процессов, ориентированные на такие модели, могут быть применены для более строгих символьных моделей, дающих возможность использования автоматизированной обработки модели процесса для проверки корректности, обнаружения свойств и связь модели процесса с технологическими средствами реализации. В данной работе, предлагается использование символьного средства моделирования процессов – pi-исчисление. В данной формальной модели процесс представляется как терм исчисления, выполнение которого описывается редукцией данного терма в соответствии с выбранной семантикой. Данное исчисление было разработано для описания взаимодействия нескольких систем в рамках процессов с возможно изменяющейся структурой. В данной работе предлагается оригинальный конструктивный подход к описанию трассировки – предлагается способ построения логов процесса, объединения их в журналы выполнения, рассматриваются общие требования к журналированию процессов. Описывается применение аспектов process mining к процессам, моделируемым с использованием pi-исчисления.

Использование предлагаемых подходов к моделированию процессов и трассировки их выполнения предоставляет, по сравнению с аналогами, гораздо больше возможностей оценки адекватности и корректности построенной модели, упрощает расширение системы оценки для добавления новых критериев, упрощает получение и интерпретацию логов процесса, соответствующего модели.

Ключевые слова: Трассировка процессов, Моделирование бизнес-процессов, Process mining, pi-исчисление, лямбда исчисление, АВС, Исчисление взаимодействующих систем, Семантика выполнения бизнес-процессов, Интерпретация формальной модели, Оценка модели

Контактная информация: Шумский Леонид Дмитриевич, 115409, Россия, г. Москва, Каширское ш., 31

Библиография:
Aalst W.M. van der. Formalization and verification of event-driven process chains // In-formation and Software technology. 1999. Т. 41. № 10. С. 639–650.
Aalst W.M. van der. Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. : Springer, 2011.
Aalst W.M. van der, Adriansyah A., Dongen B.F. van. Conformance checking using cost-based fitness analysis // Enterprise Distributed Object Computing Conference (EDOC), 2011 15th IEEE International. , 2011. С. 55–64.
Baader F. и др. The description logic handbook: Theory, implementation and applications. : Cambridge university press, 2003.
Berry G., Boudol G. The chemical abstract machine // Theoretical computer science. 1992. Т. 96. № 1. С. 217–248.
Boudol G. The π-calculus in direct style // Higher-Order and Symbolic Computation. 1998. Т. 11. № 2. С. 177–208.
Jianzhong L., Liangyou C. Extended Event-Process Chain (EEPC) and It’s Application in BPR // Systems Engineering. 2000. Т. 1. С. 009.
Milner R. A calculus of communicating systems. : Springer-Verlag New York, Inc., 1982.
Milner R. Functions as processes // Mathematical structures in computer science. 1992. Т. 2. № 02. С. 119–141.
Milner R. The polyadic π-calculus: a tutorial. : Springer, 1993.
Milner R., Parrow J., Walker D. A calculus of mobile processes, i // Information and com-putation. 1992. Т. 100. № 1. С. 1–40.
Pierce B., Sangiorgi D. Typing and subtyping for mobile processes // Logic in Computer Science, 1993. LICS’93., Proceedings of Eighth Annual IEEE Symposium on. , 1993. С. 376–385.
Shumsky L. и др. Applicative Approach to Information Processes Modeling-Towards a Constructive Information Theory: : SciTePress-Science and and Technology Publications, 2013a. С. 323–328.
Shumsky L. и др. A synthetic approach to building a canonical model of subject areas in the integration bus // ISKO-Maghreb, 2013 3rd International Symposium. , 2013b. С. 1–7.
Вольфенгаген В.Э. Методы и средства вычислений с объектами. Аппликативные вы-числительные системы. : ООО «ЮрИнфоР-Пресс», 2004.

References (transliteration):
Aalst W.M. van der. Formalization and verification of event-driven process chains // In-formation and Software technology. 1999. T. 41. № 10. S. 639–650.
Aalst W.M. van der. Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. : Springer, 2011.
Aalst W.M. van der, Adriansyah A., Dongen B.F. van. Conformance checking using cost-based fitness analysis // Enterprise Distributed Object Computing Conference (EDOC), 2011 15th IEEE International. , 2011. S. 55–64.
Baader F. i dr. The description logic handbook: Theory, implementation and applications. : Cambridge university press, 2003.
Berry G., Boudol G. The chemical abstract machine // Theoretical computer science. 1992. T. 96. № 1. S. 217–248.
Boudol G. The π-calculus in direct style // Higher-Order and Symbolic Computation. 1998. T. 11. № 2. S. 177–208.
Jianzhong L., Liangyou C. Extended Event-Process Chain (EEPC) and It’s Application in BPR // Systems Engineering. 2000. T. 1. S. 009.
Milner R. A calculus of communicating systems. : Springer-Verlag New York, Inc., 1982.
Milner R. Functions as processes // Mathematical structures in computer science. 1992. T. 2. № 02. S. 119–141.
Milner R. The polyadic π-calculus: a tutorial. : Springer, 1993.
Milner R., Parrow J., Walker D. A calculus of mobile processes, i // Information and com-putation. 1992. T. 100. № 1. S. 1–40.
Pierce B., Sangiorgi D. Typing and subtyping for mobile processes // Logic in Computer Science, 1993. LICS’93., Proceedings of Eighth Annual IEEE Symposium on. , 1993. S. 376–385.
Shumsky L. i dr. Applicative Approach to Information Processes Modeling-Towards a Constructive Information Theory: : SciTePress-Science and and Technology Publications, 2013a. S. 323–328.
Shumsky L. i dr. A synthetic approach to building a canonical model of subject areas in the integration bus // ISKO-Maghreb, 2013 3rd International Symposium. , 2013b. S. 1–7.
Vol'fengagen V.E. Metody i sredstva vychisleniy s ob'ektami. Applikativnye vy-chislitel'nye sistemy. : OOO «YurInfoR-Press», 2004.

Аннотация: Развитие локальных систем автоматизаци транспортных средств (ТС) в конце ХХ-начале ХХI века и расширяющееся использование микропроцессорных средств и систем создали предпосылки управления ТС с учетом личных особенностей оператора. При создании на этой основе новых алгоритмов управления целесообразно исходить из принципа «дуального» управления А.А. Фельдбаума. Имеется в виду использование возможностей системы управления для изучения характера управляющих действий, присущих данному оператору, и учет их согласовании с условиями среды в выбираемом алгоритме УЭВМ. Это становится возможным не только на тренажерах, но и в результате прямого измерения переменных, являющихся действиями оператора.
Тем не менее, оператор представляется моделью с не полностью измеримыми переменными состояния в классе соответствующих наблюдателей состояния. Заметим, что в соответствии с модальной теорией основой для моделирования является использование доминирующих корней при учете основных психофизиологических особенностей оператора и существенной не стационарности основных параметров оператора. Это становится возможным в результате процедур текущей динамической идентификации выходных переменных оператора в процессе управления.
Учитывая сложность внутренних процессов у оператора и используя возможности декомпозиции, первичные этапы описания можно свести к формированию в подсистеме оператора частных моделей: собственно личностной; внутренней модели объекта управления; внутренней модели окружающей среды и ее состояния.
Для обеспечения решения задачи создания сложного ЧМИ представляется уместным использование принципа «дуального» управления А.А.Фельдбаума. Имеется в виду изучение системой управления характера, присущего данному оператору, и учет его при согласовании с условиями среды в выбираемом алгоритме управления. Такого рода работы основаны на возможностях реализации, предоставляемых уже имеющимися устройствами автоматизации и средствами вычислительной техники. Новизна и перспективность реализации предлагаемых подходов определяется возможностью получения результатов для разработки и создания:
1. Автоматизированной информационной системы организации и диагностирования психологического и физиологического обеспечения безопасности вычислительных машин включающего комплекс мероприятий, таких как профилактику, нарушения и отклонения в состоянии здоровья операторов, организацию проведения медицинских осмотров, где ключевым звеном профилактики может выступать психолого-физиологические факторы.
2. Управляющих вычислительных систем с искусственным интеллектом, устройств обмена информацией между человеко-машинного интерфейса с учетом интеллектуализации взаимодействия человека и вычислительного комплекса.

Ключевые слова: принцип «дуального» управления, человеко машинный интерфейс, оператор, математическая модель, эргатические системы управления, искусственный интеллект, человеко машинная система, аппарат многомерного шкалирования, исполнительная система, база знаний

Контактная информация: Минитаева Алина Мажитовна, 115054, Россия, г. Москва, Стремянный пер., 36

Библиография:
Минитаева А.М. Метод сетевого оператора для решения задачи синтеза системы управления. Современные проблемы информационной безопасности и программной инженерии: Сборник избранных статей научно-методологического семинара кафедры ИБиПИ (12.10.2011). – М.: Изд-во «Спутник+», 2011. С. 53-57.
Корнеев Н.В. Минитаева А.М. Задачи организации человеко-машинного интерфейса с учетом интеллектуализации взаимодействия человека и вычислительного комплекса. Журнал «Ученые записки РГСУ», 2011, №8. – С. 211 – 215.
Н. В. Корнеев, Ю. С. Кустарев, Ю. Я. Морговский. Теория автоматического управления с практикумом. – М.: Изд-во: Академия, 2008. С. 224.
Корнеев Н.В., А.М. Минитаева. Исследования проблем человеко-машинного взаимодействия применительно к системам управления. Математические методы и приложения: Труды двадцать первых математических чтений РГСУ (23-29 января 2012 г.). М.: АПКиППРО, 2012. С. 300-302.
Минитаева А.М. Введение в проблему человеко-машинного интерфейса с учетом взаимодействия вычислительной машины. Современные проблемы информационной безопасности и программной инженерии: Сборник избранных статей научно-методологического семинара №3 кафедры ИБиПИ (7.12.2011). – М.: Изд-во «Спутник+», 2012. С. 73-77.

References (transliteration):
Minitaeva A.M. Metod setevogo operatora dlya resheniya zadachi sinteza sistemy upravleniya. Sovremennye problemy informatsionnoy bezopasnosti i programmnoy inzhenerii: Sbornik izbrannykh statey nauchno-metodologicheskogo seminara kafedry IBiPI (12.10.2011). – M.: Izd-vo «Sputnik+», 2011. S. 53-57.
Korneev N.V. Minitaeva A.M. Zadachi organizatsii cheloveko-mashinnogo interfeysa s uchetom intellektualizatsii vzaimodeystviya cheloveka i vychislitel'nogo kompleksa. Zhurnal «Uchenye zapiski RGSU», 2011, №8. – S. 211 – 215.
N. V. Korneev, Yu. S. Kustarev, Yu. Ya. Morgovskiy. Teoriya avtomaticheskogo upravleniya s praktikumom. – M.: Izd-vo: Akademiya, 2008. S. 224.
Korneev N.V., A.M. Minitaeva. Issledovaniya problem cheloveko-mashinnogo vzaimodeystviya primenitel'no k sistemam upravleniya. Matematicheskie metody i prilozheniya: Trudy dvadtsat' pervykh matematicheskikh chteniy RGSU (23-29 yanvarya 2012 g.). M.: APKiPPRO, 2012. S. 300-302.
Minitaeva A.M. Vvedenie v problemu cheloveko-mashinnogo interfeysa s uchetom vzaimodeystviya vychislitel'noy mashiny. Sovremennye problemy informatsionnoy bezopasnosti i programmnoy inzhenerii: Sbornik izbrannykh statey nauchno-metodologicheskogo seminara №3 kafedry IBiPI (7.12.2011). – M.: Izd-vo «Sputnik+», 2012. S. 73-77.

Аннотация: Электрификация дорожного транспорта в настоящее время является одним из приоритетных направлений развития науки, технологий и техники. Одной из труднейших задач, вставшей перед всеми производителями электромобилей, является проблема обеспечения электромагнитной безопасности пользователей и электромагнитной совместимости различных устройств находящихся в транспортных системах. Кроме того, имеется озабоченность населения и средств массовой информации по поводу возможных рисков для здоровья и безопасности движения из-за воздействия электромагнитных полей, генерируемые сильными токами, текущими в электропроводах и кабелях электрического автотранспорта. Дополнительно отмечается, что эти токи и генерируемые ими магнитные поля также могут представлять риск для электромагнитной совместимости различных электротехнических средств и электронных устройств электромобиля. В связи с этим, измерение и оценка магнитных полей, а также определение их топологии в электрическом автомобиле в реальном масштабе времени является актуальной задачей. В работе проводится сравнительный анализ методов детектирования магнитных полей в электромобиле с учетом выявленных специфических особенностей этих полей. В статье рассмотрена задача определения основных характеристик магнитных полей в электромобиле. На основании этих характеристик сделан вывод, что наиболее перспективными датчиками магнитного поля для целей электромагнитной безопасности в электромобиле являются традиционные для геофизики магнитостатические датчики, а также современные датчики на основе гигантского импеданса.

Ключевые слова: магнитное поле, детекторы магнитного поля, измерение магнитного поля, дорожный транспорт, гибридный автомобиль, электрический автомобиль, электромагнитные поля, экология, электромагнитная безопасность, электромобиль

Контактная информация: Коробейников Анатолий Григорьевич, 199034, Россия, Санкт-Петербург, Василеостровский район, Университетская наб., 5

Библиография:
1. Птицына Н.Г., Копытенко Ю. А., Исмагилов В.С., Коробейников А.Г.,
Электромагнитная безопасность электротранспортных систем: основные источники
и параметры магнитных полей//Научно-технический вестник информационных
технологий, механики и оптики.-Санкт-Петербург: СПБНИУ ИТМО, 2013.-Вып. 84.-№
2. Анализ и синтез сложных систем.-С.65-71.-180 с.-ISSN 2226-1494. 2. Pike Research. A
part of Navigant, 2012, http://www.pikeresearch.com/. Дата последнего доступа 24.01.2014
3. Muc A.M., Electromagnetic Fields Associated with Transportation Systems, Radiation
Health and Safety Consulting, Contract Report 4500016448, Air Health Effects Division,
Healthy Environments and Consumer Safety Branch Health, Canada, 2002
4. Halgamuge, M. N., C. D. Abeyrathne and P. Mendis. Measurements performed in
electric trains-Comparison with ICNIRP Limit & Laboratory Experiments. “Measurement
and Analysis of Electromagnetic Fields from Trams, Trains and Hybrid Cars”, Radiation
Protection Dosimetry, Vol. 141, Issue 3, pp 255-268, 2010.
5. Птицына Н.Г., Виллорези Дж., Копытенко Ю.А. Тясто М.И. Магнитные поля на
электротранспорте и экология человека//Санкт-Петербург, Изд. Нестор-История. 2010.
120 c.
6. А.Г. Коробейников, Н.Г. Птицына, В.С. Исмагилов, Ю.А. Копытенко Вычисление
топологии магнитного поля в электромобиле с использованием фазово-градиентного
метода // Программные системы и вычислительные методы.-2013.-1.-C. 45-55. DOI:
10.7256/2305-6061.2013.01.4
7. Snyder M. Magnetic Shielding for Electric Vechicles. Program Review. Contract DAAE07-
93-C-R107. Army TACOM, Chrysler Corp. 1995.
8. Ptitsyna N., Ponzetto A. Magnetic Fields Encountered in Electric Transport: Rail
Systems, Trolleybus and Cars. IEEE Conference Publications. Proceedings of the
Electromagnetic Compatibility (EMC EUROPE), 2012 International Symposium on
Fields, Waves & Electromagnetics, Rome, Italy, 17-21 Sep., P.1 – 5, 2012. DOI 10.1109/
EMCEurope.2012.6396901 . 2012.
9. Lenz J.E. A Review of Magnetic Sensors, Proc IEEE, Vol. 78, No. 6:973-989. 1990
10. Bartland T., Caruso M., Schneider R., Smith C. A New Perspective on Magnetic Field
Sensing. Sensors. Electric/Magnetic, December 1, 1998.
11. Janicke J.M. The Magnetic Measurement Handbook, New Jersey: Magnetic Research
Press. 1994
12. Ramsden E. Sept. «Measuring Magnetic Fields with Fluxgate Sensors,» Sensors:87-90.
1994.
13. Ripka P. «Review of Fluxgate Sensors,» Sensors and Actuators A, 33:129-141. 1996.
14. Сергеев В.Г., Шихин А.Я. Магнитоизмерительные приборы и установки//М.
Энерогоиздат, Электроизмерительные приборы; Вып. 24. 152 С.,1982.
15. Kopytenko Y.A., Kopytenko E.A., Amosov L.G., Zaitsev D.B., Voronov P.M.,
Timoshenkov Y.P., Magnetovariation complex MVC-2. Proc. of VI Workshop on
Geomagnetic Observatory Instruments, Data Acquisition and Processing. Dourbes, Belgium,
1994.
16. Hirota, E., Sakakima, H., Inomata, K. Giant Magneto-Resistance Devices. Springer, 2002,
P. 30, 177 p. , ISBN 978-3-540-41819-1
17. Муковский Я. М. Получение и свойства материалов с колоссальным
магнетосопротивлением // Рос. хим. ж. , 2001, Т. XLV, № 5-6, С. 32-41.
18. Нагаев Э. Л. Манганиты лантана и другие магнитные проводники с гигантским
магнитосопротивлением //Успехи физических наук. 1996, Т. 166, № 8, С. 833-858.
DOI:10.3367/UFNr.0166.199608b.0833
19. Никитин С. А. Гигантское магнитосопротивление // Соросовский обозревательный
журнал. 2004, Т. 8, № 2, С. 92-98.
20. Chappert C., Fert A. and Nguyen Van Dau F. (2007). «The emergence of spin electronics
in data storage». Nature Materials 6: 813–823. DOI:10.1038/nmat2024.
21. Coehoorn R. Novel Magnetoelectronic Materials and Devices. Giant magnetoresistance
and magnetic interactions in exchange-biased spin-valves. Lecture Notes. Technische
Universiteit Eindhoven (2003).
22. Panina LV, Mohri K. Magneto-impedance effect in amorphous wires. Appl Phys Lett; 65:
1189-91. 1994.
23. Beach R, Berkowitz A. Giant magnetic field dependent impedance of amorphous FeCoSiB
wire. Appl Phys Lett; 64: 3652-4. 1994
24. Gudoshnikov S., Zhukova A., Zhukova A., Sitnov Yu. Correlation of magnetic properties
and Giant magnetoimpedance characteristics of Co-rich amorphous microwires. Phis. Status
Solidi, A 206, No. 4, P. 625-629, 2009.
25. Cobeno AF, Zhukov A, Blanco JM, Gonzalez J. Giant magnetoimpedance effect in
CoMnSiB amorphous microwires. J Magn Mater; 234: L359-65. 2001.
26. Honkura Y. Development of amorphous wire type MI sensors for automobile use. J Magn
Magn Mater; 249: 375-81. 2002.
27. Zhukova V, Ipatov M, Zhukov A. Thin magnetically soft wires for magnetic microsensors.
Sensors; 9: 9216-40. 2009.
28. Geliang Yu., Chao Х., Hong X. Design of a GMImagneticsensor based on longitudinal
excitation. Sensors and Actuators A: Physical. Vol 161, Issues 1–2, pp 72–77, 2010.

References (transliteration):
1. Ptitsyna N.G., Kopytenko Yu. A., Ismagilov V.S., Korobeynikov A.G.,
Elektromagnitnaya bezopasnost' elektrotransportnykh sistem: osnovnye istochniki
i parametry magnitnykh poley//Nauchno-tekhnicheskiy vestnik informatsionnykh
tekhnologiy, mekhaniki i optiki.-Sankt-Peterburg: SPBNIU ITMO, 2013.-Vyp. 84.-№
2. Analiz i sintez slozhnykh sistem.-S.65-71.-180 s.-ISSN 2226-1494. 2. Pike Research. A
part of Navigant, 2012, http://www.pikeresearch.com/. Data poslednego dostupa 24.01.2014
3. Muc A.M., Electromagnetic Fields Associated with Transportation Systems, Radiation
Health and Safety Consulting, Contract Report 4500016448, Air Health Effects Division,
Healthy Environments and Consumer Safety Branch Health, Canada, 2002
4. Halgamuge, M. N., C. D. Abeyrathne and P. Mendis. Measurements performed in
electric trains-Comparison with ICNIRP Limit & Laboratory Experiments. “Measurement
and Analysis of Electromagnetic Fields from Trams, Trains and Hybrid Cars”, Radiation
Protection Dosimetry, Vol. 141, Issue 3, pp 255-268, 2010.
5. Ptitsyna N.G., Villorezi Dzh., Kopytenko Yu.A. Tyasto M.I. Magnitnye polya na
elektrotransporte i ekologiya cheloveka//Sankt-Peterburg, Izd. Nestor-Istoriya. 2010.
120 c.
6. A.G. Korobeynikov, N.G. Ptitsyna, V.S. Ismagilov, Yu.A. Kopytenko Vychislenie
topologii magnitnogo polya v elektromobile s ispol'zovaniem fazovo-gradientnogo
metoda // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody.-2013.-1.-C. 45-55. DOI:
10.7256/2305-6061.2013.01.4
7. Snyder M. Magnetic Shielding for Electric Vechicles. Program Review. Contract DAAE07-
93-C-R107. Army TACOM, Chrysler Corp. 1995.
8. Ptitsyna N., Ponzetto A. Magnetic Fields Encountered in Electric Transport: Rail
Systems, Trolleybus and Cars. IEEE Conference Publications. Proceedings of the
Electromagnetic Compatibility (EMC EUROPE), 2012 International Symposium on
Fields, Waves & Electromagnetics, Rome, Italy, 17-21 Sep., P.1 – 5, 2012. DOI 10.1109/
EMCEurope.2012.6396901 . 2012.
9. Lenz J.E. A Review of Magnetic Sensors, Proc IEEE, Vol. 78, No. 6:973-989. 1990
10. Bartland T., Caruso M., Schneider R., Smith C. A New Perspective on Magnetic Field
Sensing. Sensors. Electric/Magnetic, December 1, 1998.
11. Janicke J.M. The Magnetic Measurement Handbook, New Jersey: Magnetic Research
Press. 1994
12. Ramsden E. Sept. «Measuring Magnetic Fields with Fluxgate Sensors,» Sensors:87-90.
1994.
13. Ripka P. «Review of Fluxgate Sensors,» Sensors and Actuators A, 33:129-141. 1996.
14. Sergeev V.G., Shikhin A.Ya. Magnitoizmeritel'nye pribory i ustanovki//M.
Enerogoizdat, Elektroizmeritel'nye pribory; Vyp. 24. 152 S.,1982.
15. Kopytenko Y.A., Kopytenko E.A., Amosov L.G., Zaitsev D.B., Voronov P.M.,
Timoshenkov Y.P., Magnetovariation complex MVC-2. Proc. of VI Workshop on
Geomagnetic Observatory Instruments, Data Acquisition and Processing. Dourbes, Belgium,
1994.
16. Hirota, E., Sakakima, H., Inomata, K. Giant Magneto-Resistance Devices. Springer, 2002,
P. 30, 177 p. , ISBN 978-3-540-41819-1
17. Mukovskiy Ya. M. Poluchenie i svoystva materialov s kolossal'nym
magnetosoprotivleniem // Ros. khim. zh. , 2001, T. XLV, № 5-6, S. 32-41.
18. Nagaev E. L. Manganity lantana i drugie magnitnye provodniki s gigantskim
magnitosoprotivleniem //Uspekhi fizicheskikh nauk. 1996, T. 166, № 8, S. 833-858.
DOI:10.3367/UFNr.0166.199608b.0833
19. Nikitin S. A. Gigantskoe magnitosoprotivlenie // Sorosovskiy obozrevatel'nyy
zhurnal. 2004, T. 8, № 2, S. 92-98.
20. Chappert C., Fert A. and Nguyen Van Dau F. (2007). «The emergence of spin electronics
in data storage». Nature Materials 6: 813–823. DOI:10.1038/nmat2024.
21. Coehoorn R. Novel Magnetoelectronic Materials and Devices. Giant magnetoresistance
and magnetic interactions in exchange-biased spin-valves. Lecture Notes. Technische
Universiteit Eindhoven (2003).
22. Panina LV, Mohri K. Magneto-impedance effect in amorphous wires. Appl Phys Lett; 65:
1189-91. 1994.
23. Beach R, Berkowitz A. Giant magnetic field dependent impedance of amorphous FeCoSiB
wire. Appl Phys Lett; 64: 3652-4. 1994
24. Gudoshnikov S., Zhukova A., Zhukova A., Sitnov Yu. Correlation of magnetic properties
and Giant magnetoimpedance characteristics of Co-rich amorphous microwires. Phis. Status
Solidi, A 206, No. 4, P. 625-629, 2009.
25. Cobeno AF, Zhukov A, Blanco JM, Gonzalez J. Giant magnetoimpedance effect in
CoMnSiB amorphous microwires. J Magn Mater; 234: L359-65. 2001.
26. Honkura Y. Development of amorphous wire type MI sensors for automobile use. J Magn
Magn Mater; 249: 375-81. 2002.
27. Zhukova V, Ipatov M, Zhukov A. Thin magnetically soft wires for magnetic microsensors.
Sensors; 9: 9216-40. 2009.
28. Geliang Yu., Chao Kh., Hong X. Design of a GMImagneticsensor based on longitudinal
excitation. Sensors and Actuators A: Physical. Vol 161, Issues 1–2, pp 72–77, 2010.

Аннотация: В данной статье приведены результаты программной реализации алгоритма Герцеля для определения сдвига фаз между двумя синусоидальными сигналами. Показано практическое применение алгоритма Герцеля для расчета активной составляющей R комплексного сопротивления Z фильтра. Отмечается, что алгоритм Герцеля реализуется в форме фильтра с бесконечно-импульсной характеристикой (БИХ - фильтра) второго порядка с двумя действительными коэффициентами обратной связи и одним комплексным коэффициентом в цепи прямой связи. Моделирование проводилось в системе компьютерной алгебры Mathcad. Говорится, что алгоритм Герцеля позволяет эффективно рассчитывать фиксированные спектральные отсчеты ДПФ без необходимости рассчитывать все ДПФ. Говорится, что алгоритм Герцеля достаточно эффективно справляется с вычислением спектральных составляющий при достаточно высоких частотах дискретизации, а также при правильном определении числа выборок. В программе Mathcad получена модель, показывающая работоспособность данного алгоритма. С помощью полученной модели были найдены наиболее оптимальные параметры для последующей практической реализации алгоритма Герцеля.

Ключевые слова: алгоритм Герцеля, сдвиг фаз, синусоидальные сигналы, комплексное сопротивление, обратная связь, цепь прямой связи, Mathcad, моделирование, выборки, фиксированные спектральные отсчеты

Контактная информация: Галанина Наталия Андреевна, 428015, Россия, Чувашская Республика, г. Чебоксары, Московский пр-т, д. 15

Библиография:
1. Цифровая обработка сигналов: Второе издание. Пер. с англ. – М.: ООО «Бином-Пресс»,
2006 г. – 656 с.: ил.
2. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание.: Пер. с англ. – М.:
Издательский дом «Вильямс», 2008. – 992с.: ил. – Парал. тит. англ.

References (transliteration):
1. Tsifrovaya obrabotka signalov: Vtoroe izdanie. Per. s angl. – M.: OOO «Binom-Press»,
2006 g. – 656 s.: il.
2. Tsifrovaya obrabotka signalov: prakticheskiy podkhod, 2-e izdanie.: Per. s angl. – M.:
Izdatel'skiy dom «Vil'yams», 2008. – 992s.: il. – Paral. tit. angl.

Аннотация: Разработана модель и постановка задачи оптимизации распределённых вычислительных систем. Результаты работы хорошо согласуется с законом Амдала и позволяют при помощи методов теории игр и оптимизации отыскивать наиболее удачные, с точки зрения эффективности использования вычислительных ресурсов, решения при проектировании или модернизации распределённых вычислительных систем. Рассматривается поточная модель распределённой вычислительной системы непрерывного времени. Недостатком такой модели является возможность моделирования только поточной распределённой вычислительной системы, для рассмотрения случая передачи данных блоками необходимо ввести модель системы дискретного времени. Современные распределённые вычислительные системы (РВС) могут содержать множество отдельных вычислительных единиц связанных коммуникационной сетью и распределённых по разным частям Земли и околоземного пространства. Рассматривается блочная модель распределённой вычислительной системы дискретного времени. Такая модель позволяет рассматривать как поточную, так и блочную обработку данных, учитывать время задержки необходимое для синтеза и передачи данных. Решение задачи оптимизации возможно путём последовательного перебора, с применением методов теории игр и оптимизации, для вычислительных задач, ресурсов узлов

Ключевые слова: поточная модель, распределённая вычислительная система, оптимизация, закон Амдала, система дискретного времени, орграф, узел графа, блочная модель РВС, время вычислительного канала, теория игр

Контактная информация: Гришенцев Алексей Юрьевич, 197101, Россия, г. Санкт-Петербург, Кронверкский проспект, д.49

Библиография:
1. Таненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Э. Таненбаум, М.
Ван Стен — СПб.: Питер, 2003. — 877 с: ил.
2. Гришенцев А. Ю., Муромцев Д. И. Система управления данными наблюдений
солнечно-земной физики «MI» // Регистрация программы для ЭВМ от
21.07.2011 г. – № 2011615714.
3. Гришенцев А. Ю., Коробейников А. Г. Обратная задача радиочастотного
зондирования ионосферы. Российская академия наук «Журнал радиоэлектроники»
электронный журнал. Web: http://jre.cplire.ru/jre/oct10/6/text.html №10-октябрь 2010 г.
4. Антонов А. Под законом Амдала (рус.) Компьютерра. — 11.02.2002. — № 430. Web:
http://old.computerra.ru/offline/2002/430/15838/

References (transliteration):
1. Tanenbaum E. Raspredelennye sistemy. Printsipy i paradigmy / E. Tanenbaum, M.
Van Sten — SPb.: Piter, 2003. — 877 s: il.
2. Grishentsev A. Yu., Muromtsev D. I. Sistema upravleniya dannymi nablyudeniy
solnechno-zemnoy fiziki «MI» // Registratsiya programmy dlya EVM ot
21.07.2011 g. – № 2011615714.
3. Grishentsev A. Yu., Korobeynikov A. G. Obratnaya zadacha radiochastotnogo
zondirovaniya ionosfery. Rossiyskaya akademiya nauk «Zhurnal radioelektroniki»
elektronnyy zhurnal. Web: http://jre.cplire.ru/jre/oct10/6/text.html №10-oktyabr' 2010 g.
4. Antonov A. Pod zakonom Amdala (rus.) Komp'yuterra. — 11.02.2002. — № 430. Web:
http://old.computerra.ru/offline/2002/430/15838/

Аннотация: В теории перколяции достаточно подробно исследованы как задачи узлов и связей [1,2], так и смешанная задача теории перколяции [3,4]. Однако в ряде экспериментальных процессов происходит вариация вероятностей образования горизонтальной и вертикальной связи на решетчатой структуре с дефектами. В реальных физических моделях эти процессы могут происходить, например, при нанесении токопроводящего материала пульверизацией на наклонную плоскость; при постепенном отвердевании диэлектрической матрицы, в которой находятся заряженные микро и микрочастицы проводника, и которая находится в электрическом или магнитном полях и т. д.. Кроме того, можно ожидать, что наличие разнообразных дефектов в структуре влияет как на механические свойства материалов, так и на электрофизические. К сожалению, определить точную количественную взаимосвязь между количеством дефектов и физическими параметрами не всегда возможно из-за значительных экспериментальных трудностей. Моделирование зависимости физических параметров от числа дефектов при анизотропии связей представляется актуальной научной проблемой. Число подобных задач велико и может иметь большое практическое значение в случае численного решения таких задач. Целью настоящей работы является компьютерное моделирование объединенной задачи связей и узлов с разделением вероятностей образования горизонтальных и вертикальных связей и возможностью внесения в решетку дефектов по Шотки. Результатами исследования должны стать численные значения проводимости G квадратной сетки 2d от величин вероятностей: вертикальной связи P1, горизонтальных связей Р2 и дефектов N.

Ключевые слова: Программное обеспечение, перколяция, проводимость, моделирование, кластер, HPC, высокопроизводительные вычисления, Open MP, MPI, параллельные вычисления

Контактная информация: Денисенко Владимир Анатольевич, 0000, Россия, КБР, г. Нальчик, И. Арманд, 37-А, квартира 2.4

Библиография:
1. Шкловский Б.И., Эфрос А.Л. Электронные свойства легированных полупроводников.
М.: Наука, 1979.
2. Шкловский Б.И., Эфрос А.Л. // УФН. 1975. Т. 117 (3). С. 401.436.
3. Тарасевич Ю.Ю. Перколяция: Теория, приложения, алгоритмы. – М.: Едиториал
УРСС, 2002.-112 с.
4. Tarasevich Yu.Yu., van derMarck S.C. // Int. J. of Modern Physics. C. 1999. Vol. 10 (7). PP.
1193-1204.
5. Frank D.J., Lobb C.J. Highly efficient algorithm for percolative studies in two dimensions
// Phys.Rev.B. 1988.V.37.PP.302-307.
6. Lobb C.J., Frank D.J. Percolative conduction and Alexander-Orbach conjecture in two
dimensions // Phys.Rev.B.1984.V.30, No.7.PP. 4090-4092.
7. Л.А.Булавин, Н.В. Выгорницкий, Н.И.Лебовка. Компьютерное моделирлвание
физических систем: Учебное пособие/ – Долгопрудный: Издательский Дом «Интелект»,
2011.-352 с.ISBN 978-5-91559-101-0.
8. Денисенко В.А., Соцков В.А. Моделирование обьединеной задачи связей и узлов
с разделением связей в теории перколяции.// Журнал технической физики 2009 Т79
Вып.7.-с. 154-155.
9. Орлов А. Н. Введение в теорию дефектов в кристаллах. – М.: Высшая школа. 1983.
145 с.
10. Орлов А. Н., Трушин Ю. В., Энергии точечных дефектов в металлах, – М.: 1983.80 c.
11. Физические процессы в облученных полупроводниках, под ред. Л. С. Смирнова, –
Новосибирск: 1977.-с. 170-185.

References (transliteration):
1. Shklovskiy B.I., Efros A.L. Elektronnye svoystva legirovannykh poluprovodnikov.
M.: Nauka, 1979.
2. Shklovskiy B.I., Efros A.L. // UFN. 1975. T. 117 (3). S. 401.436.
3. Tarasevich Yu.Yu. Perkolyatsiya: Teoriya, prilozheniya, algoritmy. – M.: Editorial
URSS, 2002.-112 s.
4. Tarasevich Yu.Yu., van derMarck S.C. // Int. J. of Modern Physics. C. 1999. Vol. 10 (7). PP.
1193-1204.
5. Frank D.J., Lobb C.J. Highly efficient algorithm for percolative studies in two dimensions
// Phys.Rev.B. 1988.V.37.PP.302-307.
6. Lobb C.J., Frank D.J. Percolative conduction and Alexander-Orbach conjecture in two
dimensions // Phys.Rev.B.1984.V.30, No.7.PP. 4090-4092.
7. L.A.Bulavin, N.V. Vygornitskiy, N.I.Lebovka. Komp'yuternoe modelirlvanie
fizicheskikh sistem: Uchebnoe posobie/ – Dolgoprudnyy: Izdatel'skiy Dom «Intelekt»,
2011.-352 s.ISBN 978-5-91559-101-0.
8. Denisenko V.A., Sotskov V.A. Modelirovanie ob'edinenoy zadachi svyazey i uzlov
s razdeleniem svyazey v teorii perkolyatsii.// Zhurnal tekhnicheskoy fiziki 2009 T79
Vyp.7.-s. 154-155.
9. Orlov A. N. Vvedenie v teoriyu defektov v kristallakh. – M.: Vysshaya shkola. 1983.
145 s.
10. Orlov A. N., Trushin Yu. V., Energii tochechnykh defektov v metallakh, – M.: 1983.80 c.
11. Fizicheskie protsessy v obluchennykh poluprovodnikakh, pod red. L. S. Smirnova, –
Novosibirsk: 1977.-s. 170-185.

Аннотация: изложены методические подходы к математическому моделированию процессов расширенного воспроизводства в крестьянских (фермерских) хозяйствах; сформулирована оптимизационная задача определения рациональных параметров растениеводческого хозяйства, представлена символьная экономико-математическая модель оптимизации параметров крестьянского хозяйства, отражающая производственно-экономические и технологические условия и требования по использованию трудовых и земельных ресурсов, соблюдению севооборотов, определению объемов производства и реализации продукции в натуральном и стоимостном выражении, потребности в основных производственных фондах, определению их износа и расчету сумм амортизационных отчислений, страховых взносов и платежей по краткосрочным и долгосрочным кредитам; приведены результаты вычислительных компьютерных экспериментов по шести вариантам решения оптимизационных задач, каждый из которых представляет собой относительно самостоятельную задачу, отражающую возможные производственно-экономические ситуации; определены оптимальные параметры конкретного фермерского хозяйства при различных нормах накопления, рассчитан срок перехода к оптимальному варианту использования производственных ресурсов, внесены предложения по использованию экономико-математических методов и моделей, проведению компьютерных экспериментов в области экономики и управления фермерским хозяйством на расширенной основе.

Ключевые слова: математическая модель, производственные параметры, вычислительное экспериментирование, норма накопления, оптимизация, фермерское хозяйство, расширенное воспроизводство, задача, критерий оптимальности, целевая функция

Контактная информация: Бурда Алексей Григорьевич, 350044, Россия, г. Краснодар, ул. Калинина, 13

Библиография:
Бурда А.Г. Параметризация и компьютерное экспериментирование процессов расширенного воспроизводства в фермерских хозяйствах / А.Г. Бурда // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2012. – №10(84). – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/10/pdf/16.pdf
Бурда А.Г., Бурда Г.П., Косников С.Н., Пермякова С.В., Осенний В.В., Франциско О.Ю. Информационные технологии и модельные тренажеры в обучении методам оптимальных решений в агроэкономических системах: монография.-Краснодар:КубГАУ, 2012. – 133 с.
Бурда А.Г., Косников С.Н. Методика рейтинговой оценки использования плодового потенциала и его экономической эффективности в хозяйствах Краснодарского края // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2009. Т. 1. № 16. С. 7-12.
Бурда А.Г., Метельская Е.А. Управление процессом расширенного воспроизводства в фермерских хозяйствах: результаты компьютерного экспериментирования / Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 14. с. 30-40.
Бурда А.Г., Метельская Е.А. Управление процессом расширенного воспроизводства в фермерских хозяйствах: результаты компьютерного экспериментирования / Дайджест-финансы. 2013. № 5. С. 58-68.
Бурда А.Г., Чулков Д.В. Тренд-сезонные модели управления запасами хлебопекарных производств // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2009. Т. 1. № 18. С. 28-32.
Бурда Г.П. Моделирование экономики. Учебное пособие для вузов. Часть I. Методы моделирования производства и рынка / Г.П. Бурда, Ал. Г. Бурда, Ан. Г. Бурда.-Краснодар: КГАУ, 2005.
Замотайлова Д.А., Бурда А.Г. Оптимизация перевозок с использованием автоматизированной информационной системы визуального решения транспортных задач // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2010. № 60. С. 183-190.
Параметризация, моделирование и оптимизация конкурентоспособного АПК: монография / А.И. Трубилин, А.Г. Бурда, Г.П. Бурда, И.М. Благивский, С.Н. Косников, В.В. Кочетов, Е.А. Метельская, С.И. Турлий, О.Ю. Франциско // Под руководством и редакцией академика РАСХН, доктора экономических наук, профессора И.Т. Трубилина. – Краснодар: КубГАУ, 2012. – 630 с.
Франциско О.Ю., Бурда А.Г. Выбор режима налогообложения при развитии подсобных перерабатывающих производств аграрных предприятий // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2009. Т. 1. № 16. С. 72-77.
И. В. Погодина, Д. Ю. Фраймович Анализ индикаторов сельскохозяйственного развития регионов в рамках реализации общегосударственной задачи обеспечения продовольственной безопасности // Национальная безопасность. - 2012. - 4. - C. 71 - 76.
И.В. Оробинская Особенности и анализ применения различных режимов налогообложения для сельскохозяйственных товаропроизводителей в России // Налоги и налогообложение. - 2013. - 2. - C. 85 - 95. DOI: 10.7256/1812-8688.2013.02.1.

References (transliteration):
Burda A.G. Parametrizatsiya i komp'yuternoe eksperimentirovanie protsessov rasshirennogo vosproizvodstva v fermerskikh khozyaystvakh / A.G. Burda // Politematicheskiy setevoy elektronnyy nauchnyy zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyy zhurnal KubGAU) [Elektronnyy resurs]. – Krasnodar: KubGAU, 2012. – №10(84). – Rezhim dostupa: http://ej.kubagro.ru/2012/10/pdf/16.pdf
Burda A.G., Burda G.P., Kosnikov S.N., Permyakova S.V., Osenniy V.V., Frantsisko O.Yu. Informatsionnye tekhnologii i model'nye trenazhery v obuchenii metodam optimal'nykh resheniy v agroekonomicheskikh sistemakh: monografiya.-Krasnodar:KubGAU, 2012. – 133 s.
Burda A.G., Kosnikov S.N. Metodika reytingovoy otsenki ispol'zovaniya plodovogo potentsiala i ego ekonomicheskoy effektivnosti v khozyaystvakh Krasnodarskogo kraya // Trudy Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2009. T. 1. № 16. S. 7-12.
Burda A.G., Metel'skaya E.A. Upravlenie protsessom rasshirennogo vosproizvodstva v fermerskikh khozyaystvakh: rezul'taty komp'yuternogo eksperimentirovaniya / Regional'naya ekonomika: teoriya i praktika. 2013. № 14. s. 30-40.
Burda A.G., Metel'skaya E.A. Upravlenie protsessom rasshirennogo vosproizvodstva v fermerskikh khozyaystvakh: rezul'taty komp'yuternogo eksperimentirovaniya / Daydzhest-finansy. 2013. № 5. S. 58-68.
Burda A.G., Chulkov D.V. Trend-sezonnye modeli upravleniya zapasami khlebopekarnykh proizvodstv // Trudy Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2009. T. 1. № 18. S. 28-32.
Burda G.P. Modelirovanie ekonomiki. Uchebnoe posobie dlya vuzov. Chast' I. Metody modelirovaniya proizvodstva i rynka / G.P. Burda, Al. G. Burda, An. G. Burda.-Krasnodar: KGAU, 2005.
Zamotaylova D.A., Burda A.G. Optimizatsiya perevozok s ispol'zovaniem avtomatizirovannoy informatsionnoy sistemy vizual'nogo resheniya transportnykh zadach // Politematicheskiy setevoy elektronnyy nauchnyy zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2010. № 60. S. 183-190.
Parametrizatsiya, modelirovanie i optimizatsiya konkurentosposobnogo APK: monografiya / A.I. Trubilin, A.G. Burda, G.P. Burda, I.M. Blagivskiy, S.N. Kosnikov, V.V. Kochetov, E.A. Metel'skaya, S.I. Turliy, O.Yu. Frantsisko // Pod rukovodstvom i redaktsiey akademika RASKhN, doktora ekonomicheskikh nauk, professora I.T. Trubilina. – Krasnodar: KubGAU, 2012. – 630 s.
Frantsisko O.Yu., Burda A.G. Vybor rezhima nalogooblozheniya pri razvitii podsobnykh pererabatyvayushchikh proizvodstv agrarnykh predpriyatiy // Trudy Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2009. T. 1. № 16. S. 72-77.
I. V. Pogodina, D. Yu. Fraymovich Analiz indikatorov sel'skokhozyaystvennogo razvitiya regionov v ramkakh realizatsii obshchegosudarstvennoy zadachi obespecheniya prodovol'stvennoy bezopasnosti // Natsional'naya bezopasnost'. - 2012. - 4. - C. 71 - 76.
I.V. Orobinskaya Osobennosti i analiz primeneniya razlichnykh rezhimov nalogooblozheniya dlya sel'skokhozyaystvennykh tovaroproizvoditeley v Rossii // Nalogi i nalogooblozhenie. - 2013. - 2. - C. 85 - 95. DOI: 10.7256/1812-8688.2013.02.1.

Аннотация: В данной статье представлены результаты обработки экспериментальных исследований геоэлектрической структуры земной коры проведенных в Карелии. В августе 2012 года в районе п.Толвуя (Карелия) были проведены синхронные наблюдения ультранизкочастотных вариаций (УНЧ) вариаций электромагнитного поля Земли для определения глубинных аномалий электропроводности земной коры. Выбор данного места связан с тем, что в этом районе наблюдаются выходы высокопроводящих шунгитоносных пород на земную поверхность. Для проведения исследований были установлены 5 высокочувствительных трехкомпонентных магнитовариационных станций GI-MTS-1 разнесенных на 5-10 км друг от друга. Частота регистрации данных составляла 50 Гц. Для анализа изменения кажущегося удельного сопротивления с глубиной на всех 5 пунктах была выполнена обработка исходных данных двумя методами - магнитотеллурическим (МТЗ) и фазово-градиентного зондирования (ФГЗ). Метод ФГЗ разработан в Санкт-Петербургском филиале Учреждения Российской академии наук Института земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В.Пушкова РАН (СПбФ ИЗМИРАН) и для его применения необходимо наличие не менее трех магнитовариационных станций расположенных треугольником на земной поверхности. Сопоставление результатов интерпретации методов МТЗ и ФГЗ показало хорошее их соответствие.

Ключевые слова: геоэлектрическая структура, земная кора, ультранизкочастотная вариация, высокопроводящая шунгитоносная порода, магнитовариационная станция, пункт регистрации, геомагнитное возмущение, удельное сопротивление среды, фазовая скорость, проводящий слой

Контактная информация: Коробейников Анатолий Григорьевич, 191023, Россия, Санкт-Петербург, Мучной пер., д. 2.

Библиография:
Копытенко, Ю. А. Магнитная локация источников геомагнитных возмущений/Ю.А. Копытенко, В.С. Исмагилов, Е.А. Копытенко и др.//ДАН, серия "Геофизика", т.371, № 5, с. 685-687, 2000.
Kopytenko Yu.A. Monitoring of the ULF electromagnetic disturbances at the station network before EQ in seismic zones of Izu and Chiba peninsulas// Yu.A. Kopytenko, V.S. Ismaguilov, K. Hattori and at//In: “Seismo Electromagnetics: Litosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling”, Eds. M.Hayakawa and O.A.Molchanov, TERRAPUB, Tokyo, pp.11-18, 2002.
Ismaguilov, V. S. Variations of phase velocity and gradient values of ULF geomagnetic disturbances connected with the Izu strong earthquakes/ V.S.Ismaguilov, Yu.A. Kopytenko, K. Hattori Hayakawa and at //Natural Hazards and Earth Sys. Sci. v.20, p.1-5, 2002.
Исмагилов, В. С. Использование градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений для определения местоположения очага будущего сильного землетрясения/В. С. Исмагилов, Ю. А. Копытенко, К. Хаттори и др.// //Геомагнетизм и Аэрономия, т.46, №3, стр.423-430, 2006.
Ковтун, А. А Использование естественного электромагнитного поля при изучении электропроводности Земли/А.А. Ковтун-Изд. Ленгосуниверситета, Ленинград,1980, 195 с.

References (transliteration):
Kopytenko, Yu. A. Magnitnaya lokatsiya istochnikov geomagnitnykh vozmushcheniy/Yu.A. Kopytenko, V.S. Ismagilov, E.A. Kopytenko i dr.//DAN, seriya "Geofizika", t.371, № 5, s. 685-687, 2000.
Kopytenko Yu.A. Monitoring of the ULF electromagnetic disturbances at the station network before EQ in seismic zones of Izu and Chiba peninsulas// Yu.A. Kopytenko, V.S. Ismaguilov, K. Hattori and at//In: “Seismo Electromagnetics: Litosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling”, Eds. M.Hayakawa and O.A.Molchanov, TERRAPUB, Tokyo, pp.11-18, 2002.
Ismaguilov, V. S. Variations of phase velocity and gradient values of ULF geomagnetic disturbances connected with the Izu strong earthquakes/ V.S.Ismaguilov, Yu.A. Kopytenko, K. Hattori Hayakawa and at //Natural Hazards and Earth Sys. Sci. v.20, p.1-5, 2002.
Ismagilov, V. S. Ispol'zovanie gradientov i fazovykh skorostey UNCh geomagnitnykh vozmushcheniy dlya opredeleniya mestopolozheniya ochaga budushchego sil'nogo zemletryaseniya/V. S. Ismagilov, Yu. A. Kopytenko, K. Khattori i dr.// //Geomagnetizm i Aeronomiya, t.46, №3, str.423-430, 2006.
Kovtun, A. A Ispol'zovanie estestvennogo elektromagnitnogo polya pri izuchenii elektroprovodnosti Zemli/A.A. Kovtun-Izd. Lengosuniversiteta, Leningrad,1980, 195 s.

Аннотация: Прогнозирование является одним из основных вопросов, которые возникают при анализе временных рядов. При этом ставится задача определить будущее поведение временного ряда по его известным прошлым значениям. В данной работе предложен метод для прогнозирования временных рядов, который базируется на идеи выделения базовых паттернов (шаблонов) из исходных данных и позволяет установить внутренние закономерности исследуемого ряда. На сегодняшний момент одним из подходов, в котором ведутся исследования в области прогнозирования временных рядов, является системы Data Mining или “раскопка данных”. Это связано с тем, что классические методы, основанные исключительно на линейных (ARIMA) и нелинейных (GARCH) моделях прогнозирования, не позволяют достичь необходимой точности прогноза. Используя методы, разработанные в рамках данной технологии, можно увеличить эффективность прогнозирования и выявить скрытые закономерности в исследуемых временных рядах.

Ключевые слова: временной ряд, аппроксимация, кусочно-линейная аппроксимация, прогнозирование, раскопки данных, базовые шаблоны, паттерны, локальные экстремумы.

Контактная информация: Сидоркина Ирина Геннадьевна, 424000, Россия, Республика Марий Эл, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, д. 3.

Библиография:
1. Last M., Kandle A, Bunke H. Data Mining in Time Series Databases. Series in Machine Perception and Artificial
Intelligence. Vol. 57. — World Scientific, 2004. — 205 p.
2. Witten, I.H. (Ian H.) Data mining: practical machine learning tools and techniques / Ian H. Witten, Eibe
Frank. — 2nd ed. — Elsevier, 2005. — 558 p.
3. Keogh, E.J., Chakrabarti, K., Mehrotra, S., and Pazzani, M.J. (2001a). Locally Adaptive Dimensionality Reduction
for Indexing Large Time Series Databases. Proc. 2001 ACM SIGMOD Conf. on Management of
Data. pp. 151–162.
4. Kim, S., Park, S., and Chu, W.W. (2001). An Index-Based Approach for Similarity Search Supporting Time
Warping in Large Sequence Databases. Proc. 17th Int. Conf. on Data Engineering (ICDE). pp. 607–614.
5. Дюк В. Data Mining: учебный курс (+ CD). — СПб: Питер, 2001. — 386 с.
6. Лебедев Е.К. Вычисление вероятностей переходов для цепей Маркова, аппроксимирующих сигна-
лы в фазовых системах / Е.К. Лебедев, Н.А. Галанина, Н.Н. Иванова // Вестник Чувашского универ-
ситета. — 2001. — № 3. — С. 89-100.

References (transliteration):
1. Last M., Kandle A, Bunke H. Data Mining in Time Series Databases. Series in Machine Perception and Artificial
Intelligence. Vol. 57. — World Scientific, 2004. — 205 p.
2. Witten, I.H. (Ian H.) Data mining: practical machine learning tools and techniques / Ian H. Witten, Eibe
Frank. — 2nd ed. — Elsevier, 2005. — 558 p.
3. Keogh, E.J., Chakrabarti, K., Mehrotra, S., and Pazzani, M.J. (2001a). Locally Adaptive Dimensionality Reduction
for Indexing Large Time Series Databases. Proc. 2001 ACM SIGMOD Conf. on Management of
Data. pp. 151–162.
4. Kim, S., Park, S., and Chu, W.W. (2001). An Index-Based Approach for Similarity Search Supporting Time
Warping in Large Sequence Databases. Proc. 17th Int. Conf. on Data Engineering (ICDE). pp. 607–614.
5. Dyuk V. Data Mining: uchebnyy kurs (+ CD). — SPb: Piter, 2001. — 386 s.
6. Lebedev E.K. Vychislenie veroyatnostey perekhodov dlya tsepey Markova, approksimiruyushchikh signa-
ly v fazovykh sistemakh / E.K. Lebedev, N.A. Galanina, N.N. Ivanova // Vestnik Chuvashskogo univer-
siteta. — 2001. — № 3. — S. 89-100.

Аннотация: Статья посвящена актуальной проблеме развития системы суперкомпьютерного образования, рассматриваются вопросы и конструктивные решения построения многопроцессорных вычислительных кластеров, как первоначального этапа для реализации программы подготовки специалистов в области высокопроизводительных вычислений. Приводится пример построения кластера на конкретном оборудовании и результаты тестирования кластера на программе моделирования распределенной автоматизированной системы управления.

Ключевые слова: суперкомпьютерные технологии, вычислительные кластеры, высокопроизводительные вычисления, параллельное программирование, массовый параллелизм, программные средства, специализация по параллельным вычислениям, численный эксперимент, математическое моделирование.

Контактная информация: Олзоева Аюна Геннадьевна, 670013, Республика Бурятия, г.Улан-Удэ, ул. Смолина, 26

Библиография:
1. Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности / под ред. академика
В.А. Садовничего, академика Г.И. Савина, чл.-корр. РАН Вл.В. Воеводина. — М.: Изд-во Московского
университета, 2010. — 208 с.

References (transliteration):
1. Superkomp'yuternye tekhnologii v nauke, obrazovanii i promyshlennosti / pod red. akademika
V.A. Sadovnichego, akademika G.I. Savina, chl.-korr. RAN Vl.V. Voevodina. — M.: Izd-vo Moskovskogo
universiteta, 2010. — 208 s.

Аннотация: Рассматривается способ расчета емкости буферного накопителя коммутационных узлов для сетей ЭВМ, не требующий задания конкретных функций распределения поступающего потока сообщений и длительностей обработки на узле. Предлагаемый способ позволяет рассчитать требуемое значение емкости буферных накопителей, используя средние значения интенсивности поступающих потоков и продолжительности обработки сообщений.

Ключевые слова: сети ЭВМ, коммутационные системы, вероятности потери сообщений, буферный накопитель, информационные пакеты, интенсивности потоков, обработка пакетов, прямоугольные импульсы, переполнение.

Контактная информация: Олзоева Сэсэг Ивановна, 670013, Россия, Республика Бурятия, г.Улан-Удэ, ул. Смолина, д. 26.

Библиография:
1. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. — М.: Мир, 1979, — 600 с.

References (transliteration):
1. Kleynrok L. Vychislitel'nye sistemy s ocheredyami. — M.: Mir, 1979, — 600 s.

Аннотация: Рассматривается задача декомпозиции имитационных моделей систем для организации распределенного моделирования сложных систем на многопроцессорных вычислительных системах. Для ускорения процесса моделирования необходимо разбить моделирующую программу на части, выполняющиеся параллельно на разных процессорах. Предлагается подход к использованию метода автоматической классификации, позволяющий автоматизировать распараллеливание моделирующих программ.

Ключевые слова: имитационное моделирование, многопроцессорные вычислительные системы, декомпозиция имитационной модели, автоматическая классификация, распределенное моделирование, сложные системы, ускорение вычислительного процесса, моделирующие программы, параллельные вычисления.

Контактная информация: Олзоева Сэсэг Ивановна, 670013, Россия, Республика Бурятия, г.Улан-Удэ, ул. Смолина, д. 26.

Библиография:
1. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование
сложных дискретных систем и процессов. Языки РДО. — М.: АНВИК, 1998, — 427 с.
2. Олзоева С.И. Распределенное моделирование в задачах разработки АСУ. – Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ,
2005, — 219 с.

References (transliteration):
1. Emel'yanov V.V., Yasinovskiy S.I. Vvedenie v intellektual'noe imitatsionnoe modelirovanie
slozhnykh diskretnykh sistem i protsessov. Yazyki RDO. — M.: ANVIK, 1998, — 427 s.
2. Olzoeva S.I. Raspredelennoe modelirovanie v zadachakh razrabotki ASU. – Ulan-Ude: Izd-vo VSGTU,
2005, — 219 s.