|
|
 |
• Содержание выпуска •
• Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
• Математические основы программирования •
• Информационные системы в культуре и образовании •
• Информационные системы в медицине •
• Методы оптимизации и теория управления •
• Математическое моделирование •
Математическое моделирование
Ответственные за рубрику: д.т.н. Цирлин А.М., к.т.н Амелькин С.А.
Слева для каждой статьи показаны: присвоенный статье порядковый номер;
дата поступления статьи в
редакцию; количество страниц статьи в
формате А5; ссылка на полный текст статьи в формате PDF
/r1/pdf.jpg) .
|
25
Поступила в редакцию 24.10.2018
Подписана в печать
05.12.2018
14 с.
/r1/pdf.jpg)
PDF |
И. О. Стародумов, П. К. Галенко, Н. В. Кропотин, Д. В.
Александров
Об аппроксимации периодического решения уравнения
кристаллического фазового поля при расчетах методом конечных
элементов
В работе рассматривается математическая модель
кристаллического фазового поля (КФП), описывающая эволюцию
микроструктуры вещества во время процесса
кристаллизации. Такая модель представлена
нелинейным дифференциальным уравнением шестого порядка по
пространству и второго по времени, для решения которого в последние
годы были разработаны конечно-элементные
алгоритмы, гарантирующие безусловную
устойчивость и второй порядок сходимости. Однако, в силу
периодического характера решения задачи КФП, точность аппроксимации
решения может существенно меняться при
изменении параметров дискретизации
расчитываемой системы.
Принимая во внимание высокую вычислительную сложность задачи КФП
в трехмерной постановке, актуальным практическим вопросом
становится определение критериев
дискретизации. В настоящей статье исследуется
влияние размеров конечного элемента на аппроксимацию решения задачи
КФП для случаев плоского и сферического фронта кристаллизации.
Показано, что превышение определенных
размеров конечного элемента приводит к
существенным качественным и количественным изменениям численного
решения и, как следствие, резкому снижению точности
аппроксимации.
Ключевые слова:
метод кристаллического фазового поля, численные
расчеты, конечные элементы, аппроксимация. |
|
Ссылка на статью
обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2018_4_265-278.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2018-9-4-265-278 |
|
27
Поступила в редакцию 09.11.2018
Подписана в печать
17.12.2018
11 с.
PDF |
А. А. Ованесян
О связи между потребностью в медицинском обслуживании и
распределением продолжительности жизни
В статье рассмотрена возможность
прогнозирования потребности в медицинском
обслуживании населения с использованием плотности
распределения продолжительности жизни и вероятностной
зависимости потребности в медицинском
обслуживании от возраста. Установлена связь
между распределением продолжительности жизни и распределением
возрастов пациентов. Она выражена средней
продолжительностью жизни.
Приведен пример распределения продолжительности жизни. Представлен
в графическом виде, демонстрирующий вид найденного
приближения вместе с фактическими данными. По
приближению рассчитано распределение
продолжительности жизни.
Вероятность зависимости потребности в медицинском обслуживании от
возраста приведена в статье на основе статистических данных,
представлена в графическом виде. Поскольку
есть связь между данной зависимостью и
распределением пациентов по возрастам реализовано прогнозирование
потребности в медицинском обслуживании. Приведены примеры
расчета по конкретным возрастам, указана
возможность расчета для всех возрастов.
В результате в исследовании определена возможность прогнозирования
необходимости медицинского обслуживания на основе данных о
продолжительности жизни.
Ключевые слова: связь распределений,
продолжительность жизни, распределение возраста, потребность в
медуслугах. |
|
Ссылка на статью
обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2018_4_307-317.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2018-9-4-307-317 |
• Содержание выпуска •
• Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
• Математические основы программирования •
• Информационные системы в культуре и образовании •
• Информационные системы в медицине •
• Методы оптимизации и теория управления •
• Математическое моделирование •
|
