ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА

При исполнении параллельных программ, основанных на парадигме параллелизма задач, требуется решать ряд проблем, таких как выбор порядка запуска задач с учетом зависимостей между ними, распределение данных и задач по параллельным процессам, балансировка нагрузки на ресурсы. Эти проблемы относятся к области системного параллельного программирования, и их решение, как правило, обеспечивается специальной исполнительной системой. От качества решения этих проблем, а также от структуры и свойств прикладного алгоритма, лежащего в основе параллельной программы, зависит получаемая производительность. Если производительность программы недостаточна, то требуется ее оптимизация, а для этого нужно знать те причины («узкие места»), которые ограничивают ее производительность. Для определения узких мест программы обычно применяется профилирование, т.е. сбор некоторых характеристик исполнения, которые могут указать на источник проблемы. Однако обычные широко используемые средства профилирования параллельных программ не позволяют дать ответ в требуемых понятиях из-за сложности анализа асинхронного исполнения множества задач, а также из-за неспособности выделить в исполняющейся программе прикладную (множество задач) и системную (исполнительная система) компоненты. Поэтому для таких программ требуется разработка новых методов профилирования и анализа. В статье рассматривается проблема получения «понятных» характеристик выполнения параллельных программ на основе параллелизма задач для анализа производительности и оптимизации. Предлагается количественно оценить степень влияния следующих факторов: нехватка работы (Starvation), передача данных (Latency), накладные расходы (Overhead) и конфликт при доступе к общим ресурсам (Waiting for contention resolution). Представлен алгоритм получения соответствующих характеристик для системы фрагментированного программирования LuNA, а также способ их анализа для оптимизации LuNA-программ. Корректность подхода продемонстрирована на ряде синтетических экспериментов. Показано применение подхода к анализу «реальной» программы численного моделирования.

В статье предлагается новый метод распознавания строений на спутниковых снимках. Представленный метод является гибридным, он основан на алгоритме исключения областей и методе жука. Алгоритм исключения областей представляет собой хорошо известный и эффективный способ сегментации изображения на регионы схожих пикселей по различным признакам: цвет, текстура, яркость, форма и т.д. Метод жука - классический метод контурного анализа, выполняющий последовательное вычерчивание границы между объектом и фоном. В рамках работы предлагаемого алгоритма сначала метод исключения областей выделяет потенциальные области, в которых могут находиться строения и устраняет нежелательные элементы на изображении (растительность, водные поверхности и дороги), которые могут быть ложно распознаны как строения. Далее модифицированный метод жука определяет местоположение и контуры строений. На финальном этапе среди обнаруженных объектов выявляются искусственно созданные объекты, у которых имеется объем. Для реализации проверки объектов на искусственное происхождение и объемность разработаны собственные методы. Представленный алгоритм распознавания показывает хорошую точность распознавания и не требует обучающей выборки. В статье описывается программная реализация предлагаемого метода. Демонстрируются результаты вычислительных экспериментов по оцениванию эффективности метода и сравнению с тремя известными алгоритмами распознавания.

В настоящее время в широком спектре предметных областей актуальной является задача восстановления пропущенных точек или блоков значений временных рядов. В статье представлен метод SAETI (Snippet-based Autoencoder for Time-series Imputation) для восстановления пропусков в многомерных временных рядах, который основан на совместном применении нейросетевых моделей-автоэнкодеров и аналитического поиска во временном ряде поведенческих шаблонов (сниппетов). Восстановление многомерной подпоследовательности, содержащей пропуски, выполняется посредством двух следующих нейросетевых моделей. Распознаватель получает на вход подпоследовательность, в которой пропуски предварительно заменены на нули, и для каждого измерения определяет соответствующий сниппет. Реконструктор принимает на вход подпоследовательность и набор сниппетов, полученных Распознавателем, и заменяет пропуски на правдоподобные синтетические значения. Реконструктор реализован как совокупность двух следующих моделей: Энкодер, формирующий скрытое состояние для совокупности входной подпоследовательности и распознанных сниппетов; Декодер, получающий на вход скрытое состояние, который восстанавливает исходную подпоследовательность. Представлено детальное описание архитектур вышеперечисленных моделей. Результаты экспериментов над реальными временными рядами из различных предметных областей показывают, что SAETI в среднем опережает передовые аналоги по точности восстановления и показывает лучшие результаты в случае, когда восстанавливаются данные, отражающие активность некоего субъекта.

В работе предложен метод семантической сегментации облаков точек в виде рельефа местности с использованием мультимодальной архитектуры сверточной нейронной сети на основе регулярного динамического взвешенного графа, которая позволяет получать точное решение задачи семантической сегментации, используя комбинацию геометрических и цветовых признаков точек. Метод может быть эффективно использован для разреженных, зашумленных, неоднородных и невыпуклых облаков точек. В работе было проведено компьютерное моделирование известных методов для семантической сегментации 3D данных с использованием эталонной коллекции данных ModelNet 40 и набора данных археологических памятников бронзового века Южного Зауралья, а именно данных, полученных в результате тахеометрической съемки комплекса археологических памятников в долине реки Синташта с использованием тахеометра Trimble 3300. Был проведен сравнительный анализ предложенного метода и современных методов 3D семантической сегментации с разными комбинациями входных признаков облаков точек, также в работе исследовано влияние на точность семантической сегментации способа формирования облака точек: в первом случае исследовалось облако точек из эталонного набора данных во втором случае применены варианты с использованием 3D регистрации на основе алгоритма ICP (iterative closest point).

В статье представлен метод уменьшения ошибки реконструкции изображения для рентгеновской компьютерной томографии путем применения вейвлет-фильтрации зашумленных проекционных данных. Вейвлет-преобразование и основанное на нем вейвлет-фильтрация одномерных сигналов дает возможность определять конкретное место соответствия частотной и временной (в данном случае пространственной по координате детекторов) области. Это позволяет однозначно определять переход из частотной области в пространственную и обратно. Для фильтрации проекционных данных используется вейвлет-преобразование, которое дает возможность через коэффициенты, определяющие масштабирующие функции и функции вейвлетов определять в частотной и пространственной области место шума в зашумленном сигнале и осуществлять выделение не зашумленного сигнала путем назначения порогов фильтрации на вышеуказанные коэффициенты. Для усиления фильтрующих свойств вейвлет-преобразования предложено разбивать проекционные данные на интервалы, для каждого из которых определяются свои коэффициенты. Вейвлет-фильтрация проводится с использованием вейвлетов Добеши. Результаты исследований были подтверждены математическим моделированием зашумленных проекционных данных, их вейвлет-фильтрации и реконструкции по ним тестового томографического изображения. Математическая модель тестового объекта исследования и разработанный авторами программный реконструктор томографического изображения позволили осуществлять моделирование прямой (получение проекционных данных по тестовому объекту), обратной (получение тестового томографического изображения по проекционным данным объекта) задач томографии и осуществлять сравнительный анализ качества реконструкции изображения с «идеальными» и зашумленными проекционными данными.

С развитием аппаратных технологий высококачественные рентгеновские снимки стали доступны для диагностики заболеваний легких с помощью специалистов-радиологов. Однако процесс диагностики занимает много времени и зависит от наличия в медицинском учреждении специалистов соответствующего профиля. В то же время информация о пациенте может включать не только рентгеновские снимки грудной клетки разного качества, а также результаты медицинских анализов, записи и предписания врача, сведения о приеме лекарств и другие. В данном исследовании предложена модель классификации легочных заболеваний на основе мультимодальных данных о клинических исследованиях пациентов и рентгенографических изображений. При подготовке данных использованы различные методы генерации искусственных образцов как для изображений, так и для табличных данных о результатах лабораторных исследований. Предложен метод установления соответствия для сгенерированных образцов между модальностями. Предложенная мультимодальная модель имеет архитектуру позднего слияния. Проведены эксперименты на наборах данных с одной и двумя модальностями. Предложенная модель показала точность на 5.5% выше, чем модели, основанные на одной модальности (91.3% против 86.11% на наборе данных из 1 156 пациентов).

Данная статья продолжает цикл работ автора, посвященных проблеме возраста информации (Age of Information, AoI) - метрики, используемой в информационных системах для мониторинга и управления удаленными источниками информации со стороны центра управления. Теоретический анализ систем передачи информации требует количественной оценки «свежести» информации, доставляемой в центр управления. В данной работе рассматривается модель двухузловой группы передачи, состоящей из источника информации (узла-отправителя), центра управления (узла-получателя) и нескольких каналов связи между ними. Предполагается, что пропускные способности каналов могут быть различными. При этом, сетевой протокол требует, чтобы информация, поступающая в узел-получатель считывалась в той же последовательности, в какой она была передана из узла-отправителя. В результате пакеты, нарушившие установленный порядок, задерживаются в узле-отправителе на время, требуемое для восстановления порядка. В данной работе процесс передачи информации моделируется с помощью многоканальной системы массового обслуживания с ограниченным накопителем, пуассоновским потоком заявок, экспоненциальным обслуживанием и переупорядочиванием заявок. При этом заявки моделируют пакеты передаваемой информации, накопитель системы - очередь пакетов на передачу, обслуживание заявок на приборах различной интенсивности - процесс передачи пакетов по каналам связи. Данная модель для оценки возраста информации использовалась впервые. В результате проведенного исследования получены выражения для преобразования Лапласа-Стилтьеса стационарной функции распределения и начальных моментов максимального значения возраста информации, называемого пиковым возрастом. Проведено численное исследование показателей производительности системы, включающее анализ пикового возраста информации при различных загрузках системы. Корректность аналитических результатов подтверждена результатами имитационного моделирования.

Для стандартной операции конкатенации слов, рассматриваемой как умножение, естественным образом определяется конкатенация языков, а на основе последней операции - степень языка и, при наличии, корень заданной степени. При описании алгоритмов построения языка, являющегося корнем степени M из заданного языка, большое значение имеют так называемые потенциальные корни: это такие слова (не языки), рассматриваемая M-я степень которых входит в заданный язык. Несложно показать, что все потенциальные корни для заданного языка строятся с помощью полиномиального алгоритма. Эта задача, по-видимому, не упрощается при рассмотрении слов и языков над 1-буквенным алфавитом - что и делается в настоящей статье. Табуированная пара потенциальных корней - это такая пара, конкатенация слов которой в язык не входит. В предыдущих публикациях на тему описания алгоритмов извлечения корней из языка возникала гипотеза, что полиномиальный алгоритм извлечения корня из языка может быть описан на основе рассмотрения только множества табуированных пар - путем перебора специально описываемых подмножеств множества потенциальных корней. В настоящей статье показывается, что подобный алгоритм (называемый «простым») невозможен, т.е. если и существует полиномиальный алгоритм извлечения корня из языка, то он (алгоритм) должен использовать некоторую дополнительную информацию.

В статье рассматриваются разбиения натурального числа n, части которого различны, нечетны и их произведение не является квадратом. Такие разбиения применимы для определения ранга группы центральных единиц целочисленного группового кольца знакопеременной группы. Количество разбиений растет экспоненциально, следовательно, задача перебора является вычислительно затратной. В статье предложен параллельный алгоритм в общей памяти для нахождения количества разбиений числа n с дополнительными условиями. Алгоритм основан на концепции распараллеливания по данным и использовании вложенного параллелизма. Выделяется множество длин K разбиения числа n, элементы которого обрабатываются параллельно. Во время обработки длины k разбиения числа n выделяется множество уровней L, рассмотрение которого также выполняется параллельно. Приемлемые значения ускорения и параллельной эффективности предложенного алгоритма получаются при использовании двух нитей на параллельный регион по длинам и двух - по уровням. Таким образом, ускорение при разных n превышает 2.1, а параллельная эффективность не опускается ниже 50 %. Полученные результаты использованы для проверки гипотез Каргаполова и анализа распределения значений нечетных разбиений на некоторых диапазонах. Предложен алгоритм поиска оптимального коэффициента c. С помощью этого алгоритма получена асимптотическая формула количества разбиения числа n, в котором части различны и нечетны, а их произведение является квадратом. Эта формула основана на экспериментальных данных и сформулирована как гипотеза.

Статья посвящена исследованию полурешеток, содержащих покрывающие автоматы для автомата Ватерлоо. В начальных разделах статьи описывается процесс построения покрывающих автоматов на основе подмножеств гридов исходного автомата (каждый грид представляет собой некоторое множество дуг, связанных с исходным автоматом), а также рассматриваются свойства полурешеток, образуемых покрывающими автоматами. Основным результатом статьи является полное описание полученных полурешеток с точки зрения эквивалентности входящих в них покрывающих автоматов исходному автомату Ватерлоо. Выделены три класса полурешеток, каждый из которых имеет особые свойства. Для полурешетки, построенной на базе минимального покрывающего автомата, получено графическое представление, которое позволяет наглядно отразить соотношения между ее наборами, состоящими из попарно эквивалентных автоматов. Кроме того, сформулирован критерий эквивалентности покрывающего автомата автомату Ватерлоо в терминах свойств подмножества гридов, определяющего покрывающий автомат. Исследование проводилось с применением библиотеки NFALib для анализа недетерминированных конечных автоматов, реализованной автором на языке C#. Актуальность изучения автомата Ватерлоо связана с его ролью в исследовании задачи вершинной минимизации недетерминированных конечных автоматов и разработке эвристических алгоритмов реального времени, используемых для ее решения.

Анализ временных рядов и прогнозирование являются одной из широко исследуемых областей. Идентификация с помощью различных статистических методов, нейронных сетей или математических моделей уже давно используется в различных областях исследований от промышленности, до медицины, социальной сферы, аграрной среды. В статье рассматривается параллельный вариант алгоритма идентификации параметров квазилинейного рекуррентного уравнения для решения задачи регрессионного анализа с взаимозависимыми наблюдаемыми переменными, основанный на обобщенном методе наименьших модулей (GLDM). В отличие от нейронных сетей, широко используемых в настоящее время в различных системах прогнозирования, данный подход позволяет в явном виде получать качественные квазилинейные разностные уравнения, адекватно описывающие рассматриваемый процесс. Это позволяет повысить качество анализа изучаемых процессов. Существенным преимуществом модели, использующей обобщенный метод наименьших модулей, по сравнению с многочисленными нейросетевыми подходами является возможность интерпретации коэффициентов модели с точки зрения задачи исследования и использование полученного уравнения в качестве модели динамического процесса. Проведенные вычислительные эксперименты с использованием временных рядов показывают, что максимальное ускорение алгоритма происходит при использовании количества потоков, равного половине возможных потоков для данного устройства.

В параллельных планировщиках задач, работающих по стратегии work-stealing, каждый процессор имеет свой дек задач. Один конец дека используется для добавления и извлечения задач только владельцем, а другой - для перехвата задач другими процессорами. В статье предлагается обзор методов управления work-stealing деками, которые используются при реализации work-stealing планировщиков параллельных задач, а также представлено описание поставленных и решенных нашим коллективом задач оптимального управления деками для стратегии work-stealing. Принцип алгоритмов оптимального управления деками в двухуровневой памяти заключается в том, что при переполнении выделенного участка быстрой памяти происходит перераспределение элементов (задач) дека между уровнями памяти. В быстрой памяти остаются элементы из концов дека, так как с ними будет происходить работа в ближайшее время, а элементы средней части дека хранятся в медленной памяти. В таком случае необходимо определить оптимальное количество элементов, которое нужно оставить в быстрой памяти, в зависимости от критерия оптимальности и параметров системы.