Работы автора

Для анализа потоков тепла использованы данные наблюдений за 1979–2018 гг. в районе Северной Атлантики. Пространственно-временная изменчивость полного потока тепла моделировалась стохастическим диффузионным процессом. Коэффициенты стохастического дифференциального уравнения бы-ли оценены методами непараметрической статистики. Ранее существование и единственность решения в сильном смысле стохастического дифференциально-го уравнения, порожденного построенным диффузионным процессом, были доказаны при выполнении условий Колмогорова. В настоящей работе коэффициенты уравнения аппроксимировались по времени тригонометрическими полиномами, амплитуды и фазы которых зависели от значений потока. По заданному ряду длиной 40 лет с 1979 по 2018 г. были построены пространственные карты и временные кривые. Результаты показаны для 1999 и 2018 годов., а также произведен их сравнительный анализ. Численные расчеты были проведены на супер-компьютере «Ломоносов-2» МГУ имени М.В. Ломоносова.

Новый взгляд на пространство знаний научного института составляет естественный этап развития веб-технологий. Заложенная в предыдущих исследований структура данных, позволяет организовать поиск и навигацию по ним с по-мощью графа знаний, как версия семантической библиотеки LibMeta. Граф знаний дает более полное и качественное представление о пространстве знаний, зачастую снимает когнитивную нагрузку в восприятии сложных структур и связей данных.

В работе рассматривается проблема развития семантической библиотеки путем добавления новой прикладной научной области. На примере журнала по прикладным вопросам композиционных материалов строится дополнение к основному контенту библиотеки, расширяется описание исходной предметной области и происходит детализация статей УДК и MSC, соответствующих локальной предметной области. При этом решаются задачи добавления терминов в тезаурус, построения эталонного корпуса прикладной предметной области математики, создания настраиваемого интерфейса. Формулы и уравнения локальной предметной области семантически связываются с основным контентом библиотеки. Главное преимущество использования семантических библиотек для подобного рода задач состоит в обогащении имеющейся базы знаний библиотеки и выявлении связей в данных. Реализация перечисленных задач ведется средствами семантической библиотеки LibMeta, что позволяет обсуждать такие понятия, как тематическая область/подобласть и их иерархические связи, в частности, автоматическое включение понятий охватывающей области в систему знаний подобласти, возможности персонализации построенных конструкций и использования LibMeta как инструмента построения, в частности, собственно онтологии. Исследование этих задач требует взаимодействия с экспертами предметной области и использования современных средств и методов обработки естественного языка, машинного обучения подходов к представлению знаний. Интеграция данных в рамках библиотеки позволяет расширять описание предметных областей, связанных с приложениями математики в междисциплинарных исследованиях и технологиях. Для одного из прикладных разделов задач математической физики показана процедура включения специфических словарей, тезаурусов, а также массива публикаций специализированного журнала в семантическую библиотеку. Предлагаемый подход позволит использовать контент семантической библиотеки «математика» для научных исследований, минимизируя процесс поиска информации в локальной предметной области без потери более общих результатов, содержащихся за пределами этой области.

Изучение процессов теплообмена и распределения потоков тепла в океанах имеет важное значение для понимания климатических изменений на Земле. Северная Атлантика, являющаяся одним из ключевых компонентов глобальной климатической системы, играет существенную роль в регулировании климата наших широт.

Одним из ключевых инструментов для анализа распределения тепла в океанах является вероятностный анализ. В настоящей работе методами математического моделирования проводится статистический анализ данных наблюдений тепловых потоков в Северной Атлантике.