В статье рассматриваются интегрированные среды разработки на базе искусственного интеллекта как инновационный инструмент программирования, обеспечивающий автоматизацию рутинных задач разработки программного обеспечения. В качестве основного объекта исследования выступает среда разработки Cursor, разработанная компанией Anysphere. Проводится анализ архитектурных особенностей системы, включая агентный подход к взаимодействию с кодом, механизмы управления контекстом через генерацию с дополнением извлеченными данными, индексацию кодовой базы с использованием векторных представлений и деревьев Меркла для оптимизации обновлений. Выявлены ключевые ограничения современных интегрированных сред разработки на базе искусственного интеллекта: проблемы с размером контекстного окна, производительностью индексации больших репозиториев, точностью извлечения контекста, а также вопросы приватности и безопасности. Особое внимание уделяется человеческому фактору – недостаточной компетентности разработчиков в области эффективного управления контекстом и создания качественных промптов. Статья обосновывает необходимость создания предварительного агента для управления контекстом, способного технически оптимизировать процессы и направлять пользователей к эффективным практикам работы с интегрированными средами разработки на базе искусственного интеллекта.

Ключевые слова: интегрированная среда разработки, искусственный интеллект, среда разработки Cursor, большие языковые модели, управление контекстом, генерация с дополнением извлеченными данными, индексация кодовой базы, деревья Меркла, агентный подход

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье представлены результаты расчетов напряженно-деформированного состояния пластины Софи Жермен-Лагранжа, полученные с помощью приближенных методов решения дифференциальных уравнений: метода Бубнова-Галеркина, метода конечных разностей и метода дифференциальных квадратур. Показано, что метод дифференциальных квадратур с использование сетки Чебышева является эффективным методом решения задач на изгиб тонких прямоугольных пластин и позволяет получать результаты высокой точности при использовании ограниченного количества узлов.

Ключевые слова: дифференциальное уравнение, приближенное решение, метод дифференциальных квадратур, сетка Чебышева, пластина Софи Жермен-Лагранжа, изгиб пластины, напряженно-деформированное состояние

1.1.6 - Вычислительная математика , 1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье представлена архитектура и реализация интеллектуального программного комплекса (ИПК) для прогноза теплового сопротивления полупроводниковых приборов, в частности MOSFET-транзисторов, на этапе проектирования. Разработанная система сочетает физико-математическое моделирование многослойных теплопроводящих структур с методами машинного обучения, что позволяет осуществлять точный прогноз тепловых параметров на основе инженерных характеристик и конструкции корпуса. В ИПК реализован механизм автоматического дополнения неполных данных с использованием базы знаний о типовых параметрах отечественных и зарубежных приборов. Обучение моделей проведено на синтетически расширенной выборке, сформированной с учётом теплопроводностей конструктивных материалов и геометрии слоёв. Среди применённых алгоритмов — ансамбли случайных лесов и градиентного бустинга, а также нейросетевые модели. Проведён анализ важности признаков, выявлены ключевые параметры, определяющие, и продемонстрирована возможность применения ИПК для ранней оценки тепловых режимов в CAD- и CAE-средах.

Ключевые слова: тепловое сопротивление, MOSFET, машинное обучение, интеллектуальный программный комплекс, многослойная структура, предсказательная модель, CAD, теплопроводность

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В работе исследуется природа экспоненциального поведения и выявляются условия, при которых вероятностное распределение срока завершения проекта отклоняется от экспоненциального. Для этого разработана модель, в которой эволюция проекта описывается как марковский процесс с матрицей переходов, содержащей константу во всех элементах первой строки. Такая структура соответствует ситуации, при которой проект может быть перезапущен в любой момент. Времена завершения проектов могут подчиняться различным статистическим распределениям, включая нормальное, экспоненциальное и более сложные формы. Примерами таких проектов могут быть исследовательские, разведывательные, венчурные и другие подобные проекты. Анализ динамики показывает, что модель надежно воспроизводит экспоненциальное распределение в случаях, когда вероятность перезапуска остается умеренной. Это указывает на предел применимости экспоненциального описания: оно адекватно при низкой и средней вероятности перезапуска, но теряет точность при высоком уровне неопределенности.

Ключевые слова: марковские процессы, управление проектами, экспоненциальное распределение, время завершения проекта, оценка рисков, вероятностное прогнозирование, неопределенность в проектах, риски допущений, динамика эволюции проекта

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.4 - Управление в организационных системах

Одной из основных причин повышения рисков проекта является нехватка ресурсов. Разработка методики, позволяющей проводить моделирование сетевых графиков в условиях ограниченности ресурсов, с учетом стохастического влияния рисков на сроки выполнения работ проекта является целью настоящего исследования. В работе проведен анализ инструментов для моделирования графиков работ проектов; приведено описание математической модели оценки стоимости проекта на основе сетевого графика в условиях ограниченности ресурсов; предложен способ моделирования сетевого графика в среде AnyLogic; разработан алгоритм моделирования параллельно-выполняемых ветвей графика работ проекта в условиях ограниченности ресурсов; описана методика моделирования сетевого графика работ проекта. Апробация проведена на основе сетевого графика проекта строительства контактной линии опоры. Методика может применяться для проектов, описываемых сетевыми графиками и позволит оптимизировать ресурсы, выделяемые на реализацию проекта с учетом времени и стоимости проекта, вырабатывать оптимальные решения по управлению рисками проекта.

Ключевые слова: сетевой график, план работ, имитационное моделирование, анализ рисков, время выполнения проекта, стоимость проекта

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В работе рассматриваются вопросы, связанные с применением теоретико-графовых моделей при анализе текстов. Одной из задач является агрегирование подобных моделей для выявления более «простых» графов, вершины которых соответствуют подмножествам вершин первоначальной модели, а ребра отражают «сильные связи» между вершинами. На примере сюжета русской народной сказки показано, как можно построить агрегированную модель с заданным порогом значимости и представить ее для дальнейшего анализа. Для проведения экспериментов был построен набор теоретико-графовых моделей для сказочных сюжетов из сборника А. М. Афанасьева с помощью информационной системы «Фольклор», где был усовершенствован модуль агрегации графов.

Ключевые слова: анализ текстов, теоретико-графовая модель, агрегация, порог значимости, формат хранения, фольклорный текст, сказочный сюжет, информационная система «Фольклор»

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье рассматривается задача количественной оценки защищённости объектов уголовно-исполнительной системы на основе математического моделирования. Авторы предлагают модифицированный генетический алгоритм, в котором традиционная функция приспособленности заменена на механизм «виртуального движения» особей в дискретном пространстве, что позволяет учитывать как индивидуальные характеристики мероприятий по обеспечению безопасности, так и их совокупное влияние. Приведён пошаговый пример применения алгоритма к выбору оптимального набора защитных мер на основе экспертных оценок по нескольким критериям. Результаты демонстрируют эффективность предложенного подхода для решения многокритериальных задач оценки и повышения уровня безопасности в условиях неопределённости и отсутствия явной аналитической зависимости между параметрами системы.

Ключевые слова: безопасность, уязвимость, мероприятие, уголовно-исполнительная система, генетический алгоритм, математическое моделирование, оптимизация, экспертная оценка, критерий, защищенность, режим безопасности, дискретное пространство, коалиция, скрещивание

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье представлен сравнительный анализ производительности трех программ-решателей (на базе библиотек LPSolve, Microsoft Solver Foundation и Google OR-Tools) при решении задачи линейно-булева программирования большой размерности. Исследование проводилось на примере задачи идентификации параметров однородной вложенной кусочно-линейной регрессии первого типа. Авторы разработали методику тестирования, включающую генерацию тестовых данных, выбор аппаратных платформ и определение ключевых метрик производительности. Результаты показали, что Google OR-Tools (особенно решатель SCIP) демонстрирует наилучшую производительность, превосходя аналоги в 2-3 раза. Microsoft Solver Foundation показал стабильные результаты, а LPSolve IDE оказался наименее производительным, но наиболее простым в использовании. Все решатели обеспечили сопоставимую точность решения. На основе проведенного анализа сформулированы рекомендации по выбору решателя в зависимости от требований к производительности и условий интеграции. Статья представляет практическую ценность для специалистов, работающих с оптимизационными задачами, и исследователей в области математического моделирования.

Ключевые слова: регрессионная модель, однородная вложенная кусочно-линейная регрессия, оценивание параметров, метод наименьших модулей, задача линейно-булева программирования, индексное множество, сравнительный анализ, программные решатели, производительность алгоритмов

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье рассматривается проблема создания экспертных систем (ЭС) на основе больших языковых моделей (БЯМ) с применением технологии генерации с дополненной выборкой (ГДВ). Предложена архитектура системы, где функции традиционной ЭС реализуются БЯМ-агентами с использованием специализированного управляющего промпта. Модель представления знаний построена на основе продукционных правил «ЕСЛИ ТО», а механизм вывода решений учитывает коэффициенты уверенности в условиях неопределенности. Разработанная система включает подсистему анализа ситуации, модуль распознавания проблемных ситуаций и БЯМ-агент вывода решений. Экспериментальное исследование на базе модели YandexGPT 5 Pro подтвердило эффективность предложенного подхода. Результаты демонстрируют возможности БЯМ как основы для современных экспертных систем, способных вести диалог с пользователем, анализировать входные данные и формировать обоснованные решения на основе структурированной базы знаний.

Ключевые слова: экспертная система, большая языковая модель, искусственный интеллект, интеллектуальная система, многоагентная система, диалоговая система, база знаний, промпт-инжиниринг, машинное обучение

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Данная работа посвящена теоретическому анализу и сравнительной характеристике методов и алгоритмов автоматической верификации личности по динамическим характеристикам рукописной подписи. Рассмотрены процессы сбора и предобработки динамических характеристик. Проведён анализ классических методов,  включая скрытые Марковские модели, метод опорных векторов, а также современных нейросетевых архитектур, среди которых рекуррентные, свёрточные и сиамские нейронные сети. Выделены преимущества использования сиамских нейронных сетей в задачах верификации при условии малого объёма обучающих данных. Определены ключевые метрики оценки качества биометрических систем. Обобщены преимущества и недостатки рассмотренных методов, а также обозначены перспективные направления исследований.

Ключевые слова: верификация, подпись, машинное обучение, динамическая характеристика, скрытые Марковские модели, метод опорных векторов, нейросетевой подход, рекуррентные нейронные сети, свёрточные нейронные сети, сиамские нейронные сети, ошибка первого рода

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В работе проведён сравнительный анализ точности определения координат летательного аппарата (ЛА) классическим корреляционно-экстремальным алгоритмом (КЭА) и методом машинного облучения на основе полносвязной сверточной нейронной сети - Fully Convolutional Network (FCN) по картам рельефа местности. В качестве моделей рельефа использованы двумерные коррелированные случайные функции.  Показано, что КЭА эффективен при малых объёмах данных, тогда как FCN демонстрирует высокую помехоустойчивость после обучения на репрезентативных выборках. Оба метода показали зависимость точности определения координат ЛА от размера эталонной области, количества эталонов, энтропии и коэффициента корреляции случайного рельефа.

Ключевые слова: корреляционно-экстремальный алгоритм, глубокое обучение, сверточная нейронная сеть, наведение летательного аппарата, цифровая модель рельефа, Фурье-фильтрация, пространственная корреляция, помехоустойчивость, сравнение алгоритмов, автономная навигация

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье рассматриваются принципы работы, ключевые технологии и перспективы развития систем eye-tracking в устройствах виртуальной реальности (VR). Освещены основные компоненты таких систем, включая инфракрасные камеры, алгоритмы компьютерного зрения и методы калибровки. Подробно анализируются технологии отслеживания взгляда, такие как Pupil Center Corneal Reflection (PCCR), а также их интеграция с рендерингом для реализации фовеального рендеринга, что позволяет значительно снизить нагрузку на GPU. Рассмотрены актуальные проблемы, включая задержки и энергопотребление, и предложены пути их решения, такие как использование предиктивных алгоритмов и аппаратного ускорения. Особое внимание уделено перспективным направлениям, включая нейроинтерфейсы и голографические системы. Статья основана на последних исследованиях и разработках ведущих компаний, таких как Tobii, Qualcomm и Facebook Reality Labs. Материалы статьи представляют интерес для разработчиков VR-устройств, исследователей в области человеко-машинного взаимодействия и специалистов по компьютерному зрению.

Ключевые слова: отслеживание взгляда, виртуальная реальность, фовеальный рендеринг, компьютерное зрение, человеко-машинное взаимодействие

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье анализируются современные технологии и методы обработки данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), применяемые для оценки последствий чрезвычайных ситуаций на железнодорожной инфраструктуре. Основное внимание уделено алгоритмам обработки изображений, методам компьютерного зрения и машинного обучения, обеспечивающим точную диагностику повреждений и создание 3D-моделей разрушенных объектов. Также рассматриваются примеры построения математических моделей для расчёта логистики восстановительных работ, интеграция данных с LiDAR-систем и анализ изображений на основе U-Net и CNN. 

Ключевые слова: БПЛА, обработка изображений, LiDAR, 3D-модели разрушенных объектов, чрезвычайные ситуации, компьютерное зрение, свёрточные нейронные сети, методы машинного обучения, восстановление инфраструктуры, диагностика повреждений, оценка ущерба

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье рассмотрено математическое и компьютерное моделирование шумовых характеристик тензорезистивных сенсоров давления. Разработана модель, учитывающая тепловой, дробовой, фликкер- и технологический шумы, формирующие суммарный выходной сигнал сенсора. На основе численного эксперимента проведён спектральный анализ методом Уэлча, выполнена аппроксимация наклона 1/𝑓-области и рассчитаны интегральные мощности шумов в различных частотных диапазонах. Показано, что в низкочастотной области доминирует фликкер-шум, в средне- и высокочастотных диапазонах — тепловой шум, а дрейфовые шумовые компоненты проявляются вблизи нулевой частоты. Анализ отношения сигнал/шум выявил его снижение на низких частотах и стабилизацию при частотах выше 1 кГц. Полученные результаты подтвердили адекватность модели и её применимость для прогнозирования шумовых характеристик, качества изготовления и оптимизации условий эксплуатации сенсоров давления.

Ключевые слова: тензорезистивные сенсоры, шумовые характеристики, тепловой шум, фликкер-шум, дробовой шум, спектральная плотность мощности, отношение сигнал/шум, компьютерное моделирование

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Практика производства оптических интерференционных покрытий показывает, что при применении новых тонкопленочных материалов, получение оптических изделий с заданными требованиями к функции качества зависит от точности значения их показателя преломления. Результаты его оценки на больших кристаллах частот отличаются, что не позволяет в итоге узкополосные фильтры с требуемыми техническими параметрами. В данной статье предлагается подход к оценке параметров показателя преломления тонкой пленки на основе решения задачи инверсного синтеза, который базируется на экспериментальном определении толщины напыленных пленок при помощи рентгенофлуоресцентного анализатора толщины покрытий и данных о спектре коэффициента отражения, полученных с использованием широкополосного спектрофотометра. Проведённое в ходе исследования численное моделирование показало, что даже при наличии 5% допусков по оцениванию толщины покрытий, можно ожидать достаточно точного определения показателя преломления. Корректность результатов использования данного подхода была проверена путем использования тонкой пленки с известным показателем преломления, который также определялся и по предложенной методике численного моделирования спектра отражения цифрового двойника покрытия.

Ключевые слова: интерференционное покрытие, численное моделирование, спектр коэффициента отражения

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье предложен алгоритм распознавания синтезированной речи на основе вычисления энтропии аудиосигнала. Актуальность работы обусловлена ростом случаев неправомерного использования синтезированной речи, которая становится практически неотличимой от естественной. Результаты показали, что энтропия синтезированной речи значительно выше, а алгоритм устойчив к потерям данных. Преимуществами алгоритма являются простота интерпретации и невысокая вычислительная сложность. Эксперименты проведены на датасете CMU ARCTIC с использованием модели XTTS v.2. Предложенный алгоритм позволяет принять решение о наличии синтезированной речи без необходимости применения сложных методов спектрального анализа и машинного обучения.

Ключевые слова: синтезированная речь, спуффинг, энтропия Шэннона, распознавание речи

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

 Разработан алгоритм и составлена программа на языке программирования Python для расчета численных значений оптимального оператора фильтрации с запаздыванием для L-марковского процесса с квазирациональной спектральной плотностью, являющегося обобщением марковского процесса с рациональным спектром. В основе построения оптимального оператора фильтрации с запаздыванием лежит спектральная теория случайных процессов. Расчетная формула оператора фильтрации была получена с использованием теории L-марковских процессов, методов вычисления стохастических интегралов, теории функций комплексного переменного и методов тригонометрической регрессии. Рассмотрен интересный с точки зрения управления сложными стохастическими системами пример L-марковского процесса (сигнала) с квазирациональным спектром. За основу при построении математической модели оптимального оператора фильтрации с запаздыванием была взята тригонометрическая модель. Показано, что значения оператора фильтрации с запаздыванием представляются линейной комбинацией значений принимаемого сигнала в определенные моменты времени и значений синусоидальных и косинусоидальных функций в те же моменты. Установлено, что числовые значения оператора фильтрации существенно зависят от параметра β совместной спектральной плотности принимаемого и передаваемого сигналов, в связи с чем в работе рассматривались три разные задачи прохождения сигнала через разные физические среды. Установлено, что абсолютная величина действительной части оператора фильтрации на всех трех интервалах изменения срока запаздывания и во всех трех средах превышает абсолютную величину мнимой части в среднем в два и более раз. Построены графики зависимости действительных и мнимых частей оператора фильтрации от срока запаздывания τ, а также трехмерные графики зависимости самого оператора фильтрации с запаздыванием от срока запаздывания. Дано физическое обоснование полученным результатам.

Ключевые слова: случайный процесс, L-марковский процесс, шум, фильтрация с запаздыванием, спектральная характеристика, оператор фильтрации, тригонометрический тренд, стандартизованная ошибка аппроксимации

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

 Построена математическая модель, разработан алгоритм и составлена программа на языке программирования Python для расчета численных значений оптимального оператора фильтрации с прогнозом для L-марковского процесса с квазирациональным спектром. Вероятностная  модель формулы оператора фильтрации получена на основе спектрального анализа L-марковских процессов с привлечением методов вычисления стохастических интегралов, теории аналитических функций комплексного переменного и методов корреляционно – регрессионного анализа. Рассмотрен пример L-марковского процесса, значения оптимального оператора фильтрации с прогнозом для которого удалось выразить в виде линейной комбинации значений процесса в некоторые моменты времени и суммы численных значений косинусов и синусов в те же моменты. Основой для получения численных значений оператора фильтрации послужила математическая модель тригонометрической регрессии с 16-ю гармониками, наилучшим образом аппроксимирующая исследуемый процесс и имеющая минимальную стандартизованную ошибку аппроксимации среди всех построенных тригонометрических регрессий. Построен график зависимости оператора фильтрации с прогнозом от времени прогноза τ. Найдено критическое значение срока упреждения τ, сверх которого прогноз становится некорректным и ненадежным. Дана физическая интерпретация полученных результатов фильтрации с прогнозом.
Ключевые слова: случайный процесс, L-марковский процесс, фильтрация с прогнозом, спектральная характеристика, оператор фильтрации.

Ключевые слова: случайный процесс, L-марковский процесс, фильтрация с прогнозом, спектральная характеристика, оператор фильтрации

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В современном мире, когда технологии развиваются с невероятной скоростью, компьютеры обрели способность «видеть» и воспринимать окружающий мир подобно человеку. Это привело к революции в анализе и обработке визуальных данных. Одним из ключевых достижений стало применение компьютерного зрения для поиска объектов на фотографиях и видео. Благодаря этим технологиям можно не только находить такие объекты как люди, автомобили или животные, но и точно указывать их положение с помощью ограничивающих рамок или масок для сегментации. В данной статье подробно рассматриваются современные модели глубоких нейронных сетей, применяемые для детекции человека на изображениях и видео, снятых с высоты и большого расстояния на сложном фоне. Анализируются архитектуры Faster Region-based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN), Mask Region-based Convolutional Neural Network (Mask R-CNN), Single Shot Detector (SSD) и You Only Look Once (YOLO), сравниваются их точность, скорость и способность эффективно выявлять объекты в условиях неоднородного фона. Особое внимание уделено изучению особенностей каждой модели в конкретных практических ситуациях, где важны и высокое качество обнаружения целевых объектов, и скорость обработки изображений. 

Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, детекция человека, компьютерное зрение, обнаружение объектов, обработка изображений

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье предлагается разработка математической модели, которая включает в себя комплексный подход к моделированию взаимодействия поверхностей, учитывающий геометрические особенности канавки. Важным аспектом новизны работы является её валидация на основе экспериментальных данных. Для описания движения смазочного материала в рабочем зазоре применена модель, описывающая движение истинно вязкого смазочного материала, включающая уравнение неразрывности. Проведённые расчёты и эксперименты подтвердили адекватность предложенной модели, что свидетельствует о возможности её практического применения для инженерного анализа и проектирования. Результаты данной работы позволили улучшить понимание механизма движения смазочного материала в радиальных подшипниках скольжения, имеющих на поверхности вала полимерное покрытие с осевой канавкой. Также исследования показали, что наличие канавки на поверхности вала влияет на распределение давления, что, в свою очередь, отражается на триботехнических параметрах подшипника. Введение канавки способствует более эффективному распределению смазочного материала по рабочему зазору, увеличению несущей способности подшипника, уменьшению коэффициента трения и снижению износа контактных поверхностей. 

Ключевые слова: радиальный подшипник, оценка износостойкости, антифрикционное полимерное покрытие, канавка, гидродинамический режим, верификация

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В работе предложена математическая модель ламинарного течения истинно вязкого смазочного материала в зазоре радиального подшипника скольжения с нестандартным опорным профилем. Рассматривается влияние фторопластсодержащего полимерного покрытия и канавки на поверхности вала с учётом нелинейных эффектов, что повышает точность описания гидродинамических процессов. Используются подходы приближения «тонкого слоя» и уравнения неразрывности для определения гидродинамического давления, нагрузочной способности и коэффициента трения. Проведено сопоставление с известными расчетными моделями, показавшее улучшение прогноза эксплуатационных характеристик. Результаты демонстрируют возможность обеспечения стабильного всплытия вала, что подтверждает применимость разработанной модели для инженерных расчетов подшипников с полимерным покрытием и канавкой.

Ключевые слова: радиальный подшипник скольжения, математическое моделирование, истинно вязкая смазка, полимерное композиционное покрытие, гидродинамический режим, триботехнические характеристики

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Статья посвящена разработке комбинированного метода реферирования русскоязычных текстов, объединяющего экстрактивные и абстрактивные подходы для преодоления ограничений существующих методов. Предлагаемому методу предшествуют этапы: предобработка текста, комплексный лингвистический анализ с использованием RuBERT, кластеризация на основе семантической близости. Метод включает экстрактивное реферирование через алгоритм TextRank и абстрактивную доработку с помощью нейросетевой модели RuT5. Эксперименты на новостном корпусе Газета.Ру подтвердили преимущество метода по точности, полноте, F-мере и метрикам ROUGE. Результаты показали превосходство комбинированного подхода над чисто экстрактивными методами, такими как TF-IDF и статистический, и абстрактивными методами, такими как RuT5 и mBART.

Ключевые слова: комбинированный метод, реферирование, русскоязычные тексты, TextRank, RuT5

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В работе рассмотрена стохастическая модель работы веб-сервера Apache HTTP Server, описываемая системой Колмогорова распределения вероятностей состояний, в предположении, что поток заявок пуассоновский, в том числе простейший. Предложена схема решения системы дифференциальных уравнений большой размерности с мало меняющимися начальными данными, проведено сравнение параметров представленной модели с параметрами имитационной модели работы веб-сервера. Для сравнения имитационной и стохастической моделей между собой использован тестовый сервер с генераций запросов и имитацией их обработки с использованием статистики программой Apache JMeter, на основании которого оценены значения параметров интенсивностей потоков входящих и обработанных заявок. Представленная модель не противоречит имитационной, позволяет оценить состояния системы при различных режимах работы и рассчитать загруженности веб-сервера при большом потоке данных.

Ключевые слова: стохастическое моделирование, имитационная модель, уравнения Колмогорова, метод прогонки, система массового обслуживания, характеристики эффективности, тестовый сервер, поток заявок, каналы обслуживания, очередь

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В работе рассматривается влияние крупности частиц на динамику взвешенных наносов в речном русле. Используется вычислительный комплекс EcoGIS-Simulation для моделирования совместной динамики поверхностных вод и наносов в модели реки Волга ниже плотины Волжской ГЭС. Важнейшим фактором изменчивости русла являются весенние попуски воды из Волгоградского водохранилища, когда расход воды увеличивается в пять раз. Вычислены некоторые интегральные и локальные характеристики речного русла в зависимости от коэффициент крупности частиц.

Ключевые слова: взвешенные наносы, размер частиц грунта, динамика наносов, диффузия, донные отложения, морфология русла, рельеф, скорость гравитационного оседания частиц, EcoGIS-Simulation, формула Векслера, расход воды

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье исследуется влияние направления обработки данных на результаты дискретного косинусного преобразования (ДКП). На основе теории групп рассматриваются симметрии базисных функций ДКП, анализируются изменения, возникающие при смене направления обработки сигнала. Показано, что антисимметричные составляющие базиса меняют знак при обратном порядке отсчетов, в то время как симметричные остаются неизменными. Предложены модифицированные выражения для блочного ДКП, учитывающие изменение направления обработки. Экспериментально подтверждена инвариантность частотного состава преобразования к направлению обработки данных. Результаты демонстрируют возможность применения предложенного подхода для анализа сигналов произвольной природы, включая обработку изображений и сжатие данных.

Ключевые слова: дискретные преобразования, базисные функции, инвариантность, симметрия, направление обработки, матричное представление, корреляция

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации