• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Интеграция семантического и математического моделирования для анализа проблем энергетической безопасности

Алексей Геннадьевич Массель, Тимур Габилович Мамедов
842-859
Аннотация:

Рассмотрена задача интеграции когнитивного и математического моделирования в исследованиях направлений развития топливно-энергетического комплекса с учетом требований энергетической безопасности. Актуальность работы обусловлена тем, что в существующей двухуровневой технологии исследований переход от результатов качественного анализа с помощью когнитивного моделирования к параметрам математической модели в значительной степени выполняется вручную, что снижает воспроизводимость численных экспериментов и ограничивает эффективность использования накопленных знаний. Цель проведенного исследования состояла в разработке программного компонента, обеспечивающего совместное использование когнитивной и математической моделей в составе Экосистемы знаний в энергетике. Предложен программный компонент, реализованный в составе комплекса ИНТЭК-SAW и обеспечивающий преобразование изменений когнитивной модели в параметры экономико-математической модели, а также обратную интерпретацию результатов расчетов. Разработана технология проведения численного эксперимента, включающая построение семантических (онтологической и когнитивной) моделей, формирование вычислительного сценария, выполнение оптимизационных расчетов и представление результатов, отличающаяся автоматизацией совместного использования онтологических, когнитивных и экономико-математических моделей. Для учета неопределенности предложен численный метод стохастической корректировки параметров на основе когнитивных весов. Работоспособность подхода продемонстрирована на численном эксперименте по исследованию влияния ограничений выбросов CO₂ на топливно-энергетические балансы Сибирского федерального округа. Практическая значимость работы состоит в повышении обоснованности и воспроизводимости исследований развития топливно-энергетического комплекса за счет согласованного использования средств качественного и количественного анализа.

Ключевые слова: топливно-энергетический комплекс, энергетическая безопасность, когнитивное моделирование, онтологии, численный эксперимент, линейное программирование.

Проектирование и автоматическое построение графа знаний «Математические уравнения»

Евгений Константинович Липачев, Булат Русланович Мурадымов
798-821
Аннотация:

Предложен подход к проектированию и реализации графа знаний для представления и хранения знаний о математических уравнениях. В сформированном прототипе графа представлены знания об основных типах алгебраических уравнений, обыкновенных дифференциальных уравнений, уравнениях в частных производных и интегральных уравнениях. Граф знаний проектировался как математический артефакт экосистемы цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML, поэтому учитывались общие для экосистемы требования совместимости. Разработаны программные инструменты извлечения и обработки информации об уравнениях, представленной в цифровых библиотеках и электронных научных ресурсах. Прототип графа знаний сформирован на основе онтологии профессиональной математики OntoMathPRO и таксономии уравнений, построенной на основе информации, извлеченной с веб-страниц научно-образовательного портала EqWorld «Мир математических уравнений». Онтология OntoMathPRO расширена новыми классами уравнений и новыми отношениями для согласования с иерархией типов уравнений, представленной на портале EqWorld. Реализован комплекс программных модулей, обеспечивающих полный цикл формирования графа знаний: автоматическое извлечение сущностей из источников, связывание сущностей с концептами онтологии OntoMathPRO, преобразование полученных знаний в RDF-представление с последующим сохранением в хранилище данных с возможностью выполнения SPARQL-запросов.

Ключевые слова: граф знаний, извлечение знаний, математическое уравнение, математическая онтология, представление математического знания.

Автоматизация распараллеливания программ для многоядерных процессоров с распределенной локальной памятью

Антон Павлович Баглий, Никита Максимович Кривошеев, Борис Яковлевич Штейнберг
135-153
Аннотация:

В статье идет речь о создании распараллеливающих компиляторов для вычислительных систем с распределенной памятью. Промышленные распараллеливающие компиляторы распараллеливают программы для вычислительных систем с общей памятью. Преобразование последовательных программ для вычислительных систем с распределенной памятью требует разработки дополнительных функций. Это становится актуальным для перспективных систем на кристалле с сотнями и более ядер. В терминах графа информационных связей сформулировано условие распараллеливания программного цикла на вычислительную систему с распределенной памятью.

Ключевые слова: автоматизация распараллеливания, распределенная память, преобразования программ, размещение данных, пересылки данных.

Рекомендательная система поиска экспертов для проведения научного рецензирования в математическом журнале

Александр Михайлович Елизаров, Евгений Константинович Липачёв, Шамиль Махмутович Хайдаров
708-732
Аннотация: Предложен подход к организации экспертной оценки научного документа, представленного для публикации в математический журнал. Ограничение предметной области связано с использованием системы математической классификации Mathematical Sciences Classification System – MSC. Представлена рекомендательная система, позволяющая сформировать список возможных экспертов для проведения процедуры научного рецензирования математической статьи. Эта рекомендательная система использует коды MSC2020, изначально представленные автором статьи. Если в статье указаны коды MSC2000 или MSC2010, производится их автоматическое преобразование в коды MSC2020. Для каждого эксперта в системе поддерживается персональный профиль, который содержит набор кодов MSC2020, дополненный числовыми характеристиками, – весами, вычисленными для каждого кода в соответствии с системой учета компетенций, предпочтений или отказов от участия в процедуре рецензирования, сформированных в процессе предыдущей работы в качестве эксперта. Этот набор автоматически редактируется в случае включения эксперта в список возможных рецензентов – повышаются или уменьшаются веса нескольких кодов, а также добавляются новые коды. Рекомендательная система реализована в виде встроенного инструмента (плагина) платформы Open Journal Systems (OJS). Разработанный метод апробирован в информационной системе научного журнала Lobachevskii Journal of Mathematics (https://ljm.kpfu.ru).
Ключевые слова: информационная система научного журнала, Open Journal Systems, рабочий процесс рецензирования, автоматический выбор рецензентов, Mathematics Subject Classification 2010, Lobachevskii Journal of Mathematics.
1 - 4 из 4 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2026 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества