Том 15, № 3 (2024)
Воспроизведение отклика графена на действие внешнего электрического поля с использованием модели сильно взаимодействующих ближайших соседей
Аннотация
Численное моделирование взаимодействия электромагнитного излучения с графеном позволяет воспроизводить быстро протекающие нелинейные процессы и их наблюдаемые проявления. В работе представлены результаты, полученные в процессе разработки программного решения для рассчета параметров таких процессов.Для физики графена классическим является приближение безмассовых фермионов. Однако при исследовании процессов с высокой плотностью энергии модель на основе этого приближения может оказаться за пределами своей применимости и получаемые на её основе результаты нельзя считать достоверными. Для решения этой проблемы выполнен переход к существенно более точному описанию свойств электронной подсистемы исследуемого материала, основанному на строгом учете сильного взаимодействия ближайших соседей в его кристаллической решетке.Проведенное сравнительное тестирование двух моделей показало, что при низких энергетических характеристиках внешнего возмущения результаты совпадают. Однако, с ростом напряженности воздействующего электромагнитного поля проявляются и становятся существенными различия.Новая точная модель имеет более сложную математическую формулировку и её использование требует больше вычислительных ресурсов. При одинаковых параметрах решаемой задачи это выражается в увеличении необходимого для выполнения рассчетов времени. Относительные и абсолютные значения увеличения времени счета приведены для ряда примеров.Полученные результаты позволяют расширить область параметров для моделирования нелинейных процессов в графене, например, генерации высокочастотных гармоник и обеспечить достоверность получаемых результатов.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(3):3-22
3-22
Математическое моделирование и исследование оптимальной конфигурации оптической стереосистемы, состоящей из двух плоских зеркал
Аннотация
Статья посвящена математическому моделированию и оптимизации конфигурации оптической стереосистемы, состоящей из видеокамеры и двух плоских зеркал. Отличие данного исследования от ранее проведенных — учет большого количества ограничений на конфигурацию оптической системы: величина стереобазы, размеры зеркал, общие габариты оптической системы, отсутствие двойного отражения световых лучей, недопущение ситуации, когда видеокамера отражается в зеркалах. Выполнена постановка задачи условной оптимизации для поиска оптимальной конфигурации рассматриваемой оптической системы. В качестве целевой функции выбран периметр прямоугольника, ограничивающего габариты оптической системы. Численное решение задачи было найдено с использованием пакета SciPy. Полученные результаты расширяют теорию компьютерного зрения и могут быть использованы в создании и исследовании систем компьютерного зрения для робототехнических комплексов.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(3):23-52
23-52
Применение Сиамских нейронных сетей для классификации биомассы растений по визуальному состоянию
Аннотация
В настоящей статье предложен метод классификации биомассы растений по визуальному состоянию с использованием изображений, снятых в специально сконструированной теплице, и технологий искусственных нейронных сетей Сиамской архитектуры. Определены критерии различных состояний биомассы растений. Сформирован собственный набор данных для обучения Сиамских нейронных сетей, содержащий в себе образцы состояний биомассы в форме текстур. В результате была получена точность при обучении в 91.6% и средняя точность классификации отдельных состояний биомассы в 73.6%.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(3):53-74
53-74
Восстановление текстовых последовательностей с использованием моделей глубокого обучения
Аннотация
В статье приведены результаты формирования, обучения и оценки качества работы моделей с архитектурами Encoder-Decoder и Sequence-To-Sequence (Seq2Seq) для решения задачи дополнения неполных текстов. Задачи такого типа достаточно часто возникают при восстановлении содержимого документов по их некачественным изображениям. Проведённые в работе исследования ориентированы на решение практической задачи формирования электронных копий отсканированных документов ППК «Роскадастр», распознавание которых стандартными средствами затруднительно или невозможно.Формирование и исследование моделей осуществлялось на языке Python с использованием высокоуровневого API пакета Keras. С целью обучения и исследования моделей был сформирован набор данных, состоящий из нескольких тысяч пар. Каждая пара этого набора представляла собой неполный и соответствующий ему полный тексты. Для оценки качества работы моделей осуществлялось вычисление значений функции потерь loss и метрик accuracy, BLEU и ROUGE-L. Loss и accuracy позволили оценить эффективность моделей на уровне предсказания отдельных слов. Метрики BLEU и ROUGE-L использовались для оценки сходства между полными и восстановленными текстами. Полученные результаты показали, что обе модели Encoder-Decoder и Seq2Seq справляются с задачей восстановления текстовых последовательностей из их фиксированного множества, однако модель на основе трансформера Seq2Seq позволяет достичь лучших результатов по скорости и качеству обучения.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(3):75-110
75-110