Научная статья на тему 'К вопросу об алгоритмах распознавания предфрактального графа'

К вопросу об алгоритмах распознавания предфрактального графа Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
50
15
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЗАТРАВКА / РАСПОЗНАВАНИЕ / АЛГОРИТМ / ПРЕДФРАКТАЛЬНЫЙ ГРАФ

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Утакаева Ирина Хайрлыевна, Кочкаров Азрет Ахматович

Рассмотрена задача распознавания предфрактального графа с двумя полными затравками. Произведена математическая постановка, разработан эффективный алгоритм распознавания исследуемого предфрактального графа

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Утакаева Ирина Хайрлыевна, Кочкаров Азрет Ахматович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Problems of recognition of various predfractal graphs are considered. Mathematical statement is made; effective algorithms of recognition of investigated predfractal graphs are developed.

Текст научной работы на тему «К вопросу об алгоритмах распознавания предфрактального графа»

туальную модель энергосберегающих вычислительных процессов, представленную на рис. 3.

Обозначения, используемые на рисунке: Е -энергия, потребляемая БВС; X- множество вариантов архитектур ВС; О - множество вариантов алгоритмов целевых задач; 0 - множество требований к показателям качества ВС; X' - применяемая архитектура ВС; О' - используемые алгоритмы целевых задач; Рд - директивная вероятность безотказной работы ВС на заданном интервале функционирования ВС; Тд - директивная производительность ВС на заданном интервале функционирования ВС.

Исходя из приведенных рассуждений, основными задачами организации энергосберегающих вычислительных процессов в бортовых вычислительных системах являются:

1) на этапе проектирования ВС - разработка алгоритмов целевых задач, эффективно решаемых на заданных структурах ВС, и выбор или разработка структур ВС, адекватных алгоритмам и программам целевых задач. Энергозатраты ВС в дальнейшем при реализации вычислений будут определяться показателями времени выполнения программ целевых задач и потребляемой мощностью ВС;

2) на этапе эксплуатации ВС - определение конфигурации ВС для энергосберегающего решения целевых задач на основе планирования параллельной обработки информации и оценивания времени вычислительных процессов. Энергозатраты ВС будут определяться количеством вычислительных модулей, выделенных на решение целевых задач, и временем выполнения программ целевых задач в соответствии с конфигурацией БВС и расписанием ПВП.

Анализ применения высокопроизводительных ВС показал, что кроме достижения экономического эффекта, связанного с высокими ценами на электроэнергию, при решении проблемы энергоэффективности ВС удается решить и смежные технические задачи. Например, повысить надежность функционирования аппаратных средств за счет меньшего тепловыделения, упростить систему охлаждения и кондиционирования и др.

Реализация рассмотренной концепции кроме высоких показателей производительности и надежности, присущих параллельным вычислительным системам, позволит также обеспечить и энергоэффективность при их функционировании.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Воеводин, В.В. Параллельные вычисления. [Текст]/В.В. Воеводин, Вл.В. Воеводин.-СПб.: БХВ-Петербург, 2004.-608 с.

2. Барский, А.Б. Параллельные информационные технологии: учеб. пособ. [Текст]/А.Б. Барский.-М.: Интернет-Университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.-503 с.

УДК 519.1

И.Х. Утакаева, А.А.Кочкаров

К ВОПРОСУ ОБ АЛГОРИТМАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ПРЕДФРАКТАЛЬНОГО ГРАФА

Способность «распознавать» считается основным свойством человеческих существ, как, впрочем, и других живых организмов. Образ представляет собой описание объекта. В каждое мгновение нашего бодрствования совершаются акты распознавания. Мы опознаем окружающие нас объекты и в соответствии с этим перемещаем-

ся и совершаем определенные действия: можем заметить в толпе друга и узнать голос знакомого, прочесть рукопись и идентифицировать отпечатки пальцев, отличить улыбку от злобной гримасы. Человеческое существо представляет собой очень сложную информационную систему - в некоторой степени это определяется чрезвычайно

развитыми у человека способностями распознавать образы [1].

В последние годы распознавание образов находит все большее применение в повседневной жизни. Распознавание речи и рукописного текста значительно упрощает взаимодействие человека с компьютером, распознавание печатного текста используется для перевода документов в электронную форму.

Математической моделью многих задач распознавания является задача распознавания пред-фрактального графа [2].

Термином «затравка» условимся называть какой-либо связный и-вершинный граф Н = (Ж, О), с непомеченными, т. е. ненумерованными вершинами ие Ж. В качестве обобщения известной операции «расщепления вершины», определим операцию «замещения вершины затравкой» (ЗВЗ). Суть операции ЗВЗ состоит в замещении на каждом шаге каждой вершины ук(к = 1..и)е V графа О = (V, Е) и-вершинной затравкой Н, при этом для каждого ребра, инцидентного с ук, указанная вершина заменяется на некоторую вершину и из Ж.

Определим поэтапный процесс выполнения ЗВЗ. На этапе 5 = 1 в данной затравке Н = (Ж, О) нумеруем вершины и ребра; полученный граф обозначим через О1 = Е1).

Пусть выполнены этапы 5 = 1, 2, ..., I, и по завершению этапа I получен граф О 1 = (V Е {), который назовем предфрактальным (если I ^ да, то речь пойдет о фрактальном графе).

В дальнейшем будем использовать некоторые необходимые признаки предфрактальности графа О = (V, Е):

для мощности множества вершин IV| = N существует непустое множество пар и, Ь таких, что N = Щ(и, Ь);

для мощности множества ребер | Е| существует хотя бы одна пара и, Ь, удовлетворяющая равенству |ЕЬ| = д(и, Ь);

множество ребер ранга Ь состоит из объединения множеств ребер затравок, появившихся в результате того, что каждая вершина ранга Ь — 1 графа была замещена затравкой.

Пусть представлен в явном виде некоторый граф, обладающий признаками предфрактально-го графа. Задача распознавания предфрактально-го графа заключается в ответе на вопросы:

1) является ли данный граф предфрактальным с определенной затравкой;

2) можно ли построить эффективный алгоритм, который гарантированно построит процесс порождения предфрактального графа с определенной затравкой.

В данной статье исследуется следующая задача. Рассмотрим некоторый граф О = (V, Е) обладающий необходимыми признаками предфрак-тального графа:

• для мощности множества вершин IV | = N существуют и, т, Ь такие, что

т 2 п 2 , при Ь - нечетном,

(2 п2, при Ь - четном; • для мощности множества ребер |Е| существуют и, т, Ь, удовлетворяющие равенству:

ь-з

\ЕЛ =

т(т -1)

+

2

т (т - 1)

к = 0

п{п — 1)

2

тк+1пк +

Ь-2 2

2

т (т — 1)

тк+1пк+1

, при Ь - нечетном,

к к т п +

п(и - 1)

тк+1пк

, при Ь - четном',

• множество вершин состоит из двух подмножеств V1 и V, где Vl(V2) - множество вершин уе V степени degv = и + 1 (степени degv = и).

Согласно полученным результатам проверки необходимых условий данный граф удовлетворяет условиям предфрактальности. Теперь рассмотрим вопрос, является ли представленный граф О = (V, Е) предфрактальным графом О / = (V ,, Е1) с двумя полными затравками Н1 = (Ж1, О1) и Н2 = (Ж2, О2), где мощности множеств вершин |Ж1| = т и |Ж2| = и, в случае, когда смежность старых ребер не нарушается. Причем, процедура ЗВЗ производена на нечетных этапах затравкой Н1 = (Ж1, О) и Н2 = (Ж2, О2) на четных, т. е. ответим на вопросы 1 и 2.

Для распознавания исследованного на необходимые условия предфрактальности графа О = (V, Е) предложен алгоритм а.

Алгоритм а

Процедура выделения затравки Н1 = (Ж О1) и Н2 = (Ж2, О2) обозначается у1(у2) в случае, если длина траектории О = (V, Е) Ь - нечетная(четная), то на последнем шаге было замещение затравкой Н1 = (Ж1, О1) (Н2 = (Ж2, О2)). Следовательно, для

предфрактального графа нечетного ранга Ь следует воспользоваться процедурой у в противном случае - процедурой у2. На последующих этапах процедуры будут чередоваться.

Описание процедуры у (выделение затравки Н1 = (Жр Q1У)■ Во множестве V выделяется очередная неотмеченная вершина V. Так как всякая «новая» затравка Н1 = (Ж Q1) имеет т - 1 вершину степени т - 1 и одну вершину, степень которой больше, чем т - 1, то Vv е V возможны два случая:

1. deg V = т -1; 2. deg V > т -1.

В первом случае исходная вершина и смежные с ней т - 1 вершин объединяют во множество Ж1. Далее окрашиваются все вершины Ж1, а

т(т - 1)

также -2- ребер, концы которых представляют собой вершины Ж

Во втором случае рассматриваемая вершина V имеет инцидентность не только с (т - 1) «новым» ребром, но и со «старыми» ребрами. Среди множества вершин смежных с V выделяются т - 1 вершин, степень которых т - 1. Исходная вершина V и выделенные т - 1 вершин степени т - 1 объединяются во множество Ж1. После чего

т(т - 1)

окрашиваются вершины Ж1, а также -2- ребер, концы которых представляют собой вершины множества Ж1.

Работа процедуры у1 завершается проверкой: образует ли множество выделенных таким образом вершин и ребер т-вершинный полный граф. Если да, то шаг, включающий в себя описанную процедуру у1, завершается результативно, и следует переход к следующему шагу первого этапа. В противном случае, шаг считается безрезультатным, и алгоритм прекращает свою работу с отрицательным ответом на поставленный вопрос распознавания: является ли представленный граф О = (V, Е) предфрактальным графом О = (V, Е) с двумя полными затравками Н1 = (Ж1, Q1) и Н2 = (Ж2, Q2), где мощности множеств вершин = т и |Ж21 = п, в случае, когда смежность старых ребер не нарушается, где процедура ЗВЗ произведена на нечетных номерах этапов затравкой Н1 = (Ж1, Q1) и затравкой Н2 = (Ж2, Q2) на четных.

Описание процедуры у2 (выделение затравки Н2 = (Ж2, Q2))■ Во множестве V выделяется оче-

редная неотмеченная вершина V. Так как всякая «новая» затравка Н2 = (Ж2, Q2) имеет п - 1 вершину степени п - 1 и одну вершину, степень которой больше п - 1, то Vv е V возможны два случая:

1. deg V = п -1; 2. deg v> п -1.

В первом случае исходная вершина и смежные с ней п - 1 вершин объединяются во множество Ж2. Далее окрашиваются вершины Ж2, а так-

п(п - 1) ,.

же -2- ребер, концы которых представляют

собой вершины Ж

Во втором случае вершина V имеет инцидентность не только с п - 1 «новым» ребром, но и со «старыми» ребрами. Среди вершин, смежных с V, выделют п - 1 вершин со степенью п - 1. Исходную вершину V и выделенные п - 1 вершины степени п - 1 объединяют во множество Ж2. Далее

п(п - 1)

окрашиваются вершины Ж2, а также -2- ребер, концы которых представляют собой вершины множества Ж.

Работа процедуры у2 завершается проверкой: образует ли множество выделенных таким образом вершин и ребер п-вершинный полный граф. Если да, то шаг, включающий в себя описанную процедуру у2, завершается результативно, и следует переход к следующему шагу первого этапа. В противном случае, шаг считается безрезультатным, и алгоритм прекращает свою работу с отрицательным ответом на поставленный вопрос распознавания: является ли представленный граф О = (V, Е) предфрактальным графом О = (V, Е) с двумя полными затравками Н1 = (Ж1, Q1) и Н2 = (Ж2, Q2), где мощности множеств вершин = т и |Ж2| = п, в случае, когда смежность старых ребер не нарушается, где процедура ЗВЗ произведена на нечетных этапах затравкой Н1 = (Ж1, Q1), и Н2 = (Ж2, Q2) на четных.

По окончании первой части описанных выше алгоритмов, осуществляется проверка: все ли вершины исходного графа оказались отмеченными. Если да, то первый этап алгоритмов заканчивает свою работу следующей процедурой. Исходный граф обозначается через О'Ь и представляется в качестве первого члена последовательности О'Ь, О'Ь1, ..., О*1. Каждая выделенная затравка стягивается в вершину. Полученный в результате стягивания граф обозначается через О'Ь_г Далее, по отношению к нему реализуется очередной этап алгоритма.

В случае результативной работы каждого из Ь - 1 этапов, в качестве последнего члена последовательности получим т-вершинный полный граф. Этот результат означает получение положительного ответа на вопрос является ли представленный граф предфрактальным графом с непересекающимися «старыми» ребрами, образованным двумя полными затравками Н1 = (I О1) и Н2 = (12, О2), где мощности вершин Ц = т, |12| = и, где процедура ЗВЗ производится на нечетных этапах затравкой Н1 = (I О1), а на четных - Н2 = (¡2, О)

Принципиальная распознаваемость исследуемого предфрактального графа О = (V, Е) вытекает из конструктивного описания алгоритма а и однозначности результатов его работы.

Рассмотрим вопрос о вычислительной сложности алгоритма а. В процессе реализации этапов алгоритма осуществляются следующие операции: определение степени вершины, выявление окрестности радиуса 1 для этой вершины, просмотр всех пар вершин графа на предмет смежности, выделение и окрашивание ребер. Так как эти операции выполняются в пределах одной затравки, то верхняя оценка этапа не превосходит совокупного количества ребер, выделенных и отмеченных в процессе работы этапа. Отсюда, справедлива теорема: Всякий предфрактальный граф О = (V, Е) с двумя полными затравками распознается алгоритмом а, где смежность старых ребер не нарушается, с вычислительной трудоемкостью алгоритма т(а) < 0(|Е|Ь).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Горелик, А.Л. Методы распознавания [Текст]/ А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин. -М.: 2004.

2. Емеличев, В.А. Лекции по теории графов [Текст]/В.А. Емеличев [и др.]. -М.: 1990.

3. Кочкаров, А.М. Распознавание фрактальных графов: Алгоритмический подход [Текст]/А.М. Кочкаров. -Нижний Архыз, 1998.

4. Мандельброт, Б. Фракталы, случай и финансы [Текст]/Б. Мандельброт. -М.: 2004.

5. Шредер, М. Фракталы, хаос, степенные законы [Текст]/М Шредер. -М.: 2005.

6. Мандельброт, Б. Фрактальная геометрия природы [Текст]/Б. Мандельброт. -М.: 2002.

УДК 669.5

А.Л. Рутковский, И.И. Болотаева, Т.А. Юрошева

алгоритм модифицированного симплексного поиска

В ЗАДАЧЕ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПАРАМЕТРАМИ ПРОцЕССА ЭЛЕКТРОЛИЗА цИНКА

Большинство технологических процессов в металлургии цветных металлов моделируются сложными, существенно нелинейными уравнениями, которые не могут быть линеаризованы путем функционального преобразования переменных, входящих в модель.

Задачи статистической оптимизации подобных процессов, возникающие при разработке и реализации АСУТП цветной металлургии, формально сводятся к параметрическому анализу

систем идентификации с антиинтуитивным поведением математической модели по данным измерений входных и выходных координат процесса [1] и последующего определения оптимальных значений входных переменных, обеспечивающих экстремум некоторого функционала. Такая постановка соответствует решению задачи математического программирования [2]:

F(a) = min. (1)

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.