Разработки СО РАН - каталоги программ и БД
Поиск по каталогам:
2018-12-24
Назначение: Определение индивидуальных параметров, характеризующих особенности заболевания и иммунитета ВИЧ-инфицированного пациента по дополнительной информации о концентрациях Т-лимфоцитов, свободного вируса и иммунных эффекторов в фиксированные моменты времени. Для составления прогноза развития заболевания и подбора наиболее подходящих программ лечения. Область применения: Медицина. Иммунология. Используемый алгоритм: В работе рассмотрена задача определения параметров (обратная задача) для нелинейной системы обыкновенных дифференциальных уравнений, описывающей динамику ВИЧ-инфекции в организме человека. Алгоритм решения обратной задачи основан на комбинации метода наименьших квадратов и генетического алгоритма (стохастического метода) [1],[2]. Обратная задача сводится к задаче минимизации целевого функционала, характеризующего отклонение модельных данных от экспериментальных. С помощью метода наименьших квадратов мы получаем вид целевого функционала. На каждой итерации метода наименьших квадратов получаем минимум целевого функционала с помощью генетического алгоритма. [1] Kabanikhin S.I., Krivorotko O.I., Yermolenko D.V., Latyshenko V.A., Kashtanova V.N. Inverse problems of immunology and epidemiology // Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications. 2017. 5(2):14-35. ISSN 2306–6172. [2] H.Th. Banks, S.I. Kabanikhin, O.I. Krivorotko and D.V. Yermolenko. A numerical algorithm for constructing an individual mathematical model of HIV dynamics at cellular level // J.Inverse Ill-Posed Probl. 2018; 26(6):859–873. DOI:10.1515/jiip-2018-0019. Функциональные возможности: Программа выдает .txt файлы, содержащие полученные значения определяемых параметров, значения относительных ошибок определяемых параметров, решение прямой задачи (задачи Коши) для полученных параметров. Функциональные возможности подробно описаны в Инструкции в Приложении. Инструментальные средства создания: Программа написана на языке программирования C++ в среде разработки Visual Studio 2015. |
2018-08-16
Назначение - проведение виртуальных лабораторных работ на тему "Маятник Максвелла". Является наглядным примером закона сохранения энергии, равноускоренного движения, а также других физических закономерностей. |
2018-06-20
Назначение - Разработка рекомендаций для муниципальных и федеральных органов управления. Определение качества жизни в различных регионах России, оценка сложившихся диспропорций. Региональный показатель здоровья человека,включающий в себя :
Расширенный показатель регионального здоровья дополняется следующими компонентами:
Социальное здоровье как социальная среда имеет в своей основе следующие индикаторы:
Cостояние системы здравоохранения в регионе определяется следующими показателями:
Для проведения рейтинга эталонным значением выбирается средний показатель по России. Экспертно устанавливаются коэффициенты значимости факторов в течение исследуемого периода: v1, v2, v3, v1+ v2+ v3=1. Интегральный показатель рассчитывается по формуле: In =w1(t)xn,1(t)+w2(t)xn,2(t) +w3(t)xn,3(t), где n — номер (идентификатор) региона, wk(t)— вес k-ого фактора в год t (равные для всех регионов в один год), статистические данные: xn,1(t)—уровень заболеваемости в n-том регионе в год номер t, xn,2(t)— уровень смертности населения в трудоспособном возрасте в n-том регионе в год номер t, xn,3(t)— ожидаемая продолжительность жизни в n-том регионе в год номер t. Веса wk(t) подбирались таким образом, чтобы слагаемые wk(t)xn,k(t) без учета знака, вычисленные для региона «Российская Федерация», соответствовали доле, определяемой в выражении |w1(t)|xn,1(t)+|w2(t)|xn,2(t) +|w3(t)|xn,3(t), проценту значимости vk, определенному экспертами. Знак коэффициента определим, зная характер фактора: если влияние фактора позитивно, то определяем знак плюс, негативно — минус. Для первых трех компонентов считаем ожидаемую продолжительность жизни наиболее значимым показателем и придаем этому компоненту вес v3=0,6, вклад коэффициента смертности в трудоспособном возрасте считаем равным v2=0,25, общей заболеваемости — v1=0,15. Аналогично находятся и другие интегральные показатели. Для пятифакторной модели показатель вычисляем по формуле:In =w1(t)xn,1(t)+w2(t)xn,2(t) +w3(t)xn,3(t)+w4(t)xn,4(t)+w5(t)xn,5(t), где xn,1(t) — уровень заболеваемости; xn,2(t) — коэффициенты младенческой смертности (число детей, умерших в возрасте до 1 года, на 1000 родившихся живыми), xn,3(t) — коэффициенты смертности мужского населения в трудоспособном возрасте (на 100 000 мужчин трудоспособного возраста); xn,4(t) — коэффициенты смертности женского населения в трудоспособном возрасте (на 100 000 женщин трудоспособного возраста); xn,5(t) — ОПЖ Веса определим следующим образом: ожидаемая продолжительность жизни — 0,45, смертность в трудоспособном возрасте (мужчины) — 0,15, смертность в трудоспособном возрасте (женщины) (этим показателем мы заменяем предложенный показатель смертности женщин в фертильном возрасте ввиду недоступности данных по всем регионам ЦФО за все интересующие нас годы) — 0,15, младенческая смертность — 0,15, общая заболеваемость — 0,10. В показателе социального здоровья региона вес компонентов распределен следующим образом: ожидаемая продолжительность жизни (все население) — 0,4, уровень заболеваемости социальными болезнями — 0,3, уровень преступности — 0,2, численность пострадавших при несчастных случаях на производстве с утратой трудоспособности на один рабочий день и более и со смертельным исходом (этим показателем заменяем предложенный нами первоначально показатель профессиональных заболеваний) — 0,1. Показатель социального здоровья определяем по следующей формуле:In =w1(t)xn,1(t)+w2(t)xn,2(t) +w3(t)xn,3(t)+w4(t)xn,4(t), где xn,1(t)— ОПЖ; xn,2(t)— уровень преступности; xn,3(t)— уровень заболеваемости социальными болезнями; xn,4(t)— численность пострадавших при несчастных случаях на производстве с утратой трудоспособности на один рабочий день и более и со смертельным исходом. Показатели, характеризующие состояние системы здравоохранения, получают одинаковые веса (0,125): In =w1(t)xn,1(t)+w2(t)xn,2(t) +w3(t)xn,3(t)+w4(t)xn,4(t)+w5(t)xn,5(t)+w6(t)xn,6(t)+w7(t)xn,7(t)+w8(t)xn,8(t), где xn,1(t)— число больничных коек на 10 000 человек; xn,2(t)— численность врачей на 10 000 человек; xn,3(t)— численность среднего медицинского персонала на 10 000 человек; xn,4(t)— мощность врачебных амбулаторно-поликлинических учреждений на 10 000 человек ( посещений в смену); xn,5(t)— расходы консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации на здравоохранение и спорт; xn,6(t)— расходование средств ТФОМС; xn,7(t)— объем платных медицинских услуг населению; xn,8(t)— инвестиции в здравоохранение. Функциональные возможности - возможность проведения сопоставительного анализа показателей здоровья населения в регионах РФ за определённый период, рейтингование на основе агрегирования ключевых показателей социальной среды.
|
2018-05-22
Назначение. Программа предназначена для решения однородного нестационарного уравнения теплопроводности в многослойной среде, обладающей сдвиговой симметрией. Программа позволяет находить решение четырех краевых задач однородного нестационарного уравнения теплопроводности в виде непрерывных разложений в ряд Фурье и строит трехмерный график решения, также можно получить двумерные графики для заданных моментов времени. В качестве входных данных используются количество слоев, физические параметры слоев (коэффициенты уравнения), ширина каждого слоя, краевые условия, количество собственных значений. Использованные источники: 1. Bers L., Gelbart A. On a class of functions defined by partial differential equations // Transactions of the American Mathematical Society. 1944. V. 56. P. 67-93 2. Гладышев Ю.А. Метод обобщенных степеней Берса и его приложение в математической физике. – Калуга: КГУ им. К.Э. Циолковского, 2011. – 204 с. 3. Гладышев Ю.А., Калманович В.В. Операторные методы при решении задачи переноса в многослойной среде // Прикладные задачи математики. Материалы XXIII международной научно-технической конференции. ФГАОУ ВО "Севастопольский государственный университет". Севастополь, издательство ФГАОУ ВО "Севастопольский государственный университет", 2015, 106-110. 4. Gladyshev Yu.A, Kalmanovich V.V. On some solutions of heat-and-mass transfer equation in multilayer media // The 8th International Conference on Differential and Functional Differential Equations. Moscow, Russia, August 13-20, 2017. International Workshop “Differential Equations and Interdisciplinary Investigations”. Moscow, Russia, August 17-19, 2017: abstracts. – Москва: РУДН, 2017. – 232 с. – С.66.
Функциональные возможности. Время выполнения расчетов зависит от количества слоев. Основное время выполнения расчетов идет на поиск собственных значений. Например, при 5 слоях с постоянными значениями параметров на поиск 50 собственных значений тратится 95 секунд, при 11 слоях с постоянными значениями параметров на поиск только одного собственного значения тратится примерно 3200 секунд (процессор 2,4 ГГц, ОЗУ 4 ГБ). При большем количестве слоев программа не тестировалась. |
2018-02-20
Система имитационного моделирования ИМОДО разработана для решения задач, связанных с транспортной сетью. Рассматривалась задача расстановки стационарных устройств мониторинга для оповещения всех участников движения о чрезвычайных ситуациях. Назначение Расчет эффективности расстановки устройств оповещения на транспортных сетях, с целью передачи информации о ситуациях на дорогах. Используемый алгоритм Поиск оптимальной расстановки стационарных устройств оповещения осуществляется с помощью генетического алгоритма с учетом основных характеристик модели: – радиус действия каждого устройства оповещения; – пропускные способности рёбер, позволяющие определить по максимальной нагрузке возможное число транспортных средств; – скорость движения транспорта, фиксированное значение для проводимого эксперимента; – узлы, в которых размещены устройства оповещения. В качестве модели транспортной сети рассматривается граф с взвешенными ребрами. Редактирование графа можно производить непосредственно в системе. Подложкой является карта, взятая из открытых источников. Для данной расстановки систем мониторинга вычисляется процент машин, оповещенных о событии. Алгоритм описан в [1]. 1. К. В. Ткачёв, К.А. Волжанкина ЗАДАЧА РАССТАНОВКИ УСТРОЙСТВ ОПОВЕЩЕНИЯ В ТРАНСПОРТНЫХ СЕТЯХ ПРИ НЕКОТОРЫХ ОГРАНИЧЕНИЯХ http://conf.nsc.ru/opcs2017/ru/proceedings
Инструментальные средства создания Язык программирования C# ver. 7.2, среда программирования Visual Studio 2017. – пороговое значение времени для оповещения транспортных средств; - стоимость установки устройств оповещения в узлах сети; – ограничение стоимости установки всех устройств.
В прилагаемом архиве находится проект для запуска на Visual Studio. |
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- …
- следующая ›
- последняя »