publication foto Журнал «Наука и образование сегодня» выходит ежемесячно, 6 числа (ежемесячно уточняется). Следующий номер журнала № 01(48), январь 2020 г. Выйдет - 17.01.2020 г. Статьи принимаются до 12.01.2020 г.

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки.

Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Редакцию.




Яскевич В.В., Ходжиков А.В., Самойлов К.И.

Яскевич Владимир Владимирович – магистр искусствоведческих наук, лектор;

Ходжиков Антон Валерьевич – магистр искусствоведческих наук, заведующий кафедрой;

Самойлов Константин Иванович – доктор архитектуры, профессор,

кафедра архитектуры,

 Казахский национальный исследовательский технический университет им. К.И. Сатпаева (Satbayev University),

г. Алматы, Республика Казахстан

Аннотация: рассмотрен ряд аспектов привлечения современных программных продуктов к формированию гармонически воспринимаемых архитектурных пространств, особенно в аспекте ансамблевости решения композиции.

Ключевые слова: архитектурный ансамбль, программные инструменты, информационная модель, BIM-технология.

Список литературы

  1. Lynch K. The Image of the City. MIT Press, Cambridge MA, 1960.
  2. Lynch K. Good City Form. MIT Press, Cambridge MA and London, 1984.
  3. Иконников А.В. Искусство, среда, время. Эстетическая организация городской среды. Москва: Советский художник, 1985. 336 с.
  4. Иконников А.В. Пространство и форма в архитектуре и градостроительстве. Москва: URSS, 2006. – 352 с.
  5. Раппапорт А. Пространство для людей... Мысли вслух о новых ансамблях площадей. // Архитектура (Приложение к «Строительной газете»), 1986. № 24 (638). С. 6.
  6. Самойлов К.И. Средовая трактовка архитектурного масштаба. // Социальные и историко-культурные аспекты архитектуры и градостроительства Казахстана: Межвузовский сборник научных трудов. Алматы: КазГАСА, 1994. С. 89-91.
  7. Самойлов К.И. Восприятие масштаба времени в архитектурной среде. // Современные проблемы архитектуры и градостроительства Казахстана: Межвузовский сборник научных трудов / МинОбр РК. Алматы: КазГАСА, 1994. С. 80-93.
  8. Лежава И.Г., Высоцкий В.А. Стихийные предпосылки возникновения архитектурных ансамблей. // Известия высших учебных заведений: «Строительство», 2002. № 5. С. 96-100.
  9. Лежава И. О стилевых особенностях современной архитектуры. // Вопросы теории архитектуры. Москва: Союз архитекторов СССР, 1976. С. 33-40.
  10. Кузенбаев Д.Ш., Самойлов К.И. Особенности реализации архитектурно-стилевых предпочтений в современной проектно-строительной практике казахстанских компаний. // Диалог культур Востока и Запада через призму единства и многообразия в преемственности и модернизации общественного сознания: древний мир, средневековье, новое и новейшее время: сб. научн. ст. / отв. ред. В.Н. Вдовин. Алматы: Институт истории и этнологии им. Ч.Ч. Валиханова Комитета Науки Министерства образования и науки Республики Казахстан, 2019. C. 186-192. ISBN 978-601-7342-22-7.
  11. Priemets O.N., Samoilov K.I. A determination of the quantity of ornamental composition elements depending on the preassigned proportion. // International Scientifiic Journal ISJ Theoretical & Applied Science Philadelphia, USA, November, 2018. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://oaji.net/articles/2019/679-1548149410.pdf/ (дата обращения: 04.10.2019).
  12. Губаре, В.В. Информатика: прошлое, настоящее, будущее. Москва: Техносфера, 2011. 423 с.
  13. Engelbart D.C. A conceptual framework for the augmentation of man's intellect // Vistas in information handling. Vol. 1. Washington D. C.: Spartan Books, 1963.
  14. Engelbart D.C., Watson R. The augmented knowledge: Workshop // Computer Networking / Ed. by R. Blanc, I. Cotton. New York: IEEE Press, 1976.

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright    

Яскевич В.В., Ходжиков А.В., Самойлов К.И. ПОТЕНЦИАЛ BIM-ТЕХНОЛОГИИ В ФОРМИРОВАНИИ ГАРМОНИЧНОЙ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ // Наука и образование сегодня № 10(45), 2019 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija

Гарнышев И.Н., Казанцев С.В., Мальков Р.Ю., Семенов И.Д., Юдин С.В.

Гарнышев Игорь Николаевич - сетевой инженер,

Отдел администрирования сетей передачи данных,

Тинькофф Банк;

Казанцев Сергей Владимирович - главный инженер,

Департамент сетей передачи данных,

Сбербанк;

Мальков Роман Юрьевич – эксперт

Центр компетенций по облачным решениям,

Техносерв,

г. Москва;

Семенов Иван Дмитриевич - старший инженер,

Департамент сетей передачи данных,

Servers.com Лимассол, Кипр;

Юдин Степан Вячеславович - администратор сети,

Департамент технического обеспечения и развития инфраструктуры информационных систем,

Спортмастер, г. Москва

Аннотация: в статье проведен анализ принципов моделирования дискретного канала без памяти, в частности линейного блочного кодирования. Построена обобщенная схема определения пропускной способности дискретного канала. Разработан математический аппарат для определения блочного кода для дискретного канала. Предложена математическая модель декодирования линейного кода, который потенциально может содержать в себе ошибки. В результате проведенного исследования разработан универсальный алгоритм определения вероятности ошибки при декодировании блочного кода в случае передачи данных на двоичном симметричном канале.

Ключевые слова: дискретный канал без памяти, блочный код, матрица генерации, скорость линейного кода, общее количество информации, решающее правило по методу максимального правдоподобия, двоичный симметричный канал.

Список литературы

  1. Csiszár I. & Körner J., Information theory: Coding theorems for discrete memoryless systems. Cambridge: Cambridge University Press.
  2. Zhong Y., Alajaji F. & Campbell L.L., Error Exponents for Asymmetric Two-User Discrete Memoryless Source-Channel Systems. 2007 IEEE International Symposium on Information Theory. doi:10.1109/ isit.2007.4557472.
  3. Sungkar M. & Berger T., Discrete Reconstruction Alphabets in Discrete Memoryless Source Rate-Distortion Problems. 2018 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). doi:10.1109/isit.2018.8437835.
  4. Lei W., Yizhou G., Fucai Z. & Yong W., The Method to Recognize Linear Block Code Based on the Distribution of Code Weight. 2018 13th APCA International Conference on Control and Soft Computing (CONTROLO). doi:10.1109/controlo.2018.8439758.
  5. Jadhao M.G., Performance Analysis of Linear Block Code, Convolution code and Concatenated code to Study Their Comparative Effectiveness. IOSR Journal of Electrical and Electronics Engineering, 1(1), 53-61. doi:10.9790/1676-0115361.
  6. Mei T., Zhang C. & Dai Q., Using Linear Block Code and Concatenated Code to Build (k,n) Threshold Scheme. 2011 International Conference on Internet Technology and Applications. doi:10.1109/itap.2011.6006219.
  7. Zeng Q. & Wang J., Information Landscape and Flux, Mutual Information Rate Decomposition and Entropy Production. doi:10.20944/preprints201710.0067.v1.
  8. Wadayama T., An Algorithm for Calculating the Exact Bit Error Probability of a Binary Linear Code Over the Binary Symmetric Channel. IEEE Transactions on Information Theory. 50 (2). 331-337. doi:10.1109/tit.2003.822617.
  9. Vu L. & Hayakawa T., An error-correcting code in delay linear network coding. 2017 11th Asian Control Conference (ASCC). doi:10.1109/ascc.2017.8287477.
  10. Ilievska N. & Gligoroski D., Simulation of a quasigroup error-detecting linear code. 2015 38th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO). doi:10.1109/mipro.2015.7160311.
  11. Kythe D.K. & Kythe P.K., Algebraic and stochastic coding theory. Boca Raton, FL: CRC Press.
  12. Badole V. & Udawat A., 2012. Design of Multidirectional Parity Code Using Hamming Code Technique for Error Detection and Correction. Paripex - Indian Journal оf Research. 3 (5). 79-81. doi:10.15373/22501991/may2014/27.
  13. Hyun J.Y. & Kim H.K., The poset structures admitting the extended binary Hamming code to be a perfect code. Discrete Mathematics. 288 (1-3), 37-47. doi:10.1016/j.disc.2004.07.010.
  14. Schofield M., Ahmed M.Z., Stengel I. & Tomlinson M., Intentional Erasures and Equivocation on the Binary Symmetric Channel. 2016 International Computer Symposium (ICS). doi:10.1109/ics.2016.0053.
  15. Wacker H.D. & Borcsok J., Probability of Undetected Error on a Binary Symmetric Channel without Memory via Bayesian Inference. Second International Conference on Systems (ICONS07). doi:10.1109/icons.2007.40.
  16. Bao L., Skoglund M. & Johansson K., Encoder¿Decoder Design for Feedback Control over the Binary Symmetric Channel. 2006 IEEE International Symposium on Information Theory. doi:10.1109/isit.2006.262056.
  17. Hagiwara M., Fossorier M.P. & Imai H., LDPC codes with fixed initialization decoding over binary symmetric channel. 2010 IEEE International Symposium on Information Theory. doi:10.1109/isit.2010.5513630.

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright    

Гарнышев И.Н., Казанцев С.В., Мальков Р.Ю., Семенов И.Д., Юдин С.В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНОГО КОДА В СХЕМАХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И КОРРЕКЦИИ ОШИБОК // Наука и образование сегодня № 9(44), 2019 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija

Leonov V.S., Baklanov O.D., Sautin M.V., Kostin G.V., Kubasov A.A., Altunin S.E., Kulakovsky O.M.

 Leonov Vladimir Semenovich, - PhD, Supervisor and Chief Designer,

 GK “QUANTON”;

Baklanov Oleg Dmitrievich - PhD, Advisor,

RSC “ENERGIA”, KOROLEV;

Sautin Mikhail Vasilevich - Lieutenant General retired,

MOSCOW;

Kostin Georgy Vasilevich - PhD, Doctor of Technical Sciences, Professor, Director Advisor,

VORONEZH MECHANICAL PLANT, VORONEZH;

Kubasov Alexander Alexeyevich - Tester of Space Technology,

RSC “ENERGIA”, KOROLEV;

Altunin Sergey Egorovich - Engineer, Technical Director,

GK “QUANTON”, BRYANSK;

Kulakovsky Oleg Mikhailovich - Engineer, General Director,

GK “QUANTON”, ST. PETERSBURG

Abstract: the control tests of the two prototypes of non-jet propulsion of quantum engine KvD-1-2009 (model of 2009) with horizontal thrust and antigravitator KvD-1 with vertical thrust, were conducted on March 3rd, 2018 by a public commission of specialists chaired and initiated by the former Minister of General Machine-Building Industry of the USSR (space branch) Oleg D. Baklanov. KvD-1-2009 developed a specific thrust of more than 100 N/kW, which is more than 100 times more efficient than the liquid rocket engine (LRE).

Keywords: jet propulsion, non-jet propulsion, quantum engine, antigravity, quantum gravity, theory of Superunification, LRE, specific thrust force.

References / Список литературы

  1. Idei Tsiolkovskogo i problemy kosmonavtiki. Izbranniye trudy I–V chteniy K.E. Tsiolkovskogo. Mo.: Mashinostroyeniye, 1974. Р. 5.
  2. Leonov V.S. Quantum Energetics. Volume 1 Theory of Superunification. Cambridge International Science Publishing, 2010. 745 p.
  3. Leonov V.S. Sposob sozdaniya tyagi v vakuume i polevoy dvigatel' dlya kosmicheskogo korablya (varianty). Patent RF № 2185526 (2002).
  4. Shawyer Roger. Second generation EmDrive propulsion applied to SSTO launcher and interstellar probe // Acta Astronautica, 2015. Vol. 116. Р 166–174.
  5. White Harold, March Paul, Lawrence James, Vera Jerry, Sylvester Andre. Measurement of Impulsive Thrust from a Closed Radio-Frequency Cavity in Vacuum // Journal of Propulsion and Power, 2017. Vol. 33. № 4. Pp. 830–841.
  6. China claims to have a working version of NASA's impossible engine orbiting the Earth - and will use it in satellites 'imminently' // Daily Mail Online. [Electronic Resource]. URL: http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-4052580/China-claims-built-working-version-NASA-s-impossible-engine-says-s-orbiting-Eart/ (date of access: 16.01.2019).
  7. RAN: «Nevozmozhny dvigatel» iz KNR ne protivorechit zakonam fiziki. I deystvitelno mozhet rabotat bez topliva. RAS. [Electronic Resource]. URL: http://www.ras.ru/news/shownews.aspx?id=b4f09fbd-802f-4e33-92c3-2ef287f5f974&print=1/ (date of access: 16.01.2019).
  8. Leonov V.S. Nereaktivniye kvantoviye dvigateli dlya osvoeniya kosmosa. K.E. Tsiolkovsky. Problemy i buduschee rossiyskoy nauki i tekhniky. Materialy LII nauchnykh chteniy pamyati K.E. Tsiolkovskogo. Kaluga: Politop, 2017. Pp. 31-33.
  9. Krichevsky S.V. Ekologicheskiye aerokosmicheskiye tekhnologhii i proekty: metodologhiya, istoriya, perspektivy. Vozdushno-kosmicheskaya sfera, 2018. № 3. 78-85.
  10. Rezultaty izmereniya udelnoy sily tyaghi antigravitatsionnogo kvantovogo dvigatelya bez vybrosa reaktivnoy massy. Analiz, sravneniya i perspektivy primeneniya kvantovykh dvigateley. Available at: NPO “Kvanton” website. [Electronic Resource]. URL: http://www.quanton.ru/news/16.html (date of access: 16.01.2019).
  11. Леонов В.С., Бакланов О.Д., Саутин М.В., Костин Г.В., Кубасов А.А., Алтунин С.Е., Кулаковский О.М. Неракетный нереактивный квантовый двигатель: технология, результаты, перспективы. // Воздушно-космическая сфера. 2019. №1. С. 68-75. DOI: 10.30981/2587-7992-2019-98-1-68-75.

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright    

Leonov V.S., Baklanov O.D., Sautin M.V., Kostin G.V., Kubasov A.A., Altunin S.E., Kulakovsky O.M. NON-ROCKET, NON-REACTIVE QUANTUM ENGINE: IDEA, TECHNOLOGY, RESULTS, PROSPECTS // Наука и образование сегодня № 8(43), 2019 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija

Усов А.Е., Варламов А.А., Бабкин О.В., Дос Е.В., Мостовщиков Д.Н.

Усов Алексей Евгеньевич – ведущий архитектор;

Варламов Александр Александрович – старший архитектор;

Бабкин Олег Вячеславович – старший архитектор;

Дос Евгений Владимирович – архитектор;

Мостовщиков Дмитрий Николаевич – старший архитектор,

 системный интегратор «Li9 Technology Solutions»,

г. Райли, Соединенные Штаты Америки

Аннотация: рассмотрены методы применения полуавтоматической кластеризации в практической задаче обработки наборов частично помеченных данных. Проведен анализ алгоритмов, использующих жесткие ограничения по наличию и отсутствию определенных типов данных в кластере. Показан приоритет современного подхода, в рамках которого предлагается использовать полуавтоматическую кластеризацию с мягкими попарными ограничениями. В основу данного подхода было предложено положить алгоритмы, которые базируются на методе нечетких c-средних. В частности, для решения поставленной задачи с точки зрения мягких ограничений были модифицированы алгоритмы энтропийной регуляризованной кластеризации c‑средних и неопределенной ядерной кластеризации c‑средних. Также был предложен подход, который включает в алгоритм попарные ограничения в том случае, когда мягкие ограничения не дают достаточного уровня эффективности кластеризации набора данных.

Ключевые слова: полуавтоматическая кластеризация, метод нечетких c-средних, метод энтропийной кластеризации c‑средних, метод неопределенной ядерной кластеризации c‑средних, bFCM, eFCM, RFCM.

Список литературы / References

  1. Lee S., Kim J. & Jeong Y., Various Validity Indices for Fuzzy K-means Clustering. Korean Management Review. 46 (4), 1201-1226. doi:10.17287/kmr.2017.46.4.1201.
  2. Chen S., 2017. An improved fuzzy decision analysis framework with fuzzy Mahalanobis distances for individual investment effect appraisal. Management Decision, 55(5), 935-956. doi:10.1108/md-11-2015-0512.
  3. Lee J. & Lee J., K-means clustering based SVM ensemble methods for imbalanced data problem. 2014 Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS) and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS). doi:10.1109/scis-isis.2014.7044861.
  4. A New Membership Function on Hexagonal Fuzzy Numbers. (2015). International Journal of Science and Research (IJSR), 5(5), 1129-1131. doi:10.21275/v5i5.nov163626.
  5. Miyamoto S.H., Ichihashi Н. and Honda К. Algorithms for Fuzzy Clustering, Springer, 2008.
  6. Miyamoto S. and Umayahara К. “Fuzzy clustering by quadratic regularization,” Proc. 1998 IEEE Int. Conf. Fuzzy Systems and IEEE World Congr. Computational Intelligence. Vol. 2. Pp. 1394–1399, 1998.
  7. Lewis R.H., Paláncz B. & Awange J., Application of Dixon resultant to maximization of the likelihood function of Gaussian mixture distribution. ACM Communications in Computer Algebra, 49(2), 57-57. doi:10.1145/2815111.2815138.
  8. Honda К., Oshio S. and Notsu А. “Fuzzy co-clustering induced by multinomial mixture models,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. Vol. 19. № 6. 717–726, 2015.
  9. Kumar P. & Chaturvedi A., Probabilistic query generation and fuzzy c-means clustering for energy-efficient operation in wireless sensor networks. International Journal of Communication Systems, 29(8), 1439-1450. doi:10.1002/dac.3112.
  10. Raveendran R. & Huang B., Mixture Probabilistic PCA for Process Monitoring - Collapsed Variational Bayesian Approach. IFAC-PapersOnLine, 49(7), 1032-1037. doi:10.1016/j.ifacol.2016.07.338.
  11. Miyamoto S. and Umayahara K.: “Methods in Hard and Fuzzy Clustering,” in: Liu, Z.-Q. and Miyamoto, S. (eds), Soft Computing and Human-centered Machines, Springer-Verlag Tokyo, 2000.
  12. Graves D. & Pedrycz W., Kernel-based fuzzy clustering and fuzzy clustering: A comparative experimental study. Fuzzy Sets and Systems, 161(4), 522-543. doi:10.1016/j.fss.2009.10.021.
  13. Hathaway R.J., Overstreet D.D., Murphy T.E. & Bezdek J.C., Relational data clustering with incomplete data. Applications and Science of Computational Intelligence IV. doi:10.1117/12.421178.
  14. Hathaway R., Huband J. & Bezdek J. (n.d.). Kernelized Non-Euclidean Relational Fuzzy c-Means Algorithm. The 14th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2005. FUZZ 05. doi:10.1109/fuzzy.2005.1452429.
  15. Kanzawa Y.: “Entropy-Regularized Fuzzy Clustering for Non-Euclidean Relational Data and Indefinite Kernel Data,” JACIII. Vol. 16, № 7. Р 784–792, 2012.
  16. Miyamoto S. and Suizu D.: “Fuzzyc-Means Clustering Using Kernel Functions in Support Vector Machines,” JACIII, Vol. 7, No. 1, pp. 25–30, 2003.
  17. Miyamoto S., Kawasaki Y. and Sawazaki K.: “An Explicit Mapping for Kernel Data Analysis and Application to Text Analysis,” Proc. IFSA-EUSFLAT 2009, Р 618–623, 2009.
  18. Kanzawa Y., Endo Y. and Miyamoto S.: “Indefinite Kernel Fuzzyc-Means Clustering Algorithms,” Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6408, Р 116–128, 2010.
  19. Bouchachia A. and Pedrycz W.: “Data Clustering with Partial Supervision,” Data Mining and Knowledge Discovery. Vol. 12. Р 47–78, 2006.
  20. Yamazaki M., Miyamoto S. and Lee I.-J.: “Semi-supervised Clustering with Two Types of Additional Functions,” Proc. 24th Fuzzy System Symposium. 2E2-01, 2009.
  21. Macario V. & Francisco De A.T. De Carvalho, A new approach for semi-supervised clustering based on Fuzzy C-Means. International Conference on Fuzzy Systems. doi:10.1109/fuzzy.2010.5584306.
  22. Yamashiro M., Endo Y., Hamasuna Y. and Miyamoto S.: “A Study on Semi-supervised Fuzzy c-Means,” Proc. 24th Fuzzy System Symposium, 2E3-04, 2009.
  23. Kanzawa Y., Endo Y. and Miyamoto S.: “A Semi-Supervised Entropy Regularized Fuzzy c-Means,” Proc. 2009 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications, Р 564–567, 2009.
  24. Liu L. & Wu X., Semi-Supervised Possibilistic Fuzzy c-Means Clustering Algorithm on Maximized Central Distance. Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013). doi:10.2991/iccsee.2013.342.
  25. Kanzawa Y., Endo Y. and Miyamoto S: “Some Pairwise Constrained Semi-Supervised Fuzzy c-Means Clustering,” LNAI, Vol. 5681, Pp. 268–281, 2009.
  26. Thong P.H. & Son L.H., An Overview of Semi-Supervised Fuzzy Clustering Algorithms. International Journal of Engineering and Technology. 8 (4), 301-306. doi:10.7763/ijet.2016.v6.902.
  27. Kanzawa Y., Endo Y. and Miyamoto S.: “Semi-Supervised Fuzzy c-Means Algorithm by Revising Dissimilarity Between Data,” JACIII. Vol. 15, № 1. Pp. 95–101, 2011.

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright    

Усов А.Е., Варламов А.А., Бабкин О.В., Дос Е.В., Мостовщиков Д.Н. ПОСТРОЕНИЕ НЕЧЕТКИХ АЛГОРИТМОВ ПОЛУАВТОМАТИЧЕСКОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МАТРИЦ РАЗЛИЧИЙ И ЯДЕРНЫХ МАТРИЦ // Наука и образование сегодня № 8(43), 2019 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija