Preview

Труды НИИСИ

Расширенный поиск

«Труды НИИСИ» – это рецензируемый научный журнал, в котором публикуются научные статьи по следующим научным специальностям и отраслям наук:

– 1.2.1 – «Искусственный интеллект и машинное обучение» (физико-математические науки);

– 2.3.1 – «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика» (физико-математические и технические науки);

– 2.3.2 – «Вычислительные системы и их элементы» (технические науки);

– 2.3.3 – «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами» (технические науки);

– 2.3.5 – «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей» (физико-математические и технические науки).

Направления исследований, по которым журнал публикует оригинальные статьи определены, но не ограничены следующим перечнем: системный анализ; математика; математическое и компьютерное моделирование; задачи автоматизации и управления; обработка сигналов; компьютерное зрение и обработка изображений; распознавание образов; статистика; технологии искусственного интеллекта; информационные технологии; информационная безопасность; вычислительные системы и их элементы; микро- и наноэлектроника; высокопроизводительные вычисления; вопросы численного анализа; нейроморфные и мягкие вычисления; оптико-нейронные технологии; история науки, техники и персоналий. Журнал предназначен для научных сотрудников, инженеров и аспирантов, работающих в указанных направлениях исследований.

Миссия журнала — развитие перечисленных научных направлений в России и за рубежом, включая широкое освещение результатов исследований и обеспечение высококвалифицированных кадров печатными площадями, обеспечение высокого качества исследований путем развития механизма профессионального и общественного обсуждения научных результатов и воспитания молодого поколения ученых-исследователей. Политика журнала ориентирована на пропаганду передовых научно-технических идей и решений в рамках развития важнейших наукоемких технологий и участия в реализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации. До 2025 года журнал издавался в печатном виде с названием «Труды НИИСИ РАН» (ISSN 2225-7349).

Текущий выпуск

Том 15, № 1 (2025): МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ
Скачать выпуск PDF

I. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА

9-13 18
Аннотация

В работе предлагается классификация источников звука в системах виртуального окружения, методы создания таких источников в системе трехмерного моделирования 3DS Max и методы управления ими с помощью виртуальных пультов и соответствующих им функциональных схем. 

II. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ИХ ЭЛЕМЕНТЫ

14-20 19
Аннотация

Разработка импульсного понижающего преобразователя напряжения начинается с расчёта параметров дросселя и выходного конденсатора. Величина индуктивности дросселя и ёмкости выходного конденсатора зависят от множества характеристик преобразователя, таких, как мощность преобразователя, величины входного и выходного напряжения, допустимый уровень пульсации выходного напряжения, допустимая относительная пульсация выходного тока, частота модуляции. Как правило, характеристики преобразуемого напряжения и мощность преобразователя задаются техническим заданием и не могут быть выбранными разработчиком самостоятельно. Частота же модуляции не относится к параметрам, характеризующим выходное питание преобразователя и может быть выбрана разработчиком на его усмотрение. Величины индуктивности дросселя и ёмкости выходного конденсатора имеют существенную зависимость от выбранной частоты модуляции. Чем выше частота модуляции, тем меньше величина индуктивности и ёмкости выходного конденсатора преобразователя. Это позволяет минимизировать общие физические размеры импульсного преобразователя. Однако при увеличении частоты модуляции увеличиваются потери энергии на силовом ключе и усиливается влияние электромагнитных помех. Выбор частоты модуляции импульсного преобразователя напряжения это всегда поиск компромисса между минимизацией размеров дросселя с выходным конденсатором и снижением КПД преобразователя вместе со снижением помехозащищённости питаемого устройства. В данной статье представлен пример анализа основных параметров силовой схемы преобразователя в широком диапазоне частот модуляции. Эти расчёты помогают разработчику найти оптимальное соотношение частоты модуляции с величинами дросселя и выходного конденсатора, если в соответствии с техническим заданием допускается использование различных частот модуляции. Также представлен пример расчёта зависимости параметров импульсного преобразователя от выходного напряжения и выходной мощности при фиксированной частоте модуляции.

21-25 10
Аннотация

Представлен КМОП 12-разрядный аналого-цифровой преобразователь конвейерного  типа с проектными нормами 28 нм. Сравнительно низкое энергопотребление при достаточно высокой частоте  дискретизации до 125 МГц достигается за счет использования в конвейерной архитектуре полностью дифференциальных двухкаскадных операционных усилителей, работающих в конвейерной архитектуре АЦП 1,5 бита  на каскад с напряжением питания 1,8В. 

26-32 6
Аннотация

Обсуждается тепловая модель для кремниевых полевых GAА нанотранзисторов с учетом тепловых воздействий, вызванных шероховатостью границы. Модель построена на основе метода теории возмущений, в котором учитывается влияние зависимости диаметра нанопроволоки и шероховатости поверхности на теплопроводность канала транзистора, а также влияние особенностей GAА нанотранзисторной структуры на рассеивание тепла. В данном случае для тепловой коррекции модели транзистора (идеализированной), для которой разработана апробированная математическая модель, следует добавить слабое возмущение через дополнительный "возмущающий" гамильтониан. Тогда различные физические величины, связанные с возмущенной системой, могут быть выражены как "поправки" к характеристикам исходной модели. Эти поправки в априори малы по сравнению с размером самих величин. Однако они 1) существенно изменяют характеристики исходной системы, 2) упрощают алгоритмы их вычисления. На основе модели обсуждается влияние параметров конструкции GAА нанотранзисторов на его тепловыделение. Разработанная модель может быть применена для проектирования схем на основе GAА нанотранзисторов с учетом тепловых факторов.

III. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ, КОМПЛЕКСОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ

33-47 7
Аннотация

Статья посвящена применению технологии OpenCL, позволяющей использовать мощные ресурсы графических процессоров для повышения быстродействия вычислительных программ. Рассматриваются приёмы разработки в среде OpenCL эффективных параллельных программ, позволяющих ускорить операцию свёртки для множества комплексных векторов на основе быстрого преобразования Фурье.

48-51 11
Аннотация

Рассматривается задача планирования вычислений в многопроцессорных системах при периодически поступающих запросах на выполнение комплекса работ с нефиксированными длительностями. Используется неоднородный набор ресурсов – возобновляемых и невозобновляемых. Рассмотрены случаи, когда работы допускают прерывания и переключения с одного процессора на другой, а также когда работы непрерываемые. Разработаны алгоритмы, в которых при обработке каждого запроса корректируется расписание, построенное при обработке предыдущего запроса. Алгоритмы основаны на сетевом моделировании и поиске максимального потока и потока минимальной стоимости.

52-57 11
Аннотация

Задача выявления плагиата в решениях задач по программированию является высокоприоритетной при разработке цифровых образовательных платформ. Это связано с необходимостью оперативно оценивать уровень заимствования в решениях студентов, чтобы динамически формировать финальную оценку выполнения задания. Методы сравнения решений учащихся, основанные только на текстовом соотнесении их частей без привязки к характерным особенностям используемого языка программирования, зачастую не дают точных и достоверных результатов, так же как и статистические методы, основанные на машинном обучении. В данной работе предложен подход, повышающий качество выявления плагиата при блочно-кусочном сравнении студенческих решений, опирающийся на учёт синтаксических особенностей языков программирования.

58-64 7
Аннотация

Рассматривается задача автоматизации учета посещаемости студентов в цифровой образовательной платформе Мирера. Разработаны и исследованы два инновационных подхода: временное подтверждение присутствия через QR-коды с применением технологии Server-Sent Events и JWT-токенов, а также введение контрольной метрики методом видеоидентификация студентов с помощью трехмерной реконструкции аудитории. Экспериментально доказано, что предложенные решения способствуют повышению точности и оперативности учета посещаемости, обеспечивая надежный контроль над учебным процессом в условиях смешанной формы обучения.

IV. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

65-71 11
Аннотация

Построена и изучена модель взаимодействия сообщества относительно слабых мирных агентов в клеточном мире с сильным агентом-хищником. Агент-хищник может нападать на мирных агентов, убивать и съедать их. Внутренняя система управления мирного агента представляет собой нейронную сеть. Имеются две стратегии мирных агентов: 1) обычная мирная жизнь, 2) оборона от сильного агента-хищника. В первой стратегии мирные агенты выполняют следующие действия: находиться в состоянии покоя, питаться, размножаться, перемещаться по миру. Во второй стратегии действия мирных агентов таковы: уход от агента хищника, угроза агенту-хищнику, нападение на агента-хищника. Выходами нейронной сети являются сигналы, определяющие действия мирного агента. Агент-хищник выполнять следующие действия: находиться в состоянии покоя, уходить от угрожающих мирных агентов, нападать на мирных агентов. Повеление агента-хищника определяется простыми логическими правилами. Анализ модели производился путем компьютерного моделирования. Показано, что при достаточно естественном выборе параметров модели коллектив мирных агентов побеждает агента-хищника, а именно, с течением времени ресурс мирных агентов уверенно растёт, а ресурс агента-хищника в итоге уменьшается до нуля, т.е. агент-хищник погибает. Также продемонстрировано, что для обеспечения способности к такой обороне, мирным агентам нужно достаточно большое количество пищи. При малом количестве пищи мирных агентов агент-хищник подавляет мирных агентов. 



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.