SCI Библиотека

Целью работы является развитие методики проектирования предпринимательских сетей на основе оценки потенциалов акторов — общественных и экономических групп — участников предпринимательских отношений, локализованных на территориях макрорегиона Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ),обеспечивающей обоснованное участие акторов в сетевых альянсах. Методические подходы и результаты оценки предпринимательских потенциалов акторов были представлены в предыдущих публикациях, в которых автор развивает подходы таким образом, чтобы была учтена специфика арктических процессов и возможности ее широкой интерпретации. Для этого оценивается потенциал круга акторов — стейкхолдеров арктических территорий, а показатели интегрируют данные, способствующие максимальной детализации их предпринимательских свойств: причастности к созданию инфраструктуры предпринимательства; масштабности деятельности, инновационной активности и профессионализма общественных организаций; эффективности госуправления территорийпо формированию благоприятного инвестиционного климата; вовлеченности населения в инновационные процессы (степени интеграции местных и научных знаний, осуществляемой через формирование формальных и неформальных институтов и программ взаимодействия населения и научных сообществ; степени развития общественных институтовкак субъектов трансфера инновационных решений между участниками территориальной инновационной системы и т. п.); степени монополизации экономики территории крупной корпорацией; наличия на территории крупного венчурного инвестора; типу венчурной политики крупных корпораций как индикатора этапа освоения территории. Задачей данной статьи является определение теоретических основ и методических положений проектирования архитектуры сетевых арктических альянсов, целевой функцией которых является обеспечение максимально возможного предпринимательского потенциала, определенного с учетом специфики арктических процессов и возможности их оперативной рекомбинации в условиях быстрых изменений предпринимательской среды. В результате предложен авторский методический подход к оперативному определению состава акторов предпринимательских сетей и опорных связей между центральными акторами по целевой функции максимизации арктического предпринимательского потенциала и его реструктуризации, автоматизированный на языке программирования Python, что обусловило новизну исследования. Предложен авторский вариант программного обеспечения процесса формирования управленческой информации для пользователя — брокера сети. Все данные для оценки и проектирования получены из открытых официальных источников сети Интернет, что обеспечивает оперативность их сбора и обработки. В перспективе предполагается развитие положений методологии, ориентированной на мезоуровень макрорегиона АЗРФ, для территориальных, производственных, социально- экономических систем, обладающих значительным потенциалом формирования отношений экономики инноваций.

Существующие методы изучения студентами основ радионавигации, радиолокации, систем управления и радиоэлектронной борьбы в рамках обучения по специальности «Радиоэлектронные системы и комплексы» и обучения операторов обзорных радиолокационных станций ограничены по возможностям или при изучении тратится технический ресурс обзорных радиолокационных станций. В данной работе приводится описание разработанной в филиале «Взлет» Московского авиационного института компьютерной модели индикатора радиолокационной станции кругового обзора, которую предполагается использовать при изучении ряда дисциплин, а также обучении операторов индикаторов обзорных радиолокационных станций кругового обзора. Представлена реализация модели в виде частей программного кода, а также результаты экспериментов по моделированию радиолокационной обстановки в простых и сложных помеховых ситуациях. Предложенная модель индикатора обзорных радиолокационных станций кругового обзора обладает большим потенциалом дальнейшего развития по совершенствованию радиолокационной обстановки и приближению её к более реальным обстановкам.

В последнее время на место основного языка научных и инженерных расчетов выдвигается язык Julia. У ряда пользователей возникает желание работать полностью внутри “экосистемы” Julia, подобно тому, как происходит работа в “экосистеме” Python. Для Julia существуют библиотеки, покрывающие большинство потребностей научно-инженерных расчетов. Перед авторами возникла необходимость использовать символьные вычисления для задач математического моделирования. Поскольку основным языком реализации численных алгоритмов мы выбрали язык Julia, то и задачи компьютерной алгебры хотелось бы решать на этом же языке. Авторы выделили основные функциональные области, задающие разные варианты применения систем компьютерной алгебры. В каждой из областей нами выделены наиболее характерные представители систем компьютерной алгебры на Julia. В результате авторы делают вывод, что в рамках “экосистемы” Julia возможно (и даже удобно) использовать системы компьютерной алгебры.

В исследовательских задачах, требующих применения численных методов решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений, часто возникает необходимость выбора наиболее эффективного и оптимального для конкретной задачи численного метода. В частности, для решения задачи Коши, сформулированной для системы обыкновенных дифференциальных уравнений, применяются методы Рунге–Кутты (явные или неявные, с управлением шагом сетки или без и т.д.). При этом приходится перебирать множество реализаций численного метода, подбирать коэффициенты или другие параметры численной схемы. В данной статье предложено описание разработанной авторами библиотеки и скриптов автоматизации генерации функций программного кода на языке Julia для набора численных схем методов Рунге–Кутты. При этом для символьных манипуляций использовано программное средство подстановки по шаблону. Предлагаемый подход к автоматизации генерации программного кода позволяет вносить изменения не в каждую подлежащую сравнению функцию по отдельности, а использовать для редактирования единый шаблон, что с одной стороны дает универсальность в реализации численной схемы, а с другой позволяет свести к минимуму число ошибок в процессе внесения изменений в сравниваемые реализации численного метода. Рассмотрены методы Рунге–Кутты без управления шагом, вложенные методы с управлением шагом и методы Розенброка также с управлением шагом. Полученные автоматически с помощью разработанной библиотеки программные коды численных схем протестированы при численном решении нескольких известных задач.