WWW.PROGRAMMA.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Учебные и рабочие программы
 


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |

«Утверждаю в печать Проректор по инновационной и научной работе Муравьев А.А. _18 декабря 2011 г. Труды 54-й научной конференции МФТИ Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и ...»

-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и наук

и Российской Федерации

Московский физико-технический институт

(государственный университет)

Утверждаю в печать

Проректор по инновационной и научной работе

Муравьев А.А.

_____________________18 декабря 2011 г.

Труды

54-й научной конференции МФТИ

Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и

технических наук в современном информационном обществе

10–30 ноября 2011 года

Управление и прикладная математика



Том 2

Декан факультета

___________________________

_________________18 декабря 2011 г.

Москва–Долгопрудный–Жуковский МФТИ ISBN 978-5-7417-0404-2 Министерство образования и науки Российской Федерации Московский физико-технический институт (государственный университет) Труды 54-й научной конференции МФТИ Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе 10–30 ноября 2011 года Управление и прикладная математика Том 2 Москва–Долгопрудный–Жуковский МФТИ Министерство образования и науки Российской Федерации Российская академия наук Московский физико-технический институт (государственный университет) Российский фонд фундаментальных исследований Труды 54-й научной конференции МФТИ Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе 10–30 ноября 2011 года Управление и прикладная математика Том 2 Москва–Долгопрудный–Жуковский МФТИ УДК 519.6(06) ББК 22.1 Т78 Т78 Труды 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе».

Управление и прикладная математика. Том 2. М.: МФТИ, 2011.

148 с.

ISBN 978-5-7417-0404-2 Второй том посвящен преимущественно направлениям, связанным с компьютерными технологиями: программированию, распараллеливанию, интеллектуальному анализу данных, системному программированию, системам математического обеспечения. Содержится большое количество приложений отмеченных технологий к решению конкретных востребованных задач математического моделирования, распознавания и прогнозирования. В 2011 году на ФУПМе открылись три новые базовые кафедры (на базе кафедры Информатики и Parallels, на базе ИППИ РАН, на базе ИТМФ г. Сарова) и одна специализация ( Анализ данных Яндекс на базе кафедры чл.-корр. РАН К.В. Рудакова). Новая базовая кафедра Предсказательного моделирования и оптимизации с этого года добавила в программу конференции заседание одноименной секции, возглавляемой чл.-корр. РАН, директором ИППИ РАН А.П. Кулешовым. С этой кафедрой и с кафедрой Вычислительной математики связаны два мегапроекта о создании лаборатории. По работе одноименных секций, представленных в этом томе, можно косвенным образом ознакомиться с тематиками этих мегапроектов. В последние годы стало хорошей традицией кафедры Информатики набирать порядка 20–30 тезисов. С этого года было решено разбить заседание секции Информатики на два, возглавляемые проф. И.Б. Петровым (зав. каф. Информатики) и проф. А.Г. Тормасовым (зав. каф. на базе Parallels). С аннотацией пленарного доклада И.Б. Петрова можно познакомиться в томе 1.

УДК 519.6(06) ББК 22.1 ISBN 978-5-7417-0404-2

–  –  –

М.Н. Петров Разработка программного комплекса для решения задачи распространения сейсмических волн в неоднородных средах.................... 30 Д.В. Егоров Моделирование распространения электрических импульсов в сердечной ткани проекционным методом............................. 31 А.В. Шевченко, Ю.И. Скалько Применение разрывного метода Галеркина к задаче линейной акустики... 33 М.С. Ишманов Об одной постановке задачи составления расписания движения общественного транспорта................................... 34 Секция динамики и управления движением космических аппаратов......... 36 С.П. Трофимов, М.Г. Широбоков Метод виртуальных траекторий для проектирования сложных межпланетных миссий...................................... 36 А.В. Седельников, Д.С. Ратничкин Задача о влиянии изменения логарифмического декремента собственных колебаний упругих элементов космического аппарата на поле создаваемых микроускорений его внутренней среды...................... 37 Н.А. Герасимова Двухимпульсный маневр поворота орбиты.





................... 37 А.А. Дегтярев, В.Н. Максименков Моделирование движения малого спутника, оснащенного оптическим датчиком ориентации.................................. 39 Д.С. Иванов, С.О. Карпенко Определение относительного положения и ориентации спутников в групповом полете с использованием видеосъемки освещенного Солнцем космического аппарата.................................... 40 Д.О. Нуждин, С.С. Ткачев Дистанционная лаборатория............................ 42 А.Б. Нуралиева О динамике космического лифта.......................... 43 И.В. Безруков Движение спутника на круговой орбите под действием аэродинамического и гравитационного моментов............................ 44 А.В. Чернов О динамике космического лифта в окрестности рабочего состояния..... 46

–  –  –

В.С. Федоров Вытесняющая дисковая планировка в ядре ОС Windows............ 51 Д.И. Пономарев Использование алгоритма ожидания и максимизации правдоподобия в марковской модели непрерывного профиля для синхронизации сигналов манипулятора........................................ 52 А.В. Фаворская Сеточно-характеристический метод на иерархических сетках......... 54 А.В. Фаворская Постановка задачи численного моделирования динамических процессов в сплошной линейно-упругой среде с анизотропией сеточно-характеристическим методом........................................ 55 И.Е. Квасов, А.В. Санников, А.В. Фаворская Численное моделирование пространственных динамических процессов в гетерогенных средах сеточно-характеристическим методом на высокопроизводительных вычислительных системах....................... 56 В.И. Голубев, И.Е. Квасов Определение геометрических характеристик геологических пластов на основе методов быстрой оптимизации......................... 58 А.Ю. Субботина, Д.В. Лунев, А.В. Николаев, А.Л. Чуличков Виртуальный кластер................................ 59 А.В. Васюков О решении задач динамической прочности трубопроводов под давлением с использованием параллельной версии сеточно-характеристического численного метода на неструктурированных сетках................... 60 Л.И. Иваничкина Система безопасности для распределенного файлового хранилища TorFS.. 61 Ю.В. Горшенин Система распределенного выполнения задач nacloud.............. 62 А.В. Храбров, Ю.В. Рубанова Мониторинг дисковой активности в ОС Windows................ 62 М.А. Хламов Применение высокопроизводительных вычислений на GPU для решения задач криптографии.................................. 63 В.А. Давыдов Ограничение использования ресурса процессора группами процессов при иерархическом планировании задач в ОС Linux................. 64 А.А Темникова Расчет взаимодействия упругой волны с пористой средой........... 66 М.Н. Пименов, Т.Р. Исходжанов, Д.С. Вьюков Определение состояний гонки в языке программирования Go......... 67 Д.И. Петров, П.О. Тихомиров Разработка прототипа программно-аппаратной системы быстрого реагирования автоматизированного сбора и публикации информации от разнообразных датчиков в Internet и децентрализованных сетей ZigBee для последующего резервирования данных............................ 68 8 Содержание О.О. Евсютин Декоррелирующие клеточные преобразования.................. 69 А.В. Третьяков Автоматизация составления расписаний для систем реального времени... 70 Д.А. Подлесных, А.И. Федорчук Cистема быстрого развёртывания и тестирования GPU кластера....... 72

–  –  –

Е.

В. Любецкая, К.Ю. Горбунов, А.В. Селиверстов, В.А. Любецкий Дифференциальные уравнения, описывающие клеточный процесс...... 90 Секция проблем интеллектуального анализа данных, распознавания и прогнозирования.......................................... 93 Д.А. Юдин, В.З. Магергут Применение математического аппарата самоорганизующихся карт при разработке системы технического зрения для вращающихся печей.............................. 93 Р.Г. Березовский Целенаправленное поведение интеллектуальных агентов со знаковой картиной мира....................................... 94 Н.В. Спирин Объектно-ориентированный веб-поиск с логическими ограничениями.... 95 А.В. Артемов, Н.В. Спирин Методы машинного обучения в задаче автоматического извлечения информации из электронных полнотекстовых документов............... 97 А.А. Романенко Применение агрегирующего алгоритма В. Вовка в задаче прогнозирования при несимметричном функционале потерь.................... 98 Н.К. Животовский Критерий точности комбинаторных оценок вероятности переобучения.... 99 Ю.А. Янович Оценивание скрытого профиля компактности в задачах обучения методом ближайшего соседа.................................. 101 Г.Б. Сологуб Применение байесовских сетей для моделирования знаний студентов в интеллектуальной системе тестирования....................... 102 О.О. Исупова Метод формирования начальных приближений в вероятностном латентном семантическом анализе...............................

К.В. Павлов Алгоритм выбора многоуровневых моделей в задаче восстановления логистической регрессии................................. 104 К.В. Чувилин Автоматический синтез и статистическая оценка качества правил коррекции документов в формате LaTeX........................... 106 А.В. Каменев, Ф.Ф. Пащенко Интеллектуальный анализ данных для прогнозирования транспортного потока108 Н.В. Спирин, А.Н. Фирстенко Методы выделения терминов и тематической классификации текстовых документов....................................... 109 В.В. Шейнин Ранговый метод решения задач тематической кластеризации......... 110 10 Содержание Секция синергетики и вычислительной нанофизики.................. 112 А.И. Авраменко О классификации нелинейных структур, описываемых уравнением Гросса Питаевского с периодическим потенциалом.................... 112 С.А. Жданов Генерация кода приложений численного моделирования на основе системы компьютерной алгебры Symbalg.......................... 113 С.А. Хилков Численное моделирование стохастического резонанса в системах с различными статистиками................................. 114 М.Ю. Кудрявцев Агентно-ориентированное моделирование фондового рынка на примере модифицированной модели Сато Такаясу..................... 114 А.Ю. Перепёлкина Численное моделирование плазмы в канале холловского двигателя...... 116 А.А. Чесноков Моделирование столкновительных процессов в плазме холловского двигателя117 А.В. Закиров, В.Д. Левченко Интерфейс задания параметров и обработки результатов программного комплекса LRnLA/Nano для моделирования задач нанооптики.......... 118 Е.В. Зипунова, А.В. Иванов К вопросу о подборе наилучшей разностной схемы для решения уравнения Ландау Лифшица.................................. 119 Е.П. Гусев Моделирование процесса напыления тонких магнитных пленок методами молекулярной динамики............................... 119 Секция систем математического обеспечения..................... 121 А.А. Домунян, А.

М. Михайлов, М.Н. Сергийчук Поисковая система Кортекс............................. 121 А.А. Бездушный Автоматизация разработки интернет-информационных систем на базе OWLонтологий....................................... 122 К.А. Кузнецов Публикация данных ЕНИП РАН в пространстве Linked Open Data...... 124 И.В. Машинцев Прототипирование электронной платежной системы.............. 125 А.А. Каленкова Интеграция геоинформационных ресурсов и ресурсов электронных библиотек126 В.В. Костин Информационно-аналитическая система месторождений металлов...... 127 Ф.В. Яременко, А.Н. Бездушный Моделирование документооборота и делопроизводства............. 129 Ф.В. Яременко Формализация федерального закона о государственных закупках с помощью потоков работ..................................... 130 Содержание 11 Секция системного программирования и программной инженерии.......... 132 А.А. Пантелеймонов, А.В. Гапон, Ю.Н Манойло Подход к масштабированию систем комплексной обработки событий..... 132 В.А. Золотов, К.С. Петрищев Локальное планирование движения на основе случайных деревьев...... 133 Г.А. Дубовик, В.А. Петрухин Верификация времени исполнения распределенных систем.......... 135 А.Е. Бобков, С.В. Клименко Исследование и разработка методов добавления деталей к модели рельефа. 136 С.П. Прохоров, Т.И. Сергеева Регрессионное тестирование технологической цепочки компиляторов GCC для новой архитектуры процессоров........................ 137 С.Н. Нечуйвитер О возможности аддитивной агрегации шахматных рейтингов......... 138 А.Н. Чернодуб Метод смешивания мнений экспертов комитета нейронных сетей на основе расширенного фильтра Калмана для задачи прогнозирования временных рядов......................................... 140 В.П. Алешин, В.М. Кулиев Система трекинга для оценки 3D-восприятия в спорте............. 141 Я.В. Гевличев, М.Н. Данилин, А.В. Балашов Интеллектуальные системы аутентификации, авторизации и аудита как метод обеспечения сетевой безопасности информационных систем на примере системы Mосковского физико-технического института............. 143 А.А. Манаенкова, Т.В. Пустовой Модуль шаблонной генерации документов персонализированной образовательной среды SIMLearn.............................. 144 Т.В. Пустовой Особенности интеграции персонализированного образовательного пространства вузов в коммуникационное пространство виртуального Сколково.... 145 А.А. Шумилин Виртуализация в высокопроизводительных вычислениях. Исправление кода гипервизора Palacios для использования режима Unrestricted Guest процессоров Intel....................................... 146 12 Б.Г. Кухаренко, Д.И. Пономарев

Секция вычисленийна высокопроизводительныхвычислительных системах

УДК 519.246 Использование метода Прони для оценки временного масштаба при обнаружении паттернов во временных рядах Б.Г. Кухаренко1,2, Д.И. Пономарев1 1 Институт машиноведения РАН 2 Московский физико-технический институт (государственный университет) Рассматривается задача обнаружения паттернов во временных рядах. Для оценки характерного временного масштаба используется одночастотная аппроксимация временного ряда по методу Прони. В качестве примера рассматриваются записи управляющих сигналов манипулятора с MEMS-акселерометром [1]. Паттерны управляющего сигнала манипулятора представляют произвольные движения жесты руки оператора.

Декомпозиция Прони сегмента (для краткости индекс сегмента = 1, (0 / ) ниже опускается) имеет вид: [] = []([])1 + [], = 1,, где число =1 определяемых полюсов сегмента временного ряда; () = ([] + 2 []), = 1, полюса, которые определяются для сегмента (2), где [] и [] соответственно фактор демпфирования (логарифмический декремент) и частота; [] = []([]), = вычеты в этих полюсах, где [] и [] соответственно амплитуда и фаза;

1, [], = 1,, аддитивный шум [2].

В качестве алгоритма обнаружения паттернов в записи ускорения на рис. 1 используется алгоритм Mueen-Keogh (MK) Motif Discovery [3].

Ключевая идея алгоритма MK Motif Discovery состоит в том, что одномерное (линейное) упорядочение последовательностей предоставляет полезную эвристическую информацию для поиска паттернов. Действительно, если две последовательности близки в исходном пространстве размерности, то они должны быть также близки в линейном упорядочении. Отметим, что обратное неверно. Две последовательности, почти совпадающие после нормировки, которые представляют первый паттерн в записи ускорения, обнаруженный посредством алгоритма MK Motif Discovery, показаны на рис. 1 сплошной линией. Представляющие этот паттерн последовательности, которые почти совпадают после нормировки, показаны на рис. 2.

Когнитивные технологии в информационных системах — риторическое исчисление 13

–  –  –

1. Kukharenko B.G., Ponomarev D.I. Bayesian ltering of control signal of telerobotic manipulator with precise accelerometer // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2011. № 1. С. 72–76.

2. Weiss L., McDonogh R.N. Prony’s method, Z-transform, and Pade approximation // SIAM Review. 1963. V. 9, N 2. P. 145–149.

3. Mueen A., Keogh E.J. Online discovery and maintenance of time series motifs // Proceedings of the 16th ASM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2010), July 25–28, 2010. Washington, DC: ACM, 2010. P. 1089– 1098.

–  –  –

необходим междисциплинарный подход. Прежде всего необходимо описывать это в терминах пока еще не очень известных в нашей стране семиотики, или теории знаков. Действительно, создание, передача, понимание, хранение знаковых произведений или текстов можно и следует описывать в рамках определенных знаковых технологий, или исчислений. К таким технологиям, или исчислениям, следует отнести собственно семиотику с ее синтактикой (правила создания знаковых произведений далее текстов), семантикой что эти тексты обозначают или их связи с действительностью. Также важно учитывать третью компоненту семиотики прагматику, которая изучает отношение создателя и получателя к тексту. Несмотря на кажущуюся абстрактность, прагматика есть необходимый компонент любой знаковой деятельности. Хорошим и наглядным примером здесь может послужить немедленное, затем и постоянное появление так называемых смайликов в сетевых коммуникациях. Люди не могут не выражать своего отношения к тому, что они передают и получают. Можно высказать простую, но важную мысль. Любая теория, или исчисление, ценны своими прогностическими свойствами. Так, появление особых прагматических знаков, или смайликов, в новых видах коммуникаций, где невозможно выразить прагматику жестами или интонацией (как теорема существования), можно было предсказать, зная основы семиотики.

Также весьма продуктивной является теория обращения с текстами как социальная деятельность. Она изучает, казалось бы, рутинные правила создания, передачи, хранения, копирования и цитирования текстов устных, рукописных, печатных и, наконец, на машинных носителях. Однако в рамках этой теории легко было предсказать появление феномена Wikileaks с Джулианом Ассанжем. Еще более интересным, полезным и продуктивным представляется изучение риторики как информационного исчисления и как части семиотики (поскольку это знаковая деятельность), а именно той ее части, которая называется прагматикой.

Удивительно то, что эта наука была основана и очень подробно разработана более двух тысяч лет назад. Весь ее понятийный аппарат передавался в текстах, и в процессе обучения пока не дошел до нас. Но большинство гуманитариев, не говоря о специалистах в точных науках, воспринимает ее как науку красиво или правильно говорить. Однако на самом деле это наука об эффективной деятельности. Как будет кратко показано ниже он, научный аппарат риторики, наконец, оказался востребованным. Но востребован он очень странным образом. Риторические модели применяются в новейших информационных продуктах и в информационной практике.

Действительно, назовем только несколько риторических категорий. Это коммуникативный акт, коммуникативная ситуация, субъект коммуникации, конвенции общения, эффективность взаимодействия. Становится ясно, что так или иначе эти категории описывают существующую коммуникативную деятельность. Например, в риторике говорят, что субъект коммуникации всегда выступает в образе автора. А это профили, ники, аватары сетевых коммуникантов.

Развитие и изучение новых часто неожиданных и удивительных реалий нашей жизни требует привлечения также и новых, а часто забытых или невостребованных технологий, или исчислений. Эти, модели, или исчисления, позволяют объяснить, предсказать, соединить воедино, казалось бы, странные или необъяснимые явления, в частности в быстро развивающихся информационных или знаковых коммуникациях.

Иными словами после многих сложений и вычитаний полезно изучить алгебру.

Разработка и реализация на CUDA алгоритмов произведения матриц и решения систем линейных уравнений в арифметике высокой точности 15

–  –  –

1. Рыков В.В. Обработка нечисловой информации. Управление знаниями. М.:

МФТИ, 2008.

2. Варзонин Ю.Н. Когнитивно-кoммуникативная модель риторики: докторская дисс. Тверь, 2001.

УДК 519.688 Разработка и реализация на CUDA алгоритмов произведения матриц и решения систем линейных уравнений в арифметике высокой точности Т.А. Сивкова Московский физико-технический институт (государственный университет) Основная масса инженерных и научных расчетов выполняется с двойной точностью (реже одинарной). Однако некоторые вычислительные задачи по своей природе требуют использования чисел более высокой точности, что приводит к значительному увеличению времени выполнения программ. В частности, при нахождении матриц оператора прозрачных граничных условий, где возникает проблема численного выполнения обратного преобразования Лапласа [1]. Решением проблемы может быть использование арифметики высокой точности с применением GPU.

В открытом доступе находятся несколько библиотек для работы с числами высокой точности, имеющие реализацию на CUDA. Мы рассмотрели две из них:

ARPREC (An Arbitrary Precision Computation Package) [2] и DD (Double Double) and QD (Quad Double) [3]. Данные версии содержат только арифметические операции с числами высокой точности и операции сравнения, а для практического применения необходимо также иметь операции с матрицами и векторами.

Поэтому мы разработали и реализовали на GPU с использованием технологии CUDA [4] алгоритмы произведения матриц и решения систем линейных уравнений, где вектор неизвестных и правая часть являются матрицами. Можно отметить следующие результаты проведенного анализа эффективности:

1. Алгоритмы QD являются более производительными по сравнению с ARPREC для работы с числами с 62-значной мантиссой.

2. Расчеты на различных GPU (Tesla C1060, GeForce GTX480, Tesla C2050) показали, что предложенные алгоритмы достаточно оптимальны по распределению долей работы с памятью и количества вычислений.

3. Для исполнения алгоритмов с quad-double числами, в которых доля арифметических операций существенно превышает долю операций обмена с памятью, предпочтительнее использовать Tesla C2050.

4. Использование полученных алгоритмов на GPU Tesla C2050 может ускорять вычисления операций произведения и обращения матриц в арифметике высокой точности QD до 100 раз (по сравнению с ядром CPU Xeon5520). Этот результат близок к предельному, поскольку почти такое же ускорение имеют и сами элементарные арифметические операции с quad-double.

Работа выполнена при частичной поддержке гранта РФФИ 10-01-00567.

16 В.Г. Байдин

Литература

1. Sofronov I.L., Zaitsev N.A. Numerical generation of transparent boundary conditions on the side surface of a vertical transverse isotropic layer // J. Comp. Appl. Math.

2010. N 234. С. 1732–1738.

2. Bailey David H., Hida Yozo, Li Xiaoye S., Brandon Thompson ARPREC: An Arbitrary Precision Computation Package // Technical Report LBNL-53651. 2002.

3. Hida Yozo, Li Xiaoye S., Bailey David H. Library for Double-Double and Quad-Double Arithmetic. University of California, Berkeley, CA 94720. 2008.

4. Боресков А.В., Харламов А.А. Основы работы с технологией CUDA. М.: ДМК Пресс, 2010. 232 с.

УДК 519.688 Проблемы качества сейсмической миграции в обратном времени на примере модели BP2004 В.Г. Байдин Московский физико-технический институт (государственный университет), Технологическая компания «Шлюмберже»

Задачи сейморазведки всегда требовали серьёзных вычислительных мощностей.

С ростом производительности ЭВМ усложнялись и алгоритмы построения сейсмических изображений. В данной работе рассматривается метод миграции в обратном времени (Reverse time migration RTM). Автором проделано тестирование программного кода [1] на ресурсоёмкой модели EAGE BP2004 Benchmark. В работе рассмотрены проблемы, возникающие при построении изображения методом RTM, а также способы их решения.

Теоретическое обоснование В данной работе рассматривается акустическое приближение с постоянной плотностью скалярное волновое уравнение. Среда с границей задаётся одним скалярным параметром скоростью звука и выписываются уравнения относительно давления :

(1) = (, ), (, ) функция сейсмоисточника. Для удобства введём = 12.

Для получения изображения используется следующая формула [2]:

(2) (, ) · (, ), 1 () = где (, ) = (, ) решение волнового уравнения (1), а (, ) = (, ) решение сопряжённого к (1) уравнения.

Фильтрация изображений Изображение, полученное с помощью формулы (2), имеет ряд существенных недостатков, ухудшающих его качество.

Из-за неоднородностей среды и ввиду очевидных ограничений, накладываемых на систему наблюдения, некоторые участки изображения становятся сложными для интерпретации [3]. Для выравнивания освещенности применяется нормализация финального изображения по одной из следующих формул:

Проблемы качества сейсмической миграции в обратном времени на примере модели BP2004 17 () () () =, () =.

2 (,) 2 (,)

–  –  –

Техническая реализация Для разработки методов улучшения качества изображения была использована модель BP 2004 Benchmark размером 82.5 12 км. Вычисления велись на регулярной сетке с шагом 6.25 6.25 м. Всего было использовано 1348 сейсмограмм, расчёт производился на 12 с, с шагом по времени 0.4 · 103 c.

Для вычислений использовался конечно-разностный код, написанный Леонидом Довгиловичем, на основе центральных разностей и компактных схем высокого порядка аппроксимации по пространству и вторым порядком по времени. Программа использует возможности архитектуры с общей памятью на основе POSIX Threads и работает распределённо, используя интерфейс MPI. Расчёты проводились на кластере МФТИ-60.

Результаты В результате работы над моделью EAGE BP2004 Benchmark было получено качественное изображение среды не только на исходной сетке с шагом 6.25 м, но и на сетке с шагом 12.5 м. Были проанализированы различные методы нормализации и фильтрации изображения, на основе чего был выбран наилучший по качеству метод.

Также показано, что численный метод, реализованный в используемой программе, устойчив и эффективен для решения задач такого масштаба.

–  –  –

1. Довгилович Л.Е. О трехуровневом параллельном алгоритме обратной миграции во временной области (RTM) на основе компактных схем // XVIII конференция Теоретические основы и конструирование численных алгоритмов решения задач математической физики, 2010.

2. Федоренко Р.П. Приближённое решение задач оптимального управления. М.: Наука, 1978. 488 с.

3. Kaelin B., Guitton A. Imaging condition for reverse time migration // SEG Technical Program Expanded Abstracts, SEG. 2006. V. 25. 2594–2598.

УДК 519.63 Решение задач фильтрации на гибридных суперкомпьютерах Д.Н. Морозов, А.А. Люпа Московский физико-технический институт (государственный университет) Быстрый рост производительности вычислительной техники открывает большие возможности для математического моделирования, в том числе и для моделирования процессов добычи углеводородного сырья. При этом появляется возможность с помощью большого числа расчётных узлов (порядка 109 ) описать протяжённые геологические пласты, обладающие сложной геометрией, что характерно для реальных месторождений. Однако на пути реализации этих возможностей приходится сталкиваться с серьёзными проблемами, характерными для вычислительных систем сверхвысокой производительности. Эти проблемы вызваны использованием многоядерных процессоров, архитектура которых становится доминирующей для таких систем. Поэтому на первый план выходит задача создания эффективных алгоритмов и математического обеспечения для многоядерных (в том числе гибридных) систем.

В докладе рассматривается подход к моделированию процессов нефтефильтрации с использованием явных разностных схем, обладающих простой структурой. По аналогии с кинетически-согласованными разностными схемами и квазигидродинамической системой [3] классическая модель фильтрации сжимаемой жидкости в пористых средах модифицируется с учётом минимальных размеров, осреднённых по пространству. Преобразование уравнения неразрывности от параболического типа к гиперболическому позволяет повысить порог устойчивости [4], [5].

В докладе представлен комплекс, включающий в себя программы для моделирования различных видов фильтрации: от классического IMPES-метода для расчёта фильтрации несжимаемых жидкостей до описанного выше метода фильтрации слабосжимаемых жидкостей. Данным комплексом поддерживаются модели двухфазной и трехфазной фильтрации в двумерной и трехмерной постановках для различных видов задач. Все вычисления проводятся с двойной точностью. Каждая из задач/программ выполняется на четырёх видах систем: локальный CPU, локальный Распределенные параллельные вычисления в идентификации моделей экономики 19 GPU, кластер на основе MPI, гибридный кластер (с применением совместного использования библиотек CUDA и MPI).

Основные расчёты производились на гибридных кластерах МВС-Экспресс и К-100 в Институте прикладной математики имени М.В. Келдыша (ИПМ РАН).

–  –  –

1. Morozov D.N., Chetverushkin B.N., Churbanova N.G., Trapeznikova M.A. An Explicit Algorithm for Porous Media Flow Simulation using GPUs // Proceedings of the Second International Conference on Parallel, Distributed, Grid and Cloud Computing for Engineering 2011, Civil-Comp Press, Stirlingshire, Scotland.

2. Морозов Д.Н., Трапезникова М.А., Четверушкин Б.Н., Чурбанова Н.Г Использование явных схем для моделирования процесса двухфазной фильтрации // Математическое моделирование. 2011.

3. Chetverushkin B.N. Kinetic-schemes and quasi-gasadynamic system of equation // CIMNE, Barselona. 2008. P. 298.

4. Chetverushkin B.N.,. Churbanova N.G,. Morozov D.N, Trapeznikova M.A. Kinetic Approach to Simulation of Multiphase porous Media Flows. In: CD-Rom Proc. of ECCOMAS CFD 2010 Conference, ed. by J.C.F. Pereira et al., Instituto Superior Tecnico IDMEC, Lisbon, Portugal, N01069. 2010.

5. Четверушкин Б.Н., Морозов Д.Н., Трапезникова М.А., Чурбанова Н.Г., Шильников Е.В. Об одной схеме для решения задач фильтрации // Математическое моделирование. 2010. Т. 22, № 4. C. 99–109.

УДК 519.86 Распределенные параллельные вычисления в идентификации моделей экономики Н.Н. Оленев, В.В. Дикусар Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН Здесь поставлена задача идентификации многосекторной динамической модели экономики, представлены результаты численных экспериментов.

Примером задач оптимального управления, численное решение которых требует параллельных вычислений, является задача идентификации внешних параметров динамической модели экономики [1]. Внешние параметры модели, включающие постоянные величины и начальные данные переменных, можно разбить на три большие группы. Значения параметров первой группы определяют напрямую их данных статистики. Значения параметров второй группы оценивают косвенно, верифицируя модель по временным рядам исторической статистики. Параметры третьей группы находят с помощью эвристических процедур, связывающих параметры модели на характерных частных режимах. Например, в [2] связь параметров третьей группы с параметрами первой и второй групп получена из условий стационарности на начало расчета. Верификация представляет собой сравнение близости статистических временных рядов макропоказателей экономики с их значениями, рассчитанными по модели. Это сравнение сводится к задаче оптимизации, в которой ищется экстремум свертки критериев близости расчета и статистики для макропоказателей экономики.

При большом числе неизвестных параметров такая задача оптимизации чрезвычайно трудоемка, ее решение требует применения параллельных методов глобальной оптимизации и распределенных вычислительных технологий.

20 Н.А. Казеев, И.В. Морозов Работа выполнена при поддержке РФФИ (проекты №№ 11-07-00201-а, 11-07р_поволжье_а), ПФИ Президиума РАН № 14, ПФИ ОМН РАН № 3.

–  –  –

1. Дикусар В.В., Оленев Н.Н., Моллаверди Н. Распределенные вычисления в идентификации многопараметрической динамической модели региональной экономики // VI Всерос. научн. конф. Математическое моделирование развивающейся экономики, экологии и биотехнологи, ЭКОМОД-2011, посв. памяти академика РАН Александра Александровича Петрова. г. Киров: cб. трудов. Киров: ВятГУ, 2011.

2. Гергель В.П., Горбачев В.А., Оленев Н.Н., Рябов В.В., Сидоров С.В. Параллельные методы глобальной оптимизации в идентификации динамической балансовой нормативной модели региональной экономики // Вестник ЮУрГУ, 2011.

№ 25(242). С. 4–15. (Сер. Матем. моделирование и программирование, вып. 9.) УДК 004.9 Решение уравнений движения с переменным шагом по времени в методе молекулярной динамики с волновыми пакетами Н.А. Казеев, И.В. Морозов Московский физико-технический институт (государственный университет), Объединённый институт высоких температур РАН Метод молекулярной динамики (МД) широко используется в самых различных областях вычислительных наук: квантовой химии, вычислительной биологии, науках о материалах и физике плазмы. Одной из определяющих составляющих МД–модели является выбор потенциала взаимодействия. Их принято разделять на два класса:

короткодействующие, где можно пренебречь взаимодействием, начиная с определённого расстояния между частицами, и дальнодействующие, где это невозможно. Применение дальнодействующих потенциалов, более сложных с вычислительной точки зрения, необходимо, например, при моделировании неидеальной плазмы с кулоновским характером взаимодействия электронов и ионов [1]. Другой трудностью в применении методов молекулярной динамики к такой системе является квантовый характер взаимодействия электронов с ионами на коротких расстояниях. Для решения этой проблемы существует ряд подходов, один из которых основан на представлении электронов в виде гауссовских волновых пакетов. Этот метод получил название молекулярной динамики с волновыми пакетами (МДВП) [2]. Он позволяет учесть эффекты вырождения электронного газа и более точно моделировать столкновения частиц на близких расстояниях, при этом оставаясь вычислительно более простым, нежели метод функционала плотности. Тем не менее для этого метода характерна сложная поверхность потенциальной энергии и резкие колебания производных динамических переменных по времени. Это заставляет выбирать достаточно малый шаг по времени, что сильно увеличивает время расчёта. Таким образом, динамический выбор шага для этого метода является особенно актуальным.

За основу разрабатываемого метода взята работа [3], в которой описана следующая методика: если после очередной итерации полная энергия системы изменилась больше, чем на, то итерация отменяется, а шаг по времени уменьшается на = 0.5, Решение уравнений движения с переменным шагом по времени в методе молекулярной динамики с волновыми пакетами 21 в противном случае он увеличивается на = 1.1. Мы усовершенствовали этот метод, введя два дополнительных параметра и. Если изменение энергии, тогда увеличивается, если, то не меняется, если, то уменьшается, но итерация не пересчитывается. Это позволяет избежать большого количества повторных расчётов силы и, в случае прихода системы в равновесное состояние, прийти к оптимальному постоянному шагу.

Описанный алгоритм был применён для расчёта ионизации атома водорода методом МДВП. На рис. 1 изображена зависимость полной энергии системы (левая ось) и шага интегрирования (правая ось) от времени. На начальном этапе траектории шаг автоматически устанавливается на существенно меньшую величину, чем на конечном. При этом в начале симуляции, где неравновесность процесса была проявлена наиболее сильно, динамический шаг достигал 107. Динамика с постоянным шагом при том же суммарном времени расчёта (одинаковом полном числе шагов) дает очень большой и физически неверный скачок энергии.

В сравнении с методом [3], при одинаковом уровне дрейфа полной энергии разработанный алгоритм требует меньше шагов (при правильно подобранных параметрах) 3440 против 8761. Аналогичный расчёт с постоянным шагом потребовал бы 7.3·105 шагов.

Рис. 1. Дрейф полной энергия от времени для МДВП расчёта ионизации атома водорода. = 104, = 4 · 105, = 105, = 1.05, = 0.6 Рис. 2. Распределение шагов по времени. Распределения вероятности были нормализованы так, чтобы площадь под ними была 1

–  –  –

1. Морозов И.В., Норман Г.Э. Столкновения и плазменные волны в неидеальной плазме // ЖЭТФ. 2005. Т. 127. № 2. С. 12 430.

2. Morozov I.V., Valuev I.A. Localization constraints in Gaussian wave packet molecular dynamics of nonideal plasmas // J. Phys. A. 2009. V. 42. P. 214044.

3. Stuart S.J., Hicks J.M., Mury M.T. An Iterative Variable–Timestep Algorithm for Molecular Dynamics Simulations // Molecular Simulation. 2003. V. 29, Issue 3.

–  –  –

где, и комплексные параметры волновых пакетов, а,,, индексы, изменяющиеся в диапазоне от 1 до, где полное число пакетов в системе. С применением профайлера было показано, что именно вычисление функции ошибок комплексного аргумента erf в выражении для требует наибольших затрат процессорного времени. Таким образом, ее оптимизация может значительно улучшить быстродействие программы в целом.

В то время как функция ошибок действительного аргумента предоставляется большинством стандартных библиотек языка Си, реализация функции ошибок комплексного аргумента является редкостью. В качестве базового был рассмотрен алгоритм с открытым кодом [2], [3]. Но данный алгоритм не является оптимальным, поэтому была проведена работа по повышению его быстродействия для специфического множества аргументов erf, возникающих в методе МДВП, с учетом требуемой точности. В частности, были предприняты следующие шаги: выделена область аргументов, где erf(z) полагалась равной 1 с заданной точностью, подобрано оптимальное число членов степенного ряда и бесконечной цепной дроби в зависимости от, в области наиболее вероятных значений использована двухмерная интерполяционная таблица.

Моделирование ионизованных наноразмерных кластеров на графических ускорителях 23 Для тестов мы использовали систему из 32 волновых пакетов с типичными условиями для неидеальной плазмы с параметром неидеальности Г = 2.7 и параметром вырождения = 0.42. Тесты проводились на процессоре Intel Core 2 Duo E8500 (3.16GHz) CPU, компилятор Microsoft Visual Studio 2005. Результаты тестирования показаны на (рис. 1). Как видно из рисунка, в результате оптимизации был получен прирост производительности в 3.5–4.5 раза для указанных условий тестирования.

Рис. 1. Ускорение вычислений, зависящее от желаемой точности: (a) только функция erf, (б) МКВПА модель с 32 волновыми пакетами

–  –  –

1. Morozov I.V., Valuev I.A. Localization constraints in Gaussian wave packet molecular dynamics of nonideal plasmas // J. Phys. A. 2009. V. 42. P. 214044.

2. Abramowitz M., Stegun I., Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs and Mathematical Tables. New York: Dover Publications, 1972

3. Smith J. C++ code for the complex error function:

https://mailman.cae.wisc.edu/pipermail/octave-sources /1999-October/000131.htm УДК 519.684.6 Моделирование ионизованных наноразмерных кластеров на графических ускорителях Р.Г. Быстрый Московский физико-технический институт (государственный университет) Объединенный институт высоких температур РАН Для теоретического исследования неидеальной плазмы широко применяется метод молекулярной динамики (МД). Он позволяет на уровне движения электронов и ионов исследовать элементарные процессы в плазме, такие как плазменные волны, электрон ионная релаксация, взаимодействие излучения с плазмой и др. В отличие от метода Монте Карло, МД может применяться для описания неравновесных систем. В частности, он успешно применяется для описания неидеальной плазмы, образующейся при ионизации металлических нанокластеров короткими лазерными импульсами.

В данной работе излагаются подходы к МД-моделированию кластеров, ионизированных короткими лазерными импульсами. Число атомов в рассматриваемом типе 24 Р.Г. Быстрый кластеров составляло не более 1 млн, что позволяет напрямую моделировать динамику электронов и ионов, учитывая взаимодействия отдельных частиц друг с другом, без применения приближения сплошной среды. Потенциал взаимодействия частиц в таких системах является дальнодействующим, поэтому для расчета сил, действующих на частицы, неприменим метод списка ближайших соседей, используемый традиционно для короткодействующих потенциалов. Это делает задачу вычислительно тяжелой даже для сравнительно небольшого числа частиц в системе. Кроме того, необходимость знать координаты всех частиц системы для вычисления силы, действующей на одну частицу, делает неэффективным стандартный метод распараллеливания МД-программ (декомпозиция по пространству), применяемый на системах с распределенной памятью. В этом случае GPU (Graphics Processing Unit) с общей памятью для всех потоков может быть существенно более эффективным.

В настоящей работе на примере задачи исследования динамики электронов в пространственно ограниченной неидеальной плазме, образованной после ионизации твердотельного нанометрового кластера коротким лазерным импульсом, исследована эффективность ускорения МД-расчетов с помощью GPU. Были рассмотрены системы с числом частиц в диапазоне = 50 2 · 105. При этом рассматривались различные способы декомпозиции частиц между вычислительными нитями (thread): одна нить вычисляет силу, действующую на одну частицу, или несколько нитей вычисляют силу на 1 частицу. Проведено сравнение этих способов. Максимальное ускорение, полученное на GPU Nvi-dia Tesla 2050M по сравнению с одним ядром CPU Intel Xeon E5520, составило 100 раз для системы, содержащей 20–200тыс. частиц.

Увеличение количества нитей, которые вычисляют силу, действующую на одну частицу, позволило значительно (до 4 раз по сравнению с неоптимизированной версией) ускорить работу программы на кластерах с сравнительно небольшим числом частиц.

Литература

1. Морозов И.В., Норман Г.Э. Столкновения и плазменные волны в неидеальной плазме // ЖЭТФ. 2005. Т. 127, №2. С. 412–430.

2. Raitza T., Reinholz H., Repke G., Morozov I., Suraud E. Laser excited expanding small clusters: Single time distribution functions // Contributions to Plasma Physics.

2009. V. 49. P. 496–506.

3. Plimpton S.J. Fast Parallel Algorithms for Short-Range Molecular Dynamics // Journal of Computational Physics. 1995. V. 117. P. 1.

4. Stone J.E., Hardy D.J., Umtsev I.S., Schulten K. GPU-accelerated molecular modeling coming of age // J. Mol. Graph. Model. 2010. V. 29. P. 116.

5. Anderson J.A., Lorenz C.D., Travesset A. General purpose molecular dynamics simula-tions fully implemented on graphics processing units // Journal of Computational Physics. 2008. V. 227. P. 5342.

6. Belkacem M., Megi F., Reinhard P.-G., Suraud E., Zwicknagel G. Coulomb explosion of simple metal clusters in intense laser elds // Phys. Rev. A. 2006. 73.

P. 051201R.

7. Morozov I.V., Kazennov A.M., Bystryi R.G., Norman G.E., Pisarev V.V., Stegailov V.V. Molecular dynamics simulations of the relaxation processes in the condensed matter on GPUs // Computer Physics Communications. 2011. V. 182. P. 1974– 1978.

Разработка генератора гексаэдральных сеток для моделирования задач акустического каротажа в скважине, окруженной анизотропной средой 25

Секция вычислительной математики

УДК 519.688 Разработка генератора гексаэдральных сеток для моделирования задач акустического каротажа в скважине, окруженной анизотропной средой А.Д. Подложнюк1,2, Г.Е. Пекарь2 1 Московский физико-технический институт (государственный университет) 2 Московский научно-исследовательский центр «Шлюмберже»

Акустический каротаж это определение структуры и механических свойств пород в околоскважинной зоне посредством измерения и изучения волнового поля, создаваемого источником акустических волн, расположенным в скважине. Численное моделирование является, по-видимому, единственным возможным способом изучения особенностей процессов распространения акустических волновых полей для реалистичных неоднородных трехмерных сред с анизотропией и поглощением.

Для численного решения системы уравнений упругости, которые описывают распространение акустических волн, используется метод спектральных элементов с явной разностной схемой интегрирования по времени. Расчетную область удобно представлять следующим образом. Внутри находится один цилиндр (скважина), его окружает кольцевой цилиндр, потом еще один и так далее. На скорость и точность работы метода спектральных элементов существенно влияет используемая расчетная сетка.

В настоящий момент не существует общего решения проблемы построения оптимальных гексаэдральных сеток в 3D. Общее решение существует лишь для треугольных сеток в 2D (сетка Делоне). Но использование гексаэдральных сеток предпочтительнее, так как требует меньше памяти в ЭВМ.

Одним из методов (T-Hex) построения гексаэдральных сеток является построение тетраэдральной сетки и последующее разбиение каждого тетраэдра на 4 гексаэдра (рис. 1). Существуют также различные программные пакеты для построения сеток в 2D и 3D. Большинство из них являются платными (CUBIT™ и Hexotic™).

В данной работе рассматривается проблема построения гексаэдральных сеток в геометриях цилиндрического типа, с дроблением элементов как в плоскости, так и по оси. Сетка строится следующим образом. Сначала строится четырехугольная сетка на плоскости (во внутреннем круге и окружающих ее кольцах). Причем центры областей могут быть двинуты. В каждой области сетка строится со своим шагом. При построении 2D-сетки используется схема STransition (рис. 2) для дробления элементов и сшивки сеток на границе областей ввиду того, что шаги сеток в соседних областях могут сильно различаться, а строить сетку с шагом, равным минимальному, не экономично.

А затем уже вся 3D–сетка. Данный метод построения сеток реализован в среде C++ в виде отдельного приложения. На вход подается число цилиндров, их радиусы и шаги сетки. Программа протестирована на различных случаях. Варьировались все входные данные. В качестве примера рассматривается следующая модель (рис. 3): заполненная флюидом скважина с трубой. Параметры геометрии следующие:

26 А.Д. Подложнюк, Г.Е. Пекарь 1 = 0, 03429, 1 = 0.15;

2 = 0.060325, 2 = 0.15;

3 = 0.0762, 3 = 0.15;

4 = 3, 4 = 0.1.

Сетка на данной геометрии была создана различными генераторами. На (рис. 3) представлен образец сетки в разрезе в плоскости, созданный разработанным генератором. В отличие от коммерческих генераторов на данной сетке (рис. 3) наблюдается меньшее количество элементов и одновременно их лучшее качество по таким параметрам, как минимальный угол и максимальное отношение длин ребер элемента, что позволило ускорить время расчета и увеличить число Куранта в 7 раз по сравнению с сеткой, созданной пакетом Hexotic.

–  –  –

1. Байков Ю.А., Кузнецов В.М. Физика конденсированного состояния. М.: Бином.

Лаборатория знаний, 2011.

2. Кузнецов В.М., Хромов В.И. Фрактальная модификация континуального приближения // ПЖТФ. 2010. – Т. 36, вып. 11. С. 98–103.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |
Похожие работы:

«1 Цели и задачи изучения дисциплины 1.1 Цель преподавания дисциплины Настоящая программа учебной дисциплины «Физика» составлена в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования. Дисциплина изучается студентами первого курса в течение двух семестров. Формами организации учебного процесса являются лекции, практические и лабораторные занятия, расчетно-графическое задание, а также самостоятельная работа студентов. Курс дисциплины «Физика» ставит своей...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение «Московский физико-технический институт (государственный университет)» МФТИ «УТВЕРЖДАЮ» Проректор по учебной и методической работе Д.А. Зубцов « »_20 г. Рабочая программа дисциплины (модуля) по дисциплине: Физика элементарных частиц по направлению: 010900 «Прикладные математика и физика» профиль подготовки магистерская программа: 010915 «Физика высоких энергий» факультет: ФОПФ...»

«Физика для 9 «а», 9 «б» классов на 2015-2016 учебный год (ОЧНО-ЗАОЧНАЯ ФОРМА ОБУЧЕНИЯ) Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины разработана на основе Приказа Министерства образования Российской Федерации от 09 марта 2004 г. № 1312 «Об утверждении федерального базисного учебного плана и примерных учебных планов для образовательных учреждений Российской Федерации, реализующих программы общего образования» (с изменениями на 01 февраля 2012 года). Организация разработчики: СПб ГБПОУ...»

«Министерство образования Республики Саха (Якутия) Физико-математический форум «Ленский край» Северо-Восточный федеральный университет им. М.К. Аммосова ВСЕРОССИЙСКАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ РОССИЙСКИЙ И МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАБОТЫ С ОДАРЕННЫМИ ДЕТЬМИ ПРОГРАММА 11-13 ноября 2014 г. Якутск Уважаемые участники конференции! Приветствуем Вас на Всероссийской научно-практической конференции «Российский и международный опыт и перспективы работы с одаренными детьми»! Сегодня вопросы...»

«Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Овсянниковская средняя общеобразовательная школа» Орловского района Орловской области «Согласовано» «Рассмотрено» на «Утверждаю» заседании МО приказ № Зам. директора по учителей директор МБОУ УВР естественно«Овсянниковская научного цикла средняя общеобразо Корнюхина Л.А. вательная протокол №1 школа»_ «» 20 г. от_ Базанова Р.П. Руководитель МО «» 20 г. Рабочая программа по физике для 11класса на 2014-2015 учебный год Программа составлена...»

«1. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине, соотнесенных с планируемыми результатами освоения образовательной программы. В результате освоения ООП обучающийся должен овладеть следующими результатами обучения по дисциплине, направленными на формирование у обучающихся следующих профессиональных (ПК) компетенций Номер/ В результате изучения учебной дисциплины обучающиеся должСодержание коминдекс ны: петенции компеили ее части) Знать Уметь Владеть тенции Способность и Закономерности...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ УДК 519:531:537:621:6 ББК 22.18+22.2+39.6 Российская академия наук Т78 Московский физико-технический институт (государственный университет) Российский фонд фундаментальных исследований Труды 53-й научной конференции МФТИ «СоТ78 Федеральная целевая программа временные проблемы фундаментальных и прикладНаучные и научно-педагогические кадры инновационной России» ных наук». Часть III. Аэрофизика и космические исследона 20092013 годы вания. Том...»

«ISSN 0205-467 НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР «КУРЧАТОВСКИЙ ИНСТИТУТ» ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ» АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС»ВОПРОСЫ АТОМНОЙ НАУКИ И ТЕХНИКИ СЕРИЯ: Физика ядерных реакторов ВЫПУСК 2015 Обеспечение безопасности НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР «КУРЧАТОВСКИЙ ИНСТИТУТ» ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ» АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС» ВОПРОСЫ АТОМНОЙ НАУКИ И ТЕХНИКИ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ СБОРНИК СЕРИЯ: ФИЗИКА ЯДЕРНЫХ РЕАКТОРОВ Издается с 1989 г. ВЫПУСК 3 ОБЕСПЕЧЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ Издается с 2002 г. Подольск 2015 Журнал...»

«Программа магистерской подготовки 131000.41 «Геолого-геофизические методы изучения природных резервуаров нефти и газа» 1 семестр 2013 – 2014 уч.год Общая информация Основные контакты Куратор программы доц. Белоусов Александр Валерьевич ауд. 125 раб. тел. +7 (499) 1358416 e-mail: belousov.a@gubkin.ru Заведующий кафедрой проф. Рыжков Валерий Иванович разведочной геофизики ауд. 129/130 раб.тел. +7 (499) 1357026 e-mail: seis@gubkin.ru Заведующий кафедрой литологии проф. Постников Александр...»

«Дагестанский государственный институт народного хозяйства «Утверждаю» Ректор, д.э.н., профессор _Бучаев Я.Г. 31 августа 2014г. Кафедра Прикладной математики и информационных технологий Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и моделирование» Направление подготовки – 21.03.02 «Землеустройство и кадастры» Профиль «Землеустройство» Квалификация бакалавр Махачкала-201 УДК: 332.3:330.46 ББК: 65.32 Составитель – Гаджиева Халимат Хайрудиновна, старший преподаватель кафедры...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ДАГЕСТАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» (Физический факультет) РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ФИЗИКА ЛАЗЕРОВ Кафедра физической электроники физического факультета Образовательная программа 03.03.02 Физика Профиль подготовки: физика Уровень высшего образования: Бакалавриат Форма обучения: очная Статус дисциплины: вариативный Махачкала, 2015 год Аннотация...»

«ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА. Рабочая программа учебного курса физики составлена в соответствии с федеральным компонентом Государственного стандарта среднего (общего) образования, опираясь на программу В.С.Данюшенкова и О.В.Коршунова (Программы общеобразовательных учреждений: Физика: 10-11 классы/ М. Просвещение, 2010, с.59-121). Изучение физики в образовательных учреждениях основного общего образования направлено на достижение следующих целей: освоение знаний о фундаментальных физических законах и...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Кемеровский государственный университет» Новокузнецкий институт (филиал) Факультет дошкольной и коррекционной педагогики и психологии Кафедра математики, физики и методики обучения Рабочая программа дисциплины (модуля) Б2.Б.1Математика Направление подготовки (специальность) 44.03.02 «Психолого-педагогическое образование» Направленность...»

«1. Цели освоения модуля (дисциплины) в области обучения – формирование специальных знаний, умений, навыков в области теории и практики методов и использования средств измерения физических величин любой природы с использованием как традиционных, так и современных информационных технологий; в области воспитания и развития – научить эффективно работать индивидуально и в команде, проявлять умения и навыки, необходимые для профессионального и личностного развития; в области развития – подготовка...»

«Министерство образования и науки РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Петрозаводский государственный университет» Кольский филиал УТВЕРЖДАЮ Директор В.А. Путилов «» _ 2014 г. ОТЧЕТ ПО САМООБСЛЕДОВАНИЮ ОСНОВНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ 140402.65 ТЕПЛОФИЗИКА ПО ГОС-2 Апатиты СТРУКТУРА ОТЧЕТА О САМООБСЛЕДОВАНИИ ОСНОВНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ 1. Содержание основной образовательной программы 2. Сроки освоения основной...»

«192 ФКС XXIII: материалы конференции. – Гродно: ГрГУ, 2015 Секция 4 АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ МЕТОДИКИ ИЗУЧЕНИЯ ФИЗИКИ КОНДЕНСИРОВАННЫХ СОСТОЯНИЙ УДК 37. 016:53 И. Ю. ГАЙДЕЛЬ, Н. И. ДОЛОБ ИНТЕГРИРОВАННЫЙ УРОК ПО ТЕМЕ «КРИСТАЛЛИЧЕСКИЕ И АМОРФНЫЕ ТЕЛА» (ФИЗИКА – ХИМИЯ) В статье описана методика проведения интегрированного урока по теме «Кристаллические и аморфные тела». Для проведения урока по теме «Кристаллические и аморфные тела» необходимо определение триединой дидактической цели урока: 1. Обучающая:...»

«Российский гуманитарный научный фонд (РГНФ) Поволжский государственный технологический университет (ПГТУ) Факультет социальных технологий ПГТУ ПРОГРАММА Международная научная конференция НАЦИОНАЛЬНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ РОССИИ В ГЛОБАЛИЗИРОВАННОМ МИРЕ: СОСТОЯНИЕ, ВЫЗОВЫ, РИСКИ И МЕХАНИЗМЫ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ 29-30 октября 2015 года Грант РГНФ N 15-07-14005 Йошкар-Ола 2015 ПРОГРАММНЫЙ КОМИТЕТ КОНФЕРЕНЦИИ Шалаев В.П. – доктор философских наук, профессор, декан Факультета социальных технологий ПГТУ,...»

«Специальный выпуск журнала Физическое образование в вузах. Т. 20, № 1С, 2014 КОНФЕРЕНЦИЯ КОНКУРС МОЛОДЫХ ФИЗИКОВ 3 февраля 2014 г. Московское физическое общество, Физический институт им. П.Н. Лебедева Российской академии наук и НИУ МГТУ им. Н.Э. Баумана проводят в Колонном зале Физического института конкурс конференцию научных работ студентов, аспирантов и молодых специалистов (в возрасте до 26 лет) учебных и научно исследовательских институтов по различным разделам физики. В отборочный комитет...»

«НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ СОЦИАЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ» ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ ПО ФИЗИКЕ НА 2015/16 УЧЕБНЫЙ ГОД (для отдельных категорий поступающих на обучение на базе среднего общего образования по программам высшего образования – программы бакалавриата) Пояснительная записка Программа вступительного испытания по физике подготовлена на основе Федерального компонента государственных стандартов основного общего и...»

«КОМИТЕТ ПО ОБРАЗОВАНИЮ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА -Государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования центр повышения квалификации специалистов Санкт-Петербурга Региональный центр оценки качества образования и информационных технологий РЕЗУЛЬТАТЫ ЕДИНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ЭКЗАМЕНА ПО ФИЗИКЕ В 2014 ГОДУ В САНКТ-ПЕТЕРБУРГЕ АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОТЧЕТ ПРЕДМЕТНОЙ КОМИССИИ Санкт-Петербург УДК 004.9 Р 3 Результаты единого государственного экзамена по физике в 2014 году в...»



 
2016 www.programma.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Учебные, рабочие программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.