Численные методы и анализ данных. Рубрика в журнале - Компьютерная оптика

Публикации в рубрике (143): Численные методы и анализ данных
все рубрики
Численные методы анализа многокомпонентных газовых смесей с помощью инфракрасной лазерной спектроскопии

Численные методы анализа многокомпонентных газовых смесей с помощью инфракрасной лазерной спектроскопии

Голяк Игорь Семенович, Карева Елизавета Романовна, Фуфурин Игорь Леонидович, Анфимов Дмитрий Романович, Щербакова Анастасия Викторовна, Небритова Ольга Александровна, Демкин Павел Павлович, Морозов Андрей Николаевич

Статья научная

В настоящей работе рассматривается применение машинного и глубокого обучения в спектральном анализе многокомпонентных газовых смесей. Экспериментальная установка состоит из квантово-каскадного лазера с диапазоном перестройки 5,3 - 12,8 мкм пиковой мощностью до 150 мВт и астигматической газовой ячейки Эрриотта с длиной оптического пути до 76 м. В качестве тестовых веществ использовались ацетон, этанол, метанол и их смеси. Для обнаружения и кластеризации веществ, в том числе молекул-биомаркеров, предложены методы машинного обучения, такие как стохастическое вложение соседей с t-распределением, метод главных компонент и методы классификации, такие как случайный лес, градиентный бустинг и логистическая регрессия. Для спектрального анализа газовых смесей использована неглубокая свёрточная нейронная сеть на базе TensorFlow (Google) и Keras. В качестве обучающей выборки использовались модельные спектры веществ, а в качестве тестовой - модельные и экспериментальные. Показано, что нейронные сети, обученные на модельных спектрах (база данных NIST), могут распознавать вещества в экспериментальных газовых смесях. Предложено использовать нейронные сети для идентификации газовых смесей как единого целого. На экспериментальной установке зарегистрированы следующие минимальные концентрации: 80 ppb для ацетона и 100 - 120 ppb для этанола и метанола. Показана возможность применения предложенных методов для анализа спектров выдыхаемого человеком воздуха.

Бесплатно

Численный метод параллельного вычисления позиционной характеристики для коррекции ошибок в полиалфавитном полиномиальном модулярном коде

Численный метод параллельного вычисления позиционной характеристики для коррекции ошибок в полиалфавитном полиномиальном модулярном коде

Калмыков И.А., Оленев А.А., Кононова Н.В., Пелешенко Т.А., Чистоусов Н.К.

Статья научная

Тенденция повышения эффективности вычислительных систем и устройств напрямую связана с переходом к параллельным вычислениям. Предлагается осуществлять параллельные вычисления на уровне арифметических операций, используя арифметические полиалфавитные модулярные коды, в которых кодовые комбинации представляют собой набор остатков, полученных при делении целого числа на основания. Различают два вида таких кодов. В полиалфавитном коде системы остаточных классов в качестве оснований используются взаимно простые числа. В полиалфавитном полиномиальном модулярном коде – неприводимые полиномы. Характерная черта этих кодов – выполнение операций сложения, вычитания и умножения параллельно по основаниям. Обмен данными между основаниями не производится. В результате достигается повышение производительности вычислительных систем. Основания полиалфавитных модулярных кодов равноправны, независимы и служат основой для построения арифметических кодов, обнаруживающих и исправляющих ошибки, возникающие в процессе вычислений. В статье представлены теоретические основы построения избыточных полиалфавитных полиномиальных модулярных кодов, способных обнаруживать и корректировать ошибки вычислений. На основе доказанных теорем был разработан численный метод вычисления позиционной характеристики полиномиального интервала в полиалфавитных полиномиальных модулярных кодах. Данный метод требует меньшего количества операций умножения по сравнению с классическим методом вычисления этой позиционной характеристики. Рассмотрены примеры применения данного метода.

Бесплатно

Экспериментальное исследование корректирующей способности матричного метода равновесных столбцов защиты данных от стираний

Экспериментальное исследование корректирующей способности матричного метода равновесных столбцов защиты данных от стираний

Айдаркин Евгений Евгеньевич, Могилевская Надежда Сергеевна

Статья научная

В работе рассматриваются алгебраические способы защиты данных при их передаче по стирающему каналу. Стирания в каналах рассматриваются двух видов: независимые и группирующиеся. Для организации группирующихся стираний модифицирована модель Гилберта генерации потока ошибок. В качестве методов защиты данных от стираний используются метод равновесных столбцов и его модификация, позволяющая в некоторых случаях упростить процесс декодирования. Создано программное средство, реализующее имитационную модель двоичного помехоустойчивого канала с возможностью выбора типа стираний и метода защиты. С помощью этой модели проведено экспериментальное исследование корректирующей способности рассматриваемых методов. Показано, что группирующиеся стирания уменьшают вероятность успешного декодирования для обоих методов и их различных входных параметров по сравнению с независимыми стираниями. Проанализированы преимущества и недостатки метода равновесных столбцов и его модификации. Предложен способ борьбы с группирующимися стираниями за счет использования дополнительной избыточности. Для рассматриваемых методов защиты данных в каналах с независимыми стираниями предложена теоретическая оценка неверного декодирования, основанная на векторе вероятностей успешного декодирования. Предложен способ применения этой оценки для случая группирующихся стираний.

Бесплатно

Журнал