В статье кратко изложена концепция фрагментированного программирования, а также принципиальное устройство системы автоматического конструирования параллельных программ LuNA (Language for Numerical Algorithms) и одноименного языка программирования. Описаны такие свойства системы LuNA, как возможность работы на вычислительных системах разных типов, динамическая балансировка нагрузки на узлы и процессорные ядра вычислительного кластера и другие.

Целью описываемой в статье работы является создание программного комплекса отладки фрагментированных программ в системе LuNA. В связи с этим приведен ряд ошибок, специфических для фрагментированных программ. Перечислены подходы к отладке параллельных программ и проанализирована их применимость к фрагментированным программам.

Подробно изложена реализация методов статического анализа и «посмертного анализа» в авторских средствах автоматизированной отладки фрагментированных программ для системы LuNA. Два средства статического анализа используют такие промежуточные представления, как абстрактное синтаксическое дерево и граф информационных зависимостей. Третье средство базируется на оригинальном методе статического анализа, заключающемся в генерации Prolog-программы, содержащей набор фактов об исходной LuNA-программе и соответствующие ошибочным ситуациям правила. При последующем запуске Prolog-программы факты проверяются на соответствие правилам, в результате чего пользователю выдаются сообщения о найденных ошибках. Представлена модель интеграции созданных средств в единый комплекс автоматизированной отладки фрагментированных программ, а также утилита автоматизированного тестирования инструментов отладки LuNA-программ.

В условиях быстрого роста объема информации и доступности вычислительных мощностей тема создания информационно-вычислительных систем (ИВС) становится более актуальной, чем когда-либо. В данной статье представлено описание разработанной ИВС для оценки потоков парниковых газов с поверхности Земли с помощью методов усвоения данных. Обсуждаются архитектурные и технические решения, а также специфика адаптации системы ИВС под используемую модель MOZART-4 и данные со спутника AIRS. Также освещены математические основы и представлен пример алгоритма, применяемого в конкретном случае ИВС – алгоритм ансамблевого фильтра Калмана LETKF.

Задача исследования заключается в разработке и развитии вспомогательных аналитических подходов для осуществления экспертной деятельности. Проблема эффективной поддержки экспертной оценки безопасности актуальна на всех стадиях жизненного цикла производственного оборудования организации. Традиционные методы оценки могут сталкиваться с недостатком данных. В ходе исследований выработаны новые методы, которые, с одной стороны, должны быть удобны для цифровизации и автоматизации алгоритмов оценки, с другой – генерировать в ходе обработки данных новую информацию (проводить DATA MINING) для экспертов. В работе описаны новые возможности применения кластерного анализа, методов анализа кластеров для сферы оценки безопасности, культуры безопасности. Предложены подходы формирования кластеров данных для методов оценки безопасности производств и техники, а также сделан акцент на анализе этих кластеров с использованием теории графов. Отмечены особенности применения кластерного анализа для оценки безопасности. Даны рекомендации для развития дополнительных методов оценки безопасности с возможностью их последующей автоматизации (вычислительными средствами) в контексте цифровой трансформации экспертиз и поддержки систем управления технологических процессов.

Статья содержит подробную информацию о применении теории систем массового обслуживания (СМО) в сетях интернета вещей (IoT). Подробно рассматриваются математические модели, применяемые для анализа и оптимизации предоставления услуг в различных системах, включая IoT. Освещаются различные аспекты использования теории очередей в сетях IoT, такие как моделирование трафика, оптимизация передачи данных и использование стохастических моделей для более точного анализа. Исследование характеристик канала связи в сетях IoT представляет ключевую и актуальную проблему в условиях стремительного развития IoT-технологий. С ростом количества подключенных устройств становится критически важным обеспечить эффективность и надежность канала связи, а также оптимизировать использование ресурсов IoT-устройств. Данное исследование направлено на изучение и теоретический анализ характеристик канала связи в IoT с использованием систем массового обслуживания. В работе проводится анализ особенностей канала связи в IoT, изучаются методы моделирования канала, анализируются задержки передачи данных, оценивается и увеличивается пропускная способность, применяются методы систем массового обслуживания и исследуются области применения полученных результатов, прогнозируется развитие IoT, делается итоговый обзор научной работы. Интернет вещей (IoT) является сетью взаимодействующих устройств, использующих датчики и уникальные идентификаторы для обмена информацией. Широкое применение IoT в умных домах, энергетике, медицине, логистике и других секторах ускоряется благодаря современным технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения.

В статье приводятся результаты численных экспериментов с модельными данными по оценке приземной концентрации метана на всей территории Земли. Имитация данных наблюдений для модельных экспериментов производилась по прогнозам модели переноса и диффузии MOZART-4. Приземная концентрация является значением, задаваемым на нижней границе модели. Ее изменение по времени характеризует эмиссию метана с поверхности Земли. Численные эксперименты с модельными данным проведены как с имитацией сети наземных измерений, так и с имитацией спутниковых наблюдений. Алгоритм поиска оценки приземной концентрации основан на использовании ансамблевого фильтра Калмана. Показано, что разработанный алгоритм позволяет оценивать значения приземной концентрации метана по данным наблюдений. Точность оценки зависит от распределения в пространстве и времени используемых данных измерений.