Все выпуски

Для задачи оптимального управления линейным параболическим уравнением с распределенным, начальным и граничным управлениями и с операторным полуфазовым ограничением типа равенства формулируется устойчивый секвенциальный, или, другими словами, регуляризованный, принцип максимума Понтрягина в итерационной форме. Его главное отличие от классического принципа максимума Понтрягина заключается в том, что он, во-первых, формулируется в терминах минимизирующих последовательностей, во-вторых, имеет форму итерационного процесса в пространстве двойственных переменных и, наконец, в-третьих, устойчиво к ошибкам исходных данных оптимизационной задачи порождает в ней минимизирующее приближенное решение в смысле Дж. Варги, т.е. представляет собой регуляризирующий алгоритм. Доказательство регуляризованного принципа максимума Понтрягина в итерационной форме опирается на методы двойственной регуляризации и итеративной двойственной регуляризации. Приводятся результаты модельных расчетов при решении конкретной задачи оптимального управления, иллюстрирующих работу алгоритма, основанного на регляризованном итерационном принципе максимума Понтрягина. В качестве конкретной оптимизационной задачи рассмотрена задача поиска минимальной по норме тройки управлений при операторном ограничении-равенстве в финальный момент времени, или, другими словами, обратная задача финального наблюдения по поиску ее нормального решения.

The stable sequential Pontryagin maximum principle or, in other words, the regularized Pontryagin maximum principle in iterative form is formulated for the optimal control problem of a linear parabolic equation with distributed, initial and boundary controls and operator semiphase equality constraint. The main difference between it and the classical Pontryagin maximum principle is that, firstly, it is formulated in terms of minimizing sequences, secondly, the iterative process occurs in dual space, and thirdly, it is resistant to error of raw data and gives a minimizing approximate solution in the sense of J. Warga. So it is a regularizing algorithm. The proof of the regularized Pontryagin maximum principle in iterative form is based on the dual regularization methods and iterative dual regularization. The results of model calculations of the concrete optimal control problem illustrating the work of the algorithm based on the regularized iterative Pontryagin maximum principle are presented. The problem of finding a control triple with minimal norm under a given equality constraint at the final instant of time or, in other words, the inverse final observation problem of finding a normal solution is used as a concrete model optimal control problem.

Рассматривается модификация ранее разработанного генератора шестигранных сеток из воксельных данных для построения моделей, заданных в форме CAD геометрии. Генератор относится к семейству методов, основанных на модификации регулярной сетки, и является универсальным с точки зрения возможности использования в качестве исходных данных как объемного (воксельного), так и STL-поверхностного представления геометрии модели. В настоящее время алгоритм работает с CAD моделями, описанными в хорошо известном формате STL. Вместе с тем, метод позволяет обрабатывать поверхности более высокого порядка, описанные в произвольном формате, если определены соответствующие процедуры для операций проекции и пересечения. Для определения начальной позиции узлов сетки используется полученный из STL-геометрии файл объемных данных в виде «знакопределенных полей расстояний». Разработана специальная процедура проецирования с целью адаптации построенной ортогональной сетки к границам модели. Данный подход обеспечивает аппроксимацию острых ребер и углов и выполняется перед любыми другими операциями построения сетки. Реализован дополнительный функционал для улучшения качества сетки, включающий вставку дополнительных граничных слоев, разбиение ячеек плохого качества и оптимизированное сглаживание узлов. Алгоритм протестирован на значительном числе моделей, часть из которых приведена в качестве примеров.

We consider a modification of the previously developed voxel-based mesh algorithm to generate models given in STL-geometry format. Proposed hexahedral mesh generator belongs to the family of grid methods, and is general-purpose in terms of a capability to use as source data both volume (voxel) and STL-surface representation of model geometry. For now, the algorithm works with CAD models described in the well-known STL format. However, it also allows to handle higher-order surface patches defined in an arbitrary format if appropriate procedures for projection and intersection operations will be specified. To define the initial position of mesh nodes, a “signed distance field” volume data file, obtained from the STL-geometry, is used. A special projection technique was developed to adapt constructed orthogonal mesh on the model's boundary. It provides an approximation of sharp edges and corners and is performed before running any other operations with the mesh. Finally, to improve the quality of the mesh, additional procedures were implemented, including boundary layers insertion, bad quality cells splitting, and optimization-based smoothing technique. The algorithm has been tested on a sufficient number of models, some of which are given as examples.

Рассматривается задача о скольжении однородного прямого цилиндра произвольной формы (шайбы) по горизонтальной плоскости под действием сил сухого трения. Пятно контакта цилиндра с плоскостью совпадает с его основанием. Одной из центральных гипотез в работе является выбор математической модели взаимодействия малого элемента поверхности шайбы с плоскостью. Предполагается, что данное явление описывается законом сухого трения Амонтона–Кулона. В данной работе основное внимание уделено качественному анализу уравнений движения системы, который позволит описать динамику при малых значениях кинетической энергии системы (финальную динамику). Сформулированы и доказаны качественные свойства динамики произвольных шайб. Приведены примеры, показывающие различие финальной динамики шайб, опирающихся на шероховатую плоскость круглым основанием, центрально-симметричным и произвольной формы.

We consider the problem of a homogeneous direct cylinder of an arbitrary form (a puck) sliding on a horizontal surface under the action of dry friction forces. The surface contact spot of the cylinder coincides with its base. One of the central hypotheses in the work is the choice of a mathematical model of interaction between a small surface element of a puck and a plane. It is assumed, that the current effect is described by the Amonton–Coulomb’s law of friction. In the present work the basic attention is given to the qualitative analysis of the equations of motion for systems, the one which allow to describe dynamics at small values of the system’s kinetic energy (final dynamics). Qualitative properties of dynamics for arbitrary pucks are formulated and proved. We present examples illustrating the difference in final dynamics for pucks with round, centrosymmetrical and arbitrary bases on a rough surface.

В работе определены границы применимости квазистационарного подхода в моделировании динамики жидкости, испаряющейся с подложки (при постоянной площади контакта) и в открытой цилиндрической ячейке капли. Для сравнения рассматривается нестационарная модель. Нестационарная система уравнений (с полной формой записи уравнения движения) и квазистационарная система уравнений решаются численно. Расчеты проведены при различных значениях скорости испарения и капиллярного числа на примере капель воды и этиленгликоля. Анализ расчетных данных показал, что на финальной стадии испарения капли чистого растворителя результаты, полученные с использованием двух моделей, расходятся. На конечном этапе процесса скорость радиального течения, вычисленная с помощью нестационарной модели, точнее согласуется с экспериментальными данными, чем результат, полученный на базе квазистационарного подхода. Этот факт объясняется тем, что на последней стадии испарения квазистационарное приближение плохо работает ввиду стремительного относительного изменения толщины пленки и больших значений скоростей.

Applicability limits of a quasisteady approach to modelling the fluid dynamics in evaporated drop on a substrate (with constant contact area) and in circular well are defined in this paper. A nonsteady model is considered for comparison. Quasisteady and nonsteady (with the full-form equation of motion) sets of equations have been solved numerically. The modeling is carried out at different values of evaporation rate and capillary number. Water and ethylene glycol drops were taken as examples. Analysis of calculated data shows that results obtained for the final stage of pure solvent evaporation by using two models differ from each other. Velocity of a radial flow calculated with the help of nonsteady model agrees with experimental data much better than the result obtained using a quasisteady approach at the final stage of process. This is because at the final stage of evaporation the quasisteady approach works poorly due to the rapid changes in the relative film thickness and high velocities.

В статье для линейных автономных вполне регулярных дифференциально-алгебраических систем с многими соизмеримыми запаздываниями проведено исследование задачи оценки решения по результатам наблюдаемого выхода. Исследуемый класс вполне регулярных дифференциально-алгебраических систем с запаздыванием включает в себя классы линейных систем запаздывающего и нейтрального типов, кроме того, к вполне регулярным системам сводится анализ непрерывно-дискретных систем. Для линейных автономных вполне регулярных дифференциально-алгебраических систем с многими соизмеримыми запаздываниями определено свойство асимптотической наблюдаемости, характеризующееся тем, что все решения, порождающие один и тот же выходной сигнал, неразличимы в будущем. Сформулированы и доказаны условия асимптотической наблюдаемости, выраженные через параметры исходной системы. Для асимптотически наблюдаемых систем предложена процедура оценки решения, реализация которой состоит из следующих действий. Сначала, с использованием наблюдаемого выхода, в соответствие исходной системе ставится линейная автономная неоднородная асимптотически наблюдаемая система запаздывающего типа с неоднородной частью, зависящей он выхода. При этом решение новой системы однозначно определяет решение исходной системы. Затем строится преобразование, приводящее матрицы системы запаздывающего типа к определенному виду. После этого при помощи конечной цепочки наблюдателей осуществляется оценка решения. Результаты представленного исследования применимы к системам, которые не обладают свойством финальной наблюдаемости, что позволяет при моделировании соответствующих объектов реального мира существенно снизить требования к органам наблюдения.

In the article, a problem of solution estimation for linear autonomous completely regular differential-algebraic systems with many commensurate delays is investigated. The class of completely regular differential-algebraic systems with delay under study includes the classes of linear systems of delayed and neutral types; in addition, the analysis of continuous-discrete systems is reduced to completely regular systems. For linear autonomous completely regular differential-algebraic systems with many commensurate delays, the property of asymptotic observability is determined, which are characterized by the fact that all solutions generating the same output signal are indistinguishable in the future. Conditions for asymptotic observability expressed in terms of the parameters of the original system are formulated and proved. For asymptotically observable systems, a solution estimation procedure is proposed, the implementation of which consists of the following steps. First, using the observed output, a linear autonomous non-homogeneous asymptotically observable retarded type system with a non-homogeneous part depending on the output is put in correspondence with the original system. The solution of the new system uniquely determines the solution of the original system. Then a transformation is constructed that reduces the matrices of the retarded type system to a certain form. After that, with the help of a finite chain of observers, the solution is evaluated. The results of the presented study are applicable to systems that do not have the property of final observability, which makes it possible to significantly reduce the requirements for observing organs when modeling the corresponding objects of the real world.

Рассматривается проблема эффективной вычислимости разрешимых моделей классификации конечных объектов. Исследуется конструктивизация условий симультанности (предельно короткого цикла) принятия решения в классификации. Симультанность ("однотактность") достигается параллельным сравнением компонент неизвестной реализации с информативными элементами всех эталонов в обучающей выборке. Конструктивизация условий симультанности предусматривает: выделение информативных элементов (идентификационных меток) в информативных зонах классифицируемых множеств; параллельное покомпонентное сравнение неизвестной реализации конечного объекта с информативными элементами всех эталонов из обучающей выборки. Полученные результаты симультанной схемы принятия решений в классификации интерпретируются в нейронных сетях, в обобщенной модели распознавания, в задачах идентификации.

Consideration is given to the problem of efficient computability of solvablemodels of finite objects classification. We investigate the constructivization of simultaneity (extremely short cycle) conditions of decision adoption in the classification. Simultaneity is achieved by parallel comparing of the components of the unknown implementation with informative elements of all etalons in the training sample. Constructivization of simultaneity conditions includes: a selection of informative elements (identification labels) in the informative areas of classified sets; the parallel component-wise comparison of the unknown realization of a finite object with informative elements of etalons from the training set. The obtained results of simultaneous decision trees in classification is interpreted in neural networks, in a generalized model of recognition, in problems of identification.

В работе рассматривается задача распознавания рукописных математических формул. Описываются основные проблемы, возникающие при решении данной задачи. Описывается метод предупреждения и исправления ошибок распознавания, основанный на ручном управлении процессом распознавания. Приводятся математические модели предложенного метода, основанные на использовании элементов теории графов. Для этого вводится понятие регулярного дерева изображения формулы, которое позволяет хранить все варианты распознавания исходного изображения формулы в наиболее компактном виде и упрощать процесс группового редактирования множества вариантов распознавания, связанный с изменением характера связи между вершинами графа. Приводится пример удобного интерфейса программы для управления процессом распознавания и исправления ошибок, который не требует от пользователя знания формата представления математических формул.

The article deals with the problem of recognition of handwritten mathematical formulae. It is reported about the main problems that arise in solving this task. Also it is specially noted the method for preventing and correcting recognition errors based on hand process of recognition. Much attention is given to mathematical models of the proposed method. They are based on graph theory. For this purpose, the definition of a regular tree for the image of formula is given it allows to keep all options for recognition of the original image of the formula in the most compact form and to simplify the process of editing a variety of options of the group recognition linked to the changing nature of the relationship between the vertices of graph. An example of user-friendly interface to manage the recognition and correction of errors is given that doesn't require user knowledge of the format of mathematical formulae.

Рассматриваются задача классификации текстурных изображений и проблема уменьшения пространства признаков. Предлагается редукция задачи многоальтернативной классификации до бинарной одномерной задачи, в которой допустимо использовать байесовский подход c одномерными оценками распределений. Вводится гипотеза о бета-распределении значений признаков для одного класса. Параметры распределения оцениваются методом моментов. Для оценки четырех параметров требуются аналитические выражения и статистические оценки первых четырех моментов этого распределения. После оценки параметров осуществляется проверка гипотезы о распределении по критерию Пирсона. Экспериментально установлено, что модель бета-распределения в большинстве случаев применима к оценке распределений значений признаков. Сделан вывод о необходимости такой проверки для каждой обучающей выборки. В работе также предлагается по результатам оценки степени пересечений оцененных распределений классов оценивать эффективность признака. Рассматривается взаимная корреляция выбранных признаков. Вводится способ оценки информативности признаков, основанный на минимуме средней вероятности ошибки для одного признака и взаимной некоррелированности для системы признаков. На основе алгоритма оценки информативности строится система признаков для каждой пары классов. Формулируется алгоритм классификации, который использует полученные системы признаков и принимает решение на основе оценки плотности моделью бета-распределения на этапе бинарной задачи. Кроме того, cформулированный алгоритм объединяет результаты частных бинарных решений и принимает окончательное решение в задаче классификации.

The problems of texture images classification and feature space reduction are considered. The multialternative classification is reduced to a binary one-dimensional problem, for which it is possible to use Bayesian approach with one-dimensional estimates of distribution. Hypothesis of beta-distribution for one separate class is introduced. Distribution parameters are estimated by method of moments. To estimate four parameters, analytic expressions and statistic estimations of first four moments of this distribution are needed. After that the hypothesis of distribution is verified by Pearson's criterion. It is established experimentally that beta-distribution model is generally applicable to estimate feature values distribution. It is concluded that such checks are needed for every learn sample. Feature effectiveness is estimates by analysis of degree of estimated distributions intersection. The cross-correlation of selected features is considered. A method for estimating the informative value of feature is introduced. It is based on the minimum average error probability for one feature and on mutual uncorrelatedness for a system of features. For each pair of classes we build feature system using the algorithm for estimation of informative value. The classifier, which uses feature systems and makes decision on the basis of density estimation by beta-distribution model on the stage of the binary problem, is built. This classifier also aggregates the final decision from the results of binary problems decisions.

Рассматриваются искусственные нейроны, чьи весовые коэффициенты будут изменяться по специальному закону, основанному на интегрированном в их модели обратном распространении. Для этого коэффициенты погрешности обратного распространения вводятся в явном виде во все модели нейронов и осуществляется передача их значений вдоль межнейронных связей. В дополнение к этому вводится специальный тип нейронов с эталонными входами, которые будут выступать в качестве основного источника первичной оценки погрешности для всей нейронной сети. В последнюю очередь вводится контрольный сигнал для запуска обучения, который будет управлять процессом передачи коэффициентов погрешности и корректировкой весов нейронов. Для рекуррентных нейронных сетей демонстрируется как провести интеграцию обратного распространения во времени в их формализм с помощью стековой памяти для внешних входов нейронов. Дополнительно к этому рассматриваются примеры как формализовать в рамках данного подхода такие популярные нейронные сети, как сети долгой кратковременной памяти, сети радиально-базисных функций, многослойные перцептроны и сверточные нейронные сети. Основным практическим следствием данного подхода является возможность описания нейронных сетей с перестраиваемыми связями на основе интегрированного алгоритма обратного распространения.

We consider artificial neurons which will update their weight coefficients with an internal rule based on backpropagation, rather than using it as an external training procedure. To achieve this we include the backpropagation error estimate as a separate entity in all the neuron models and perform its exchange along the synaptic connections. In addition to this we add some special type of neurons with reference inputs, which will serve as a base source of error estimates for the whole network. Finally, we introduce a training control signal for all the neurons, which can enable the correction of weights and the exchange of error estimates. For recurrent neural networks we also demonstrate how to integrate backpropagation through time into their formalism with the help of some stack memory for reference inputs and external data inputs of neurons. Also, for widely used neural networks, such as long short-term memory, radial basis function networks, multilayer perceptrons and convolutional neural networks, we demonstrate their alternative description within the framework of our new formalism. As a useful consequence, our approach enables us to introduce neural networks with the adjustment of synaptic connections, tied to the integrated backpropagation.