Статьи журнала - Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика
Все статьи: 316
Об оценивании состояний многошаговых систем при групповом движении
Статья научная
Рассматривается задача достижимости для набора однотипных линейных многошаговых управляемых объектов, совершающих так называемое групповое движение, при котором объекты попарно не сближаются, но и не слишком отдаляются друг от друга. Приводятся некоторые свойства множеств достижимости; предлагаются алгоритмы построения внешних полиэдральных (параллелепипедозначных) оценок для них.
Бесплатно
Статья научная
При обработке запросов в параллельных системах баз данных без совместного использования ресурсов в общем случае не удается избежать пересылок кортежей между процессорными узлами. В статье доказывается теорема, позволяющая получить оценку количества пересылаемых кортежей при обработке фрагментированного отношения для случая, когда функция пересылки функционально зависит от атрибута, значения которого распределены равномерно относительно атрибута фрагментации.
Бесплатно
Об оценке погрешности в точке при решении обратных задач
Статья научная
Предложен новый подход к оценке погрешности нелинейного метода проекционной регуляризации в точке при решении некорректных задач. Приведено сравнение этой погрешности на множестве.
Бесплатно
Обеспечение оперативного контроля и эффективной автономной работы суперкомпьютерного комплекса МГУ
Статья научная
В НИВЦ МГУ разрабатывается система для обеспечения оперативного контроля и поддержки эффективного автономного функционирования суперкомпьютерных комплексов. Данная система внедряется в Суперкомпьютерном центре МГУ. В работе описывается опыт установки, настройки и эксплуатации системы для контроля работы суперкомпьютера «Чебышёв».
Бесплатно
Статья научная
Рассматриваются вопросы, связанные с проведением расчетов в распределенных вычислительных системах, компоненты которых подвержены отказам. В работе приводятся: определения системы, сбоя, ошибки, отказа и модели сбоя; наиболее важные результаты исследований отказов в параллельных вычислительных системах, в том числе с большими группами дисков; основные существующие методы восстановления и распространенные программные реализации обеспечения отказоустойчивости. Развивается подход обеспечения отказоустойчивости на уровне пользователя. Данный подход требует непосредственного участия разработчика прикладной программы в реализации метода обеспечения отказоустойчивости, в частности в формировании контрольных точек и процедур восстановления. Предложена схема сохранения в памяти вычислительных узлов данных прикладной программы, формирующих согласованную глобальную контрольную точку. В её рамках осуществляется дублирование локальных контрольных точек, что позволяет восстановить вычислительный процесс, если число отказов не превосходит допустимого для данной схемы уровня. Она может быть использована в различных протоколах восстановления и их модификациях.
Бесплатно
Обзор адаптивных моделей электронного обучения
Статья научная
В статье дается обзор адаптивных моделей электронного обучения. В каждой модели рассматривается структура и способы предоставления образовательного контента. Проводится анализ сильных и слабых сторон рассмотренных моделей электронного обучения. Общее слабое место - отсутствие предопределенной дидактической структуры образовательного объекта. Данный недостаток существенно ограничивает возможность автоматической проверки электронного учебного курса на дидактическую полноту. В заключении статьи определяются черты новой модели электронного обучения, включающей в себя средства для описания дидактической структуры образовательных объектов.
Бесплатно
Обзор алгоритмов локального позиционирования для мобильных устройств
Статья научная
Работа содержит обзор алгоритмов локального позиционирования (позициониования внутри помещений) на основе стандарта беспроводной связи Wi-Fi, в которых в качестве единственного источника информации о местонахождении агента выступает мощность сигнала, принимаемого от точек доступа Wi-Fi сети. Произведен сравнительный анализ рассматриваемых алгоритмов по таким критериям, как базовый или улучшающий, погрешность, вычислительная сложность и независимость от предварительных измерений.
Бесплатно
Обзор методов интеграции интеллектуального анализа данных в СУБД
Статья научная
Интеллектуальный анализ данных направлен на извлечение доступных для понимания знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Феномен Больших данных является характерным признаком современного информационного общества. Процессы очистки и структурирования Больших данных приводят к образованию сверхбольших баз и хранилищ данных. Несмотря на появление большого количества NoSQL СУБД, основным инструментом управления базами данных по-прежнему остаются реляционные СУБД. Одним из перспективных направлений развития реляционных СУБД является внедрение в них средств интеллектуального анализа данных. Интеграция позволяет как избежать накладных расходов по экспорту анализируемых данных из хранилища и импорту результатов анализа обратно в хранилище, так и использовать при анализе данных системные сервисы, заложенные в архитектуре СУБД. В статье представлен обзор методов и подходов к решению задачи интеграции интеллектуального анализа данных в СУБД. Приводится классификация подходов к решению задачи интеграции интеллектуального анализа данных в СУБД. Представлены расширения языка баз данных SQL, обеспечивающие синтаксическую поддержку интеллектуального анализа данных в СУБД. Рассмотрены примеры реализации алгоритмов интеллектуального анализа данных на SQL и систем анализа данных в реляционных СУБД.
Бесплатно
Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей
Статья научная
Глубокие нейронные сети в настоящее время становятся одним из самых популярных подходов к созданию систем искусственного интеллекта, таких как распознавание речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение и т.п. В статье представлен обзор истории развития и современного состояния методов обучению глубоких нейронных сетей. Рассматривается модель искусственной нейронной сети, алгоритмы обучения нейронных сетей, в том числе алгоритм обратного распространения ошибки, применяемый для обучения глубоких нейронных сетей. Описывается развитие архитектур нейронных сетей: неокогнитрон,автокодировщики, сверточные нейронные сети, ограниченная машина Больцмана, глубокие сети доверия,сети долго-краткосрочной памяти, управляемые рекуррентные нейронные сети и сети остаточного обучения.Глубокие нейронные сети с большим количеством скрытых слоев трудно обучать из-за проблемы исчезающего градиента. В статье рассматриваются методы решения этой проблемы, которые позволяют успешно обучать глубокие нейронные сети с более чем ста слоями. Приводится обзор популярных библиотек глубокого обучения нейронных сетей, которые сделали возможным широкое практическое применение данной технологии. В настоящее время для задач компьютерного зрения используются сверточные нейронные сети, а для обработки последовательностей, в том числе естественного языка, - рекуррентные нейронные сети, прежде всего сети долго-краткосрочной памяти и управляемые рекуррентные нейронные сети.
Бесплатно
Обзор моделей параллельных вычислений
Статья научная
Цель данного обзора - дать максимально полное представление о достижениях и современном состоянии дел в разработке аналитических моделей параллельных вычислений, позволяющих предсказать время вычислений, ускорение, эффективность и масштабируемость параллельных алгоритмов применительно к различным целевым многопроцессорным платформам. Важность моделей параллельных вычислений вытекает из того, что они до реализации параллельного алгоритма в виде программы позволяют понять, насколько эффективно данный алгоритм может использовать конкретную многопроцессорную платформу, и при необходимости внести изменения в дизайн алгоритма, либо рассмотреть вариант замены целевой аппаратной платформы. В обзоре показывается эволюция моделей параллельных вычислений, происходившая одновременно с эволюцией многопроцессорных систем, от одноуровневых моделей с общей памятью до многоуровневых иерархических моделей с распределенной памятью, ориентированных на кластерные вычислительные системы с многоядерными ускорителями. В заключении обзора приводятся рекомендации по выбору возможных направлениий дальнейших исследований в области разработки математических моделей параллельных вычислений.
Бесплатно
Обзор подходов и практических областей применения распознавания видов физической активности человека
Статья научная
Распознавание видов физической активности человека является одним из актуальных направлений исследования в области машинного обучения, так как результаты распознавания необходимы при решении многих практических задач. В статье приводится обзор подходов и практических областей применения методов распознавания видов физической активности человека. Рассматриваются датчики, используемые для распознавания видов физической активности человека, и представлены критерии их выбора. Представлены возможные пути решения проблемы выбора места размещения и ориентации носимых датчиков. В статье рассматриваются основные этапы распознавания видов физической активности человека. Представлены извлекаемые признаки и методы их отбора для повышения точности классификации видов физической активности человека и снижения вычислительных затрат за счет уменьшения числа признаков. Сформулированы достоинства и недостатки популярных методов классификации. Рассматриваются метрики, используемые для оценки качества обучения модели классификации. Наиболее применяемой метрикой качества является кривая ошибок. Также представлены практические задачи, в которых необходимы результаты распознавания видов физической активности человека. Основными областями применения метода распознавания являются медицина, производство, фитнес и безопасность людей. В заключении представлены возможные направления будущих исследований.
Бесплатно
Статья обзорная
Оценка производительности добычи полезных ресурсов, в том числе определение геометрических размеров объектов горной породы в открытом карьере, является одной из наиболее важных задач в горнодобывающей промышленности. Задача фрагментации горных пород решается с помощью методов компьютерного зрения, таких как экземплярная сегментация или семантическая сегментация. В настоящее время для решения таких задач для цифровых изображений используются нейронные сети глубокого обучения. Нейронные сети требуют больших вычислительных мощностей для обработки цифровых изображений высокого разрешения и больших наборов данных. Для решения этой проблемы в литературе предлагается использование облегченных архитектур нейронных сетей, а также методов оптимизации производительности, таких как параллельные вычисления с помощью центральных, графических и специализированных процессоров. В обзоре рассматриваются последние достижения в области нейронных сетей глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения применительно к фрагментации горных пород и вопросы повышения производительности реализаций нейронных сетей на различных параллельных архитектурах.
Бесплатно
Обзор систем процедурной генерации игр
Статья научная
Процедурная генерация контента (ПГК) является одной из наиболее актуальных задач в индустрии видеоигр. Под ПГК понимают автоматическое создание различных составляющих частей игр; особый интерес представляет проблема автоматического создания игровых правил и целых игр. В статье представлен обзор исследований, посвященных данной проблеме; описываются алгоритмы генерации игровых правил и игр различных жанров, в том числе алгоритмы на основе парадигм эволюционного моделирования и логического программирования, а также способы автоматической оценки генерируемых игр. Кратко рассмотрены первые системы генерации игр, реализованные в универсальных игровых программах. Также описаны различные форматы представления и специализированные языки для описания игровых правил в подходящем для алгоритмической обработки виде.
Бесплатно
Обзор современных моделей представления дактилоскопических изображений
Статья научная
Идентификация человека по отпечаткам пальцев сегодня является наиболее распространенным методом биометрической идентификации. В статье приводится обзор современных моделей компьютерного представления изображений отпечатков пальцев и методов сравнения отпечатков на базе этих моделей. Рассматриваются представления отпечатка в виде множества частных признаков, множества общих признаков, множества папиллярных линий, а также в виде топологического объекта, содержащего комбинацию признаков. Сформулированы основные преимущества и недостатки этих представлений. Предлагается классификация моделей представления дактилоскопических изображений по степени полноты их описания. Каждый уровень предложенной модели описывает изображение с помощью какой-либо его характеристики (частные признаки, общие признаки, расположение и плотность папиллярных линий, поле направлений) либо в виде некоторого топологического объекта на более высоком уровне. При этом модель каждого уровня может использоваться как в виде самостоятельного представления, так и в комбинации с моделями других уровней, расширяя и дополняя описание изображения. Обзор моделей и методов идентификации опирается на широкий круг патентных материалов, научных статей, свидетельств о регистрации программ за последние несколько лет, что подтверждает актуальность проблемы и проведенного исследования.
Бесплатно
Обзор современных систем обработки временных рядов
Статья научная
Временной ряд представляет собой последовательность хронологически упорядоченных числовых значений, отражающих течение некоторого процесса или явления. В настоящее время одним из наиболее актуальных классов задач обработки временных рядов являются приложения Индустрии 4.0 и Интернета вещей. В данных приложениях типичной является задача обеспечения умного управления и предиктивного технического обслуживания сложных машин и механизмов, которые оснащаются различными сенсорами. Такие сенсоры имеют высокую дискретность снятия показаний и за сравнительно короткое время продуцируют временные ряды длиной от десятков миллионов до миллиардов элементов. Получаемые с сенсоров данные накапливаются и подвергаются интеллектуальному анализу для принятия стратегически важных решений. Обработка временных рядов требует специфического системного программного обеспечения, отличного от имеющихся реляционных СУБД и NoSQL-систем. Системы обработки временных рядов должны обеспечивать, с одной стороны, эффективные операции добавления новых атомарных значений, поступающих в потоковом режиме, а с другой стороны, эффективные операции интеллектуального анализа, в рамках которых временной ряд рассматривается как единое целое. В статье рассмотрены особенности обработки временных рядов в сравнении с данными реляционной и нереляционной природы, и даны формальные определения основных задач интеллектуального анализа временных рядов. Представлен обзор основных возможностей трех наиболее популярных современных систем обработки временных рядов: InfluxDB, OpenTSDB, TimescaleDB.
Бесплатно
Обзор технологий организации туманных вычислений
Статья научная
Поскольку Интернет вещей (IoT) становится частью нашей повседневной жизни, наблюдается быстрый рост числа подключенных устройств. Устоявшийся подход, основанный на технологиях облачных вычислений, не может обеспечить необходимое качество обслуживания в таких условиях, в частности, в вопросах уменьшения времени задержки при передаче данных. Технология туманных вычислений сегодня рассматриваются как многообещающее решение для обработки большого объема критически важных и чувствительных ко времени данных. В этой статье рассмотрена технология облачных вычислений, а также анализируются предпосылки к эволюционному развитию этого подхода и появлению концепции туманных вычислений. В рамках обзора ключевых особенностей туманных вычислений произведен разбор часто встречающейся путаницы с объединением понятий туманных и краевых вычислений. Приведен обзор технологий организации туманных вычислений: виртуализация, контейнеризация и оркестрация, а также систематический анализ наиболее популярных платформ, обеспечивающих поддержку туманных вычислений. В результате анализа нами предлагается два подхода к классификации платформ туманных вычислений: по принципу открытости/закрытости компонентов, а также трехуровневая классификация на основе предоставляемого функционала платформы (Deploy-, Platform- и Ecosystem as a Service).
Бесплатно
Обзор технологий распределенных вычислений
Статья научная
В данной работе представлен обзор технологий распределенных вычислений с точки зрения организации планирования заданий в грид и облачных средах. Рассмотрена архитектура платформы UNICORE, ориентированной на обеспечение прозрачного безопасного доступа к ресурсам распределенной вычислительной среды. Приведена общая классификация алгоритмов планирования в распределенных вычислительных средах, а также классификация алгоритмов планирования для заданий, имеющих зависимости между задачами.
Бесплатно
Статья научная
В статье рассмотрена задача поиска аномальных подпоследовательностей временного ряда, решение которой в настоящее время востребовано в широком спектре предметных областей. Предложен новый метод обнаружения аномальных подпоследовательностей временного ряда с частичным привлечением учителя. Метод базируется на концепциях диссонанса и сниппета, которые формализуют соответственно понятия аномальных и типичных подпоследовательностей временного ряда. Предложенный метод включает в себя нейросетевую модель, которая определяет степень аномальности входной подпоследовательности ряда, и алгоритм автоматизированного построения обучающей выборки для этой модели. Нейросетевая модель представляет собой сиамскую нейронную сеть, где в качестве подсети предложено использовать модификацию модели ResNet. Для обучения модели предложена модифицированная функция контрастных потерь. Формирование обучающей выборки выполняется на основе репрезентативного фрагмента ряда, из которого удаляются диссонансы, маломощные сниппеты со своими ближайшими соседями и выбросы в рамках каждого сниппета, трактуемые соответственно как аномальная, нетипичная деятельность субъекта и шумы. Вычислительные эксперименты на временных рядах из различных предметных областей показывают, что предложенная модель по сравнению с аналогами показывает в среднем наиболее высокую точность обнаружения аномалий по стандартной метрике VUS-PR. Обратной стороной высокой точности метода является большее по сравнению с аналогами время, которое затрачивается на обучение модели и распознавание аномалии. Тем не менее, в приложениях интеллектуального управления отоплением зданий метод обеспечивает быстродействие, достаточное для обнаружения аномальных подпоследовательностей в режиме реального времени.
Бесплатно
Обнаружение и локализация строений заданной формы на аэроснимках в инфракрасном диапазоне
Статья научная
В работе рассматривается задача обнаружения и локализации строений заданной формы на аэроизображениях земной поверхности в инфракрасном диапазоне с использованием аппарата контурного анализа. Приводится описание модификации алгоритма обобщенного преобразования Хафа для обнаружения контуров, заданных небольшим количеством параметров. Идея предлагаемого метода заключается в построении двумерных аккумуляторных массивов для каждого набора параметров фигуры в зависимости от ее положения, и их последующего объединения в результирующий аккумуляторный массив. Заполнение массивов осуществляется на основе значений модулей градиентов яркостей исходного изображения с учетом близости рассматриваемого контура к заданной форме. Близость формы определяется путем морфологического анализа контуров, найденных с помощью алгоритма Канни. Фильтрация обнаруженных объектов на основе плотности границ в их внутренней области, а также соотношения средних яркостей внутри и снаружи контура обеспечивает высокую чувствительность к заданным типам объектов и уменьшает количество ложных срабатываний алгоритма. Качество работы метода проверено на задаче локализации малоэтажных построек прямоугольной формы. Полученные результаты позволяют судить о применимости предложенного подхода для решения практических задач распознавания объектов местности.
Бесплатно
Обновление многотабличных представлений на основе коммутативных преобразований базы данных
Статья научная
В современных технологиях реляционных баз данных механизм представлений (view) реализует внешний уровень архитектуры ANSI—SPARC, скрывая детали концептуальной структуры базы данных от конечных пользователей. Однако использование данного механизма сопряжено с необходимостью решения задачи корректного обновления представлений: СУБД должна обеспечить корректное выполнение операций вставки, удаления или обновления кортежа в представлении над соответствующими базовыми отношениями данного представления. Для решения указанной задачи в стандарте SQL вводится жесткое ограничение: модифицируемому кортежу представления может соответствовать только один кортеж в базовом отношении. Триггеры, реализующие обновление представлений, обладают рядом недостатков: необходимость создания триггера для каждого представления базы данных, непредсказуемый порядок запуска триггеров, относящихся к одному представлению и др. В статье рассматривается подход к решению данной задачи на основе применения коммутативных преобразований базы данных. При этом не накладывается ограничение единственности кортежа базового отношения, соответствующего обновляемой записи в представлении. Описан Сопроцессор СУБД, который размещается на клиентском компьютере и обеспечивает коммутативные преобразования в отношениях базы данных, хранимых на сервере. Сопроцессор выполняет формирование текста транзакции, реализующей коммутативные преобразования, и осуществляет запуск этой транзакции на сервере. Представлена реализация сопроцессора для свободной СУБД PostgreSQL. Проведены вычислительные эксперименты, подтверждающие эффективность предложенного подхода в приложениях классов OLAP и OLTP.
Бесплатно
