Моделирование процессов фильтрации многофазной жидкости имеет большую экономическую значимость в нефтяной промышленности, гидрологии, при секвестрации углерода и управлении ядерных отходов. Данные модели лежат в основе гидродинамических симуляторов, используемых при разработке нефтяных месторождений, позволяя проводить прогнозные расчеты показателей разработки. Длительное изучение фильтрационных течений показало, что на их динамику значительно влияют эффекты памяти, которые описываются теорией интегро-дифференцирования дробного порядка. Данные математические модели обеспечивают более точное и реалистичноеописание процессов, протекающих в таких сложных средах. Данное направление в теории фильтрации появилось сравнительно недавно [1, 2, 3]. В работе [4] классические уравнения, описывающие движение жидкости в пористой среде, переписаны с учетом формализма памяти с использованием дробной производной в смысле Капуто. В [5] изучается явление продольной дисперсии в потоке двух смешивающихся жидкостей через пористую среду с помощью дробной производной Капуто-Фабрицио. В работе [6] применены дробные производные различного порядка в смысле Капуто с переменным нижним пределом в трещиноватых и матричных областях. В настоящей работе рассматривается модельная задача двухфазной фильтрации, исследованная в [6]. Вместо дробной производной в смысле Капуто, примененной в [6], используется дробная производная в смысле Капуто-Фабрицио.
Рассматривается однородная задача Дирихле для p(x)-эллиптического уравнения анизотропной диффузии-абсорбции с ограничением значений диффузионного потока. Изучается семейство приближённых решений, получаемых с помощью метода штрафа с применением интегрального оператора штрафа А. Каплана. Устанавливается, что семейство приближённых решений при стремлении малого параметра регуляризации к нулю слабо сходится к решению исходной задачи в пространстве Соболева первого порядка с переменным показателем и что имеет место свойство равномерной аппроксимации в классах функций, непрерывных по Гёльдеру.
В статье рассматривается методы для построения оптимального пути с учетом специфики окружающей обстановки. Начиная от создания графа и заканчивая самим поиском пути. Все действия будут производиться на подробной карте местности, т. е. на карте, на которой изображены все различимые объекты местности.
В современном мире ведутся активные исследования в области анализа пространственных данных. Под пространственными данными в нашем случае понимаются спутниковые изображения, которые составляют основу информационного обеспечения геоинформационных систем. В статье описывается корреляционный метод поиска объектов на спутниковых изображениях.
В статье приводится детальное доказательство единственности меры длины отрезка в евклидовой геометрии, основанной на системе аксиом Гильберта [1]. Обоснования, представленные в учебной литературе [2–5] сжаты и существенно опираются на единственность меры на классе отрезков, являющихся рациональными частями эталона, о чём умалчивается как о само собой разумеющемся факте. Игнорируется сама возможность зависимости меры от точки отсчёта, в частности, от выбора конца отрезка, с которого начинается измерение. Но если для отрезков, кратных эталону при измерении с одного конца, кажется прозрачным, что укладывание эталона с другого конца даст то же самое целое число, то в остальных случаях это совсем не очевидно.
В настоящее время можно наблюдать взрывной рост в использовании сети Интернет и мобильных телефонов, а сближение двух этих технологий открывает широкий диапазон новых возможностей на уже процветающем рынке мультимедиа. Эти возможности побуждают к проведению исследований, которые могут и должны выявить недостатки существующих методов обработки цифровых данных и показать пути их (методов) оптимизации для удовлетворения современных нужд рынка.
В данной работе рассмотрена проблема необходимости проведения экспертизы при реализации инвестиционных проектов. В разработанной математической модели эффективность проекта оценивается показателем NPV. В модели используются априорные оценки дополнительной информации, снижающей неопределенность при принятии решений.
Задача оценки причинных эффектов представляет собой сравнение состояния объекта с учетом и без учета вмешательства и оценки ожидаемой величины полученных различий целевого признака. В работе рассматривается сравнительный анализ методов оценки причинных эффектов на примере производства продукции растениеводства в Алтайском крае. Оценке подлежит причинный эффект от применения интенсивной технологии, предполагающей внесение удобрений и применение средств защиты растений. Тестировались следующие методы: парное сравнение средних, линейная регрессия и матчинг методы (Propensity Score Matching), позволяющие сбалансировать выборку по основным индикативным признакам. Результаты показали, что согласно всем рассматриваемым методам интенсификация производства, даже в засушливых условиях 2012 года привела в ожидаемому росту продуктивности пшеницы, средний ожидаемый эффект от применения интенсивной технологии варьируется от 3,12 ц/га до 3,71 ц/га. Полученные результаты демонстрируют возможность получения более корректных оценок причинных эффектов на основе сбалансированных выборок, использование простого сравнения средних приводит к недооценке или переоценке получаемого эффекта. Также в статье проанализированы ограничения и особенности применения метода Propensity Score Matching в социально-экономических исследованиях.
Проведен анализ способов сбора информации о пользователях на различных площадках в сети интернет. Рассмотрен способ извлечения информации из социальной сети “ВКонтакте”. Для создания информационной базы исследования было выбрано наиболее информативный, на наш взгляд, раздел - список групп, в которых состоит пользователь. В процессе исследования был разработан алгоритм разбора текста до уровня понимания компьютером. С помощь наивного байесовского классификатора реализована классификация социального положения пользователя. Этот же алгоритм без каких-либо изменений можно адаптировать к классификации интересов пользователя.
Предложен вариант оценки самообразовательной компетентности выпускника вуза, разработанный методами нечеткого моделирования. Итоговый показатель развития самообразовательной компетентности выпускника моделируется из показателей развития универсальных и обще профессиональных самообразовательных компетенций студента, сформированных в процессе обучения.