Институт проблем информатики Российской Академии наук
Институт проблем информатики Российской Академии наук
Российская Академия наук

Институт проблем информатики Российской Академии наук




«Информатика и ее применения» (ТТом 9, Выпуск 4, 2015)

Оглавление | Библиография | Об авторах

Аннотации и ключевые слова.

СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТУРБУЛЕНТНЫХ ПОТОКОВ ТЕПЛА МЕЖДУ ОКЕАНОМ И АТМОСФЕРОЙ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА СКОЛЬЗЯЩЕГО РАЗДЕЛЕНИЯ КОНЕЧНЫХ НОРМАЛЬНЫХ СМЕСЕЙ.

  • В. Ю. Королев  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, vkorolev@cs.msu.su
  • А. К. Горшенин  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники, a.k.gorshenin@gmail.com
  • С. К. Гулев   Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; географический факультет Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова; Кильский университет, Германия, gul@sail.msk.ru
  • К. П. Беляев  Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; Федеральный университет штата Баиа, Сальвадор, Бразилия, kosbel55@gmail.com

Аннотация: Метод скользящего разделения смесей применяется к задаче статистического моделирования закономерностей в явных и скрытых турбулентных тепловых потоках. В качестве исходных данных используются результаты шестичасовых наблюдений в Атлантике (NCEP-NCAR, 1948-2008 гг.). В качестве математической модели используется аппроксимация конечными смесями нормальных распределений с параметрами, зависящими от времени. Применение методологии скользящего разделения смесей направлено на выявление закономерности в изменении этих параметров и определение изменчивости, которая может быть ассоциирована как с трендом, так и с нерегулярной изменчивостью. Предложен соответствующий подход к определению доли экстремальных наблюдений в исходной выборке.

Ключевые слова: конечные смеси нормальных распределений; метод скользящего разделения смесей; вероятностные модели; интеллектуальный анализ данных

ОБОБЩЕННЫЕ ДИСПЕРСИОННЫЕ ГАММА-РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КАК МОДЕЛИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ .

  • В. Ю. Королев  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, vkorolev@cs.msu.su
  • А. Ю. Корчагин   Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова, sasha.korchagin@gmail.com
  • И. А. Соколов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, ISokolov@ipran.ru

Аннотация: Обсуждаются различные вопросы, связанные с применением обобщенных дисперсионных гамма-распределений для моделирования статистических закономерностей на финансовых рынках. Описаны простейшие свойства обобщенных дисперсионных гамма-распределений как специальных дисперсионно-сдвиговых смесей нормальных законов, в которых смешивающими являются обобщенные гамма-распределения. Приведены предельные теоремы для сумм случайного числа независимых случайных величин - аналоги закона больших чисел и центральной предельной теоремы, - обосновывающие возможность использования обобщенных дисперсионных гамма-распределений в качестве асимптотических аппроксимаций. Приведены результаты практической подгонки обобщенных дисперсионных гамма-распределений к реальным данным о поведении финансовых индексов и обобщенных гамма-распределений к наблюдаемым интенсивностям информационных потоков в современных финансовых информационных системах. Результаты сравнения обобщенных дисперсионных гамма-моделей с обобщенными гиперболическими моделями свидетельствуют о преимуществе первых над вторыми. Также обсуждаются методы оценивания параметров обобщенных дисперсионных гамма-моделей и их применение при прогнозировании процессов, протекающих на финансовых рынках.

Ключевые слова:  обобщенные дисперсионные гамма-распределения; дисперсионно-сдвиговые смеси нормальных законов; обобщенные гамма-распределения; суммы случайного числа случайных величин; закон больших чисел; центральная предельная теорема

ПОТОКОВАЯ МОДЕЛЬ ВЫЧИСЛЕНИИ КАК ПАРАДИГМА ПРОГРАММИРОВАНИЯ БУДУЩЕГО.

  • Д. Н. Змеев   Институт проблем проектирования в микроэлектронике Российской академии наук, zmejevdn@ippm.ru
  • А. В. Климов  Институт проблем проектирования в микроэлектронике Российской академии наук, klimov@ippm.ru
  • Н. Н. Левченко  Институт проблем проектирования в микроэлектронике Российской академии наук, nick@ippm.ru
  • А. С. Окунев  Институт проблем проектирования в микроэлектронике Российской академии наук, oku@ippm.ru
  • А. Л. Стемпковский  Институт проблем проектирования в микроэлектронике Российской академии наук, ippm@ippm.ru

Аннотация: Описана потоковая модель вычислений с динамически формируемым контекстом, а также особенности ее архитектурной реализации. Потоковая модель вычислений позволяет решать проблемы, возникающие при создании и применении суперкомпьютеров. Одной из таких проблем является то, что с ростом возможности максимального распараллеливания, предоставляемой пользователям создателями современной аппаратуры, все сложнее становится загрузить постоянно увеличивающееся число функциональных устройств вычислительных ядер, оставаясь в рамках традиционного программирования. Описаны преимущества предлагаемой модели вычислений. Сравниваются парадигма "раздачи", в которой работает потоковая модель вычислений, и традиционная парадигма "сбора". Приведены основные особенности архитектуры параллельной потоковой вычислительной системы (ППВС) "Буран" и ее отличия от классических потоковых вычислительных систем. Проведенные исследования позволяют надеяться, что предложенная модель вычислений станет в будущем основной парадигмой программирования для масштабных параллельных вычислений.

Ключевые слова:  потоковая модель вычислений; парадигма раздачи; ассоциативная память; локализация вычислений

АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ С ЦИЛИНДРИЧЕСКИМИ БЕССЕЛЕВЫМИ НЕЛИНЕЙНОСТЯМИ.

  • И. Н. Синицын   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sinitsin@dol.ru

Аннотация: Рассмотрены методы аналитического моделирования (МАМ) процессов в динамических системах со сложными бесселевыми нелинейностями (БН) при гармонических и стохастических, узкополосных и широкополосных возмущениях. Даны необходимые сведения из теории бесселевых функций и сложных БН. Приведено методическое и алгоритмическое обеспечение МАМ на основе методов статистической линеаризации (МСЛ) и нормальной аппроксимации (МНА) для стохастических широкополосных процессов типа белого шума. Рассмотрены особенности МАМ для гармонических и узкополосных стохастических процессов (СтП). В приложении приведены формулы для коэффициентов МСЛ для типовых БН. В качестве тестовых примеров рассмотрены задачи МАМ процессов в одномерных системах с аддитивными и мультипликативными белыми шумами. Особое внимание уделено процессам в бесселевом осцилляторе в условиях различных возмущений. Заключение содержит основные выводы и некоторые обобщения.

Ключевые слова:  бесселева нелинейность (БН); гармонический процесс; метод аналитического моделирования (МАМ); метод нормальной аппроксимации (МНА); метод статистической линеаризации (МСЛ); осциллятор Бесселя; сложные бесселевы нелинейности (СБН); стохастический нормальный гауссовский процесс; стохастические системы на многообразиях (МСтС); узкополосный стохастический процесс; фазовый портрет; формула Гиббса; функции Куммера

К АНАЛИЗУ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ В СОВРЕМЕННЫХ БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЯХ.

  • О. Г. Вихрова   Российский университет дружбы народов, o.vikhrova@gmaiJLcom
  • К. Е. Самуйлов  Российский университет дружбы народов, ksam@sci.pfu.edu.ru
  • Э. С. Сопин  Российский университет дружбы народов, esopin@sci.pfu.edu.ru
  • С. Я. Шоргин  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, sshorgin@ipiran.ru

Аннотация: Аналитики предсказывают, что в период с 2014 по 2019 гг. темпы роста мирового мобильного трафика втрое превысят темпы роста мирового фиксированного трафика. Число мобильных пользователей увеличится с 4,1 млрд до 4,9 млрд, число мобильных устройств и подключений может достигнуть 10 млрд. К 2019 г. скорость передачи в мировых мобильных сетях может увеличиться с 1,7 до 4,0 Мбит/с. Особое внимание стоит обратить на долю мобильного видео, которая составит72% мирового мобильного трафика. Тенденции роста числа мобильных подключений и объема мобильного трафика на сегодняшний день ставят перед операторами мобильных услуг задачу эффективного и адаптивного использования доступных радиоресурсов. В связи с этим в работе исследуется упрощенная математическая модель, которая позволяет аналитически оценить вероятность блокировки системы и среднее значение занятого ресурса в соответствии с политикой распределения ресурсов технологии LTE-Advanced.

Ключевые слова:  LTE-Advanced; политика распределения ресурсов; СМО с ограниченными ресурсами

ОБЗОР МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ РАЗМЕЩЕНИЯ ЗАДАНИЙ В СИСТЕМАХ С ПАРАЛЛЕЛЬНЫМ ОБСЛУЖИВАНИЕМ.

  • М. Г. Коновалов   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, mkonovalov@ipiran.ru
  • Р. В. Разумчик  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; Российский университет дружбы народов, rrazumchik@ipiran.ru

Аннотация: Представлен обзор зарубежных публикаций по проблеме эффективного распределения заданий в системах обслуживания (проблема диспетчеризации). Отобранные для обзора модели касаются систем с независимыми параллельными безотказными серверами и случайными потоками заданий, не имеющих внутренней структуры. Общая трактовка проблемы сформулирована как задача оптимизации, которая имеет многочисленные варианты в зависимости от дополнительных предположений. Изложение моделей следует классификации этих предположений по объему и характеру априорной информации, возможностям наблюдения в процессе функционирования системы и критериям эффективности. Приведено описание основных отмеченных в литературе и используемых на практике алгоритмов диспетчеризации и их сравнительных свойств. Отмечены основные методы, используемые при анализе моделей и построении стратегий размещения заданий. Обзор призван акцентировать внимание на одной из важных и далеких от окончательного разрешения проблем обработки больших объемов информации.

Ключевые слова:  системы с параллельным обслуживанием; стратегии размещения заданий; диспетчеризация

ALGEBRAIC METHOD FOR APPROXIMATING JOINT STATIONARY DISTRIBUTION IN FINITE CAPACITY QUEUE WITH NEGATIVE CUSTOMERS AND TWO QUEUES.

  • R. V. Razumchik  Institute of Informatics Problems, Federal Research Center "Computer Science and Control" of the Russian Academy of Sciences, 44-2 Vavilov Str., Moscow 119333, Russian Federation, Peoples' Friendship University of Russia, 6 Miklukho-Maklaya Str., Moscow 117198, Russian Federation

АЛГЕБРАИЧЕСКИЙ МЕТОД ПРИБЛИЖЕННОГО РАСЧЕТА СТАЦИОНАРНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ В СИСТЕМЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ КОНЕЧНОЙ ЕМКОСТИ С ОТРИЦАТЕЛЬНЫМИ ЗАЯВКАМИ И ДВУМЯ ОЧЕРЕДЯМИ.

  • Р. В. Разумчик   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, Российский университет дружбы народов, rrazumchik@ipiran.ru

Аннотация: Рассматривается система массового обслуживания с пуассоновским потоком обычных и пуассоновским потоком отрицательных заявок. Для обычных заявок имеется накопитель конечной емкости k.
Если обычная заявка при поступлении застает накпитель полностью заполненным, она теряется. Отрицательная заявка при поступлении вытесняет одну обычную заявку из очереди в накопителе (если он не пуст) в другую очередь (бункер) конечной емкости г, после чего покидает систему, не оказывая на нее никакого воздействия. Если в момент вытеснения обычной заявки из накопителя бункер полностью заполнен, обе заявки (обычная и отрицательная) покидают систему В других случаях поступления отрицательной заявки не оказывают влияния на функционирование системы. Заявки из бункера обслуживаются с относительным приоритетом. Времена обслуживания заявок как из накопителя, так и из бункера имеют экспоненциальное распределение с одинаковым параметром. Предложен алгебраический метод приближенного расчета совместного стационарного распределения очередей для случая k = г. Представлены некоторые результаты численных экспериментов, показывающие достоинства и недостатки метода.

Ключевые слова:  система обслуживания; отрицательные заявки; многочлены Гегенбауэра; стационарное распределение

PERFORMANCE IMPROVEMENT OF LEMPEL-ZIV-WELCH COMPRESSION ALGORITHM.

  • S. Frenkel Institute of Informatics Problems, Federal Research Center "Computer Science and Control" of the Russian Academy of Sciences, 44-2 Vavilov Str., Moscow 119333, Russian Federation, Moscow State University of Information Technologies, Radioengineering, and Electronics, 78 Vernadskogo Ave., Moscow 119454, Russian Federation
  • M. Kopeetsky Department of Software Engineering, Shamoon College of Engineering, Basel/Bialik Sts, Beer-Sheva, Israel
  • R. Molotkovski Department of Software Engineering, Shamoon College of Engineering, Basel/Bialik Sts, Beer-Sheva, Israel
  • P. Borovsky Department of Software Engineering, Shamoon College of Engineering, Basel/Bialik Sts, Beer-Sheva, Israel

УЛУЧШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ АЛГОРИТМА СЖАТИЯ ДАННЫХ ЛЕМПЕЛЯ-ЗИВА-УЭЛЧА.

  • С. Френкель   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники; fsergei51@gmail.com
  • М. Копицкая  Академический инженерный колледж Шамуна, Беер-Шева, Израиль; marinako@sce.ac.il
  • Р. Молотковский   Академический инженерный колледж Шамуна, Беер-Шева, Израиль; megaclaff@gmail.com
  • П. Боровский   Академический инженерный колледж Шамуна, Беер-Шева, Израиль; pavelbsky@gmail.com

Аннотация: Предлагаются две новые схемы, улучшающие сжатие данных при использовании алгоритма Лемпеля-Зива-Уэлча (LZW). Первая схема основана на управлении размером словаря методом "exponential decay" (ED) путем удаления редко встречающихся записей словарной таблицы. Представленные результаты показывают, что ED является эффективным инструментом управления и обновления словаря. Достигнутый коэффициент сжатия выше, чем при использовании традиционных методов повышения эффективности LZW, например, таких как Dictionary Reset (DR) и Least Recently Used (LRU). Вторая схема, названная Huffman Coding of Distance (HCD), основана на учете расстояния в словаре до слова, использованного при прошлом обращении, называемого Distance from Last Use (DLU). Величина DLU может быть сжата кодом Хаффмана. Эта схема тестировалась на различных типах данных, таких как текстовые, коды программ, графические, аудио- и видеоформаты. Экспериментальные результаты показывают, что как ED, так и HCD обеспечивают более существенное сжатие, чем обычный LZW.

Ключевые слова: сжатие данных; алгоритмы Лемпеля-Зива; динамический словарь; LRU; экспоненциальное затухание

ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ И ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ В СКРЫТЫХ КАНАЛАХ С МЕТКАМИ.

  • А. А. Грушо   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, grusho@yandex.ru
  • Н. А. Грушо  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, info@itake.ru
  • Е. Е. Тимонина  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, eltimon@yandex.ru

Аннотация: Работа посвящена оценкам пропускной способности и скорости передачи информации в скрытых каналах специального вида. Эти скрытые каналы порождаются с помощью сигналов (меток), не несущих самостоятельной информации, но легко выделяемых на приемном конце. Такие метки служат своего рода запретами с точки зрения допустимых значений всех параметров, связанных с передачей легальной информации. Скрываемая информация кодируется длинами выделяемых метками фрагментов данных в легальной передаче.

Ключевые слова:  скрытый канал; теоретико-вероятностные модели скрытых каналов; скрытые каналы, порожденные метками; пропускная способность скрытого канала; скорость передачи

КОНТРОЛЬ И УПРАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ПОТОКАМИ В ОБЛАЧНОЙ СРЕДЕ.

  • А. А. Грушо   Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, grusho@yandex.ru
  • М. И. Забежайло  ВИНИТИ РАН, m.zabezhailo@yandex.ru
  • А. А. Зацаринный  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, azatsarinny@ipijran.ru

Аннотация: Контроль и управление информационными потоками в облачной среде служат важным механизмом информационной безопасности. Основная проблема в реализации такого механизма - скорость коммутации пакетов в соответствии с заданными правилами. В статье рассмотрены методы контроля и управления информационными потоками в облачной среде, базирующиеся на программно- конфигурируемых сетях. Построены оценки скорости информационного обмена в рамках облачных вычислений. Обсуждается система процедур, позволяющая реконфигурировать коммутационные таблицы (КТ) в соответствии с текущими изменениями топологии сетевых взаимодействий в облачной среде.

Ключевые слова:  облачные вычисления; программно-конфигурируемые сети; скорость управления и безопасность информационных потоков в облаке; управление масштабируемостью и динамическими изменениями в топологии сети

МЕЛКОЗЕРНИСТЫЕ ГИБРИДНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ.
ЧАСТЬ 1: ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД.

  • И. А. Кириков  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, baltbipiran@mail.ru
  • А. В. Колесников  Балтийский федеральный университет им. И. Канта; Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, avkolesnikov@yandex.ru
  • С. В. Листопад  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, ser-list-post@yandex.ru
  • С. Б. Румовская  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sophiyabr@gmail.com

Аннотация: Рассматривается проблематика междисциплинарных инструментариев и свойства "зернистости" гибридов в информатике. Результаты исследований показаны в рамках лингвистического подхода, суть которого состоит в трансформации вербализованной информации об объектах-оригиналах (сложных задачах) и объектах-прототипах (методах моделирования), имеющейся в полиязыках профессиональной деятельности, в объекты-результаты (функциональные гибридные интеллектуальные системы (ФГиИС)). Трансформация направляется эвристиками - схемами ролевых концептуальных моделей (КМ) в неформальной аксиоматической теории. Категориальное ядро теории - "ресурс-свойство-дей- ствие-отношение". Над его расширением специфицированы одно-, двух- и трехролевые конструкты - основные элементы, из которых по правилам склеивания построены схемы отображения информации о ресурсах, действиях, ситуациях, состояниях объекта управления, сложных задачах субъекта управления и мелкозернистых гибридах субъекта моделирования.

Ключевые слова: логико-математический интеллект; гибридные интеллектуальные системы; лингвистический подход; теория ролевых концептуальных моделей

ОБ УСРЕДНЕНИИ ОКРУГЛЕННЫХ ДАННЫХ.

  • В. Г. Ушаков   Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, vgushakov@mail.ru
  • Н. Г. Ушаков  Институт проблем технологии микроэлектроники и особочистых материалов Российской академии наук, Черноголовка; Норвежский научно-технологический университет, Тронхейм, ushakov@math.ntnu.no

Аннотация: Значения каждой наблюдаемой величины регистрируются с конечной точностью, определяемой разрешающей способностью измерительного инструмента. Естественно ожидать, что ошибки округления могут существенно повлиять на точность восстановления математического ожидания наблюдаемой величины. С другой стороны, часто исследователь имеет возможность воздействовать на наблюдения перед их регистрацией, например добавлять аддитивную или мультипликативную шумовую составляющую. В работе изучается связь между ошибкой измерения, погрешностью округления и точностью восстановления измеряемой величины при усреднении многократно проводимых измерений. Показано, что при одном и том же уровне округления точность восстановления тем выше, чем больше, в определенном смысле, ошибка измерения.

Ключевые слова: округленные данные; закон больших чисел; полная вариация; разложение вероятностных распределений