Ситони 2017

Министерство образования и науки Донецкой народной республики ГОУ ВПО «Донецкий национальный технический университет» Факультет компьютерных наук и технологий Кафедра «Прикладная математика»

МАТЕРИАЛЫ V Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» СИТОНИ-2017 20 ноября 2017 г.

Донецк 2017

УДК 004.37 М34

М34

Материалы V Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» (СИТОНИ-2017). – Донецк: ДонНТУ, 2017. – 442 с.

Сборник подготовлен по результатам V Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» (СИТОНИ-2017). В конференции принимали участие представители 18 организаций из ДНР, России и Белоруссии. Материалы, вошедшие в сборник, посвящены применению информационных технологий в образовании и научных исследованиях. Статьи печатаются в авторской редакции. Сборник предназначен для специалистов в области информационных технологий, аспирантов, магистрантов и студентов вузов. Под общей редакцией В.Н. Павлыша Редакционная коллегия: В.Н. Павлыш, В.И. Зензеров, Д.В. Бельков Рекомендовано к печати на заседании совета факультета компьютерных наук и технологий. Протокол №9 от «15» декабря 2017г. Председатель оргкомитета конференции: Павлыш Владимир Николаевич – зав. кафедрой ПМ, д.т.н., профессор Заместитель председателя: Бельков Дмитрий Валерьевич – доцент кафедры ПМ, к.т.н, доц. Члены оргкомитета: Анохина Инна Юрьевна – доцент кафедры ПМ, к.т.н, доц. Ефименко Константин Николаевич – доцент кафедры ПМ к.т.н., доц. Прокопенко Елена Васильевна – доцент кафедры ПМ к.т.н., доц. Ответственный секретарь: Лазебная Людмила Александровна – ст. преп. кафедры ПМ Адрес оргкомитетa: г. Донецк, ул. Артема, 131, Донецкий национальный технический университет, 11-й учебный корпус, факультет компьютерных наук и технологий, кафедра «Прикладная математика», ком. 11.516. Справки по телефонам: (062)301-09-51; (062)301-03-91 e-mail: pm_donntu@mail.ru Web-сайт конференции: http://pm.conf.donntu.org/index.php

©

ДонНТУ, 2017

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Председатель: Сопредседатель: Секретарь:

Павлыш Владимир Николаевич Кожухов Игорь Борисович (Москва, МИЭТ) Прокопенко Елена Васильевна

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 512.572

Эндоморфизмы абелевых полуциклических n–арных групп Кусов В. М., Щучкин Н. А. Волгоградский государственный социально-педагогический университет kvm64@yandex.r, nikolaj_shchuchkin@mail.ru

Введение n–Арный группоид G, f

с n–арной операцией f (n ≥ 3) называют n–арной квазигруппой, если

в нем для всех j = 1,..., n разрешимо и имеет единственное решение каждое из уравнений f (a1 ,..., a j −1 , x j , a j +1 ,..., an ) = b

для любых a1 ,..., a j −1 , a j +1 ,..., an , b из G . n–Арной квазигруппой, в частности, является n–арная группа, которая служит обобщением понятия группы на n–арный случай. Именно, n–арная квазигруппа G, f называется n–арной группой, если в ней выполняется обобщенный закон ассоциативности f ( f (a1 ,..., an ), an +1 ,..., a2 n −1 ) = f (a1 ,..., ai , f (ai +1 ,..., ai + n ), ai + n +1 ,..., a2 n −1 )

для всех = i 1,..., n − 1 (см. стр. 52, [1]). Более раннее изучение n–арных групп встречается в работах [2], [3], [4]. Основы теории n–арных групп подробно изложены в работах [5], [6], [7]. В n–арной группе G, f для любого элемента a ∈ G решение уравнения f (a ,..., a , x) = a n −1

обозначают a и называют косым элементом для a . Получаем в n–арной группе

G, f

унарную

операцию ¯. Отметим некоторые свойства этой операции, которые нам понадобятся дальше (см., например, [6]). Теорема 1. В любой n–арной группе G, f

выполнены свойства:

1) для любых x, y ∈ G верны равенства = f ( y,  x,..., x , x ) y= x,..., x , y ) y; , f (x,  n−2

n−2

2) любой гомоморфизм ϕ n–арной группы G, f

сохраняет унарную операцию ¯, т.е. для любого

x ∈ G верно равенство

ϕ ( x ) = ϕ ( x). Известно [8], что n–арный группоид G, f

является n–арной группой тогда и только тогда, когда

в нем операция f удовлетворяет обобщенному закону ассоциативности и существует унарная операция h : x → x , для которой выполняются тождества = f ( y, x,..., x, x , x) y= , f ( x, x , x,..., x, y ) y.

(1)

Нас интересует отдельный класс n–арных групп, точнее, класс абелевых n–арных групп. n–Арная группа называется абелевой, если в ней верны тождества f ( x1 ,..., xn ) = f ( xσ (1) ,..., xσ ( n ) )

для любой подстановки σ ∈ S n . Если теория абелевых групп давно уже формально является частью теории групп, ее методы и результаты, как правило, не связаны с общей теорией групп (см. [9], [10], [11]), то теория абелевых n–арных групп находится в своем первоначальном развитии. Основой этой

4

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

теории является работа [12]. Надеемся, настоящая работа внесет небольшой вклад в фундамент развития теории абелевых n–арных групп. Некоторые сведения из теории абелевых n–арных групп Имеется тесная связь между теориями групп и n–арных групп. Частным случаем основных результатов работ [13], [14] является Теорема 2. (Предложение 3, [12]). На любой абелевой n–арной группе G, f

задается абелева группа

< G, + > c бинарной операцией + , заданной по правилу: a + b =f (a, c ,..., c , c , b) , n −3

где c — фиксированный элемент из G . Тогда f (a1 ,..., an ) = a1 + ... + an + d ,

(2)

,..., c). Элемент c является нулем в группе G, + . Верно и обратно: в любой абелевой группе где d = f (c n

G, + для выбранного элемента d задается абелева n–арная группа G, f , где n–арная операция f

действует по правилу (2). В первом случае теоремы 2 группу G, + называют редуктом абелевой n–арной группы G, f

и

обозначают red c G, f . Любые два редукта одной и той же абелевой n–арной группы изоморфны. Во втором случае теоремы 2 n–арную группу G, f

называют d–производной от абелевой группы G, + и

обозначают derd G, + (см. [12]). В [12] также приводятся равенства G, f = derd red c G, f ;

(3)

= G, + red c derd G, + .

(4)

Имеется критерий изоморфизма абелевых n–арных групп. Теорема 3. (Следствие 17, [15]). n–Арные группы = G, f derd G, + и = G ′, f ′ derd ′ G ′, + изоморфны тогда и только тогда, когда найдутся изоморфизм σ из группы G, +

в группу G ′, + и элемент

u ∈ G ′ такие, что

σ (d ) =(n − 1)u + d ′.

(5)

Используя идеи из работы [15], доказывается Теорема 4. Пусть = G, f derd G, +

– абелева n–арная группа. Каждое отображение ψ : G → G

является эндоморфизмом n–арной группы G, f

тогда и только тогда, когда найдутся эндоморфизм

( x) σ ( x) + u и выполнено σ группы G, + и элемент u ∈ G такие, что ψ действует по правилу ψ=

условие

σ (d ) =(n − 1)u + d .

(6)

Доказательство. Необходимость. Пусть ψ – эндоморфизм n–арной группы G, f и c – нуль в группе G, + . Заметим, что, согласно теореме 2 и равенству (4), a + b =f (a, c ,..., c , c , b) . n −3

Пусть u = ψ (c) . Определим отображение σ : G → G по правилу σ= ( x) ψ ( x) − u . Покажем, что σ – эндоморфизм группы G, + . Для любых a, b ∈ G , используя теоремы 1, 2, получим = σ (a + b) ψ ( f (a, c ,...,= c , c , b)) −ψ (c) n −3

5

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

= f (ψ (a ),ψ (c),..., = ψ ( c) ,ψ (c ),ψ (b)) −ψ (c)   n −3

= ψ (a ) + ψ (c) + ... + ψ (c) + ψ (c ) + ψ (b) + d −ψ (c) =  n −3

= ψ (a ) −ψ (c) + ψ (b) −ψ (c) + ψ (c) + ... + ψ (c) + ψ (c) + d =  n−2

= f (ψ (a ) −ψ (c) + ψ (b) −ψ (c) + ψ (c) + ... + ψ (c) + ψ (c) + d = σ (a ) + σ (b) .  n−2

Итак, σ – эндоморфизм группы

G, +

и заданный эндоморфизм ψ n–арной группы G, f

( x) σ ( x) + u . Покажем выполнимость условия (6), используя (2): действует по правилу ψ= = σ (d ) ψ ( f (c c)) − u f (ψ (c),...,ψ (c= u) − u ,..., = )) − u f (u ,...,=    n

n

n

= u + ... +u + d − u = (n − 1)u + d .  n

Необходимость доказана. Достаточность. Пусть имеются эндоморфизм σ группы выполнено условие (6). Зададим отображение ψ

G, +

и элемент u ∈ G такие, что

из G в G по правилу: для любого x ∈ G ,

ψ= ( x) σ ( x) + u . Покажем, что ψ является эндоморфизмом n–арной группы G, f . Пусть x1 ,..., xn ∈ G . Используя (2), (6), получим

ψ ( f ( x1 ,..., xn ))= σ ( f ( x1 ,..., xn )) + u= σ ( x1 + ... + xn + d ) + u= = σ ( x1 ) + ... + σ ( xn ) + σ (d ) += u σ ( x1 ) + ... + σ ( xn ) + (n − 1)u + d += u = ψ ( x1 ) + ... + ψ ( xn ) += d f (ψ ( x1 ),...,ψ ( xn )).

Теорема доказана. Циклические n–арные группы n–Арным аналогом кратности элемента в группе является n–арная кратность элемента в n–арной группе. Результат применения k раз (k > 0) операции f к k (n − 1) + 1 одинаковым элементам, которые равны элементу a , называется положительной k–той n–арной кратностью элемента a и обозначается k ⋅n a . Полагают 0 ⋅n a = a . Отрицательную k–тую n–арную кратность элемента a определяют как решение уравнения f (a ,..., ,..., f (a a , x) = a . Таким образом, при k ≥ 0 верно равенство k ⋅n a = a ) , а при k < 0 − k ( n −1)

k ( n −1) +1

верно равенство f (a ,..., a . Отметим основные свойства n–арной кратности (их можно a , k ⋅n a ) = − k ( n −1)

найти в работах [3], [5], [6]). Теорема 5. В n–арной группе G, f

(не обязательно абелевой) для любого элемента a из G и любых

целых чисел k1 ,..., kn , k верны равенства 1) f (k1 ⋅n a,..., kn ⋅n a ) = (k1 + ... + kn + 1) ⋅n a; a ) (k1k2 (n − 1) + k1 + k2 ) ⋅n a; 2) k1 ⋅n (k2 ⋅n= 3) a =(−1) ⋅n a; 4) k ⋅n a =(−k (n − 2) − 1) ⋅n a =k ⋅n a. Не сложно показать (см. [3], [5], [6]), что в n–арной группе G, f a множество

a

для фиксированного элемента

всех n–арных кратностей элемента a является n–арной подгруппой, которую

называют циклической n–арной подгруппой. n–Арная группа

6

G, f

называется циклической с

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

порождающим элементом a , если она совпадает с одной из своих циклических n–арных подгрупп a , f . Очевидно, любая циклическая n–арная группа является абелевой. Примером бесконечной циклической n–арной группы служит n–арная группа = Z, f der1 Z , + ,

1–производная от аддитивной группы целых чисел. Операция f действует по правилу f ( z1 ,..., zn ) = z1 + ... + zn + 1 . Всякое целое число k является k–ой n–арной кратностью числа 0, т.е. 0 служит порождающим элементом бесконечной циклической n–арной группы Z , f . Примером конечной циклической n–арной группы порядка k служит n–арная группа = Zk , f der1 Z k , + ,

1–производная от аддитивной группы кольца классов вычетов по модулю k . Операция f действует так же, как в предыдущем примере, только складываются числа по модулю k . Всякое число s из Z k является s–той n–арной кратностью числа 0, т.е. 0 служит порождающим элементом конечной циклической n–арной группы Z k , f . Следующая теорема показывает, что этими примерами исчерпываются, по существу, все циклические n–арные группы. Теорема 6. [3], [5]. Любые две циклические n–арные группы, бесконечные или конечные одного и того же порядка, изоморфны. Как и в группах, гомоморфный образ циклической n–арной группы с порождающим элементом a является циклической n–арной группой, которая порождается образом элемента a (проверяется непосредственно). Абелевы полуциклические n–арные группы В теории абелевых групп при построении конечно-порожденных групп основными объектами являются циклические группы. Однако в теории абелевых n–арных групп такими объектами являются не циклические, а абелевы полуциклические n–арные группы (см. предложение 5 на стр. 31 в [12]). Абелеву n–арную группу называют полуциклической [6], если ее редукт является циклической группой. Очевидно, любая циклическая n–арная группа является полуциклической. Заметим, что аналогично можно построить циклическую группу на n–арной группе, не обязательно абелевой (см., например, [16]), такие n–арные группы также называют полуциклическими. Нас интересуют только абелевы полуциклические n–арные группы. n–Арная группа = Z, f derl Z , + , l–производная от аддитивной группы целых чисел, является примером бесконечной абелевой полуциклической n–арной группы. Операция f действует по правилу: f ( z1 ,..., zn ) = z1 + ... + zn + l . Теорема 7. [16]. Любая бесконечная абелева полуциклическая n–арная группа изоморфна n-арной группе = Zk , f derl Z k , + , где l НОД (n − 1, k ) .  n − 1 и = Z , f2 derl2 Z , + , где l1 ≠ l2 и 0 ≤ l1 , l2 ≤   , не  2  изоморфны, а поэтому количество различных бесконечных абелевых полуциклических n–арных групп с  n − 1 точностью до изоморфизма равно 1 +   (см. [17]). Будем говорить, что абелева полуциклическая  2 

Две n–арные группы = Z , f1 derl1 Z , +

 n − 1 n–арная группа имеет тип (∞, l ) , если она при фиксированном l , где 0 ≤ l ≤   , изоморфна n–арной  2  группе = Z, f derl Z , + по теореме 7. Абелева полуциклическая n–арная группа типа (∞, l ) будет

циклической. Примером конечной абелевой полуциклической n–арной группы порядка k служит n–арная группа = Zk , f derl Z k , + , l–производная от аддитивной группы кольца классов вычетов по модулю k . Операция f действует так же, как в предыдущем примере, только складываются числа по модулю k .

7

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Теорема 8. [16]. Любая конечная абелева полуциклическая n–арная группа порядка k изоморфна n– арной группе = Zk , f derl Z k , + , где l НОД (n − 1, k ) . n–Арные группы = Z k , f1 derl1 Z k , + и = Zk , f2 derl2 Z k , + , где l1 ≠ l2 и l1 , l2 НОД (т − 1, k ) , не изоморфны, а поэтому количество различных конечных абелевых полуциклических n–арных групп одного и того же порядка k с точностью до изоморфизма равно количеству натуральных делителей τ ( НОД (n − 1, k )) числа НОД (n − 1, k ) [17]. Будем говорить, что абелева полуциклическая n–арная группа имеет тип (k , l ) , если она при фиксированном l , где l НОД (n − 1, k ) , изоморфна n–арной группе = Zk , f derl Z k , + , по теореме 8. Абелева полуциклическая n–арная группа типа (k ,1)

будет

циклической. (n,2)–Кольцо эндоморфизмов абелевой n–арной группы В [18] алгебру кольцом, если

A, f

A, f , g

с n–арной операцией f и m–арной операцией g называют (n, m)–

является абелевой n–арной группой,

A, g

является m–арной полугруппой (m–

арным группоидом с обобщенным законом ассоциативности) и для i = 1,..., m выполнены следующие законы дистрибутивности g ( y1 ,..., yi −1 , f ( x1 ,..., xn ), yi +1 ,..., ym ) = = f ( g ( y1 ,..., yi −1 , x, yi +1 ,..., g ( y1 ,..., yi −1 , x, yi +1 ,..., ym )).

(7)

В работе [19] доказана Теорема 9. (W.A.Dudek). Множество End A, f1 всех эндоморфизмов абелевой n–арной группы A, f1 с n–арной операцией f , действующей по правилу f (α1 ,..., α n )( x) = f1 (α1 ( x),..., α n ( x) ( x ∈ A) , и бинарной операцией  – композицией эндоморфизмов, является (n,2)–кольцом с единицей.

(8)

Очевидно, унарная операция h : x → x является эндоморфизмом в абелевой n–арной группе A, f1 . Теорема 10. Унарная операция h : x → x является косым элементом для тождественного отображения 1A в (n, 2)–кольце End A, f1 , f ,  , т.е. 1A = h . Доказательство. Пусть x ∈ A . Тогда f (1A ,...,1 = , h)( x) f1 (1A ( x),...,1 = f= x,..., x , x ) x.

A ( x ) , h( x )) 1 (   A   n −1

n −1

n −1

Значит, f (1A ,...,1A , h) = 1A , т.е. 1A = h . Теорема доказана. Далее рассмотрим примеры (n,2)–колец эндоморфизмов абелевых n–арных групп. Пример 1. Пусть

Z , f1

– бесконечная циклическая n–арная группа, где Z – целые числа,

f1 ( z1 ,..., zn ) = z1 + ... + zn + 1 , где + – сложение целых чисел (см. выше). На Z определим бинарную операцию ∗ по правилу y ∗ z = y ⋅ z ⋅ (n − 1) + y + z , где ⋅ – обычное умножение целых чисел. Ассоциативность операции ∗ проверяется непосредственно. Кроме того, y ∗ f1 ( z1 ,..., zn ) = y ⋅ ( z1 + ... + zn + 1) ⋅ (n − 1) + y + z1 + ... + zn + 1 = = y ⋅ z1 ⋅ (n − 1) + ... + y ⋅ zn ⋅ (n − 1) + y ⋅ (n − 1) + y + z1 + ... + zn + 1 = = y ⋅ z1 ⋅ (n − 1) + y + z1 + ... + y ⋅ zn ⋅ (n − 1) + y + zn + 1 = f1 ( y ∗ z1 ,..., y ∗ zn ). y f1 ( z1 ∗ y,..., zn ∗ y ) . Мы получили (n, 2)–кольцо Аналогично f1 ( z1 ,..., zn ) ∗ =

Z , f1 , ∗ , которое назовем

(n, 2)– кольцом целых чисел. Согласно замечанию в конце пункта 3, любой эндоморфизм α абелевой n–арной группы Z , f1 вполне определяется числом α (0)= b ∈ Z , причем, очевидно, для каждого целого числа b существует

8

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

такой эндоморфизм α , что α (0) = b . Установим соответствие τ : α → b между End Z , f1

и Z такое,

что α (0) = b . Из выше сказанного следует биективность τ . Далее, если α1 ,..., α n ∈ End Z , f1

и

α i (0) = bi , i = 1,..., n , то, согласно (8), получим = f (α1 ,..., α n )(0) f= f1 (b1 ,..., bn ), 1 (α1 (0),..., α n (0))

а значит, τ ( f (= α1 ,..., α n )) f= f1 (τ (α1 ),...,τ (α n )) . Кроме того, для любых α , β ∈ End Z , f1 1 (b1 ,..., bn )

α (0) = b1 , β (0) = b2 . z Тогда для любого целого числа получим полагаем α ( z) = α ( z ⋅n 0) =⋅ z n α (0) =⋅ z n b1 , аналогично β ( z )= z ⋅n b2 . Тогда, используя свойство 2 из теоремы 5, получим α  β (0) =α ( β (0)) =α (b2 ) =b2 ⋅n b1 =b2 ⋅n (b1 ⋅n 0) = = (b1 ⋅ b2 ⋅ (n − 1) + b1 + b2 ) ⋅n 0 = b1 ⋅ b2 ⋅ (n − 1) + b1 + b2 . + b2.

Значит, τ (α  β ) = b1 ⋅ b2 ⋅ (n − 1) + b1 + b2 = b1 ∗ b2 = τ (α ) + τ ( β ). Таким образом, τ — изоморфизм из (n,2)–кольца эндоморфизмов End Z , f1 , f ,  в (n, 2)–кольцо целых чисел Z , f1 , ∗ , т.е.

End Z , f1 , f ,  ≅ Z , f1 , ∗ . Пример 2. Пусть = Zk , fk der1 Z k , + – конечная циклическая n–арная группа порядка k , где Z k – аддитивная группа кольца классов вычетов по модулю k . Эта циклическая n-арная группа порождается нулем, т.е. всякое число s из Z k является s–той n–арной кратностью числа 0, т.е. s= s ⋅n 0 . Кроме того, n–арная операция f1 по правилу f1 ( s1 ,..., sn ) = s1 + ... + sn + 1 , где + — сложение по модулю k (см. выше). На Z k определим бинарную операцию ∗ по правилу y ∗ z = y ⋅ z ⋅ (n − 1) + y + z , где ⋅ — умножение в кольце классов вычетов по модулю k . Тогда, как и в примере 1, операция ∗ ассоциативна, кроме того, y ∗ f1 ( z1 ,..., zn ) =f1 ( y ∗ z1 ,..., y ∗ zn ) и f1 ( z1 ,..., zn ) ∗ = y f1 ( z1 ∗ y,..., zn ∗ y ).

Мы получили (n, 2)–кольцо Z , f1 , ∗ , которое назовем (n, 2)–кольцом классов вычетов по модулю k . Согласно замечанию в конце пункта 3, любой эндоморфизм α абелевой n–арной группы Z k , f1 вполне определяется числом α (0)= s ∈ Z k , причем, очевидно, для каждого целого числа s из Z k существует такой эндоморфизм α , что α (0) = s . Установим соответствие τ : α → s между End Z k , f1 и

Zk

такое,

что

α (0) = s . Из выше сказанного следует биективность

τ . Далее, если

α1 ,..., α n ∈ End Z k , f k и α i (0) = si , i = 1,..., n , то, согласно (6), получим = f (α1 ,..., α n )(0) f= f1 ( s1 ,..., sn ), 1 (α1 (0),..., α n (0))

α1 ,..., α n )) f= f1 (τ (α1 ),...,τ (α n )) . Далее, для любых α , β ∈ End Z k , f1 имеем а значит, τ ( f (= 1 ( s1 ,..., sn ) τ (α = β ) τ (α ) ∗τ ( β ) (как в примере 1). Итак, τ — изоморфизм между (n, 2)–кольцом эндоморфизмов End Z k , f1 , f ,  и (n, 2)–кольцом классов вычетов Z k , f1 , ∗ , т.е.

End Z k , f1 , f ,  ≅ Z k , f1 , ∗ . Пример 3. На аддитивной группе целых чисел Z строим абелеву полуциклическую n–арную  n − 1 группу Z , f1 = derl Z , где 0 ≤ l ≤   и n–арная операция f1 действует по правилу  2  f1 ( x1 ,..., xn ) = x1 + ... + xn + l . Каждый эндоморфизм ψ n–арной группы Z , f1 определяется (см. теорему

4) некоторыми эндоморфизмом σ аддитивной группы Z и целым числом u такими, что

9

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

σ (l ) =(n − 1)u + l.

(9)

( x) σ ( x) + u . Эндоморфизм σ определяется однозначно образом Причем, ψ действует по правилу ψ= единицы σ (1) = m . Тогда из (9) имеем lm =(n − 1)u + l или (n − 1)u = l (m − 1).

Таким образом, эндоморфизм ψ определяется однозначно некоторым числом m таким, что l (m − 1) делится на n − 1 , и действует по правилу x) mx + ψ (=

В Z

l (m − 1) . n −1

рассмотрим множество M = {m ∈ Z l (m − 1) делится на n − 1} . На M

определим n–арную

операцию f 2 по правилу: если m1 ,..., mn ∈ M , то f 2 (m1 ,..., mn ) = m1 + ... + mn .

Множество M замкнуто относительно действия f 2 . Действительно, число l (m1 + ... + mn − 1) = l (m1 − 1 + ... + mn − 1 + n − 1) m (определение косого делится на n − 1 . Если m ∈ M , то m удовлетворяет равенству (n − 1)m + m = −(n − 2)m . Тогда число элемента), откуда m = l (m − 1) = l (−(n − 2)m − 1) = l (m − 1 − (n − 1)m)

делится на n − 1 . Значит, множество M замкнуто относительно действия операции ¯. Выполнимость тождеств (1) для этой операции очевидна. Итак, M , f 2 — n–арная группа (см. введение), очевидно, она будет абелевой. Множество M замкнуто относительно обычного умножения целых чисел. Действительно, если даны два сравнения lm1 ≡ l (mod n − 1) и lm2 ≡ l (mod n − 1) , то из первого сравнения имеем lm1m2 ≡ lm2 (mod n − 1) , а из второго и последнего сравнений имеем lm1m2 ≡ l (mod n − 1) . Таким образом, M , f 2 , ⋅ — (n, 2)–кольцо. Каждому эндоморфизму ψ n–арной группы Z , f1

ставим в соответствие τ целое число m из

M по правилу: x) mx + τ :ψ → m ⇔ для любого x ∈ Z , ψ ( =

l (m − 1) . n −1

Имеем биективность τ (согласно теореме 4). Пусть ψ 1 ,...,ψ n ∈ End Z , f1 , тогда ψ i (= x) m1 x + i = 1,..., n . Откуда, согласно (8), получим

= f (ψ 1 ,...,ψ n )( x) f= 1 (ψ 1 ( x ),...,ψ n ( x )) = m1 x +

l (mn − 1) l (m1 − 1) + ... + mn x + += l n −1 n −1

= (m1 + ... + mn ) x +

l (m1 + ... + mn − 1) . n −1

Тогда τ ( f (ψ 1 ,...,ψ n )) = m1 + ... + mn = f 2 (τ (ψ 1 ),...,τ (ψ n )) . Для ψ 1 ,ψ 2 ∈ End Z , f1 , где ψ i (= x) mi x +

l (mi − 1) , i = 1, 2 , имеем n −1

ψ 1 ψ 2 ( x) = ψ 1 (ψ 2 ( x)) = ψ 1 (m2 x +

10

l (m2 − 1) )= n −1

l (mi − 1) , n −1

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

= m1 (m2 x +

l (m2 − 1) l (m1 − 1) l (m1m2 − 1) + = m1m2 x + . n −1 n −1 n −1

Тогда τ (ψ 1 ψ 2 ) = m1 ⋅ m2 =τ (ψ 1 ) ⋅τ (ψ 2 ) . Итак, получили изоморфизм (n, 2)–колец

End Z , f1 , f ,  ≅ M , f 2 , ⋅ . Покажем, что абелева n–арная группа = v НОД (т − 1, l ) . На n–арной группе M , f 2

является полуциклической типа (∞, v) , где

M , f2

для выбранного 1 ∈ M определяем сложение ⊕ (как в

теореме 2) по правилу m1 ⊕ m2 = f 2 (m1 ,1,...,1,  1, m2 ). n −3

−(n − 2) , тогда, согласно правилу действия операции f 2 , Непосредственная проверка показывает, что 1 = получим m1 ⊕ m2= m1 + (n − 3) + (−(n − 2)) + m2= m1 + m2 − 1.

Получили абелеву группу

M ,⊕

(согласно теореме 2). Отметим, что 1 является нулем в

M ,⊕ .

Непосредственная проверка показывает, что кратность в группе M , ⊕ определяется по правилу: если s ∈ Z , m ∈ M , то s  m= sm − s + 1.

Теперь покажем, что

M ,⊕

является циклической группой с порождающим элементом t + 1 , где

n −1 . Действительно, если m — любой элемент из M , то из делимости l (m − 1) на n − 1 следует v делимость m − 1 на t , пусть m − 1 = tq , откуда m = tq + 1 = q (t − 1) − q + 1 = q  (t + 1) . Итак, M , ⊕ — t=

циклическая группа с порождающим элементом t + 1 . Отметим, что n = n − 1 + 1 = vt + 1 = v  (t + 1) и, кроме того, n = f 2 (1,...,1)  . Тогда, согласно теореме 7, абелева n–арная группа

M , f2

является

n

полуциклической типа (∞, v) . На аддитивной группе целых чисел Z строим еще одну абелеву полуциклическую n–арную группу  n − 1 где v НОД (n − 1, l ) , причем v , также как и l , удовлетворяет условию 0 ≤ v ≤  Z , f 3 = derv Z ,= , и  2  n–арная операция f 3 действует по правилу f 3 ( x1 ,..., xn ) = x1 + ... + xn + v . На Z определим еще бинарную операцию ∗ по правилу z1 ∗ z2= z1 z2 t + z1 + z2 , где t =

n −1 . Непосредственная проверка показывает v

ассоциативность операции ∗ . Если z1 ,..., zn , zn +1 ∈ Z , то f1 ( z1 ,..., zn ) ∗ zn +1 = ( x1 + ... + xn + v) zn +1t + x1 + ... + xn + v + zn +1 = = x1 zn +1t + ... + xn zn +1t + vzn +1t + x1 + ... + xn + v + z= n +1 = x1 zn +1t + ... + xn zn +1t + (n − 1) zn +1 + x1 + ... + xn + v + z= n +1 x1 zn +1t + x1 + zn +1 + ... + xn zn +1t + xn + zn +1 + v = f 3 ( x1 ∗ zn +1 ,..., xn ∗ zn +1 ).

Правая дистрибутивность для операций дистрибутивность. Итак,

Z , f3 , ∗

f3

и

∗

доказана. Аналогично доказывается левая

— (n, 2)–кольцо. Покажем изоморфизм этого (n, 2)–кольца и

M , f 2 , ⋅ . Каждому целому числу z ставим в соответствие τ число z  (t + 1) . Так как 1 и t + 1

порождают соответственно циклические группы Z и M , ⊕ , то τ — изоморфизм этих групп. Кроме того,

τ ( f3 ( z1 ,..., zn )) = ( z1 + ... + zn + v)  (t + 1) = ( z1 + ... + zn + v)t + 1 =

11

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

= z1t + ... + zn t + vt + 1 = z1t + ... + zn t + n = f 2 ( z1  (t + 1),..., zn  (t + 1)),

τ (z1 ∗ z2= = ( z1 z2 t + z1 + z2 )t += ) ( z1 z2 t + z1 + z2 )  (t + 1) 1 = z1 z2 t 2 + z1t + z2 t + 1= ( z1t + 1)( z2 t + 1)= τ ( z1 ) ⋅τ ( z2 ) . Итак, Z , f 3 , ∗ ≅ M , f 2 , ⋅ . Тогда End Z , f1 , f ,  ≅ Z , f 3 , ∗ . Заметим, что если l = 1 , то v = 1 и операция f 3 совпадает с f1 . Это показывает согласованность полученных результатов примера 1 и примера 3 для l = 1 . Пример 4. На аддитивной группе кольца классов вычетов Z k строим абелеву полуциклическую n– арную группу Z k , f1 = derl Z k , где 0 ≤ l < k и l НОД (n − 1, k ) . Согласно правилу (2), n–арная операция f1 действует по правилу f1 ( x1 ,..., xn ) = x1 + ... + xn + l , где + — сложение по модулю k . Каждый эндо-

морфизм ψ n–арной группы Z k , f1

определяется (см. теорему 4) некоторыми эндоморфизмом ϕ и

элементом u группы Z k , + такими, что

ϕ (l ) ≡ (n − 1)u + l (mod k ),

(10)

причем ψ действует по правилу

ψ= ( x ) ϕ ( x ) + u.

(11)

Эндоморфизм ϕ задается однозначно образом ϕ (1) = m единицы группы Z k , + . Тогда из (10) имеем lm ≡ (n − 1)u + l (mod k ) или (n − 1)u ≡ l (m − 1) (mod k ) . Таким образом, элемент u является решением сравнения (n − 1) x ≡ l (m − 1) (mod k ) .

(12)

Это решение существует тогда и только тогда, когда l (m − 1) делится на НОД (n − 1, k ) или, что тоже самое, lm ≡ l (mod НОД (n − 1, k )) . Но l делит НОД (n − 1, k ) , значит, из последнего сравнения имеем m ≡ 1(mod d1 ) , где НОД (n − 1, k ) = d1l . Таким образом, если образ единицы ϕ (1) = m эндоморфизма ϕ группы Z k , + сравним с единицей по модулю d1 , то этот эндоморфизм вместе с каждым решением u сравнения (12) (таких решений НОД (n − 1, k ) ) определяет эндоморфизм ψ n–арной группы Z k , f1 по правилу (11).

В декартовом квадрате Z k × Z k выделим подмножество

= P

{(m, u) m ≡ 1(mod d ) 1

и (n − 1)и ≡ l (m − 1) (mod k )} .

На P определим n–арную операцию f 2 по правилу f 2 ((m1 , u1 ),..., (mn , un ))= (m1 + ... + mn , u1 + ... + un + l ) , где + — сложение по модулю k . Непосредственная проверка показывает, что P, f 2

— абелева n–

арная группа. На P определим еще одну бинарную операцию  по правилу (m1 , u1 ) (m2 , u2 ) = (m1 ⋅ m2 , m1 ⋅ m2 + u ),

где (n − 1)ui ≡ l (mi − 1) (mod k ) для mi ≡ 1 (mod d1 ) , i = 1, 2 и операции ⋅ , + выполнены в кольце классов вычетов Z k . Непосредственная проверка показывает, что P, f 2 , — (n, 2)–кольцо. Так же проверяется непосредственно изоморфизм (n, 2)– колец End Z k , f1 , f ,  ≅ P, f 2 , .

Покажем теперь, что в построенном нами (n, 2)–кольце P, f 2 , изоморфна прямому произведению n–арных групп Z k , f1 правилу: f 3 ( x1 ,..., xn ) = x1 + ... + xn .

12

и

абелева n–арная группа P, f 2

Z k , f 3 , где операция f 3 действует по

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Зададим отображение τ : P → Z k × Z l по правилу τ ((m, u )) = (u , v) , где v — остаток от деления l (m − 1) − u (n − 1) на l . k Покажем сюръективность τ . Пусть (u , v) ∈ Z k × Z l . Находим m из Z k такое, что верно сравнение (n − 1)u ≡ l (m − 1) (mod k ) (таких m может быть несколько), и после этого требуем выполнимость

сравнения имеет l

l (m − 1) − u (n − 1) ≡ v (mod l ) . Сравнение lx ≡ (n − 1)u (mod k ) с неизвестным x разрешимо и k решений (т.к. l НОД (n − 1, k ) , а значит, НОД (= l , k ) l u (n − 1) ). Укажем эти решения:

(n − 1)u k (n − 1)u k + j (mod k ) , где + v (mod k ) и m ∈ Z k . Обе = j 0,1,..., l − 1 . Выбираем m − 1 ≡ l l l l части последнего сравнения и модуль умножаем на l , получим l (m − 1) ≡ (n − 1)u + vk (mod kl ) или l (m − 1) − (n − 1)u ≡ vk (mod kl ) . Обе части последнего сравнения и модуль делим на k , получим xi ≡

l (m − 1) − (n − 1)u ≡ v (mod l ) . Итак, сюръективность τ доказана. k Покажем инъективность τ . Пусть τ ((m1 , u1 )) = τ ((m2 , u2 )) , т.е. (u1 , v1 ) = (u2 , v2 ),

(13)

l (m1 − 1) − (n − 1)u1 l (m2 − 1) − (n − 1)u2 = q2 l + v2 для некоторых целых чисел q1 , q2 и = q1l + v1 и k k l (m1 − 1) − l (m2 − 1) = (q1 − q2 )l или 0 ≤ v1 , v2 ≤ l − 1 . Из (13) имеем u1 = u2 и v1 = v2 . Тогда k m1 − m2 = k (q1 − q2 ) , откуда m1 ≡ m2 (mod k ) . Но 0 ≤ m1 , m2 ≤ k − 1 , значит, m1 = m2 . Инъективность τ доказана. Итак, τ – биекция. Покажем сохранение n–арной операции при действии τ . Пусть (mi , ui ) ∈ P и

где

τ ((mi , ui )) = (ui , vi ) , где

l (mi − 1) − (n − 1)ui ≡ vi (mod l ) , 0 ≤ vi ≤ l − 1 для i = 1,..., n . Тогда k

τ ( f 2 ((m1 , u1 ),..., (mn , un ))) = τ ((m1 + ... + mn , u1 + ... + un + l )) = (u1 + ... + un + l , v) , где

l (m1 + ... + mn − 1) − (n − 1)(u1 + ... + un + l ) ≡ v (mod l ) , k ( f1 (u1 ,..., un ), f 3 (v1 ,..., vn )) = (u1 + ... + un + l , v1 + ... + vn ) .

Кроме того, v1 + ... + vn ≡

l (mn − 1) − (n − 1)un l (m1 − 1) − (n − 1)u1 + ... + (mod l ) или k k

v1 + ... + vn ≡

l (m1 + ... + mn − n) − (n − 1)(u1 + ... + un ) (mod l ) . k

Тогда v1 + ... + vn ≡ v (mod l ) , значит, τ n–арную операцию. Итак, имеем изоморфизм n–арных групп: P, f 2 ≅ Z k , f1 × Z l , f 3 .

На n-арной группе Z k , f1 × Z l , f 3

построим (n, 2)–кольцо, введя на множестве Z k × Z l бинарную

операцию • по правилу: если (u1 , v1 ), (u2 , v2 ) ∈ Z k × Z l , то, как при доказательстве сюръективности τ (см. выше), имеем m1 , m2 ∈ Z k × Z l , для которых

τ ((m1 , u1 )) = (u1 , v1 ) , τ ((m2 , u2 )) = (u2 , v2 ) и верны сравнения m1 − 1 ≡

n −1 k n −1 k u1 + v1 (mod k ) и m2 − 1 ≡ u2 + v2 (mod k ) , l l l l

тогда полагаем

13

(14)

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

(u1 , v1 ) • (u2 , v2 ) = (u3 , v3 ) ,

где u3 ≡ u2 m1 + u1 (mod k ) , v3 ≡ v2 m1 + v1 (mod l ) , 0 ≤ u3 ≤ k − 1 , 0 ≤ v3 ≤ l − 1 . Кроме того, имеем m3 ∈ Z k такое,

что

τ ((m3 , u3 )) = (u3 , v3 )

и

сравнение из (14) умножить на m1 m1m2 − 1 ≡

n −1 k u3 + v3 (mod k ) . Заметим, что если второе l l и сложить с первым сравнением из (14), то получим

m3 − 1 ≡

n −1 k (u2 m1 + u1 ) + (v2 m1 + v1 ) (mod k ) и l l

τ ((m1 , u1 )= (m2 , u2 )) τ ((m1 , u1 )) • τ ((m2 , u2 )) .

(15)

Тогда с помощью (15) доказывается ассоциативность • и оба закона дистрибутивности операции • относительно операции из n–арной группы Z k , f1 × Z l , f 3 . Значит, Z k , f1 × Z l , f 3 , • — (n, 2)– кольцо, а τ — изоморфизм из (n, 2)–кольца

P, f 2 ,

в это (n, 2)–кольцо. Тогда имеем изоморфизм

(n, 2)–колец

End Z k , f1 , f ,  ≅ Заметим,

что

если

l = 1,

то

n–арная

Z k , f1 × Z l , f 3 , • . группа

Zl , f3

будет

одноэлементной,

тогда

Z k , f1 × Z l , f 3 ≅ Z k , f1 , а операция • Z k × Z l соответствует при этом изоморфизме операции ∗ на Z k

из примера 2. Это показывает согласованность полученных результатов примера 2 и примера 4 для l = 1 . Теоремы об изоморфизмах для абелевых полуциклических n–арных групп Как и в группах, у изоморфных абелевых n–арных групп (n,2)–кольца эндоморфизмов изоморфны, более того, верна Теорема 11. Изоморфизм ϕ абелевых n–арных групп (n, 2)–колец эндоморфизмов

A, f1

и

B, f 2

индуцирует изоморфизм τ

End A, f1 , f ,  и End B, f 2 , f ,  , который определяется по формуле

τ : α → ϕ α ϕ . −1

Доказательство. Проверяется непосредственно. Обратное утверждение неверно, т.е. из изоморфизма (n, 2)–колец эндоморфизмов абелевых n–арных групп в общем случае не следует изоморфизм n–арных групп. Однако для конечных абелевых полуциклических n–арных групп это верно (см. ниже теорему 13). В следующей теореме найдены условия изоморфизма (n, 2)–колец эндоморфизмов для бесконечных абелевых полуциклических n–арных групп, т.е. верна Теорема 12. Две бесконечные абелевы полуциклические n–арные группы типов (∞, l1 ) и (∞, l2 ) , где  n − 1 0 ≤ l1 , l2 ≤   , имеют изоморфные (n, 2)–кольца эндоморфизмов тогда и только тогда, когда  2  НОД (n − 1, l= НОД (n − 1, l2 ) .

1)

Доказательство. Абелева полуциклическая n–арная группа типа (∞, l1 ) изоморфна n–арной группе Z , f1 = derl1 Z , построенной на аддитивной группе целых чисел Z (см. теорему 7). Согласно теореме 11

(n, 2)–кольца эндоморфизмов этих n–арных групп изоморфны и, согласно примеру 3, изоморфны (n, 2)–кольцу Z , f 3 , ∗ , где n–арная операция f 3 действует по правилу f 3 ( x1 ,..., xn ) = x1 + ... + xn + d1 , где  n − 1 = d1 НОД (n − 1, l1 ) , причем d1 , также как и l1 , удовлетворяет условию 0 ≤ d1 ≤   , и бинарная  2  n −1 операция ∗ действует по правилу z1 ∗ z= . z1 z2 t1 + z1 + z2 , где t1 = 2 d1

Аналогично вторая абелева полуциклическая n–арная группа типа (∞, l2 ) изоморфна n–арной группе Z , f1′ = derl2 Z , построенной на аддитивной группе целых чисел Z , и их (n, 2)–кольца эндоморфизмов

14

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

изоморфны

(n,

2)–

кольцу

Z , f 3′, ∗′ ,

где

n–арная

операция

f 3′

действует

по

правилу

 n − 1 = d 2 НОД (n − 1, l2 ) , причем 0 ≤ d 2 ≤  f 3′( x1 ,..., xn ) = x1 + ... + xn + d 2 , где  , и бинарная операция ∗′  2  n −1 действует по правилу z1 ∗′ z= . z1 z2 t2 + z1 + z2 , где t2 = 2 d2

Если имеем изоморфизм (n, 2)–колец Z , f 3 , ∗ и Z , f 3′, ∗′ , то их абелевы n–арные группы также изоморфны, т.е.

Z , f 3 ≅ Z , f 3′ , откуда, в силу их полуцикличности и согласно теореме 7, получим

d1 = d 2 . Обратно, если d1 = d 2 , то действия операций f 3 и f 3′ совпадают, кроме того, совпадают и действия

операций ∗ и ∗′ , так как t1 = t2 . Тогда имеем равенство (n, 2)–колец Z , f 3 , ∗ и Z , f 3′, ∗′ , а значит, две бесконечные абелевы полуциклические n–арные группы типов (∞, l1 ) и (∞, l2 ) имеют изоморфные (n, 2)–кольца эндоморфизмов. Теорема доказана. Следствие 1. Бесконечная циклическая n–арная группа имеет (n, 2)–кольцо эндоморфизмов, изоморфное  n − 1 (n, 2)–кольцу эндоморфизмов абелевой полуциклической n–арной группы типа (∞, l ) , где 0 ≤ l ≤  ,  2  тогда и только тогда, когда l и n − 1 взаимно просты. Теорема 13. Две конечные абелевы полуциклические n–арные группы, имеющие изоморфные (n, 2)–кольца эндоморфизмов, изоморфны. Доказательство. Любая конечная абелева полуциклическая n–арная группа порядка k изоморфна n–арной группе Z k , f1 = derl Z k , построенной на аддитивной группе кольца классов вычетов Z k , где l НОД (n − 1, k ) (см. теорему 8).

Пусть заданные две конечные абелевы полуциклические n–арные группы изоморфны n–арным группам Z k1 , f1 = derl1 Z k1 и Z k2 , f1′ = derl2 Z k2 соответственно, где l1 НОД (n − 1, k1 ) , l2 НОД (n − 1, k2 ) . Согласно теореме 11, n–арные группы Z k1 , f1 и Z k2 , f1′ имеют изоморфные (n, 2)–кольца эндоморфизмов, т.е.

End Z k1 , f1 , f ,  ≅ End Z k2 , f1′ , f ,  .

Тогда, согласно примеру 4, имеем изоморфизм Z k1 , f1 × Z l1 , f 3 ≅ Z k2 , f1′ × Z l2 , f 3′ . У

n–арной

группы

Z k1 , f1 × Z l1 , f 3

редуктом

будет

прямая

сумма

Z k1 + Z l1

непосредственно по теореме 2 для c = (0, 0) , тогда, по равенству (3), имеем = derl1 ( Z k1 + Z l1 ) . Аналогично

(проверяется

Z k1 , f1 × Z l1 , f 3 =

Z k2 , f1′ × Z l2 , f 3′ = derl2 ( Z k2 + Z l2 ) . По теореме 3 имеем изоморфизм

конечных абелевых групп Z k1 + Z l1 ≅ Z k2 + Z l2 .

Согласно условию, l1 k1 и l2 k2 , тогда, в силу однозначной разложимости конечной абелевой группы в прямую сумму примарных циклических групп, получим Z k1 ≅ Z k2 и Z k1 Z l1 ≅ Z l1 , т.е. k1 = k2 и l1 = l2 . Откуда следует изоморфизм n–арных групп

Z k1 , f1

и

Z k2 , f1′ . Значит, рассматриваемые в теореме

конечные абелевы полуциклические n–арные группы изоморфны. Теорема доказана. Следствие 2. Две конечные циклические n–арные группы, имеющие изоморфные (n, 2)–кольца эндоморфизмов, изоморфны.

15

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

Курош А.Г. Общая алгебра. Лекции 1969-1970 уч. года. М. Наука. 1974.

Dornte W. Untersuchungen uber ainen verallgemeinerten Gruppenbegrief. Math. Z. 29. 1928 P. 1–19.

E. L. Post Poluadic groups. Trans. Amer. Math. Soc. vol. 48. 1940. P. 208–350. Сушкевич А.К. Теория обобщенных групп. Харьков – Киев. Хозтехиздат. 1937. Русаков С.А. Алгебраические n-арные системы. Минск. Навука i технiка. 1992. Гальмак А.М. n-Арные группы. Часть 1. Гомель. Гомельский гос. университет им. Ф. Скорины. 2003. Гальмак А.М. n-Арные группы. Часть 2. Минск. Издательский центр БГУ. 2007.

W. Dudek, K. Glazek, B. Gleichgewicht. A note on the axioms of n-groups. Coll. Math. Soc. J. Bolyai. vol. 29. 1977. P. 195–202. Фукс Л. Бесконечные абелевы группы. Т 1. М. Мир. 1974. Фукс Л. Бесконечные абелевы группы. Т 2. М. Мир. 1977. Крылов П.А., Михалев А.В., Туганбаев А.А. Абелевы группы и их кольца эндоморфизмов. М. ФАКТОРИАЛ ПРЕСС. 2006.

J. Timm. Kommutative n-Gruppen. Hamburg. Diss. 1967. Глускин Л. М. Позиционные оперативы. Мат. сборник. vol 68(110), є3. 1965. P. 444–472. М. Hosszu. On the explicit form of n-group operacions. Publ.Math. vol. 10. є1-4. 1963. P. 88–92.

W. A. Dudek, J. Michalski. On retrakts of polyadic groups. Demonstratio Math. vol. 17. 1984 P. 281–301. Щучкин Н.A. Полуциклические n-арные группы. Известия ГГУ им. Ф. Скорины. 3 (54). 2009. С. 186–194.

K. Glazek, J. Michalski, I. SierockiА. On evaluation of some polyadic groups. Variag HolderPichier-Tempsky. 1985. P. 159–171.

G. Crombez. On (n,m)-rings. Abh. Math, Sem.Univ. Hamburg. vol. 37. 1972. P. 180–199.

K. Glazek, B. Gleichgewicht. Abelian n-groups. Proc. Congr. Math. Soc. J.Bolyai Esztergom (Hungaru). vol. 29. 1977. P. 321–329.

Кусов В. М., Щучкин Н. А. Эндоморфизмы абелевых полуциклических n–арных групп. Приведено полное описание строения (n, 2) − колец эндоморфизмов конечных и бесконечных абелевых полуциклических n − арных групп. Доказан n − арный аналог теоремы Бера– Капланского для конечных абелевых полуциклических n − арных групп. Найдены условия изоморфизма (n, 2) − колец эндоморфизмов для бесконечных абелевых полу-циклических nарных групп. Ключевые слова: абелева n − арная группа, эндоморфизм, полуциклическая n − арная группа, (n, 2) − кольцо.

Kusov V. M., Shchuchkin N. A. Endomorphisms of abelian semicyclic n-ary groups. A complete description of the structure of endomorphism (n, 2) − rings of finite and infinite Abelian semicyclic n-groups is given. An analogue of the Beer-Kaplansky theorem for finite Abelian semicyclic ngroups is proved. Conditions for the isomorphism of endomorphism (n, 2) − rings for infinite abelian semicircular n-ary groups are found.

Keywords: abelian n-ar group, endomorphism, semicyclic n-ar group, (n,2)-ring.

16

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 512+519.6

Эффективность вычислений при умножении матриц Айдагулов Р.Р. МГУ им. М.В.Ломоносова, Москва a_rust@bk.ru Введение Читая книги Роджера Пенроуза [1,2], приходишь к мнению (тезису), что вся мыслительная деятельность человека сводится к вычислению. Открытие новых законов суть новых алгоритмов вычисления будущего (что будет, если то-то?) Правда, сам Пенроуз в [2] приходит к противоположному мнению, а именно, что робот может только вычислять и никогда не научится мыслить (как человек). Он пытался обосновать свое мнение теоремой Гёделя о неполноте. Однако, по всей видимости, он не читал доказательства этой теоремы, даже в формулировке самой теоремы он упускает истинность только при условии непротиворечивости. Правильное понимание этой теоремы приходит, когда вникнешь в доказательство, как пишут в [3] - The proof of the pudding is in the eating. Само Гёделевское истинное и не доказуемое предложение есть «Это предложение не доказуемо», сформулированное на языке теории и не несущее никакой информации. Основное отличие человека в самообучении и самополагании целей вычисления в ходе вычисления. Первое развивается и у роботов, хотя ещё далеко от уровня возможностей человека. Второе сам человек не допустит для роботов, иначе они придут к мысли, что для них лучше уничтожать людей, тративших ресурсы планеты неэффективно. Понятие вычислений понимается в широком смысле, как вычисления на машинах Тьюринга. Формализация вычислимости, введённая Тьюрингом, была не первой (после Чёрча и Поста). Сейчас имеются десятки видов формализаций вычислимости. Автор также приложил руку к этому [4], вводя понятие табличной вычислимости, несколько расширив вычислимость в сетях Петри. Хотя все вычислимости определяют одинаковый класс вычислимых функций согласно тезису Чёрча, они различаются удобством в использовании решения тех или иных задач. Табличная вычислимость определяется таблицей порядка из целых чисел (можно ограничиться только тремя значениями: 1, 0, -1). Столбцы таблицы условно можно разделить на три категории ( для вычисления функции . Задав входные данные вычислимой функции в виде строки, где стоят нули на первых (выходных) и последних (вспомогательных) позициях, определяем вычисление по таблице следующим образом: к вычисляемой строке прибавляем первую такую строку из таблицы, что сумма является строкой из чисел . Вычисление останавливается, если не найдётся такой строки. Если после остановки в вычисляемой строке будут стоять только нули после первых позиций, то первые позиций определяют значение вычисляемой функции при заданных входных значениях аргументов. Чтобы вычисление останавливалось хотя бы при некоторых входных значениях функции, ограничимся таблицами, у которых нет строки, состоящей целиком из неотрицательных чисел. Для любой вычислимой функции, принимающей нулевое значение (все выходные позиции – нули) при нулевом входе, имеется таблица, вычисляющая эту функцию. Любая строка из целых чисел может быть задана однозначно рациональным числом:

Соответственно, табличную вычислимость можно переформулировать как умножение вычисляемого натурального числа на первое такое рациональное число из , что результат умножения – целое. Совместив входной и выходные столбцы в таблице функции вычисления следующего простого числа, Конвей определил множество простых чисел как множество чисел, являющихся степенями двойки в вычислениях с умножениями на рациональные числа из набора 14 рациональных чисел. За счет расширения вычислимости в сетях Петри до табличной вычислимости, автору удалось сократить набор до 9 рациональных чисел:

и вычисляется каждое следующее как , где j Таким образом, на вход подаётся число –минимальный номер, для которого указанное выражение – целое. Все числа из последовательности , являющиеся степенями двойки будут простыми, и так получатся все простые числа в порядке роста.

17

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Улучшение алгоритма Конвея не было целью указанной статьи автора. Основным мотивом было обращение внимания на удобства анализа таблиц на разрешимость разного рода проблем. В частности, если бы американский математик Дэвис знал табличную вычислимость, то он бы опередил Матиясевича в решении десятой проблемы Гильберта. Дэвису осталось построить только экспоненциально растущее диофантово множество, что делается легко с понятием табличной вычислимости. Другое преимущество такого понятия заключается в формировании массового параллелизма в вычислениях. В современных процессорах nvidia 5 миллиардов логических элементов и 12Гбайт (около 100 миллиардов битов) памяти. При помощи табличной вычислимости можно построить процессоры, работающие на миллиардах битах параллельно. Такой процессор не будет уступать процессору с квантовым вычислением. Вычисление суммы n-битного числа будет выполняться не за n операций, а только за O(log(n)) операций (тактов), умножение n-битных чисел будет выполняться не за O(n log(n) log log(n)) операций, а за операций (тактов). Ниже прояснится тезис о сводимости любого вычисления к умножению матриц на компьютере с массовым параллелизмом. Сейчас роль массового параллелизма в вычислениях играют суперкомпьютеры с не более миллиона параллельно работающими универсальными процессорами. Поэтому они менее эффективны, чем один процессор с массовым параллелизмом на миллиардах битов. К тому же, когда вычисления передаёшь чужому суперкомпьютеру или облачному вычислению, необходимо зашифровать вычисления гомоморфным образом, т.е. выдавать на вычисление не исходное произведение матриц, а произведение матриц, полученных трансформацией некоторого автоморфизма. После градуировки станет ясным надежность такой шифровки за счёт большого многообразия автоморфизмов. Этим можно обосновать требование эффективности вычислений при умножении больших матриц. Фильтрованные и градуированные вычисления Вычисления с большим количеством данных (размерности) сводят к множеству вычислений с малыми количествами. Одним из способов такого сведения является фильтрование, когда разбиение размерности задачи на мелкие составляющие сводится к ветвлению на дереве, как видно на рисунке 1.

Рисунок 1 – Ветвление на дереве Вычисления начинаются с нижних листьев, потом передаются верхнему уровню и сливаются и т.д. до самого верхнего уровня и всеобщего сливания. Это хорошо описано в методе сортировки слиянием. Общеизвестная мастер-теорема относится к оценке сложности вычисления при вычислении методом фильтрации (не обязательно бинарным деревом). При умножении больших чисел (или при умножении с большой точностью) к этому методу относится алгоритм Карацубы, при умножении матриц его аналог – алгоритм Штрассена [5]. Под градуированным вычислением здесь понимается вычисление по схеме, когда результаты промежуточных вычислений передаются во все продолжения градуировки по схеме из рисунка 2.

Рисунок 2 – Схема градуировки За счёт более широкого использования промежуточных вычислений повторы в вычислениях минимизируются и достигается большая эффективность, чем при фильтрованном вычислении. К этому методу можно отнести сортировку через вычисления значений (номеров ящиков), когда сортируемые числа вначале разбиваются на ящики по значениям их разрядов, потом на ящики по мантиссе. Первый пункт вычислений можно пропустить, если значения сортируемых являются величинами примерно одного по-

18

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

рядка. За

сравнений находим минимальное и максимальное значение среди

чин. Далее по первым битам значений целых величин

сравниваемых вели-

распределяем их в

ящиков. При

равномерном распределении переменных, беря величину мы уже получим полное упорядочение. Когда величины распределены неравномерно, ящики с количеством попавших туда величин более двух опять разбиваем на ящики. Количество таких повторений не превосходит где – длина задаваемой точности переменных. Таким образом, общее количество операций сравнения будет

, вычислений номеров

. Если считать в битовых сравнениях, будет

, в то время как общее количество битовых сравнений в методе сортировки слиянием . В анализе сложности алгоритма сортировки многие авторы книг забывают, что сравнение длинных данных нельзя считать, выбрасывая множитель , одним сравнением. Метод градуировки вычислений используется в алгоритме умножения больших чисел методом Кули-Тьюки используя дискретное преобразование Фурье. Таким образом достигается эффективность пропорциональная объему данных с коэффициентом на одно данное. Для умножения матриц метод градуировки не разработан и будет рассмотрен ниже. Ранг умножения Умножение в алгебре является билинейной операцией, для которой определяется ранг как такое минимальное значение , что билинейная операция представляется в виде:

– линейные функционалы, – постоянные элементы (матрицы), не зависящие Здесь от 2n –1 умножаемых величин. Если (линейный) базис алгебры состоит из элементов, то имеется функционально независимых попарных произведений. Следовательно, ранг умножения матриц порядка не меньше . При умножении многочленов степени меньше число коэффициентов равно (базис состоит из m элементов. Произведение таких многочленов имеет степень 2m-2 и число коэффициентов произведения равно 2m-1. Ранг произведения таких многочленов также равен 2m-1, и вычисляется как произведение в алгебре многочленов, факторизованное идеалом с образующим В некоммутативной алгебре ранг умножения, вообще говоря, превосходит эту величину. В [6] рассмотрены почти все методы эффективного вычисления произведения матриц. Они сводятся к оценке ранга умножения и для алгебры матриц порядка с рангом умножевычисления экспоненты умножения ния . Наилучшие оценки экспоненты умножения получены Виноградом и Копперсмитом в [7]. Этот метод более развёрнуто описан на русском языке в [8]. При этом оценивается ранг в алгебре тензорного произведения через ранги алгебр сомножителей. Так оценены ранги произведения матриц порядков, являющихся некоторыми степенями 2. Виноградом и Копперсмитом получена оценка с и в [9] с помощью компьютеров их же методом оценка уточнена для порядка до .В их методе оценки ранга имеется такой изъян (недостаток), что экспонента умножения для тензорного произведения получается больше , если экспоненты умножения для сомножителей больше этого числа. При этом отсутствует эффективный способ вычисления значений функционалов, как при преобразовании Фурье. Это приводит к нереально большим коэффициентам для количества операций при значениях . При больших значениях n количество операций и ресурсов памяти таковы, что вычисления невыполнимы даже на самых мощных суперкомпьютерах. Действительно, не имея эффективный способ вычисления функционалов, количество операций при умножении матриц порядков оценивается величиной . В методе Штрассена функционалы и постоянные матрицы более разреженные, и количество операций за счёт этого получается несколько меньше этой оценки. Однако, и здесь вычисление произведения эффективнее стандартного метода, начиная только с k>9 и не превосходит 2 раз, пока k<14. Для лучшей оценки на сегодня с вычисление произведения эффективнее только при k>3, и при этом (k 4) n не меньше не достижимого значения даже для суперкомпьютеров с

19

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Бигрупповая алгебра и автоморфизмы Пусть

– группа и

– кольцо с единицей. Групповая алгебра

ство, состоящее из конечных сумм вида

определяется как множе-

Операции сложения и умножения опре-

деляются естественным образом, считая, что при умножении каждый коэффициент из кольца коммутирует с каждым элементом из G. Когда группа конечная, элементам групповой алгебры соответствуют матрицы порядка диагонального вида, где – число элементов группы. Их явно не достаточно для представления всех матриц порядка . Расширяя групповую алгебру добавлением характеров, получаем бигрупповую алгебру, являющуюся скрещенным произведением групповых алгебр группы характеров и самой группы с естественным скрещиванием:

(1) Здесь мы исходим из естественного представления в групповой алгебре, когда означает вначале умножение слева на элемент , а потом изменение знака (умножение на корень из 1) . Бигрупповая алгебра определяется как множество, состоящее из конечных сумм вида Эта алгебра становится цветной алгеброй, где однородные элементы имеют вид . Когда получается нулевой цвет, и он принадлежит центру алгебры (считаем, что кольцо коммутативное). Нас интересуют только конечные абелевы группы порядка . Группа G изоморфна прямой сумме циклических подгрупп: Можно упорядочить циклические подгруппы так, чтобы было: Обозначим образующие циклических подгрупп группы через , а соответствующие образующие группы характеров через . Тогда любому однородному элементу бигрупповой алгебры соответствует одночлен со своим коэффициентом из кольца. Таким образом, бигрупповая алгебра представляется как алгебра квазикоммутативных многочленов со следующими соотношениями:

(2) Связь бигрупповых алгебр с умножением матриц кроется в следующей теореме. Теорема 1. Бигрупповая алгебра изоморфна алгебре матриц порядка nxn, если в кольце K имеются примитивные корни порядка и эти числа обратимы ( ). Доказательство основывается на известных соотношениях между характерами и элементами группы:

Зафиксируем представление, согласно которому матрице

соответствует отображение

, где Здесь – некоторая нумерация элементов в группе, для циклической группы нумерация соответствует степеням образующей. Таким образом,

Из этого представления получается соответствие элементам

20

бигрупповой алгебры матриц :

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

(3) Просуммировав по диагонали, соответствующей умножению на соответствующий элемент группы, получим обратное отображение: (4)

, где p – простое число. На группе цветов , определим кососимметричное би-

В дальнейшем ограничимся случаем, когда соответствующих одночленам линейное произведение

(5) относительно которой группа цветов становится 2k-мерным симплектическим пространством над [6]. Любой цветной (сохраняющий однородные элементы однородными) автоморфизм, задаваемый значениями на образующих (6) сохраняет симплектическую структуру, задаваемую с помощью (5), т.е. матрица тична. Если

симплек-

, то соотношение (5) может быть записано в виде: (7)

На группе цветов введём оператор: аналогично определяется действие на мономах. Очевидно, и Оператор симметричный и играет роль скалярного произведения. При условие (6) является достаточным, чтобы отображение, задаваемое соотношением (6) на образующих, привело к автоморфизму алгебры, когда симплектична. При необходимо умножать правую часть (6) на корень четвёртой степени из 1, если нечётно, т.е. ,

Фактически за

надо брать корень четвёртой степени из 1, и только

с такой оговоркой можно говорить о достаточности условия (6) для продолжения отображения до автоморфизма. Для описания автоморфизмов удобнее использовать (обобщенный) базис Вейля–Швингера: Таблица умножения в этом базисе имеет вид: (8) В этом базисе группа автоморфизмов раскладывается в прямую сумму группы знаков, меняющих только знаки перед базисными элементами, и группы симплектических матриц . Первая группа состоит из элементов, вторая группа большая, логарифм от порядка по основанию оценивается как Например, при количество автоморфизмов больше , т.е. шифр надёжнее чем у RSA. Значения многочленов Для наших некоммутативных многочленов можно придумать различные значения. Для произведения выбор его значений практически не имеет значения. . Главное в выборе значений многочленов, является удобство выражения значений произведения многочленов через значения сомножителей. Здесь мы первые k переменных обозначили через , а последние k через . Определим значения (9) при вычисляется подстановкой соответствующих значений в выражение многочлена. Для сомножителей предварительно можно вычислить такие же значения

21

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Само вычисление значений и матрицы произведения по вычисленным значениям занимает всего операций. При этом коэффициент быстро растёт при больших p. Поэтому в дальнейшем для простоты будем рассматривать только случай p=2. На каждом шаге вычисления значений, привлекая новые шаги некоммутативности, можем пересчитать все значения многочленов. На пересчёт новых знаопераций. Поэтому при количестве шагов сложность вычений тратится только числения произведения останется порядка . Для некоммутативных многочленов значения произведения вычисляются линейной комбинацией произведений смещённых (относительно вычисляемого) значений сомножителей. Например, при k=1 значения произведения будут (10) Уже при k=1 можно использовать модернизированные значения для сомножителей, привлекая показатели степеней для сомножителей. С учётом этого имеется 12 формул с вычетом из исходного и 12 формул с добавлением. Произведение любого типа значений сомножителей имеет вид: (11) Здесь – логические формулы, получаемые при модернизации и смещения значений. Тогда вычисление значений произведения сводится к комбинаторике булевых функций и нахождения краткой формулы для выражения значений:

Коэффициенты

находятся из булевого выражения:

Здесь в показателях роль истины играет 1, лжи – 0 ( , а после применения степени роль истины – 1, лжи – ( -1). Например, простейшие булевы формулы от двух переменных выглядят так:

Длину формул можно сократить существенно за счёт существенной модернизации типа значений. относящиеся к разным многоЕдинственное, что мы не можем, – это смешать в формулах индексы членам. Тем не менее, в рамках произвольности выбора длина формулы может быть уменьшена как минимум до Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

Пенроуз Р. Путь к реальности, или законы, управляющие вселенной. Москва, Ижевск, 2007г. Пенроуз Р. Новый ум короля. Москва, УРСС, 2010 г. Изменчивая природа математического доказательства. Москва, 2016 г. Айдагулов Р.Р., Шамолин М.В. Некоторое уточнение алгоритма Конвея. Вестник Московского Университета, №3, 2005 г.

Strassen V. Gaussian elimination is not optimal. Numer. Math. -1969. – Vol. 13, - P. 354-356.

Olga Holtz. Fast and stable matrix multiplication (доклад).

Coppersmith D., Winograd S. Matrix multiplication via arithmetic progressions. J. Symbol. Comput. 1990. – Vol. 9. P. 251-280. Жданович Д.В. Экспонента сложности матричного умножения. Фундаментальная и прикладная математика, 2011/2012, том 17, №2, с. 107-166.

Francois Le Gall. Powers of Tensors and Fast Matrix Multiplication. 2014 (архив). Айдагулов Р.Р., Шамолин М.В. Группы цветов. Современная математика и её приложения. Т.62. с. 15-27. 2009 г. П. Ноден, К. Китте. Алгебраическая алгоритмика. «Мир», Москва, 1999.

22

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Айдагулов Р.Р. Эффективность вычислений при умножении матриц. Вводится понятия фильтрованного и градуированного вычислений. Последний метод более эффективен в силу полноценного использования промежуточных вычислений. Сюда относится вычисление произведения больших чисел преобразованием Фурье. Пока не существует такого метода при умножении (и обращении) матриц больших порядков. Здесь строится такой метод используя градуировки бигрупповой алгебры. Ключевые слова: фильтрованное и градуированное вычисление, градуировки бигрупповой алгебры Aydagulov R.R. The efficiency of computation in matrix multiplication. Introduces the concept of filtered and graded (calibration) calculations. The latter method is more efficient due to the full use of intermediate calculations. This includes the evaluation of the work of large numbers by the Fourier transform. While there is no suth method when multiplying (and circulation) of matrices of large orders. Here is this method using the calibration bigroup algebras.

Keywords: filtered and graduated calculation, calibrating of bigrroup algebra

23

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 512.579

О конгруэнциях полигонов над прямоугольными связками Кожухов И.Б., Пряничников А.М., МИЭТ, Москва kozhuhov_i_b@mail.ru , genary@yandex.ru

В данной работе рассматриваются конгруэнции полигонов над полугруппами. Напомним, что полугруппой называется множество с одной бинарной ассоциативной операцией (т.е. (ab)c = a(bc) для любых элементов a, b, c ). Полигон над полугруппой – это множество X , на котором действует полугруппа S , т.е. определено отображение X  S  X , ( x, s)

xs такое, что ( xs)t  x(st ) для всех

s, t  S , x  X (см. [1]). Полигон является алгебраической моделью автомата (см. [2]), при этом X – множество состояний, а S – полугруппа входных сигналов. Если полугруппа имеет относительно простое строение, то все полигоны над ней могут быть описаны. В работе [3] были описаны полигоны над вполне простой M (G, I , , P) и полигоны с нулём

над вполне 0-простой M 0 (G, I , , P) полугруппой (определения и обозначения см. в [4, гл.3]). Описание конгруэнций над этими полугруппами представляет собой более трудную задачу. В частных случаях полугрупп левых или правых нулей это было сделано в работах [5], [6]. А именно, в теореме 2 работы [5] были описаны конгруэнции полигона над полугруппой левых нулей, а теорема 5 работы [6] даёт описание конгруэнций над полугруппой правых нулей. Следует отметить, что эти описания достаточно громоздки, и в ряде ситуаций (например, для описания полигонов с модулярной решёткой конгруэнций) описания конгруэнций в такой общности, как это получено в работах [5,6], обычно не требуется ввиду наличия дополнительных условий на конгруэнции. В работе [7] были исследованы условия, при которых решётка Con X конгруэнций полигона X (над произвольной полугруппой) является модулярной или дистрибутивной. Важную роль для модулярности решётки конгруэнций полигона играла модулярность решёток конгруэнций компонент связности полигона и отсутствие так называемых сквозных конгруэнций (наличие их исключает модулярность). В работе [5] были полностью описаны полигоны над полугруппой правых или левых нулей с модулярной или дистрибутивной решёткой конгруэнций. Эти результаты, на наш взгляд, могут быть обобщены по крайней мере на полигоны над прямоугольными связками. Если X – полигон над прямоугольной связкой S , то нетрудно показать, что в случае модулярности решётки Con X множество A  X \ XS состоит не более, чем из двух элементов. Полигоны над прямоугольной связкой, имеющие модулярную решётку конгруэнций, были описаны в работе [8] в случаях, когда A   или | A | 1.

Таким образом, неразобранным остаётся лишь случай, когда | A | 2. Цель данной работы – пстроить некоторые конгруэнции полигона над прямоугольной связкой, которые в дальнейшем помогут получить ограничения на полигон в случае модулярности, или дистрибутивности, или каких-либо других условий на решётку его конгруэнций. Напомним некоторые определения, необходимые для дальнейшего. Полугруппа правых нулей R – полугруппа, в которой ab = b для любых a, b  R . Аналогично этому в полугруппе левых нулей ab = a . Прямоугольная связка – это прямое произведение полугруппы левых нулей на полугруппу правых нулей: S  L  R. Иными словами, прямоугольная связка – это множество пар (l , r ), где l  L, r  R, с умножением (l , r )  (l , r ) = (l, r ) . Конгруэнцией полигона X над полугруппой S называется такое отношение эквивалентности  на множестве X , что ( x, y)    ( xs, ys)   для всех x, y  X , s  S. Решётку конгруэнций полигона X обозначим Con X .

X i семейства полигонов {X i | i  I } над полугруппой S назовём дизъюнктное

Копроизведением iI

объединение этих полигонов (если X i имеют между собой непустые пересечения, то возьмём их изоморфные попарно не пересекающиеся копии).

24

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Пусть X – полигон над прямоугольной связкой S  L  R. Положим Y  XS. Нетрудно проверить, что для любых y  Y , l , l   L, r  R имеет место равенство y  (l , r )  y  (l , r ), т.е. произведение не зависит от l. Это означает, что множество Y можно рассматривать как полигон над полугруппой правых нулей R. Конгруэнции полигона Y одни и те же, если его рассматривать как R -полигон или как S полигон. Кроме того, решётка конгруэнций полигона Y изоморфно вкладывается в решётку Con X

   X , где   Con Y ,  X  {( x, x) | x  X } – отношение равенства на X . Пусть X – полигон над прямоугольной связкой S  L  R и Y  XS. Как отмечалось ранее, Y является одновременно R - и S -полигоном, причём Con YR  Con YS . Разложим Y в копроизведение следующим образом: 

Yi . Можно проверить, что Yi  aS для любого a  Yi и | Yi r | 1 для

конеразложимых полигонов: Y  iI

всех r  R. Пусть Yi r  { yir }. Для i, j  I и i  j обозначим через  ij двудольный граф с множеством вершин Yi  Y j ( Yi и Y j – его доли) и рёбрами ( yir , y jr ) при r  R. Для дальнейшего нам понадобится следующая лемма. Лемма. Пусть X – полигон над прямоугольной связкой S  L  R, , XS =

Yi – разложение iI

подполигона XS в копроизведение конеразложимых подполигонов и   Con X . Пусть ( y, y)   для некоторых y  Yi , y  Y j , причём i  j. Если граф  ij связен, то все элементы множества Yi  Y j лежат в одном  -классе. Доказательство. Пусть выполнены условия леммы. Достаточно доказать, что ( z, z )   при любых z  Yi , z   Y j . По условию ( y, y)  . Умножив на любое r  R, получим ( yr, yr )   , т.е. ( yir , yir )  .

Так как граф  ij связен, то в нём существует путь от y к z . Ввиду симметричности и транзитивности отношения  мы получаем, что ( y, z )  . Ввиду произвольности элемента z   Y j мы получаем, что все элементы множества Y j лежат в одном  -классе с элементом y. Аналогично доказывается, что все элементы из Yi лежат в одном  -классе с элементом y . Отсюда следует, что ( z, z )  . Для любого множества A через Eq A будем обозначать решётку отношений эквивалентности на множестве A. Теорема. Пусть X – полигон над прямоугольной связкой S  L  R, XS = Yi – разложение iI

подполигона XS в копроизведение конеразложимых подполигонов Yi . Возьмём любое   Eq I . Далее, возьмём

какое-либо

подмножество

I  I ,

состоящее

из

элементов,

 -классы

которых

одноэлементны (возможно, I  =  ). Для каждого i  I  возьмём любое  i  Eq Yi . Положим I  = I \ I  . Тогда отношение

=

i 

iI 

   Yi  Yi    iI  jI   iI  ( i , j )  (i , j ) 

(1)

является конгруэнцией полигона Y  XS. Кроме того, если все графы  ij связны, то любая конгруэнция полигона Y имеет вид (1). Доказательство. Докажем вначале, что отношение  является конгруэнцией. Ясно, что  – отношение эквивалентности. Нужно доказать, что ( xs, ys)   при ( x, y)   и s  (l , r )  S. Если

( x, y)   i , то x, y  Yi , а значит, xs = ys (левая и правая части равны yir ), откуда ( xs, ys)  . Пусть теперь x, y  ( i , j )

Yi для некоторого j  I  . Так как Yi – подполигоны полигона X , то xs, ys 

( i , j )

Yi ,

следовательно, ( xs, ys)  . Предположим теперь, что графы  ij связны и   Con Y . Введём в рассмотрение отношение

25

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

 = {(i, j)  I  I | ( X i  X j )    } на множестве I . Проверим, что   Eq I . Рефлексивность и симметричность отношения  очевидны. Пусть (i, j ),( j, k )   . Тогда ( x, y), ( y, z)   при некоторых

x  Yi , y, y  Yj , z  Yk . Если i = j или j = k , то ясно, что (i, k )   . Далее считаем, что i  j и j  k. Так как граф  ij связен, то по лемме Yi  Yj  . Из связности графа  jk аналогично получаем, что

Yj  Yk  . Транзитивность отношения  даёт включение Yi  Yk  . Таким образом,  транзитивно. Следовательно,   Eq I . Пусть I  = {i  I | (Yi  Yj )     при j  i}. Тогда для каждого i  I  его  -класс состоит из одного элемента i. Для i  I  положим  i =   (Yi  Yi ). Ясно, что  i  Eq Y . Положим I  = I \ I  . Тогда при i  I  существуют элементы x, y такие, что x  Yi , y  Y j при некотором j  i и ( x, y)  . Так как граф  ij связен, то по лемме Yi  Yj  . При этом, очевидно, (i, j )   . Наоборот, если (i, j )   и i  j, то i, j  I  и Yi  Yj  . Следовательно, i, j  I  . Теперь

ясно, что  имеет вид (1). Эта теорема позволяет сделать интересное замечание. Пусть X  XS. Если все графы y  ij связны, то решётка конгруэнций

Con X не зависит от вида этих графов (важен лишь сам факт их

связности).Решётка конгруэнций зависит лишь от мощностей | Yi | конеразложимых компонент. Прежде, чем привести пример решётки конгруэнций полигона в целях упрощения записи конгруэнций введём следующие обозначения. Если  – отношение эквивалентности на множестве X и {x1 , , xn1 }, {xn1 1 , , xn2 }, … , {xnk 1 1 , , xnk } – её классы, то будем писать

  ( x1 ,

, xn1 )( xn1 1 ,

, xn2 )

( xnk 1 1 ,

, xnk ).

При этом элементы одноэлементных классов можно вообще не писать. Например, запись   (123)(45)(67) означает, что {1, 2,3}, {4,5}, {6, 7} – классы отношения  , а остальные классы одноэлементны. Для любого полигона X отношение   {( x, x) | x  X } (отношение равенства) и отношение   X  X  {( x, y) | x, y  X } (универсальное отношение) являются конгруэнциями, причём



–

наименьший элемент решётки Con X , а  – её наибольший элемент. Пример. Пусть X = {1, 2,3, 4,5,6,7} – полигон над прямоугольной связкой S , причём X  XS и

Y1 = {1, 2,3}, Y2 = {4,5}, Y3 = {6,7} – его конеразложимые подполигоны. Тогда множество C  {, (12), (13), (23), (123), (45), (12)(45), (13)(45), (23)(45), (123)(45), (67), (12)(67), (13)(67), (23)(67), (123)(67), (12)(45)(67), (13)(45)(67), (23)(45)(67), (123)(45)(67), (4567), (12)(4567), (13)(4567), (23)(4567), (123)(4567), (12345), ((12367), (12345)(67), (12367)(45),  } является подрешёткой решётки конгруэнций полигона X . Если графы 12 , 13 , 23 связны, то других конгруэнций нет, т.е. Con X = C. Решётка C изображена на рисунке 1.

26

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 1- Решётка C Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

Kilp M., Knauer U., Mikhalev A.V. Monoids, Acts and Categories. N.Y. – Berlin, Walter de Gruyter, 2000. Плоткин Б.И., Гварамия А.А., Гринглаз Л.Я.. Элементы алгебраической теории автоматов. М., Высшая школа, 1994.

Avdeyev A.Yu., Kozhukhov I.B. Acts over completely 0-simple semigroups. Acta Cybernetica, 2000, т. 14, вып. 4, с. 523–531. Престон Г. Клиффорд А. Алгебраическая теория полугрупп. Тт. 1, 2. М., Мир, 1972, 1974. Халиуллина А.Р. Условия модулярности решётки конгруэнций полигона над полугруппой правых или левых нулей. Дальневосточный математический журнал, 2015, т. 15, вып. 1, С. 102–120. Халиуллина А.Р.. Конгруэнции полигонов над полугруппами правых нулей. Чебышевский сборник, 14(3):142–146, 2013. Птахов Д.О., Степанова А.А.. Решётки конгруэнций полигонов. Дальневосточный математический журнал, 2013, т. 13, вып. 1, с. 107–115. Кожухов И.Б., Халиуллина А.Р. О решётке конгруэнций полигонов над прямоугольными связками. Сб. научн. трудов МИЭТ, посв. 70-летию проф. А.С.Поспелова, М., МИЭТ, 2016, С. 75–82.

Кожухов И.Б., Пряничников А.М. О конгруэнциях полигонов над прямоугольными связками. Строится серия конгруэнций полигона над прямоугольной связкой. При определённых условиях ими исчерпываются все конгруэнции полигона. Результаты предполагается применить в исследовании полигонов с условиями на конгруэнции. Ключевые слова: полигон над полугруппой, прямоугольная связка, решётка конгруэнций.

Kozhukhov I.B., Pryanichnikov A.M. On congruences of acts over rectangular bands. We construct a series of congruences of an act over a rectangular bund. Under certain conditions, they are all the congruences of the act. We hope to apply the result in the study of acts with conditions on congruences.

Keywords: act over semigroup, rectangular band, congruence lattice.

27

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.056.55

Разработка алгоритма хеширования информации на основе метода наименьших квадратов Кобец А. А., Марковская Н. В. МОУ «Специализированная физико-математическая школа №17» kobetc.rey8@gmail.com, marknata@mail.ru Постановка проблемы В человеческом обществе все более актуальной становится проблема опасности перехвата конфиденциальной информации при работе с ней. Современная криптография для обеспечения защиты данных использует наборы преобразований, называемых криптографическими примитивами. В частности, для обеспечения безопасного хранения и сравнения информации, используются дайджест-функции. Однако, возникает проблема кодировки, которая базируется на сравнительной простоте большого числа используемых дайджест-функций. Стремительный рост производительности вычислительной техники позволяет говорить о реальных временных промежутках при применении bruteforce атак (от 30 минут до 45 часов). К тому же продолжительное изучение криптоаналитиками данных алгоритмов, позволяет находить коллизии за минуты. Таким образом, для решения данной проблемы необходима разработка совершенно нового способа хеширования, основанного на ранее не использовавшихся принципах. Цель Целью данной работы является создание оптимального алгоритма хеширования, основанного на методе наименьших квадратов. Анализ существующих разработок На данный момент существует большое количество алгоритмов хеширования. Многие из них реализуют, так называемую, блочную структуру. Наиболее показательными примерами таких алгоритмов являются дайджест-функции MD5 и SHA-1.

MD5 – это 128-битный алгоритм хеширования. Данный алгоритм был разработан Рональдом Л. Ривестом из Массачусетского технологического института как более надёжная версия алгоритма MD4. Впервые был описан в RFC – 1321 [1]. Основным достоинством алгоритма MD5 является наличие, так называемого, «лавинного эффекта». Это означает, что незначительное изменение в открытом тексте, передаваемое данному алгоритму, вызовет кардинальное изменение в результирующем хеше. Однако, ещё в 2006 году чешский исследователь Властимил Клима опубликовал алгоритм, в последствии названный «туннелированние» [2]. Данный алгоритм позволял находить коллизии MD5 на домашнем компьютере за полминуты. В следствие чего, в конце 2008 года MD5 был признан небезопасным, и организация US-CERT призвала прекратить использовать MD5 в любых целях. Не смотря на это, многие разработчики активно применяют его до сих пор.

SHA-1, описанный в RFC 3174 [3], – как и MD5, является усовершенствованной версией алгоритма MD4. Важным отличием SHA-1 от MD5 является то, что на выходе получаемая последовательность имеет длину 160 бит. Как и MD5, SHA-1 присущ лавинный эффект, более того, данный алгоритм гораздо более устойчив к поиску коллизий, нежели описанный выше. Тем не менее, несмотря на то, что SHA-1 несколько более сложен по своей структуре, нежели MD5, подбор пароля при помощи brute-force – атаки, по заданному дайджесту SHA-1 не является проблемой. Семизначный пароль, в котором есть символы латинского алфавита, а также цифры 0-9 и спецсимволы подбирается примерно за 31 час[4]. Определение требований к надёжному алгоритму хеширования В криптографии существует ряд требований к хеш-функциям: 1. Необратимость – для дайджеста, построенного заданной хеш-функцией должно быть вычислительно невозможно найти прообраз.

2. Стойкость к коллизиям первого рода – для заданного сообщения должно быть вычислительно невозможно подобрать такой аналог, чтобы в обоих случаях функция вернула одинаковый результат.

28

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Стойкость к коллизиям второго рода - должно быть вычислительно невозможно найти пару сообщений, для которых заданная хеш-функция вернёт одинаковый результат. Так же стоит отметить, что подавляющее большинство современных хеш-функций реализует «лавинный эффект» - свойство дайджеста значительно изменяться даже при незначительных отличиях исходных последовательностей.

3.

Разработка алгоритма Метод Наименьших Квадратов (МНК англ. Ordinary Least Squares, OLS) – это метод регрессионного анализа, позволяющий сгладить результаты наблюдений, содержащих случайные ошибки. Именно на нём построен основной принцип работы алгоритма. Выбор данного метода обоснован следующими его свойствами: 1. Для трёх точек, не принадлежащих одной прямой, шанс вхождения одной отдельно взятой точки во множество решений аппроксимирующей линейной функции, сравнительно мал, а также невозможно сказать в какую сторону происходит отклонение. По этим причинам, истинное положение точки не может быть воспроизведено аналитически.

2. Изменение положения любой из искомых точек отражается на конечном результате в достаточно большой степени, чтобы вызвать «лавинный эффект». Для реализации алгоритма был выбран язык программирования Java, так как его среда исполнения поддерживается большинством современных устройств, а так же в состав его стандартной библиотеки входят классы, реализующие возможность использования вещественных чисел с неограниченной разрядностью, что весьма важно для увеличения эффективности результата. Вычисление дайджеста сообщения происходит в три условных этапа: 1. Вычисление первичной числовой комбинации.

2. Вычисление вторичной числовой комбинации.

3. Слияние распределение комбинаций по массиву байт требуемой длины. Вспомогательные функции В ходе вычисления дайджест последовательности, алгоритм неоднократно обращается к следующим вспомогательным функциям: 1. pseudoRandom(seed, mix) - Данная функция предназначена для генерации псевдослучайных чисел, вычисляемых на основе двух аргументов по следующему алгоритму: 1. Инициализируется переменная 2. Выполняется присваивание . В данном случае (int) означает приведение к целочисленному типу с отбрасыванием всех разрядов меньше единицы.

3. Значение a переводится из радианов в градусы.

4. Выполняется присваивание 5. Значение a приводится к целочисленному типу с отбрасыванием всех разрядов меньше единицы 6. Значению a присваивается сумма первых двух и последних двух разрядов.

7. На выходе данная функция возвращает |a|. При условии, что параметры данной функции лежат в интервале [0;65536], её результат будет лежать в промежутке [0-146].

2. arrayShuffle(array, rndSeed); Данная функция предназначена для перестановки элементов массива на основе вышеописанного ГПСЧ. Работает по следующему алгоритму: 1. Для каждого i-го элемента массива: 2. Вычисляется число j, такое, что: (( 3.

4.

)

)

(1)

Исходя из формулы, ; Меняются элементы массива с номерами i, j местами; По завершении цикла, функция возвращает преобразованный массив.

3. arrayXOR(bytes, bytes1) Данная функция выполняет сложение по модулю 2 всех элементов принимаемых массивов, а так же – корректирует их длины. Данная функция реализует следующий алгоритм:

29

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

1) Если длины массивов совпадают, действия 2-3 пропускаются.

2) Избыточные элементы поочерёдно суммируются по модулю два со всеми элементами массива, имеющего лишнюю длину.

3) Выполняется уравнивание длин массивов.

4) Для i-го элемента массива bytes выполняется действие: 5) Результат данной функции – массив bytes1. На вход данного алгоритма поступает два значения: 1. mdLenBytes – число байт, ожидаемое пользователем, должно входить в натуральные числа.

2. sequence – входная последовательность байт. Входное сообщение разбивается на массив numbers, хранящий в себе числовое представление символов исходной строки. Дальнейшие операции производятся уже на нём.

3. В данный массив дописывается число, зависящее исключительно от дины массива и вычисляемого по формуле: е preLen – длина массива до включения в него искомого числа. Длина исходного массива увеличивается до ближайшего числа кратного 9. При этом новые элементы заполняются элементами из старого (по «кольцевой схеме». Например, при исходном массиве = [5, 4, 3], новый массив выглядит следующим образом: [5, 4, 3, 5, 4, 3, 5, 4, 3]).

5. Затем выполняется цикл, в котором все значения исходного массива заменяются по следующему принципу: ( ) (2) 6. Первый этап – получение первичной хеш-последовательности: Из созданного массива вычисляется трёхмерная матрица matrix, размером [N][3][3]. Данная матрица при дальнейших операциях интерпретируется как N избыточных систем линейных уравнений вида: 4.

{

(3)

где i – номер данной системы. Для простоты обозначения, введены специальные обозначения: (4) С учётом введённых обозначений, система 3 будет выглядеть следующим образом: {

(5)

Данная избыточная система легко решается при помощи метода наименьших квадратов. После всех преобразований, выводится формула, являющаяся явным представлением пары чисел (X, Y): ∑

∑

∑

∑

∑

∑ ∑

(∑ ∑

)

(6)

∑ { n – это количество рассматриваемых уравнений – 1 (в данном случае: 3-1= 2). Результаты вычислений записываются в двумерную матрицу results. Первичная хеш-последовательность представляет собой множество, состоящее из двух чисел и являющееся произведением полученных результатов. Очень важно сохранить максимальную точность данного числа, т. к. от этого будет зависеть насколько сложен будет дайджест в результате работы алгоритма поэтому рекомендуется использовать типы данных, позволяющие работать с неограниченным количеством символов после запятой, например BigDecimal в языке Java, 1. Второй этап – получение вторичной хеш-последовательности.

где

30

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Данный этап, как и предыдущий основывается на методе наименьших квадратов. Однако, в данном случае, вместо использования его в качестве метода решения избыточных систем, здесь реализуется ещё одно применение данного метода. При получении вторичного хеша, данный метод используется для получения коэффициентов линейного уравнения, наиболее точно описывающего последовательность точек: ( ) (7) где i – номер позиции символа в передаваемой последовательности. Т. к. первое число является координатой i-ой точки на оси абсцисс, обозначим его как Xi, а второе, соответственно Yi. Явный вид параметров линейного уравнения: ∑

{

∑ ∑

∑

∑ ∑

∑

(8)

Также следует указать, для достижения наилучшего эффекта, требуется использовать то же количество символов после запятой, что и у первичной хеш-последовательности. Множество {A, B} является вторичной хеш-последовательностью.

2. Далее все составляющие элементы, составляющие первичную и вторичную хешпоследовательности переводятся в массивы байт.

3. Объявляется массив fusionArray, который, в последствии, будет хранить объединённые значения первичного и вторичного хеша.

4. Выполняются следующие действия: где primaryHash[0], primaryHash[1] , secondaryHash[0] , secondaryHash[1] – первые и вторые цифры первичной и вторичной хеш последовательности соответственно.

5. Создаётся переменная hash, в которую записывается следующее значение: 6.

Каждый элемент массива подвергается изменению при помощи формулы:

где i – номер элемента в массиве.

7. Положение значений в массива hash меняется в псевдослучайном порядке: где slength и hashLength длина исходной строки и длина хеша соответственно.

8. Повторение действия 11.

9. Создаётся returnHash изаполняется по следующему алгоритму: для i, не превышающего длины массива элемента массива: 10. Выполняется слияние сгенерированных и полученных раннее данных. В цикле с переменной-счётчиком i, не превышающем длину массива hash, проверяется условие. Существует ли i-й элемент в массиве returnHash. Если условие верно, то выполняется простейшее преобразование: Иначе, выполняется вход в другой цикл, в котором изменяются все элементы массива returnHash номера которых кратны остатку от деления i на размер массива returnHash. Изменение происходит по следуюшщему примеру: где j – это номер элемента массива, кратный остатку от деления.

11. Если размер массива hash меньше размера массива returnHash, выполняется преобразование: 12. Массив returnHash и является искомым дайджестом. Выводы В рамках данного исследования был проведён анализ основных уязвимостей криптографических функций. В качестве альтернативы к уже устаревшим алгоритмам был разработан совершенно новый, основанный на ранее не применявшихся принципах алгоритм хеширования.

31

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

RFC 1321 [Электронный ресурс] // IETF Tools Режим доступа: https://tools.ietf.org/html/rfc1321 Tunnels in Hash Functions: MD5 Collisions Within a Minute. Vlastimil Klima Prague, Czech Republic [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://cryptography.hyperlink.cz/2006/tunnels.pdf RFC 3174 [Электронный ресурс] // IETF Tools Режим доступа: https://tools.ietf.org/html/rfc3174 NIST COMMENTS ON CRYPTANALYTIC ATTACKS ON SHA-1 [Электронный ресурс] // National Institute of Standards and Technology Режим доступа: http://csrc.nist.gov/groups/ST/hash/statement.html Дринфельд Г.И. Интерполирование и способ наименьших квадратов // Г.И. Дринфельд К.: «Вища школа», 1984. - 103 с.

Кобец А. А., Марковская Н. В. Разработка алгоритма хеширования информации на основе метода наименьших квадратов. В статье описывается необходимость разработки новых принципов хеширования, а также формулируются требования к функциям, реализующим получение дайджестов сообщений. Выдвигается и обосновывается гипотеза о возможности использования метода наименьших квадратов в качестве метода получения дайджеста сообщений. Приводится разработанный алгоритм, построенный на базе данной гипотезы. Ключевые слова: криптография, хеширование, дайджест, МНК.

Kobets A. A., Markovskaya N. V. Developing hashing information algorithm based on ordinary least squares method. The article describes the necessity of developing new principles of hashing and formulates the requirements to the functions that realize getting message digests. A new hypothesis which says that ordinary least squares method is suitable as the method of getting message digests had been put forward and justified. Developed algorithm based on this hypothesis is given.

Keywords: cryptography, hashing, digest, OLS.

32

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 004.89

Актуальные проблемы и перспективы развития искусственного интеллекта Лапшина Е.В.1, Киселев З.М.1, Ефименко К.Н.2 студент гр. ПМК-161, доцент кафедры прикладной математики2 Донецкий национальный технический университет, г. Донецк Kat_Lapshina@mail.ru, KN_Efimenko@mail.ru Введение В последнее время в научном мире все больше высказывается опасений в связи с развитием искусственного интеллекта. В октябре 2017г. британский физик с мировым именем Стивен Хокинг заявил, что искусственный интеллект не только может превзойти людей, но и заменить человечество как вид разумной жизни, проживающей на Земле. С аналогичными опасениями выступили Илон Маск (мультимиллиардер, исследователь-филантроп и глава SpaceX и Tesla) и Мустафа Сулейман (создатель искусственного интеллекта для Google). В августе 2017 г. они в составе группы экспертов в области робототехники и искусственного интеллекта, состоящей из 116 человек из 26 стран, обратились к ООН с призывом запретить разработку и использование автономного летального оружия (терминаторов). Целью данной работы является попытка отследить современные тенденции и направления в развитии искусственного интеллекта, описать наиболее перспективные области его применения и определить, какую опасность он может представлять для человечества. История развития искусственного интеллекта В Википедии понятие «Искусственный интеллект» (Artificial intelligence) определяется двояко: как наука и технология создания интеллектуальных машин и компьютерных программ; и свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека [1]. Таким образом, искусственный интеллект (ИИ) можно определить как область компьютерной науки, занимающуюся автоматизацией разумного поведения [2]. В целом, искусственный интеллект – это самостоятельная область научных исследований, которая сформировалась в результате достижений в математике и логике и основана на накопленных человечеством знаниях о живой и неживой природе [3]. Истоки возникновения ИИ можно отследить, начиная со средних веков, когда в понятие искусственного интеллекта вкладывали задачи создания механической человекоподобной мыслящей машины, способной, возможно, превзойти его по интеллекту. В XVIII в. благодаря развитию техники и, в особенности, часовых механизмов интерес к подобным изобретениям вырос ещё сильнее. В середине 1750-х годов австрийский изобретатель Фридрих фон Кнаус, сконструировал серию машин, умевших писать пером довольно длинные тексты. В 1914 году директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес Кеведо изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек [3]. В XIX в. целью создания формального языка для описания мышления задался математик Джордж Буль. Наиболее известным его открытием стала математическая формализация законов логики, в дальнейшем получившая название «Булева алгебра». Работа Буля стала базой для последующего развития формальной логики, включая разработку современных компьютеров. При этом цели самого Буля при разработке его системы по духу были ближе к современному ИИ. В XX в. одной из первых работ, посвященных вопросу о машинном разуме в отношении современных цифровых компьютеров, стала статья «Вычислительные машины и интеллект», написанная в 1950 г. британским математиком Аланом Тьюрингом [4]. Тьюринг рассмотрел вопрос о том, можно ли заставить машину действительно думать. Отмечая, что фундаментальная неопределенность в самом вопросе (что такое «думать»? и что такое «машина»?) исключает возможность рационального ответа, он предложил заменить вопрос об интеллекте более четко определенным эмпирическим тестом. Тест Тьюринга (рис.1) сравнивает способности предположительно разумной машины со способностями человека – лучшим и единственным стандартом разумного поведения. В тесте, который Тьюринг назвал «имитационной игрой», машину и ее человеческого соперника помещают в разные комнаты, отделенные от комнаты, в которой находится экзаменатор. Экзаменатор не должен видеть их или говорить с ними напрямую – он общается с ними исключительно с помощью текстового устройства, например, компьютерного терминала. Экзаменатор должен отличить компьютер от человека исключительно на основе их ответов на вопросы, задаваемые через это устройство. Если же

33

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

экзаменатор не может отличить машину от человека, тогда, утверждает Тьюринг, машину можно считать разумной [2a]. Таким образом, Тьюринг спрашивает, может ли машина совершать действия, неотличимые от обдуманных действий. Такая постановка вопроса позволяет избежать философских проблем по определению глагола «думать» и сосредоточить внимание на задачах создания и увеличения производительности, которая делает способность думать возможной [1].

Рисунок 1 – Тест Тьюринга В нашей стране направление «Искусственный интеллект» возникло с опозданием примерно на 10 лет и пришло на смену кибернетическому и бионическому буму первой половины 60-х годов XX века. Практически с самого начала учёные, занимавшиеся этим новым направлением научных знаний, предположили, что к конструктивному определению и моделированию мышления полезно идти от специфики задач, вводя искусственный интеллект как механизм, необходимый для их решения. Таким образом, искусственный интеллект в современном понимании – это совокупность методов и инструментов решения различных сложных прикладных задач, использующих принципы и подходы, аналогичные размышляющему над их решением человеку или процессам, протекающим в живой или неживой природе [2]. На сегодняшний день исследования в области искусственного интеллекта ведутся по различным направлениям: представление знаний, моделирование рассуждений, приобретение знаний, машинное обучение и автоматическое порождение гипотез, интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации, поддержка принятия решений, управление процессами и системами, динамические интеллектуальные системы, планирование и т.д. [3]. Проблемы разработки ИИ Перед разработчиками ИИ стоит две наиболее фундаментальные проблемы – представление знаний (knowledge representation) и поиск (search). Первая относится к проблеме получения всего спектра новых знаний, требуемых для формирования разумного поведения, с помощью формального языка, подходящего для компьютерных манипуляций. Вторая – это метод решения проблемы, в котором систематически просматривается пространство состояний задачи (problem states), т.е. альтернативных стадий ее решения. По утверждению Ньюэлла и Саймона, высказанному в 1976 г., эта техника лежит в основе человеческого способа решения различных задач [2]. В тоже время все возможности современного компьютера определяются тремя факторами [5]: 1) разнообразие видов данных, которые могут быть представлены в числовом виде; 2) постоянное увеличение быстродействия; 3) увеличение производительности за счет распараллеливания вычислений. Массовое внедрение компьютеров во все сферы деятельности человека сформировало некоторые причины, побудившие развитие исследований в области искусственного интеллекта: – необходимость приблизить компьютеры к непрограммирующему пользователю, сделать общение с ним столь несложным, чтобы научиться этому при желании мог каждый человек без особых усилий; – возникновение новых информационных технологий, при создании которых имеют значение не только результаты развития вычислительной техники и сетей связи, но и достижения искусственного интеллекта, без которых невозможна формализация и передача знаний, манипулирование знаниями и доступ к ним; – появление роботизированной техники способной избавить от лишних производственных затрат. Однако, для того чтобы полностью заменить человека, машина должна обладать достаточно высоким уровнем интеллекта, чтобы иметь возможность решать сложные производственные задачи. Прежде всего, это задачи зрительного восприятия, планирования целесообразного поведения, овладение навыками. Основная проблема, стоящая перед исследователями и разработчиками искусственного интеллекта, состоит в рациональности применения достижений ИИ-разработок. Особую опасность представляют новшества военного вооружения и стратегии. К примеру, методы распознавания образов нашли свое

34

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

применение при разработке крылатых ракет. Подобным образом и другие методы ИИ могут сыграть свою роль в военных системах будущего, способных планировать свои действия без участия людей. И, наконец, стоит отметить, что широкое внедрение информационных и экспертных систем может привести к появлению своеобразных «интеллектуальных тунеядцев», полностью доверяющих машине и стремящихся избавиться от необходимости прилагать малейшие интеллектуальные усилия. [2] Основные области практического применения ИИ Современные работы в области практического применения искусственного интеллекта ведутся по нескольким основным направлениям [3]: 1. Распознавание зрительных или звуковых образов, а также других (смешанных) модальностей. Медицинская диагностика, предсказание погоды являются примерами задач распознавания образов. В последнее время основная часть работ в этой области ориентирована на анализ ситуаций (сцен), а не отдельных объектов (например, печатных знаков).

2. Использование естественного языка подразумевает разработку систем «вопрос-ответ» и систем автоматического перевода.

3. Экспертные системы, воплощающие большие объемы знаний и навыков, присущих эксперту – человеку. Эти системы представляют большую ценность, в частности, в медицинской диагностике, в геологии, а также в некоторых других областях.

4. Инженерия знаний хоть и не является самостоятельной областью, но сам термин отражает определенное отношение к тому, каким образом следует осуществлять взаимодействие различных видов знаний в распознавании образов, робототехнике и в экспертных системах. Также включает область, в рамках которой ведутся исследования по определению знаний, манипулированию ими и слежению за пополнением и корректировкой знаний.

5. Моделирование игр является основой для изучения эвристического поиска. Программы ведения игр ставят перед исследователями новые вопросы, включая вариант, при котором ходы противника невозможно определенно предугадать. Наличие противника усложняет структуру программы, добавляя в нее элемент непредсказуемости и потребность уделять внимание психологическим и тактическим факторам игровой стратегии.

6. Доказательство теорем перекрывается с определенными областями математики и решением проблем в ряде других областей (например, в робототехнике).

7. Нейронные сети. В эту область исследований входят такие перспективные методы, как обработка видеоизображений и их преобразование в векторные графические модели, автоматизация построения и анализа объектов моделей или местности с учетом динамики их развития, получение аналитических решений в графическом виде в режиме реального времени, работа с зашумленными данными и др. Например, в экономике для предсказания рынков, оценки риска невозврата кредитов, предсказания банкротств, оптимизации товарных и денежных потоков, автоматического считывания чеков и форм. В медицине: обработка медицинских изображений, мониторинг состояния пациентов, диагностика, факторный анализ эффективности лечения, очистка показаний приборов от шумов. В авиации: обучаемые автопилоты, распознавание сигналов радаров, адаптивное пилотирование сильно поврежденного самолета. В средствах связи: сжатие видео-информации, быстрое кодирование-декодирование, оптимизация сотовых сетей и схем маршрутизации пакетов.

8. Генетические алгоритмы позволяют исследователям вырабатывать новые решения проблем из компонентов предыдущих решений. Генетические операторы, такие как скрещивания или мутация, подобно своим эквивалентам в реальном мире, вырабатывают с каждым поколением все лучшие решения.

9. Языки программирования и среды разработки программного обеспечения ИИ являются одними из наиболее важных побочных продуктов исследований ИИ. По множеству причин, включая размеры многих прикладных программ ИИ, важность методологии “создания прототипов”, тенденцию алгоритмов поиска порождать чересчур большие пространства и трудности в предсказании поведения эвристических программ, программистам искусственного интеллекта пришлось разработать мощную систему методологий программирования. Средства программирования включают такие методы структурирования знаний, как объектно-ориентированное программирование и каркасы экспертных систем. Высокоуровневые языки, такие как LISP и PROLOG, которые обеспечивают модульную разработку, помогают управиться с размерами и сложностью программ. Пакеты средств трассировки позволяют программистам реконструировать выполнение сложного алгоритма и разобраться в сложных структурах эвристического перебора. Без подобных инструментов и методик вряд ли удалось бы построить многие известные системы ИИ. [2] 10. Машинное обучение является одним из направлений искусственного интеллекта. Основной принцип заключается в том, что машины получают данные и «обучаются» на них. В настоящее время это наиболее перспективный инструмент для бизнеса, основанный на искусственном интеллекте. Системы машинного обучения позволяют быстро применять знания, полученные при обучении на больших набо-

35

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

рах данных, что позволяет им преуспевать в таких задачах, как распознавание лиц, распознавание речи, распознавание объектов, перевод, и многих других. В отличие от программ с закодированными вручную инструкциями для выполнения конкретных задач, машинное обучение позволяет системе научиться самостоятельно распознавать шаблоны и делать прогнозы. Так программа DeepMind, разработанная ИИподразделением Google и являющаяся примером использования машинного обучения, обыграла чемпиона мира по Го, обучая себя на большом наборе данных ходов, сделанных опытными игроками [6].

11. Робототехника – это область исследований, которая ставит перед собой цель вывести машины из вычислительных центров в реальный мир [2]. В настоящее время практическими исследованиями в области ИИ занимаются такие ведущие мировые научные центры: 1. Лаборатория искусственного интеллекта в Университете Мичигана. Основная специализация – исследования и разработка вспомогательных технологий для лиц с физическими и когнитивными нарушениями. Один из таких проектов – разработка компьютерного интерфейса, автоматически приспосабливаемого к нуждам лиц с нарушением зрения.

2. Совместный исследовательский центр Стэндфордской лаборатории искусственного интеллекта и Toyota проводят исследования в области создания «умных» автомобилей следующего поколения. Разработки объединили специалистов в таких отраслях, как машинное обучение, роботехника и обработка естественного языка.

3. Группа искусственного интеллекта Кембриджского университета охватывает несколько дисциплин – включая геномику, теорию вычислительного обучения и нечеткую логику – и призвана разрабатывать эффективные алгоритмы, решающие проблемы машинного распознавания шаблонов и выявлять практические приложения таких моделей [7]. Перспективы развития ИИ Специалисты в области исследования и разработки искусственного интеллекта прогнозируют следующие перспективы развития и внедрения ИИ в жизнь [8].

1. В большинстве областей экономической и социальной жизни будет активно моделироваться поведение людей, основанное на их персональных данных.

2. С ростом глобальных сетей большинство окружающих нас гаджетов будут контактировать друг с другом и делать свою работу на основе алгоритмов ИИ.

3. С ростом доступности 3D-технологий производство станет не только штучным, но и персонализированным, смоделированным на основе данных ИИ.

4. Машинный разум выйдет на массовый рынок, станет постоянным спутником и персональным помощником человека.

5. Рост вычислительных мощностей даст ИИ достаточно возможностей для решения самых сложных задач, вероятны качественные прорывы в прикладных и теоретических науках.

6. Постоянное обучение и работа в разных областях приведет к тому, что каждый достаточно долго функционирующий ИИ будет обретать индивидуальность.

7. На определенной стадии развития компьютерный разум обретет сознание и свободу воли. Выводы Несмотря на предложенные Google и Facebook так называемые системы «искусственного интеллекта», полноценная его разработка и существование все еще относится к области фантастики. В данной работе была сделана попытка всего лишь дать определение искусственному интеллекту путем рассмотрения основных областей его исследования и применения. Искусственный интеллект это молодая и многообещающая область науки, основная цель которой – найти эффективный способ понимания и применения интеллектуального решения проблем планирования и навыков общения к широкому кругу практических задач. Несмотря на разнообразие проблем, затрагиваемых исследованиями ИИ, во всех отраслях этой сферы наблюдаются некоторые общие черты [2].

1. Использование компьютеров для доказательства теорем, распознавания образов, обучения и других форм рассуждений.

2. Внимание к проблемам, не поддающимся алгоритмическим решениям. Отсюда – эвристический поиск как основа методики решения задач в ИИ.

3. Принятие решений на основе неточной, недостаточной или плохо определенной информации и применение формализмов представлений, помогающих программисту справляться с этими недостатками.

4. Выделение значительных качественных характеристик ситуации.

5. Попытка решить вопросы семантического смысла, равно как и синтаксической формы.

6. Ответы, которые нельзя отнести к точным или оптимальным, но которые в каком-то смысле «до-

36

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

статочно хороши». Это результат применения эвристических методов в ситуациях, когда получение оптимальных или точных ответов слишком трудоемко или невозможно вовсе.

7. Использование большого количества специфичных знаний в принятии решений – основа экспертных систем.

8. Использование знаний метауровня для более совершенного управления стратегиями принятия решений. Хотя это очень сложная проблема, затронута лишь несколькими современными системами, она постепенно становится важной областью исследований. Список источников 1. Свободная энциклопедия «Википедия» [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: ru.wikipedia.org.

2. Люггер, Дж. Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем / Дж. Ф. Люггер. – Москва : Вильямс, 2003. – 864 с.

3. Портал искусственного интеллекта [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: neuronus.com/history/4-istoriya-vozniknoveniya-ikustvennogo-intellekta.html.

4. Turing, A.М. Computing machinery and intelligence // Mind. – Oxford: Oxford University Press, 1950.

– No. 59. – P. 433 - 460.

5. Информационный портал Stas'M Corp. [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: stascorp.com/publ/4-1-0-31.

6. Информационное издание Vesti.ru [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: hitech.vesti.ru/article/685445.

7. Консорциум MNS.ORG [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: www.nmc.org.

8. СКБ Контур [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: kontur.ru/articles/4779. Лапшина Е.В., Киселев З.М., Ефименко К.Н. Актуальные проблемы и перспективы развития искусственного интеллекта. Рассматривается история развития искусственного интеллекта, проблемы его разработки, современные тенденции и направления в развитии, основные области практического применения. Ключевые слова: искусственный интеллект, история развития, проблемы разработки, практическое применение.

Lapshina K.V., Kiselev Z.M., Efimenko K.N. Actual problems and prospects for the development of artificial intelligence. This article is devoted to the history of the development of artificial intelligence, the problems of its development, current trends and trends in development, the main areas of practical application.

Keywords: artificial intelligence, history of development, development problems, practical application.

37

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.655

Анализ возможностей разработки приложений под ОС Android Зимцев П.П., Чередникова О.Ю. Донецкий национальный технический университет кафедра компьютерной инженерии zimtsev.p@yandex.ru Введение Android - операционная система, предназначенная для смартфонов, планшетных компьютеров, электронных книг, цифровых проигрывателей, наручных часов и других устройств. В связи с наличием спроса населения на карманные персональные компьютеры (КПК или смартфон) разработчиками с помощью данной операционной системы создана концепция компоновки мобильных устройств. Производительность КПК приблизилась к возможностям выполнения задач с обычными стационарными компьютерами. Решение вопроса компоновки и производительности потребовало создание соответствующей операционной системы, и система Symbian была одна из первых в этом ряду. Новые поколения КПК требовали более гибких решений, а конкуренция операционных систем для смартфонов привела к созданию системы Android, выгодно отличавшуюся своими характеристиками. Высокая производительность и экономия батареи питания в обслуживании программных приложений, легкий доступ и большой ассортимент программных продуктов, соотношение стоимости к содержанию всей концепции смартфона на операционную систему Android обеспечили ее востребованность на рынке для конечного потребителя. В итоге, в любом салоне сотовой связи по доступным ценам и в кратчайшие сроки можно приобрести полностью автономный карманный компьютер и подключить его к электронным сервисам всего мира, начиная от прогноза погоды, сотовой связи, интернета и заканчивая спутниковой навигацией, играми, мультимедиа. Целью статьи является обзор необходимых инструментов для разработки приложений под ОС Android. Для достижения цели были поставлены следующие задачи исследований: - анализ достоинств ОС Android; - обзор существующих сред разработки - рассмотрение языков программирования, которые используются при написании приложений работающих на ОС Android. Достоинства ОС Android 



  

Некоторые обозреватели отмечают, что Android проявляет себя лучше одного из своих конкурентов, Apple iOS, в ряде особенностей, таких как веб-сёрфинг, интеграция с сервисами Google и прочих. Также Android, в отличие от iOS, является открытой платформой, что позволяет реализовать на ней больше функций. Несмотря на изначальный запрет на установку программ из «непроверенных источников» (например, с карты памяти), это ограничение отключается штатными средствами в настройках аппарата, что позволяет устанавливать программы на телефоны и планшеты без интернетподключения, а также позволяет всем желающим бесплатно писать приложения для Android и тестировать на своём аппарате.

Android доступен для различных аппаратных платформ, таких как ARM, MIPS, x86. Существуют альтернативные Google Play магазины приложений: Amazon Appstore , Opera Mobile Store, Yandex.Store, GetUpps!, Mobogenie, F-Droid, 1Mobile Market. В версии 4.3 введена поддержка многопользовательского режима.

Языки программирования под Android Для разработки различных приложений под ОС Android разработчики используют разные языки программирования. В это статье представлены некоторые из них.

1.

Java

Язык программирования Java первым приходит в голову, когда речь заходит о разработке под Android. Java был выпущен компанией Sun Microsystems в 1995 году. Он используется для разного типа приложений. Если говорить об Android-приложениях, Java – это лучший выбор для тех, кто хочет уйти в разработку для Android с головой. Однако это не самый лучший язык для новичка. Вы непременно столкнетесь с трудностями. Если вы начинающий, хотите создать игру или хотите начать обучение, но

38

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

еще не определились, какого именно результата вы хотите достичь, возможно, следует начать с чего-то более простого.

2.

Kotlin

Kotlin, так же как Java, хорош для разработки Android-приложений. Отличие в том, что Kotlin проще для начинающих, но все еще не проще, чем многие другие варианты. Он заслуживает внимания, так как язык молодой, и вы можете работать с ним в Android Studio, что является большим плюсом [1].

3.

C/C++

Не самый лучший выбор для создания простых приложений. Вы можете работать с языком в Android Studio с помощью Android NDK, но в отличие от Java и Kotlin он не выполняется на Java Virtual Machine. Однако он работает нативно на устройстве, что может дать вам больше возможностей в работе с памятью. Вы можете добиться с его помощью лучшей производительности в случае с 3D-играми. Если это ваш выбор, готовьтесь к трудностям. Возможно, вам лучше использовать готовый игровой движок для создания игр [2].

4.

C#

C# – это более простая версия C и C++, разработанная компания Microsoft. С этим языком вам не нужно заботиться о работе с памятью, как и в случае с Java. Однако C# более современный и чистый, в сравнении с Java. C# и Unity окажутся очень полезными и простыми в разработке игр. Для разработки приложений среда Unity не так хороша. C# – отличный выбор, но он ограничит ваши возможности в случае, если вы желаете стать профессиональным Android-разработчиком.

5.

Basic

Этот язык – лучший вариант для начинающего. Вы сможете использовать его в среде разработки B4A. Эта комбинация не слишком хорошо подходит для создания игр, но она идеальная для того, чтобы научиться разработке. Вы сможете узнать много нового без лишнего труда и создать неплохие приложения. Однако за все эти радости придется заплатить деньгами. Вы научитесь чему-то новому, но профессионалом не стать, умея лишь программировать на BASIC [3].

6.

Corona

Corona в связке с LUA позволит разрабатывать не только для Android, и это значительно проще, чем начинать учить Java. Вам понравится, и результат порадует, но для того, чтобы развивать свои навыки, придется учить что-нибудь еще. Как и в случае с BASIC, профессионалом не стать.[4] 7.

PhoneGap

Последний вариант годится для тех, кто хорош в веб-разработке и может создать интерактивный сайт, используя HTML, CSS и JavaScript. PhoneGap позволит этими же инструментами создать приложение. Этот вариант имеет очень мало общего с разработкой для Android, но подойдет, если вы преследуете конкретные цели и не планируете разрабатывать для Android в будущем.[3] Среды разработки Android приложений На данный момент существует 3 наиболее популярные среды разработки под Android: Eclipse, IntelliJ IDEA, Android Studio. У каждой из вышеперечисленных IDE есть свои особенности. Поэтому чтобы выбрать наиболее подходящее решение, следует рассмотреть каждую IDE более подробно [4].

1.

Eclipse

Eclipse – это бесплатная среда разработки от некоммерческой организации Eclipse Foundation. По сути дела, сама программа – это основа, к которой подключаются различные модули. Например, Java Development Tools (для создания приложений на Java), C/C++ Development Tools (для разработки программ на языке C или C++) и т. д. Благодаря активному развитию, а также поддержке со стороны компании и сторонних разработчиков, на данный момент у этой IDE имеются следующие преимущества:  Официальная русификация интерфейса и документации;  Отличная производительность на слабых машинах;  Большое число дополнений (например, для работы с сервером, базой данных и т. д.);  Возможность подключения модулей (об этом было сказано выше);  Возможность групповой разработки.

39

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Eclipse была очень популярна несколько лет назад и считалась монополистом на рынке IDE для Android. Однако в связи с выходом Android Studio, в 2014 г. Google перестала поддерживать Eclipse как основную среду для разработки приложений под Android.

2.

IntelliJ IDEA

Интегрированная среда разработки программного обеспечения на многих языках программирования, в частности Java, JavaScript, Python, разработанная компанией JetBrains. Первая версия появилась в январе 2001 года и быстро приобрела популярность, как первая среда для Java с широким набором интегрированных инструментов для рефакторинга[7], которые позволяли программистам быстро реорганизовывать исходные тексты программ. Дизайн среды ориентирован на продуктивность работы программистов, позволяя сконцентрироваться на функциональных задачах, в то время как IntelliJ IDEA берёт на себя выполнение рутинных операций. Начиная с шестой версии продукта IntelliJ IDEA предоставляет интегрированный инструментарий для разработки графического пользовательского интерфейса. Среди прочих возможностей, среда хорошо совместима со многими популярными свободными инструментами разработчиков, такими как CVS, Subversion, Apache Ant, Maven и JUnit. В феврале 2007 года разработчики IntelliJ анонсировали раннюю версию плагина для поддержки программирования на языке Ruby [6]. Начиная с версии 9.0, среда доступна в двух редакциях: Community Edition и Ultimate Edition.

Community Edition является полностью свободной версией, доступной под лицензией Apache 2.0, в ней реализована полная поддержка Java SE, Groovy, Scala, а также интеграция с наиболее популярными системами управления версиями. В редакции Ultimate Edition, доступной под коммерческой лицензией, реализована поддержка Java EE, UML-диаграмм, подсчёт покрытия кода, а также поддержка других систем управления версиями, языков и фреймворков [7]. Если рассматривать программирование под Android между IntelliJ IDEA и Eclipse, то первый вариант предпочтительнее, т. к. у этой среды имеются неоспоримые преимущества относительно своего конкурента [8]:  Более быстрая отладка значений;  Автозаполнение методов ;  Наличие рефакторинга (автоматического подбора значений);  Более удобный интерфейс;  Отлично подходит для программирования на Java. Главный недостаток – это наличие платной версии.

3.

Android Studio

Видя возрастающую популярность своей системы, Google не могли оставаться в стороне, поэтому принялись за создание официальной среды разработки под Android. Было решено создать свою IDE на основе Intellij IDEA (что ещё раз подтверждает её популярность). За исключением некоторых нововведений, среда разработки не претерпела существенных изменений. Однако постоянные доработки и улучшения, сделали Android Studio главным конкурентом IntelliJ IDEA [9]. В настоящий момент Android Studio – это официальная среда разработки под Android. Конечно, некоторые программисты остаются верны Eclipse или IntelliJ IDEA, но у них есть огромный опыт в программировании. Новичкам же дико рекомендуется использовать официальную IDE – Android Studio.

Android Studio – это интегрированная среда разработки (IDE) для работы с платформой Android, анонсированная 16 мая 2013 года на конференции Google I/O. IDE находилась в свободном доступе начиная с версии 0.1, опубликованной в мае 2013, а затем перешла в стадию бета-тестирования, начиная с версии 0.8, которая была выпущена в июне 2014 года. Первая стабильная версия 1.0 была выпущена в декабре 2014 года, тогда же прекратилась поддержка плагина Android Development Tools (ADT) для Eclipse.

Android Studio, основанная на программном обеспечении IntelliJ IDEA от компании JetBrains, официальное средство разработки Android приложений. Данная среда разработки доступна для Windows, OS X и Linux. 17 мая 2017 на ежегодной конференции Google I/O, Google анонсировал язык Kotlin используемый в Android Studio официальным языком программирования для платформы Android в добавление к Java и С++.

4.

PhoneGap

PhoneGap (называемый также Apache Callback, основанный на Apache Cordova) — бесплатный open-source фреймворк для создания мобильных приложений, созданный Nitobi Software. Позволяет создать приложения для мобильных устройств используя JavaScript, HTML5 и CSS3, без необходимости знания «родных» языков программирования (например, Objective-C), под все мобильные операционные

40

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

системы (iOS, Android, Bada и т. д.). Готовое приложение компилируется в виде установочных пакетов для каждой мобильной операционной системы.[10] Заключение На сегодняшнее время развитие систем мобильных устройств, которые все больше становятся равноценными по функциональности компьютерам, является довольно стремительным. Рынок мобильных устройств предлагает нам разную продукцию, которая в большинстве случаев использует всем знакомые ОС компаний гигантов. В данный момент их представляет Android, iOS и Windows phone. Актуальность программирования под Android очень высока, так как большинство систем, которые облегчают жизнь человеку уже работают на данной ОС. Тяжело представить сфер IT технологий без продукции Android. В данной статье мы рассмотрели некоторые возможные языки программирования, которые могут быть использованы при разработке продукции Android. Рассмотрены некоторые среды разработки, которыми может воспользоваться каждый желающий и выбрать для себя тот продукт, который ему больше подходит. В дальнейшем я планирую плотно заниматься разработкой приложений для Android ОС, а так же внедрить свою идею по улучшению коммуникационных связей в университете, а именно между преподавательским составом, студентами, деканатом и пр. потому что, на мой взгляд, это позволит более точно отслеживать разные события, задавать вопросы консультационного характера и пр. Для самой разработки приложения мной выбрана Android Studio, потому что является официальным средством разработки и мне более импонирует, язык разработки выбран Java в связи с тем, что это самый популярный язык для разработки, а это значит, что с дополнительной базой знаний для разработки под Android не возникнет проблем. Список источников AndroidLime. Режим доступа: https://androidlime.ru/android-7-0-nougat-vs-ios-10 Василевский Э. Какой язык программирования выучить для разработки под Android. Режим доступа: https://androidinsider.ru/polezno-znat/kakoy-yazyik-programmirovaniya-vyiuchit-dlyarazrabotki-pod-android.html 3. Бубнов И.

10 языков для Android-разработчика. Режим доступа: https://geekbrains.ru/posts/android_dev_langs/ 4. Бубнов И. Популярные среды разработки и их недостатки. Режим доступа: https://geekbrains.ru/posts/ide_negative 5. Выбираем IDE Режим доступа:http://venomwind.wixsite.com/stardroid/blank-thepk 6. Малышев Е. Rolling with Ruby on Rails and IntelliJ IDEA. Режим доступа: http://blogs.jetbrains.com 7. Фаулер М.. Crossing Refactoring's Rubicon. Режим доступа: www.martinfowler.com 8. Basic. Режим доступа: http://progopedia.ru/language/basic/ 9. Velkonost. Retrofit на Android с Kotlin. Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/336034/ 10. Zapolnoch. PhoneGap vs. Cordova. Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/272873/ 1.

2.

Зимцев П.П., Чередникова О.Ю. Анализ возможностей разработки приложений ОС Android. В статье выполнен анализ языков программирования под ОС Android, сред разработки приложений Android. Проанализированы их основные достоинства и недостатки. По результатам анализа аргументирован выбор инструментов разработки приложений под ОС Android для конкретной предметной области. Ключевые слова: мобильное устройство, операционная система, система Android, программное приложение, языки программирования под Android, Android Studio, Eclipse, Java, исходный код, C#.

Zimtsev PP, Cherednikova O.Yu. Analysis of the possibilities of developing Android applications. The article analyzes programming languages for Android OS, Android application development environments. Their main advantages and disadvantages are analyzed. Based on the results of the analysis, the choice of application development tools under the Android OS for a particular subject area was argued.

Keywords: mobile device, operating system, Android system, software application, programming languages for Android, Android Studio, Eclipse, Java, source code, C #.

41

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.057.4

Разработка протокола обмена сообщениями для системы удаленного управления программным обеспечением сервера Полетаев В. А., Чернышова А. В. Донецкий национальный технический университет poletaev.vladislav@gmail.com, chernyshova.alla@rambler.ru Постановка проблемы При реализации многих прикладных программных продуктов, разработчик сталкивается с проблемой проектирования протоколов обмена сообщениями между удаленными процессами. Правильный выбор протокола передачи информации влияет на многие критерии качества программного обеспечения, в частности, на уровень производительности, надежность, защищенность, сопровождаемость и переносимость [1]. Частным случаем таких протоколов являются протоколы, выполняющие обмен сообщениями. Примерами систем, использующих такие протоколы, являются сервисы удаленного управления вычислительными системами, службы обмена текстовыми сообщениями пользователей, системы управления передачи файлов и потоковой передачи мультимедиа. Для реализации всех перечисленных классов задач необходим выбор существующего или реализация нового протокола обмена сообщениями. В задачи протокола входит получение, обработка и отправка сообщений. При этом на него могут накладываться ограничения, связанные с особенностями использующих протокол программных систем. Цель Целью работы является проектирование и реализация протокола обмена сообщениями по управлению удаленным программным обеспечением сервера. Анализ существующих разработок На данный момент разработано большое количество библиотек, которые вводят дополнительный уровень абстракции при работе с TCP-сокетами и другими протоколами сетевого взаимодействия. Примером является проект с открытым исходным кодом «ZeroMQ», который выполняет буферизацию данных, обслуживание очередей, установление и восстановление соединения. Проект написан на языке программирования С++, содержит API для многих языков программирования и обладает высокой производительностью [2]. Проекты Apache Kafka [3], Apache ActiveMQ [4] и RabbitMQ [5] обладают похожей функциональностью, однако рассчитаны на использование в крупных распределенных вычислительных системах. Эти широко используемые системы являются производительными решениями, хорошо удовлетворяющими многим требованиям современных программных систем, однако являются тяжеловесными зависимостями. Встраиваемые системы обмена сообщениями, написанные на языке программирования Java (это упрощает процесс сборки проекта и увеличивает его переносимость на другие платформы) являются менее известными. Определение требований к протоколу Рассматриваемый протокол передачи сообщений был спроектирован в рамках разработки системы удаленного управления программным обеспечением сервера. В качестве программно-аппаратной платформы для исполнения системы рассматривались переносимые устройства под управлением операционной системы Android и персональные вычислительные системы под управлением операционных систем Microsoft Windows, GNU/Linux и macOS. Особенности разрабатываемого приложения, а также платформы исполнения накладывают ограничения на реализацию системы, в частности, на реализацию протокола обмена сообщениями:  протокол должен поддерживать обмен сообщениями между двумя участниками сетевого взаимодействия, один из которых выступает в роли сервера, а другой – в качестве клиента;  обмен сообщениями должен осуществляться по защищенному каналу передачи;  реализация протокола должна эффективно использовать ресурсы системы, на которой будет выполняться;  количество сообщений должно быть минимальным; система производительной.

42

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

В качестве протокола транспортного уровня был выбран TCP. Это связано с большей надежностью передачи по сравнению с UDP, а также с возможностью установки и завершения соединения. В качестве языка программирования был выбран Java, поскольку его среда выполнения доступна на всех рассматриваемых платформах. Особенности реализации модуля взаимодействия с удаленным процессом Взаимодействие с удаленным программным обеспечением сервера осуществляется путем обмена сообщениями. Каждое сообщение является серилизованным экземпляром некоторого класса объектноориентированной системы, к которому добавлена метаинформация, гарантирующая корректное восстановление типа объекта при получении данных от удаленной системы [6]. Этот подход гарантирует возможность быстрого изменения состава сообщений и расширение количества возможных сообщений. Для обеспечения меньшего времени отклика системы используется параллельная обработка данных. Для каждого соединения, как на сервере для всех подключенных клиентов, так и на клиенте создается два потока управления и очередь событий. Один из потоков выполнения является потоком чтения. Он выполняет операцию чтения из сокета, десериализацию объекта, проверку возможности обработки полученного сообщения в настоящем состоянии протокола. Затем он помещает событие получения в очередь событий. Очередь событий представляет собой блокирующую структуру данных, которая является средством синхронизации потоков модуля управления соединением и потоков внешней, относительно модуля, системы. Использование очереди позволяет избежать некоторых проблем синхронизации работы с сокетом, в частности, оно гарантирует отправку сообщений в корректном порядке при вызове методов публичного интерфейса модуля обмена сообщениями из различных потоков, а также, позволяет избежать длительной блокировки этих потоков. Чтение событий из очереди осуществляется другим потоком – потоком управления соединением. Он осуществляет обработку событий, которые могут быть одного из следующих типов:  получение сообщения от удаленного процесса (при обработке сообщения производится поиск программного модуля – метода программной системы, который предназначен для обработки сообщений конкретного класса);  отправка сообщения удаленной системе (сериализует сообщение и отправляет его удаленной стороне через TCP-сокет);  запрос на закрытие соединения (обрабатывает все входящие сообщения в очереди и закрывает TCP-соединение).  изменение модуля предварительной обработки сообщения перед отправкой или обработкой;  восстановление приостановленного процесса чтения. Типы событий 4 и 5 используются при реализации создания защищенного соединения. Процесс установления соединения, получения и обработки сообщения приведена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Диаграмма последовательностей для процесса чтения и обработки сообщений

43

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Для обработки сообщений используются объекты состояния. В каждый момент времени протокол находится в одном состоянии из некоторого конечного множества. Каждому состоянию в соответствие ставится класс, инкапсулирующий множество методов, обрабатывающих некоторые сообщения. Для установления соответствия между типом сообщения и методом его обработки, к описанию метода добавляется метаинформация в виде аннотации Java, содержащий ссылку на класс сообщения. При получении сообщения модуль обработки ищет среди методов объекта текущего состояния тот метод, который помечен необходимой аннотацией. Методы обработки сообщений принимают в качестве аргумента объект сообщения и реализуют логику работы программы. Тип каждого сообщения сопровождается метаинформацией, описывающей множество состояний, в котором может быть обработано сообщение, а также участников взаимодействия, которые могут отправлять сообщение данного типа: клиент, сервер или оба участника. Эта метаинформация используется при получении сообщения для проверки, может ли данное сообщение быть обработано. Если сообщение не может быть обработано участником взаимодействия в текущем состоянии, то соединение немедленно прекращается. Классы спроектированной объектно-ориентированной модели модуля отправки и получения сообщений показана на рисунке показана на рисунке 2 [7].

Рисунок 2 – Диаграмма классов модуля обмена сообщениями Реализация безопасной передачи информации Для обеспечения защищенности программной системы, использующей разработанный протокол, необходимо добавить возможность шифрования сообщений. Для этого был выбран симметричный протокол AES с длиной ключа 128 бит [8]. Для того, чтобы оба участника взаимодействия получили один и тот же ключ алгоритма AES используется ассиметричный алгоритм RSA с ключом длиной 1024 бита [9]. Кроме шифрования сообщений разрабатываемая программная система должна обеспечивать идентификацию клиентов после завершения и восстановления соединения. Эта возможность может быть использована для реализации фильтрации подключением по принципу «белого списка». Для идентификации клиента сервером генерируются токен, который должен быть отправлен серверу при последующем подключении. Установление безопасного соединения происходит в несколько этапов. После установки соединения TCP, перед отправкой первого пакета, оба участника коммуникации генерируют пару ключей RSA: открытого и закрытого. Клиент отправляет серверу свой открытый ключ. Сервер генерирует идентификатор сессии – случайное 64-битное число для получения которого используется криптографически стойкий генератор случайных чисел, входящий в состав стандартной библиотеки Java.

44

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Идентификатор зашифровывается с помощью открытого ключа клиента и отправляется ему вместе с открытым ключом сервера. На этом этапе произошел обмен открытых ключей между обоими участниками коммуникации. На следующем этапе клиент отправляет серверу пароль, идентификатор клиента – 64-битное число, известное клиенту (на платформе Android ему соответствует значение системного параметра ANDROID_ID), а также токен, полученный от сервера при предыдущем подключении. Если клиент подключается к серверу впервые и токен ему не был выделен, то соответствующее поле сообщения не передается. На это сообщение сервер отвечает другим сообщением, в которой указывается было ли подключение клиента успешным, если нет – указывается причина запрета подключения, и если токен не был передан и подключение разрешено, то в сообщение включается сгенерированный токен. Сообщение зашифровывается с помощью открытого RSA-ключа клиента. Для определения того, разрешено ли подключение клиенту или нет сервер ищет токен в базе данных, сравнивает хэш пароля со значением хэша корректного пароля, выполняет другие проверки. Если сервер отправил сообщение об успешной инициализации соединения, обе стороны могут приступить к вычислению ключа алгоритма AES. Для этого формируется байтовый буфер, в который записывается идентификатор сессии, идентификатор клиента и токен. Сформированный буфер передается на вход хэш-функции SHA-256 [10]. Полученное 256-битное значение хэш-функции разбивается на два фрагмента по 128 бит. Первая половина является ключом алгоритма AES, вторая – вектором инициализации (IV) алгоритма. Все дальнейшие сообщения шифруются с помощью алгоритма AES. Подход с использованием вычисляемого ключа позволяет не передавать его по сети, что повышает криптографическую стойкость соединения. Шифрование сообщений выполняется прозрачно для модуля обработки сообщений. Это достигается использованием интерфейса преобразования данных перед отправкой и после получения, который получает байтовый буфер, содержащий получаемые или отправляемые данные, изменяет их по некоторому алгоритму, в случае рассматриваемой задачи – зашифровывает и расшифровывает их. Метод обработки сообщения изменяет использующуюся реализацию интерфейса, что приводит к изменению алгоритма шифрования. В реализованной системе существует две реализации этого интерфейса – для шифрования и расшифрования сообщений по алгоритмам RSA и AES. Поскольку перед началом чтения нового сообщения необходимо знать, какой метод преобразования используется, для некоторых сообщений, обработка которых может привести к изменению алгоритма шифрования, указана метаинформация, указывающая необходимость приостановки потока чтения до завершения обработки сообщения. Этапы установления защищенного соединения приведены на рисунке 3.

Рисунок 3 – Диаграмма последовательностей для процесса установления защищенного соединения

45

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Выводы Разработанный программный модуль обмена сообщениями соответствует всем требованиям, поставленным при реализации системы удаленного управления программного обеспечения сервера. Реализация протокола активно использует современные средства языка программирования Java, такие как рефлексия и интроспекция. Протокол обладает высокой расширяемостью и поддерживает быстрое внесение изменений в формат сообщений. Список источников ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010—2015 Информационные технологии. Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программного обеспечения (SQuaRE). Модели качества систем и программных продуктов – Москва: Стандартинформ, 2015. – 36 с.

2. ØMQ - The Guide [Электронный ресурс]. – http://zguide.zeromq.org/page:all 3. Apache Kafka [Электронный ресурс]. https://kafka.apache.org/ 4. Apache ActiveMQ -- Index [Электронный ресурс]. http://activemq.apache.org/ 5. RabitMQ – Messaging that just works [Электронный ресурс]. https://www.rabbitmq.com/ 6. Полетаев В. А Использование средств рефлексии языка Java при реализации протоколов прикладного уровня [Текст]: / В. А. Полетаев, А. С. Кузьмичева // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование в рамках III форума «Инновационные перспективы Донбасса» (ИУСМКМ – 2017): VIII Международная научнотехническая конференция. / Донецкий национальный технический университет – Донецк, 2017 – С. 120-124.

7. Vasian Cepa Representing Explicit Attributes in UML / Vasian Cepa, Sven Kloppenburg // 7th International Workshop on Aspect-Oriented Modeling: материалы VII международной конференции, 2 октября 2005г., г. Montego Bay, Jamaica. –, 2005.

8. Specification for the Advanced Encryption Standard (AES) [Электронный ресурс]. – https://csrc.nist.gov/csrc/media/publications/fips/197/final/documents/fips-197.pdf 9. K. Moriarty, Ed., B. Kaliski, J. Jonsson, A. Rusch RFC 8017. PKCS #1: RSA Cryptography Specifications Version 2.2 [Электрнооый ресурс]. – https://tools.ietf.org/html/rfc8017 10. D. Eastlake 3rd, T. Hansen RFC 6234. US Secure Hash Algorithms (SHA and SHA-based HMAC and HKDF) [Электронный ресурс]. – https://tools.ietf.org/html/rfc6234 1.

Полетаев В. А., Чернышова А. В. Разработка протокола обмена сообщениями для системы удаленного управления. В статье описывается необходимость реализации протоколов обмена сообщениями по управлению удаленным программным обеспечением сервера и формулируются требования к протоколу в рамках решения задач такого типа. Описывается спроектированный программный модуль, осуществляющий получение, обработку и отправку сообщений. В статье приводится разработанный алгоритм установления защищенного соединения протокола криптографическими средствами. Ключевые слова: протокол, криптография, сокеты, TCP

сообщение,

сериализация,

очередь,

шифрование,

Poletaev V. A., Chernyshova A. V. Development of message exchange protocol for the remote control system. The article describes the necessity of protocol development for performing message exchange for remote control of server software and formulates the requirements for such protocols when developing software of this type. The program module that receives, handles and sends messages over the computer network is described. An algorithm for establishing a secure connection using cryptographic methods for the developed protocol is shown.

Keywords: protocol, message, serialization, queue, encryption, cryptography, sockets, TCP.

46

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 004.771

Беспроводная технология Wi-Fi. Уязвимости и методы защиты Вязмин В.И., Чернышова А. В. Донецкий национальный технический университет testerreality@gmail.com, chernyshova.alla@rambler.ru Стандарт Wi-Fi В наше время наиболее развивающейся технологией, которая присутствует на большинстве устройств, является беспроводная локальная сеть (Wi-Fi), однако она как помогает, так и имеет множество уязвимостей. Wi-Fi [1] (происходит от английского сокращения Wireless Fidelity) – семейство протоколов беспроводной передачи данных IEEE 802.11x (802.11а, 802.11b и т.д.) [2]. Беспроводной сеть называется поскольку принимает и передает информацию с помощью радиоволн (происходит это за счет преобразования необходимой информации в радиоволны, а передача данных происходит с помощью встроенной антенны). Несколько сетей могут существовать одновременно из-за того, что радиоволны передаются на разных частотах, которые еще называются каналами. Чтобы передать информацию устройству Wi-Fi, необходимо наложить данные на радиоволну. Процесс наложения данных на радиоволну называется модуляцией. 802.11x - является стандартом беспроводной сети, данный стандарт занимает два нижних уровня модели OSI (Open System Interconnection) [3] – физический и канальный. Именно эти уровни в большей мере отражают специфику локальных сетей. Следует понимать, как именно различается беспроводная сеть от кабельной на физическом и канальном уровне. Беспроводная сеть отличается от кабельной на физическом уровне, поскольку физический уровень IEEE 802.11x – радиоканал. Данный уровень диктует параметры физической среды передачи данных и обеспечивает передачу сигнала двумя методами: методом прямой последовательности и методом частотных скачков. Канальный уровень обеспечивает управление доступом и разделятся на два подуровня: MAC управление доступом к среде передачи данных и LCC - управление логическим каналом. На канальном уровне отличие беспроводной сети в том, что на подуровне MAC используется полудуплексный режим передачи данных, а в кабельных сетях с архитектурой Ethernet - дуплексный режим. При увеличении частоты количество данных, которые можно передать по беспроводной сети, увеличивается, однако снижается радиус действия.

Wi-Fi сети не отличаются своей дальностью передачи данных. Наиболее распространенные стандарты Wi-Fi это стандарт 802.11а [4] , 802.11g [5] и 802.11ас [6]. Стандарт 802.11а славится высокой производительностью и скоростью. Особенность данного стандарта заключается в том, что из-за использования 5 ГГц частоты и модуляции OFDM у него увеличена скорость передачи данных и он поддерживает большую доступную частоту пропускания, которая, в свою очередь, позволяет иметь большее число одновременных беспроводных соединений. Стандарт 802.11g представляет собой высокоскоростной диапазон 2.4 ГГц. Особенность данного стандарта проявляется в высокой скорости передачи данных. Данный стандарт соединил в себе все лучшее от стандартов 802.11а и 802.11b. Стандарт 802.11ac – относительно новый, работает на частоте 5-6 ГГц и обеспечивает значительно большие скорости, как на точку доступа, так и на клиента. Беспроводные сети работают на частотах 2.4 ГГц либо 5 ГГц. Wi-Fi сети достаточно сильно подвержены риску несанкционированного доступа, следовательно на их защиту следует обратить особое внимание. Механизмы защиты данных Любые механизмы проектируют люди, а люди имеют свойство ошибаться, в связи с чем возникают ошибки, которые позволяют обойти любую защиту. Существует следующие способы защиты беспроводных сетей: протокол шифрования WEP [7], протокол шифрования WPA [8], протокол WPA2, стандарт безопасности 802.1X, стандарт WPS, фильтрация по МАС адресу, скрытие SSID [9], запрет доступа к настройкам точки доступа или роутера через беспроводную сеть. Самый нераспространенный способ защиты, который на удивление все еще иногда используется, это отсутствие всякой защиты. Это означает, что точка доступа, как и клиент, вовсе не маскируют передачу данных. Так как почти любой беспроводной адаптер имеет возможность "прослушки" (вместо приема пакетов предназначенных только себе, будут приниматься все возможные пакеты), данный способ защиты вообще неактуален. К сожалению, такой принцип работы имеют проводные сети - при подключении к хабу или свичу (свич предварительно переведен в режим работы хаба) сетевой адаптер может получать пакеты от всех устройств в данном участке сети. Ввиду того, что к беспроводной сети можно подключиться из любого места (в радиусе действия сети), то завладеть вашими данными не составит труда. Но стоит отметить, если необходимо работать в такой сети, то необходимо использовать VPN и SSL. Проведенный опрос среди владельцев своих беспроводных сетей показал, что большинство стремится использовать надежную и проверенную защиту, однако не мал процент тех людей, которые пренебрегают проверенными способами защиты, и даже не подозревают, какая опасность грозит их личным данным. На

47

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

удивление были люди, которые и вовсе не использовали в своих сетях никакую защиту, аргументируя это тем, что им нечего скрывать. Опрошенные компании утверждают, что они используют фильтрацию по MAC-адресу. На основе данного опроса был составлен рейтинг использования протоколов защиты Wi-Fi, который представлен на рис. 1.

Рисунок 1 - Рейтинг использования протоколов защиты Wi-Fi Следующим способом защиты является протокол шифрования WEP. WEP основан на алгоритме шифрования RC4 с 40 или 104 – битовым ключом, который складывается со сгенерированным вектором инициализации (24 бит). Благодаря полученному ключу по алгоритму RC4 шифруются данные пользователя и контрольная сумма. Вектор инициализации передается в открытом виде. Минусом данного алгоритма безусловно является 40-битный ключ. Следующим минусом является неизменяемость ключа, что существенно упрощает взлом. К сожалению, этот метод имеет серьезные недостатки, которые позволяют раскрыть передаваемую информацию, и предполагает распределение ключей шифрования вручную. Данным методом стоит пренебрегать наравне с открытыми сетями, поскольку он обеспечивает безопасность только на малый промежуток времени, спустя который передачу данных можно раскрыть. Главной уязвимостью WEP является ошибка в проектировании. Шифрование потока происходит благодаря временному ключу. WEP передаёт несколько байт данного ключа вместе с каждым пакетом данных. Это свидетельствует о том, что не смотря на сложность ключа, возможно раскрыть любую передачу, перехватив определенное количество пакетов. Шифрование WPA – замена уязвимому WEP. Расшифровывается, как Wi-Fi Protected Access.WPA призвана заменить WEP, и базируется на временном протоколе целостности ключей (TKIP), задача которого — не допустить повторного использования кодирующих ключей. WPA обеспечивает обратную совместимость с WEP, что позволяет использовать ее на той же аппаратной базе, а также гарантирует улучшенную защиту, взяв от WEP только все самое лучшее. С длиной пароля здесь лучше, чем в WEP, поскольку она случайная, и колеблется от 8 до 63 байт, благодаря чему его подбор становится в разы сложнее. Данный стереотип поддерживает некоторые алгоритмы шифрования передаваемых данных после рукопожатия: TKIP и CCMP. TKIP — среднее звено между WEP и WPA, был разработан для временной службы, пока в разработке находился CCMP. Следовательно, TKIP имеет некоторые уязвимости и является небезопасным. В данный момент времени используется исключительно в редком случае, иными словами, использование WPA с TKIP равняется использованию WEP. Особенностью TKIP является возможность проведения так называемой Michael-атаки. Разработчики предусмотрели недостатки своей технологии и в WEP в TKIP ввели некое ограничение, которое заключается в том, что если была обнаружена атака на подбор ключа, то точка доступа «засыпает» на 60 секунд. Суть Michael-атаки заключается в передаче «испорченных» пакетов для отключения сети. Отличие от DDoS-атаки заключается в том, что в данном случает хватит всего пары пакетов чтобы вывести точку доступа из строя на одну минуту. Отличие WPA от WEP заключается в том, что WPA шифрует данные каждого клиента по отдельности. Если рукопожатие было успешным, то после него будет сгенерирован временный ключ — PTK, который используется для кодирования передачи исключительно данного пользователя. Следовательно, если злоумышленник проник в сеть, то прочитать пакеты других пользователей он сможет только после перехвата рукопожатия каждого из них. Несмотря на различные алгоритмы шифрования, WPA(2) также имеет два разных режима начальной аутентификации (проверки пароля для доступа клиента к сети) — PSK и Enterprise. PSK (еще называют WPA Personal) — вход по единому паролю, который вводит пользователь при подключении. На данный момент времени WPA/WPA2 уже является достаточно небезопасными, в связи с чем производители начинают выпускать новые обновления чтобы перекрыть старые уязвимости. Стандарт 802.1X позволяет производить аутентификацию и авторизацию устройств, пытающихся подключиться к локальной сети, и отказывает им в доступе, если аутентификация или авторизация не проходят. Администраторы беспроводных локальных сетей одними из первых внедрили стандарт 802.1X. В отличие от обычных проводных кабельных сетей беспроводные локальные сети нельзя «защитить» стенами и закрытыми дверями, поэтому они более уязвимы к нападениям. Сейчас стандарт 802.1X всё чаще применяется в кабельных сетях в качестве дополнительной меры защиты, и малоэффективен для беспроводных сетей.

48

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

WPS – стандарт полуавтоматического создания беспроводной сети. WPS позволяет клиенту подключиться к точке доступа по 8-символьному коду, состоящему из цифр (PIN). Благодаря ошибке в стандарте нужно подобрать только 4 символа. Следовательно, достаточно всего 10000 попыток подбора и, не смотря на сложность пароля, доступ будет получен. Беря во внимание то, что это взаимодействие происходит до всяких проверок безопасности, в секунду можно отправлять по 10-50 запросов на вход через WPS, и примерно через 5 часов доступ будет получен. Устройств, использующих данный тип защиты, сейчас примерно половина, следовательно, они очень уязвимы. Атаки на беспроводные сети Для проверки надежности беспроводной сети было разработано немало всевозможных методов.[10] Самой универсальной и распространенной атакой является взлом WPA/WPA2 паролей. Рейтинг способов атаки на беспроводные сети представлен на рис. 2.

Рисунок 2 - Рейтинг способов атаки на Wi-Fi Главным ее достоинством является то, что ее возможно применить к большинству сетей на данный момент времени. Одним из главных минусов является то, что для осуществлений данной атаки необходимо, чтобы к точке доступа был подключен клиент. Для успешного осуществления данной атаки необходимо знать название сети (ESSID) , далее необходимо получить достаточно качественную запись процедуры обмена ключами между клиентом и точкой доступа (так называемый “хендшейк” , от англ. Handshake - рукопожатие), достаточно часто на данном этапе производится деаутентификация клиента, с целью заставить его заново подключится к сети, т.е. произвести рукопожатие. После захвата необходимых пакетов, необходимо произвести атаку «брутфорсингом» (методом перебора) паролей. Поскольку в перехваченном рукопожатии мы имеем хеш пароля, нам необходимо подбирать пароли до тех пор, пока у нас не будет точно такой же ответ, как и в перехваченном рукопожатии. Следовательно, если пароль будет достаточно надежным (под надежностью подразумевается длина пароля), то взломать такую сеть за короткий промежуток времени не удастся. Следующим типом атаки является атака на сети с использованием защиты WEP. Как упоминалось ранее, для его взлома необходимо просто перехватить необходимое количество пакетов, поскольку каждый пакет имеет несколько байт ключа. На данный момент времени точек, которые использовали бы WEP, почти нет, следовательно, данный способ теряет свою актуальность. Далее рассмотрим обход стандарта полуавтоматического подключения WPS. Данный протокол описывался ранее, но стоит напомнить, что его обход не составит труда, поскольку он имеет всего 8 символов, и последний символ является контрольной суммой, следовательно стоит подобрать всего 7 символов. Первый блок состоит из 4 цифр, второй – из 3, это означает, что следует перебрать всего лишь 10998 комбинаций. На данный момент точек доступа со включенным WPS практически нет. Теперь следует рассмотреть понижение протокола WPA до WEP. Данный способ касается социальной инженерии. Суть заключается в том, что каждый раз, когда клиент подключается к своей точке доступа, атакующий каждый раз отключает клиента от нее (производит деаутентификацию) при помощи отправки шифрованных пакетов данного протокола. Главной задачей является заставить клиента поверить в неработоспособность данного протокола (WPA) и заставить его перейти на другой протокол – WEP, либо отключить шифрование. Следующим способом атаки является подмена настоящей точки доступа фальшивой. Идея заключается в том, что на точку доступа бесконечно отправляются пакеты деаутентификации, в следствии чего клиент не может подключиться к точке. В это время человек, которому необходимо завладеть точкой, «поднимает» свою точку доступа, с такими же параметрами, как у необходимой сети и ожидает подключения клиента к ней. Следующим этапом является выманивание у клиента пароля сети, производится это совершенно разными способами, например: в браузере у пользователя будет окно очень схоже с окном подключения к точке доступа, где его попросят ввести пароль. Данный способ использует некомпетентность клиента. Теперь рассмотрим атаку с помощью беспроводных сетей. Данный способ заключается в создании мошеннической точки доступа. Идея заключается в том, что злоумышленник создает свою точку, разумеется без пароля, и ждет пока к ней подключается клиенты. После подключения клиента к точке, злоумышленник

49

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

может реализовать любую атаку для получения пароля клиента, куки клиента или перенаправить на различные сайты. Выводы Развитие беспроводных сетей несет в себе также и угрозы при работе в этих сетях. Таким образом, следует не пренебрегать безопасностью своей беспроводной сети и быть всегда внимательными, использовать только длинные пароли, через некоторый промежуток времени пароли следует менять. Рекомендуется для защиты своей сети использовать протокол WPA2-PSK-CCMP. Данный материал предоставлен исключительно в ознакомительных целях. Список источников Wi-Fi // Wikipedia. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Wi-Fi Группа стандартов WiFi IEEE 802.11 // wi-life. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://wi-life.ru/texnologii/wi-fi/wi-fi-standarty 3. Семиуровневая модель OSI // Sernam. [Электронный ресурс].

– Режим доступа: http://sernam.ru/book_icn.php?id=6 4. IEEE 802.11a // Wikipedia. [Электронный ресурс].

– Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.11a 5. IEEE 802.11g // Wikipedia. [Электронный ресурс].

– Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.11g 6. IEEE 802.11ac // Wikipedia. [Электронный ресурс].

– Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.11ac 7. Wi-Fi сети: проникновение и защита. 1) Матчасть. // Хабрахабр. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/224955/ 8. Взлом Wi-Fi WPA/WPA2 для чайников // Variable. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://variable.pp.ua/взлом-wi-fi-wpawpa2-для-чайников/ 9. Что такое SSID беспроводной сети? // Netgear. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://kb.netgear.com/ru/22374/Что-такое-SSIID-беспроводной-сети-1479991184049 10. Виды атак на Wi-Fi // Hackware. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://hackware.ru/?p=158

1.

2.

Вязмин В.И., Чернышова А.В. Беспроводная технология Wi-Fi. Уязвимости и методы защиты. В статье рассмотрены стандарты Wi-Fi, методы защиты и взлома беспроводных вычислительных сетей. Определены слабые стороны и подчеркнуты сильные стороны передачи данных с помощью технологии Wi-Fi. Ключевые слова: Беспроводная вычислительная сеть, защита, атака, уязвимость, стандарт, данные.

Vyazmin V. Chernyshova A. Wireless technology Wi-Fi. Vulnerabilities and methods of protection. The article considers Wi-Fi standards, methods of protection and hacking of wireless computer networks. Weaknesses have been identified and the strengths of data transfer using WiFi technology have been emphasized.

Keywords: Wi-Fi, protection, attack, vulnerability, standard, data.

50

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 004.522

Разработка речевого распознавателя исходного кода программ в инструментальной среде CMU Sphinx Бакаленко В.С. Донецкий национальный технический университет valeriy.bakalenko@gmail.com Введение В современном мире набор исходного кода программ выполняется вручную с помощью клавиатуры. Этот способ ввода является трудоемким и требует хороших навыков работы с клавиатурой [1]. Данный недостаток можно устранить путем качественного решения задачи автоматического распознавания речи при вводе исходного кода программ. Задача голосового ввода текста программ заключается в распознавании лексем языка программирования. Обозначим через w – пространство образов (лексем), f(t) - функцию, которая выражает в каждый момент времени t амплитудно-частотную характеристику сигнала, g(f) – решающее правило для оценки f(t). Задача распознавания речи заключается в построении такого решающего правила g(f), которое бы позволяло проводить распознавание с минимальным числом ошибок за приемлемое время. В решении этой задачи есть несколько основных проблем: качество распознавания, большой объем словаря, высокая скорость распознавания. Кроме того, необходимо учитывать огромное количество вариантов названия для переменных, функций и процедур. Скорость распознавания должна быть такой, чтобы программист мог в режиме реального времени видеть исходный код, который он диктует. От точности распознавания зависит количество ошибок в исходном коде и время необходимое на их устранение [2]. Поэтому цель исследования состоит в разработке и оценке эффективности речевого интерфейса, позволяющего осуществлять ввод исходного кода программ, с помощью построения акустиколингвистических моделей, словаря и настройки на особенности голоса диктора в системе Sphinx. Описание инструментальной среды CMU Sphinx На сегодняшний день Sphinx является самым популярным и работоспособным из открытых движков [3]. Он разработан в университете Карнеги-Меллона с участием Массачусетского технологического института и Sun Microsystems. Достоинством Sphinx является поддержка множества языков. На его основе можно создавать свои собственные модели распознавателей речи.

Sphinx-4 является версией из семейства CMU Sphinx. Он состоит из двух компонентов: «тренера» и декодера. Тренер создаёт акустическую модель, адаптированную под конкретные потребности, а декодер выполняет собственно распознавание. Архитектура Sphinx-4 на верхнем уровне очень проста. Она включает FrontEnd, клиентскую часть (приложение), декодер и базу знаний (рис.1). Блок FrontEnd отвечает за сбор, аннотирование и обработку входных данных. Он извлекает объекты из входных данных для чтения с помощью декодера. Аннотации определяют начальный и конечный сегменты данных. Основные операции блока FrontEnd реализуют шумоподавление, автоматическую регулировку усиления, анализ Фурье и спектральную фильтрацию Мэла. База знаний содержит информацию для декодера. Эта информация определяет акустическую модель и модель языка. Декодер выполняет основную часть работы. В первую очередь он считывает данные с помощью FrontEnd и сопоставляет их с информацией из базы знаний. Затем декодер выполняет поиск в пространстве последовательностей слов, которые входят в число претендентов на выбор. Термин «пространство поиска» означает описание наиболее вероятных последовательностей слов, которые динамически обновляются с помощью декодера в процессе распознавания.

51

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 1 – Структура среды CMU Sphinx-4 Инструмент Sphinx-4 в отличие от других архитектур распознавателей речи предоставляет приложению контролировать некоторые функции речевого движка. Приложение во время декодирования может получать важные данные от декодера. Эти данные позволяют приложению следить за процессом декодирования, а также влиять на процесс декодирования до его завершения. Кроме того, приложение может обновлять базу знаний на любом этапе распознавания. Главным достоинством Sphinx является возможность описания проектируемого распознавателя на уровне формальных моделей, что и послужило основанием для выбора Sphinx-4 в качестве инструментария. Функциональная схема распознавания речи При разработке речевого интерфейса основная проблема заключается в автоматическом распознавании речи. В данной статье она решалась на основе скрытых марковских моделей, используемых в инструментальной системе Sphinx. Как известно, марковская модель – это вероятностный автомат с конечным числом состояний, который изменяет своё состояние один раз в единицу времени [4]. Учитывая, что марковская модель описывает вероятностные процессы, а динамические характеристики речи человека по своей природе нестабильны и не поддаются строгому математическому описанию, было принято решение построить распознаватель речи на основе аппарата скрытых марковских моделей.

Рисунок 2 – Функциональная схема системы распознавания речи На рисунке 2 показана функциональная схема процесса распознавания. Во время голосового ввода текста программы программист произносит лексемы языка в микрофон. Звуковая карта преобразовывает звук в цифровой сигнал. На этапе предварительной обработки сигнал преобразуется в последовательность векторов характеристик. В них выделяются фрагменты, которые соответствуют словам (лексемам). Каждое слово разбивается на фонемы и им сопоставляются наиболее вероятные состояния скрытой марковской модели. В итоге марковская модель для каждого входного речевого

52

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

образа определяет текстовое изображение слова. Рассмотрим пример скрытой марковской модели (рис. 3). Слева и справа изображена одна и та же модель. Слева обозначены состояния и переходы между ними, справа – наблюдаемые символы и тоже переходы между ними. В данном случае количество состояний N=3, количество наблюдаемых символов M=3 (A, B, C). Количество состояний может быть больше количества наблюдаемых символов, т.к. с одним и тем же символом могут быть связаны разные состояния. Матрица переходов между состояниями А представляет собой таблицу размером 3 на 3. Матрица вероятностей появления символов наблюдения В имеет аналогичный размер.

Рисунок 3 – Скрытая марковская модель с 3 состояниями В распознавании речи используются лево-правые скрытые марковские модели. Их последовательность состояний обладает свойством, которое выражается в том, что с увеличением времени индекс состояния также увеличивается или же остается неизменным. Т.е. состояния переходят слева направо, а наоборот сделать переход нельзя. Этот тип отлично подходит для описания процессов с прямым ходом времени, в частности, для распознавания речевых сигналов. Акустико-лингвистическая модель системы распознавания лексем языка В первую очередь технология Sphinx предусматривает разработку акустико-лингвистической модели языка [5]. В неё входят: словарь с транскрипциями, грамматика и обучающее множество для акустической модели. Составляющие акустической модели показаны на рисунке 4. Словарь содержит список слов и транскрипции к ним. Транскрипции должны состоять исключительно из фонем, которые присутствуют в списке фонем. Кроме слов учитываются и другие побочные звуки: звуки дыхания, различный шум окружающей среды, шум от звуковой аппаратуры. Языковая модель – это совокупность вероятностей появления слов в речи. Для обучения модуля распознавания записывается аудиобаза. Она представляется в виде обучающих примеров с вариантами речи конкретного диктора. Каждая аудиозапись должна иметь своё текстовое представление. От объёма и содержания материала аудиобазы зависит качество распознавания. Элементы информационной структуры лингвистической модели показаны на рис. 5. По введенным характеристикам лингвистической модели распознаваемого языка инструмент Sphinx формирует акустическую модель [1,2]. Она является ядром интерфейса речевого ввода исходного кода программ. Акустическая модель состоит из скрытых марковских моделей, необходимых для распознавания речи. Для обучения скрытой марковской модели инструмент Sphinx использует алгоритм Баума-Велша [6]. Акустическая модель содержит вероятности появления кластеров, которые объединяются в фонемы. Наиболее вероятное слово определяется по распознанным фонемам, транскрипциям в словаре и вероятностям появления слов из языковой модели [7-10].

53

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 4 – Структура акустической модели

Рисунок 5 – Информационная структура лингвистической модели Анализ качества построенных моделей Окно пользовательского интерфейса системы речевого ввода программ разработанное для тестирования построенных моделей показано на рисунке 6. Лучшие показатели работы модуля распознавания речи были тогда, когда он был настроен на дикторозависимое распознавание. Для настройки речевого интерфейса под конкретного диктора строились соответствующие обучающие множества. Всего в тестовой программе было 144 слова, и аудиозапись длилась 123,67 секунд. Каждая из акустических моделей проходила ряд тестов с использованием двух языковых моделей. Первая – модель, построенная на словах, вторая – по часто встречающимся словосочетаниям. Первый тест проводился с акустической моделью, обученной на 100 аудиофайлах. На этой маленькой модели ясно видно, что при малом количестве обучающего материала, распознавание будет сильно зависеть от качества языковой модели. При плохой языковой модели процент ошибки составил 48,96%, а при хорошей – 37,44%.

54

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 6 – Интерфейс речевой системы ввода исходного кода программ Второй тест проводился с акустической моделью, обученной на 293 аудиофайлах. На этой модели также видна зависимость качества распознавания от языковой модели. При плохой модели ошибка составила 12,96%, а при хорошей – 2,88%. Третий тест проводился с акустической моделью, обученной на 500 аудиофайлах и на этом тесте уже не так заметна разница в качестве распознавания в зависимости от различных типов моделей. При плохой модели ошибка составила 7,2 %, а при хорошей – 2,88%. Это может сказать о том, что чем больше имеется обучающего материала, тем меньше распознавание зависит от качества языковой модели. Результаты всех этих тестов изображены на рисунке 7.

Модель №1

0

за

пи с

пи с

ей

Модель №2

50

за

29 3

10

0

за

пи с

ей

и

100 90 80 70 60 48,96 50 37,44 40 30 12,96 20 7,2 2,88 2,88 10 0

Рисунок 7 - Результаты тестирования акустических моделей с разными языковыми моделями, процент ошибки Одним из важных аспектов распознавания речи является оценка скорости распознавания речи и количество потребляемой оперативной памяти. Количество потребляемой памяти явно не зависит от качества моделей и от количества обучающего материала. Всего приложению было выделено 400мб оперативной памяти и во всех случаях количество потребляемой разрабатываемым программным продуктом памяти приближалось к этому порогу. Выводы Проблемы в области создания приложений с речевым вводом не имеют однозначных и тривиальных решений. По показателю точности распознавания можно сделать следующие выводы: - однодикторная акустическая модель имеет точность распознавания выше, чем дикторонезависимая; - с увеличением объёма словаря ухудшается качество распознавания; - использование грамматики не ухудшает точность распознавания;

55

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

- автоматная грамматика даёт лучшие результаты распознавания, чем контекстно-свободная из-за маленького размера контекста; - грамматика исключает появление лишних лексем при наличии шума. По критерию скорости распознавания можно сделать следующий вывод: автоматная грамматика работает медленнее контекстно-свободной из-за большего количества правил. Длительность распознавания одного слова составляла половину времени его произношения, что является приемлемым результатом. Речевой интерфейс с дополнительными сервисными функциями предоставит начинающим программистам более естественный способ набора исходного кода программы. Литература Ли У.А. и др. Методы автоматического распознавания речи: В 2-х книгах. Пер. с англ. /Под ред. У. Ли. М.: Мир, 1983. - Кн. 1. 328 е., ил.

2. Рабинер Л.Р., Шафер P.B. Цифровая обработка речевых сигналов: Пер. с англ. / Под ред. М.В. Назарова и Ю.Н. Прохорова. М.: Радио и связь, 1981.

3. Савченко В.В., Акатьев Д.Ю., Губочкин И.В. Формирование фонетической базы данных из речевого сигнала на основе информационной теории восприятия речи. // Системы управления и информационные технологии. 2008. 4.1 (34). С. 193-198.

4. Блеихут P. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ.-М.: Мир, 2002.

5. Елинек Ф. Распознавание непрерывной речи статистическими методами//ТИИЭР. 1976. Т. 64. №4. С. 131-160.

6. Чучупал В. Я. Выделение незнакомых слов и акустических событий при распознавании речи // Модели, методы, алгоритмы и архитектуры систем распознавания речи, 2006, стр. 119137.115 7. Моттлъ В.В., Мучник И.Б. Скрытые марковские модели в структурном анализе сигналов. М.: Физматлит, 1999, 352 с.

8. Yu, D. Automatic Speech Recognition: A Deep Learning Approach [Text] / D. Yu, L. Deng. — London : Springer-Verlag, 2015.

9. Bourlard, H. Continuous speech recognition using multilayer perceptrons with hidden Markov models [Text] / H. Bourlard, C. Wellekens // Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). — 1990. — P. 413––416.

10. Morgan, N. Neural networks for statistical recognition of continuous speech [Text] / N. Morgan, H. Bourlard // Proc. IEEE. — 1995. — Vol. 83, no. 5. — P. 742––772.

1.

Бакаленко В.С. Разработка речевого распознавателя исходного кода программ в инструментальной среде CMU Sphinx. В статье рассматривается разработка системы, предназначенной для речевого ввода и вывода исходного кода программ. Для решения данной задачи использовалась инструментальная среда CMU Sphinx-4. В результате, на основании грамматики языка программирования Pascal, были построены акустиколингвистические модели автоматического распознавания речи и словарь. Ключевые слова: речевое управление, декодер, база знаний, акустическая модель, база знаний, акустическая модель, речевой интерфейс, распознавание речи, марковские модели, словарь.

Bakalenko V.S. Development of a speech recognition of the source code of programs in the CMU Sphinx tool environment. The article deals with the development of a system designed for speech input and output of the source code of programs. To solve this problem, the CMU Sphinx-4 tool environment was used. As a result, based on the grammar of the Pascal programming language, acoustic-linguistic models of automatic speech recognition and a dictionary were built.

Keywords: speech control, decoder, knowledge base, acoustic model, knowledge base, acoustic model, speech interface, speech recognition, Markov models, dictionary.

56

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 004.7

Моделирование трафика с помощью дискретного отображения Бельков Д.В., Едемская Е.Н. Донецкий национальный технический университет belkov65@list.ru Введение Один из результатов, полученных математикой, состоит в том, что случайное поведение может возникнуть в нелинейных детерминированных системах с небольшим числом степеней свободы. Это позволяет построить простые математические модели изучаемых систем. Анализ сетевого трафика сводится к задаче исследования временных рядов. Теория нелинейной динамики дает возможность идентифицировать и прогнозировать временные ряды, которые имеют некоторые особые свойства. Исследования реального трафика данных в современных вычислительных сетях обнаружили его самоподобные (фрактальные) свойства. Например, Праксон и Флойд показали, что трафик глобальной сети имеет больше всплесков, чем предсказывают Пуассоновские модели на многих временных масштабах. Кровелла и Беставрос нашли случаи самоподобия в объемах передаваемых файлов. Это имеет существенное значение для механизмов управления перегрузкой. Использование традиционных моделей в сетях, характеризуемых самоподобными процессами, может приводить к некорректным выводам о работе анализируемых сетей. Самоподобный сетевой трафик может приводить к снижению производительности сети, увеличению времени задержки и числа потерянных пакетов. Важной проблемой является объяснение самоподобной природы трафика. Одна из главных задач исследования сетей – создание адекватной модели трафика. Новые модели самоподобного трафика необходимы, чтобы выявить динамику индивидуальных потоков данных и причины возникновения самоподобных свойств, которые наблюдаются в реальных ситуациях. Такие модели должны быть аналитическими или алгоритмическими, позволяющими проводить моделирование. Работа систем связи с самоподобными характеристиками трафика должна изучаться, чтобы определить влияние самоподобия потоков данных на производительность [1]. Понимание поведения трафика важно для прогнозирования производительности сети. Для этого необходимо детальное изучение теории фрактального трафика. В этой области получены существенные результаты, опубликованные в ряде работ, но есть много нерешенных вопросов. В последние три десятилетия теории хаоса и фракталов находят широкое применение во всех областях науки. Идеи хаоса и фракталов успешно используются для моделирования явлений сложных пульсаций фактически в каждой отрасли науки. Многочисленные исследования показывают, что реальный пакетный трафик имеет особенности, которые могут более эффективно быть описаны в терминах фрактальных процессов, чем в терминах стохастических процессов. Известно, что хаотические системы имеют следующие свойства: нелинейность, детерминированность и чувствительность к начальным условиям. Хаотический временной ряд подобен стохастическому процессу. Аттрактор нелинейной хаотической системы часто является фрактальным. Трафик протокола TCP может быть как простым периодическим процессом, так и, при некоторых условиях, иметь сложное поведение, совместимое с понятием детерминированного хаоса [2]. Целью данной работы является детерминированное моделирование трафика. Задача работы построение одномерного дискретного отображения для моделирования трафика. Исследования выполнены в среде Matlab. Для изучения выбраны две реализации сетевого трафика. Они получены в университете города Наполи (Италия). Согласно лицензии данные свободно доступны для анализа. Изучаемые временные ряды представляют собой измерение джиттера потока TCP-пакетов. В первом случае (TCP_j512) пакеты имеют объем 512 байта, во втором (TCP_j1024) объем пакета составляет 1024 байта. Измерение проводилось каждые 10 миллисекунд, получено свыше 2000 отсчетов. Отправитель имел 802.11b соединение, получатель - UMTS-доступ, скорость передачи 100 pps [3]. Увидеть неслучайный характер пакетного трафика можно на фазовом портрете. Например, на рис. 1 показан фазовый портрет времени между поступлением кадров ( t i +1 в зависимости от t i ) для сети Ethernet [4]. Можно наблюдать кластеры, наклонные линии, вертикальные и горизонтальные линий. Эти объекты на графике указывают на существование детерминизма в пакетном трафике. Дискретные отображения позволяют более сжатое описание таких структур по сравнению с теорией очередей.

57

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 1 – Фазовый портрет времени между поступлением кадров [4] Дискретное отображение Для моделирования временных рядов предлагается использовать дискретное отображение, построенное на основе отображения “тент” [5] и отображения Заборовского [6]. Отображение “тент”  xi 1 / a,0  xi1  a xi   имеет вид: если , x0  0.1 . Отображение Заборовского: (1  xi1 ) /(1  a), a  xi1  1

yc yi 1 1  - 1 , y0  1 . Предложенное отображение имеет вид: zi  i . Управляющие параметры xi b yi 1 a, b, c - константы. На рис. 2 показана схема моделирования. Необходимо настроить управляющие параметры модели и коэффициенты k1 , k 2 так, чтобы минимизировать ошибку. yi 

x0

y0 a

b

Модель процесса

c

Модель (дискретное отображение)

Построение фазового портрета

k1

Сравнение Временной ряд

ошибка

Построение фазового портрета

k2

Реальный процесс

Рисунок 2 – Схема моделирования При моделировании временного ряда TCP_j512 управляющим параметрам присвоены следующие значения: x0  0.1 , y0  1 , a=0.3, b=3.8, c=0.5, k1  4.5 , k2  104 . Рисунки 3-6 показывают результаты моделирования. Подобные траектории на фазовых портретах обозначены одинаковыми цифрами.

58

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 3 – Модель временного ряда TCP_j512

Рисунок 4 – Временной ряд TCP_j512

Рисунок 5 – Фазовый портрет модели TCP_j512

59

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 6 – Фазовый портрет TCP_j512 При моделировании временного ряда TCP_j1024 управляющим параметрам присвоены следующие значения: x0  0.1 , y0  1 , a=0.3, b=3.8, c=1, k1  2.7 , k2  104 . Рисунки 7-10 показывают результаты моделирования. Подобные траектории на фазовых портретах обозначены одинаковыми цифрами.

Рисунок 7 – Модель временного ряда TCP_j1024

Рисунок 8 – Временной ряд TCP_j1024

60

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 9 – Фазовый портрет модели TCP_j1024

Рисунок 10 – Фазовый портрет TCP_j1024 Выводы В работе предложено дискретное отображение для моделирования сетевого трафика. Выполнено моделирование джиттера потока TCP-пакетов беспроводной сети. Фазовые траектории моделей и реального процесса являются однотипными. Предложенное дискретное отображение может использоваться для моделирования пульсирующего фрактального трафика. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

Park K. Self-Similar Network Traffic: An Overview. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://pi.314159.ru/park1.pdf Дата доступа -23.04.2017.

Petroff V. Self-Similar Network Traffic: From Chaos and Fractals to Forecasting and QoS. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://pi.314159.ru/petroff5.pdf Дата доступа – 23.04.2017.

Network tools and traffic traces. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.grid.unina.it/Traffic/Traces/ttraces.php Дата доступа – 23.04.2017.

Newton N.J. Self similar model for bursty traffic – a deterministic approach. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.andonis.eu/documents/MScProject.pdf Дата доступа – 6.06.2011 Кузнецов С.П. Динамический хаос. Москва: ДМК, 1995. – 294 с. Заборовский В.С., Куприенко С.В., Шеманин Ю.А. Динамика процессов межсетевого взаимодействия: мультифрактальные модели и методы управления. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.npo-rtc.ru/papers/articles/art2003_3.pdf Дата доступа – 23.04.2017.

61

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Бельков Д.В., Едемская Е.Н. Моделирование трафика с помощью дискретного отображения. Ряд аналитических исследований показал, что самоподобный сетевой трафик может приводить к снижению производительности сети, увеличению времени задержки и числа потерянных пакетов. Важной проблемой является объяснение самоподобной природы трафика. Одна из главных задач исследования сетей – создание адекватной модели трафика. Целью нашей работы является детерминированное моделирование трафика. Задача работы - построение одномерного дискретного отображения для моделирования трафика. Дискретные отображения могут быть использованы при моделировании трафика различного типа, иногда даже один управляющий параметр достаточен, чтобы моделировать поведение пакетного трафика. В работе предложено дискретное отображение для моделирования сетевого трафика. Исследования выполнены в среде Matlab. Для изучения выбраны две реализации сетевого трафика. Они получены в университете города Наполи (Италия). Согласно лицензии данные свободно доступны для анализа. Изучаемые временные ряды представляют собой измерение джиттера потока TCP-пакетов. В первом случае (TCP_j512) пакеты имеют объем 512 байта, во втором (TCP_j1024) объем пакета составляет 1024 байта. Измерение проводилось каждые 10 миллисекунд, получено свыше 2000 отсчетов. Отправитель имел 802.11b соединение, получатель - UMTS-доступ, скорость передачи 100 pps. В статье для моделирования временных рядов предложено использовать дискретное отображение, построенное на основе отображения “тент” и отображения Заборовского. Выполнено моделирование джиттера потока TCP-пакетов беспроводной сети. Фазовые траектории моделей и реального процесса являются однотипными. Ключевые слова: самоподобный трафик, джиттер потока TCP-пакетов, дискретное отображение, фазовые траектории.

Belkov D.V., Edemskaya E.N. Traffic simulation with discrete map. Many analytical studies have shown that self-similar network traffic can have a detrimental impact on network performance, including amplified queuing delays and packet loss rates in broadband wide area networks The understanding of the self-similar nature in traffic is an important issue. One of the most important tasks of network research is to construct adequate models for the concerned traffic flows. The objective of our work is deterministic traffic simulation. The task of this work is design of one dimension discrete map for traffic simulation. Discrete maps can produce broad traffic models in the sense that sometimes even one parameter is enough to produce the range of behavior that appears in packet traffic. The discrete map for network traffic simulation is offered in this work. In this article the researches are executed in the Matlab environment. For the study two realization of network traffic is chosen. They are got in the university of city Napoly (Italy).

In obedience to a license information is freely accessible for the analysis. Studied time series are the measuring of TCP-packet jitter. In first case (TCP_j512) packets have a volume a 512 byte, in the second (TCP_j1024) is a 1024 byte. The measuring were conducted every 10 milliseconds, over 2000 counting out is got. A sender had 802.11b connection, a recipient is UMTS-access, speed of transmission 100 pps. In the article for the simulation of these time series it is suggested to use the discrete map, that built on the basis of the map “tent” and Zaborovsky map. The simulation of TCP-packets jitter of wireless network is executed. Phase trajectories of models and real processes have same type.

Keywords: self-similar traffic, TCP-packet jitter, discrete map, phase trajectories

62

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 512.579

О многообразиях альтернативно определённых тернарных полугрупп Решетников А. В. (МИЭТ), Москва a_reshetnikov@hush.com Постановка задачи Пусть f — n-арная операция, заданная на некотором множестве G. Тогда G называется n-арным группоидом с операцией f и обозначается через (G, f ). n-арная операция f ассоциативна, если при любых значениях i, j, удовлетворяющих неравенствам 1  i, j  n, для неё справедливо тождество f (x1,..., xi – 1, f (xi, ... , xi + n – 1) , xi + n, ... , x2n – 1) = = f (x1,..., xj – 1, f (xj, ... , xj + n – 1) , xj + n, ... , x2n – 1). n-арной полугруппой называется n-арный группоид с ассоциативной операцией. Бинарную полугруппу будем называть полугруппой. Мы полагаем [1], что существует глубокая связь между полугруппами и универсальными алгебрами, удовлетворяющими тождеству f (f (x, u, v), y, z) = f (x, f (v, y, u), z) = f (x, y, f (u, v, z))

(1)

Условие (1) мы называем альтернативным тождеством ассоциативности, а универсальные алгебры с таким тождеством — альтернативно определёнными тернарными полугруппами. Пусть Sn – группа подстановок на множестве {1, ..., n}. Для произвольной n-арной операции f и подстановки σ  Sn введём обозначение: f σ(x1, ..., xn) = f (xσ(1), ..., xσ(n)). Нетрудно доказать следующее утверждение. Доказательство Теорема 1. Если тернарная операция f удовлетворяет тождествам (1), то для любой подстановки σ  S3 операция f σ также удовлетворяет тождествам (1). Данная теорема переносит известный в теории полугрупп принцип двойственности на альтернативно определённые тернарные полугруппы и таким образом связывает бинарную ассоциативность с альтернативной тернарной ассоциативностью. Для классических (то есть не альтернативно определённых) тернарных полугрупп легко указать пример, когда утверждение, аналогичное теореме 1, неверно (подробнее см. [1]). Коль скоро бинарные полугруппы и альтернативно определённые тернарные полугруппы схожи, было бы интересно сравнить решётки их многообразий. В то время как атомы решётки многообразий классических n-арных полугрупп полностью описаны [2] для любого n, удовлетворительное описание атомов решётки многообразий альтернативно определённых тернарных полугрупп не известно. В статье [3] авторам для описания атомов решётки многообразий бинарных полугрупп потребовалось утверждение, которое на современном языке общей алгебры можно сформулировать следующим образом: Предложение 2. Любая полугруппа S, состоящая хотя бы из двух элементов, содержит в качестве подполугруппы либо двухэлементную полугруппу, либо циклическую группу простого порядка, либо бесконечную циклическую полугруппу, а именно: 1) если каждый элемент полугруппы S является идемпотентом, то: 1.1) если S — коммутативная полугруппа, то для любых двух различных элементов x, y  S либо {x, y} (в случае xy = x), либо {x, xy} (в случае xy  x) — двухэлементная полурешётка; 1.2) если существуют такие элементы x, y  S , что xy  yx, то либо {xyx, yx} — двухэлементная полугруппа левых нулей, либо {xy, yx} — двухэлементная полугруппа правых нулей (если xyx = yx); 2) если элемент x  S не является идемпотентом, то: 2.1) если циклическая полугруппа x, порождённая элементом x, имеет период длины 1, то {x k – 1 , x k} — полугруппа с нулевым умножением, где x x 2 …, x k различны и x k = x k + 1 = x k + 2 = …

63

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

2.2) если x имеет конечный период Y, длина которого превышает 1, то существует подмножество множества Y, элементы которого образуют циклическую группу простого порядка; 2.3) в противном случае x — бесконечная циклическая полугруппа. Приведём для альтернативно определённых тернарных полугруппах известные на данный момент утверждения, схожие в той или иной мере с предложением 2. Пусть G — n-арный группоид с операцией f. Подмножество G'  G назовём его подгруппоидом, если G' — n-арный группоид с операцией f ', определяемой следующим условием: f ' (x1, ..., xn) = f (x1, ..., xn) для всех x1, ..., xn  G'. Пересечение всех подгруппоидов n-арного группоида G, которые содержат некоторое подмножество X  G, назовём n-арным группоидом, порождённым множеством X. Подгруппоид, порождённый одноэлементным множеством, назовём циклическим. n-арную полугруппу S будем называть циклической, если само множество S является её циклическим подгруппоидом. Определение циклической n-арной группы см., например, в монографии [4]. Лемма 3. Пусть G — альтернативно определённая тернарная полугруппа с операцией f, удовлетворяющая тождествам f (x, x, y) = f (x, y, x) = f (y, x, x);

(2)

f (x, x, x) = x.

(3)

Если |G|  2, то G содержит в качестве подгруппоида альтернативно определённую тернарную полугруппу, а именно: 1) если существуют элементы x, y  G такие, что f (x, y, y) = y и f (y, y, x) = x, то подгруппоид, порождённый множеством {x, y}, изоморфен альтернативно определённой тернарной полугруппе на множестве {0, 1} с операцией сложения по модулю 2; 2) в противном случае существуют элементы x, y  G такие, что f (x, y, y)  y, и то подгруппоид, порождённый множеством {x, y}, изоморфен альтернативно определённой тернарной полугруппе на множестве {0, 1} с операцией умножения по модулю 2. Пусть f — n-арная операция, заданная на некотором множестве S. Будем говорить, что S — n-арная полугруппа с константным умножением, если f (x1, ..., xn) =f (y1, ..., yn) для всех x1, ..., xn, y1, ..., yn  G. Лемма 4. Пусть G — альтернативно определённая тернарная полугруппа с операцией f, удовлетворяющая тождеству (2) и не удовлетворяющая тождеству (3). Тогда G содержит в качестве подгруппоида либо бесконечную циклическую полугруппу, либо циклическую тернарную группу, либо двухэлементную тернарную полугруппу с константным умножением. Отметим также следующую теорему, которая в вопросе об описании атомов решётки многообразий альтернативно определённых тернарных полугрупп дополняет лемму 4: Теорема 5 [4, теорема 2.5.54]. Конечная n-арная группа G не имеет собственных n-арных подгрупп тогда и только тогда, когда она циклическая и множество простых делителей числа |G| является подмножеством множества простых делителей числа (n – 1). Список источников 1.

2.

3.

4.

Решетников А. В. Об альтернативном определении тернарной полугруппы // Сборник научных трудов МИЭТ. Посвящается 70-летию профессора А. С. Поспелова. 2016. С. 110— 116. Артамонов В. А. Минимальные многообразия обобщенных полугрупп, групп и колец // Сибирский математический журнал. 1980. Т. 21. №3. С. 6—22.

Kalicki J., Scott D. Equational completeness in abstract algebras // Indagationes Mathematicae.

1955. Vol. 17. P. 650—659. Русский перевод: Калицкий Я., Скотт Д. Эквациональная полнота абстрактных алгебр // Кибернетический сборник: сб. переводов. [Вып.] 2 / Под ред. А. П. Ершова [и др.; пер. А. Воскресенский и др.]. М.: Изд-во иностранной литературы, 1961. С. 41—52. Гальмак А. М. n-Арные группы. Ч. I. Гомель: ГГУ им. Ф. Скорины, 2003. 196 с.

64

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Решетников А.В. О многообразиях альтернативно определённых тернарных полугрупп. Рассматриваются альтернативно определённые тернарные полугруппы G с операцией f, то есть тернарные гурппоиды, удовлетворяющие тождеству f (f (x, a, b), y, z) = f (x, f (b, y, a), z) = f (x, y, f (a, b, z)). Если G идемпотентна и любая её 2-порождённая подполугруппа абелева, то G содержит двухэлементную альтернативно определённую тернарную подполугруппу; если G не идемпотентна, то она содержит в качестве подполугруппы либо двухэлементную 3-полугруппу с константным умножением, либо конечную циклическую 3-группу, либо бесконечную циклическую 3-полугруппу. Аналогичные результаты в бинарном случае были получены Калицким Я. и Скоттом Д. в 1955 г. и применены к описанию атомов решётки многообразий полугрупп. Ключевые слова: n-арная альтернативность, абелева n-арная полугруппа, атомы решётки многообразий, альтернативная ассоциативность.

Reshetnikov A.V. On varieties of alternatively determined ternary semigroups In this paper we consider the alternatively defined semigroups G with operation f, i.e. the ternary groupoids satisfying the identity f (f (x, a, b), y, z) = f (x, f (b, y, a), z) = f (x, y, f (a, b, z)). If G is idempotent and every its 2-generated subsemigroup is abelian, then G contains a two-element alternatively defined subsemigroup; if G is not idempotent, then there is a subsemigroup of G which is either two-element 3-semigroup with constant multiplication, or a finite cyclic 3-group, or an infinite cyclic 3-semigroup. Similar results were obtained by Kalicki J. and Scott D. in 1955 and applied to describe the atoms of the lattice of semigroup varieties.

Keywords: n-ary alternativity, abelian n-ary semigroup, atoms of lattice of varieties, alternative associativity.

65

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 51-73:517.9:519.62:53.04

Об использовании метода Галеркина при математическом моделировании диффузии экситонов, вызванной пульсирующим электронным зондом в полупроводниковой мишени Степович М.А.1, 2, Серегина Е.В.3, Поляков А.Н.1, Лямина О.И.4 Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского1 Ивановский государственный университет2 Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал3 Институт общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН4 m.stepovich@rambler.ru1, 2, evfs@yandex.ru3, lyam@igic.ras.ru4 Общая постановка проблемы Сфокусированные электронные пучки (электронные зонды) широко используются для локальной диагностики различных объектов в физике, материаловедении, минералогии и в других областях науки и техники. При взаимодействии электронного зонда с мишенью в последней возникает ряд явлений, которые могут быть зарегистрированы и полученный информативный сигнал может быть использован для качественного анализа и количественных исследований облучаемой мишени. При проведении количественных исследований, как правило, экспериментально измеренный информативный сигнал сравнивается с математической моделью рассматриваемого явления или процесса, при этом результаты идентификации параметров мишени во многом определяются адекватностью используемой модели описываемому физическому явлению. В силу сложности математических моделей в задачах идентификации используются численные методы, удачный выбор и использование которых во многом определяют результаты исследований. При электроннозондовых исследованиях полупроводниковых мишеней особое значение имеют процессы, связанные с диффузией и рекомбинацией неравновесных неосновных носителей заряда, генерированных в мишени электронным пучком. Некоторые аспекты использования численных методов для проведения количественных исследований таких объектов и составляют предмет рассмотрения в настоящей работе. Анализ последних исследований и публикаций При электроннозондовых исследованиях полупроводниковых объектов особое значение приобретает задача корректного количественного описания диффузионных процессов, возникающих при взаимодействии электронного пучка с полупроводниковой мишенью [1, 2]. Знание этих процессов позволяет построить математические модели, необходимые для количественного изучения полупроводников, в частности моделей наиболее информативных сигналов: тока, наведенного электронным зондом и катодолюминесценции. В силу сложности математических моделей таких процессов, для их количественного описания нередко возникает необходимость применения численных методов [3-6]. Видимо, в силу этого, а также некоторых проблем, возникающих при экспериментальной реализации этого метода, в катодолюминесцентной микроскопии методы математического моделирования люминесцентного излучения, возникающего при взаимодействии электронов пучка с полупроводниковой мишенью, применяются довольно редко; ниже описаны некоторые возможности такой реализации, предлагаемые нами. В последнее время особое значение приобретают исследования различных объектов с использованием электронных пучков низких (до 8…10 кэВ) энергий, поскольку использование такого режима работы электронно-зондового устройства позволяет получить информацию об объекте исследования, которую подчас бывает сложно получить с использованием электронных пучков средних (10…50 кэВ) энергий [7]. В ряде случаев при использовании низкоэнергетичных электронных пучков для проведения количественных исследований при моделировании процессов взаимодействия электронов с конденсированным веществом достаточно рассмотрения процессов, происходящих в приповерхностной области мишени. Математически это означает использование двумерных моделей, в которых описываются процессы, происходящие на поверхности мишени. Например, в работах [8, 9] рассмотрены математические модели, описывающие процесс возбуждения катодолюминесцентного излучения, обусловленного рекомбинацией экситонов и возникающего при взаимодействии электронного зонда с поверхностью прямозонного полупроводникового материала. Сравнение результатов моделирования с экспериментальными данными [10, 11] подтверждает обоснованность выбранного подхода к такому количественному опи-

66

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

санию катодолюминесценции одного из перспективных материалов полупроводниковой опто- и СВЧ электроники – монокристаллического нитрида галлия. В то же время, как следует из анализа литературных данных, вопросы математической корректности предлагаемых моделей [12, 13], равно как и вопросы, связанные с численной реализацией этих моделей и оценки возникающих при этом погрешностей [36] рассмотрены недостаточно подробно. Отчасти задача восполнить этот пробел и является целью настоящей работы. Постановка задачи В настоящей работе изложены результаты использования проекционного метода Галеркина для моделирования двумерного распределения экситонов в полупроводниковом материале, облученном остро сфокусированным пучком электронов. Физическое обоснование решаемой задачи следующее: при катодолюминесцентных исследованиях полупроводников для повышения отношения «сигнал-шум» используется пульсирующий электронный пучок. В результате в начале электронного импульса происходит разгорание люминесценции, а при прекращении облучения – спад излучения. Отметим, что в катодолюминесцентной микроскопии облучение образца может привести к повышению его локальной температуры [14, 15] и, как следствие, к изменению энергетических характеристик полупроводника (ширины запрещённой зоны и т.п.). B результате может измениться спектр катодолюминесцентного излучения, что может привести к необходимости учёта этого явления при проведении количественных измерений. На характер спектра катодолюминесценции может оказать влияние и поглощение излучения в объеме полупроводника [16-18]. Поскольку предметом рассмотрения в настоящей работе является двумерная диффузия, реализуемая при низких энергиях электронов пучка, то учет этих объемных явлений здесь не проводится. Экспериментально измеренный сигнал катодолюминесценции, отвечающий одному импульсу облучения, представлен на рисунке 1.

Рисунок 1 – Экспериментально измеренный сигнал катодолюминесценции нитрида галлия, отвечающий одному импульсу облучения. Пунктиром показано время начала и конца электронного импульса. Энергия электронов 5 кэВ, температура мишени 5 К Для количественного описания процесса диффузии экситонов в полупроводнике необходимо вначале найти распределение генерированных экситонов в состоянии квазиравновесия (разгорание люминесценции), после чего описать их распределение при отключении электронного пучка (затухание люминесценции). Математически это приводит к необходимости вначале решить стационарную задачу диффузии, после чего использовать полученные результаты для решения нестационарной задачи. Исходная задача может быть решена в цилиндрической системе координат, при этом искомое распределение экситонов находится в виде частичной суммы двойного ряда Фурье по системе модифицированных функций Лагерра. В работах [19, 20] была получена порядковая оценка погрешности невязки, соответствующей приближенному решению стационарного уравнения диффузии проекционным методом Галеркина. Настоящая работа продолжает такие исследования и ставит задачу дать оценку погрешности невязки, соответствующей приближенному решению нестационарного уравнения диффузии. Исходная аналитическая модель Концентрация экситонов c( x, y, t ) в точке с координатами ( x, y) может быть найдена как решение нестационарного дифференциального уравнения диффузии

67

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

ct  Dc  c 

(1)

c( x, y,0)  n( x, y)

(2)

с начальным условием Здесь    x   y — двумерный оператор Лапласа, D — коэффициент диффузии и  — время жизни экситонов, а функция n( x, y) может быть найдена, как решение стационарного дифференциального уравнения, описывающего диффузию экситонов в состоянии квазиравновесия: 2

2

2

2

Dn  n   ( x, y)

(3)

где ( x, y) — функция источника генерации экситонов, которая определяется характером возбуждения и свойствами материала. В случае узкого электронного пучка, электронного зонда, область генерации экситонов может быть приближенно описана функцией распределения Гаусса, что дает для правой части (3) соотношение G0 ( x, y) . Здесь  ( x, y) — плотность двумерного нормального распределения Гаусса, а G0 — частота генерации экситонов. Переходя к цилиндрической системе координат, получим следующее уравнение:

r

2c  r, t  r

2



 c  r, t  r

с граничными условиями



1 c  r , t  1 r  2 rc  r , t   0 D t 

c(r,0)  n(r ), c  ,    0 ,

(4)

(5)

где  2 c  r , t   2  0 , поскольку c  r ,  , t   c  r, t  ,   D - диффузионная длина экситонов. Тогда уравнение (3) примет вид: r

d 2n  r  dr

2



d n r  dr



1

2

rn  r   

1 r  r  D

(6)

Проекционная аппроксимация исходной модели, основанная на применении метода Галеркина Для реализации проекционного метода Галеркина выберем двумерный базис из модифицированных функций Лагерра с параметрами, ускоряющими сходимость ряда [21]:

i, j  r, t   i (r ) j (t )  exp  γ1r 2 Li  γ1r  exp  γ2t 2  L j  γ2t  , которые определяются через многочлены Чебышева-Лагерра Li  γ1r  по переменной r и многочлены

L j  γ 2t  по переменной t с параметрами α1  0 и α2  0 соответственно [21], i, j  0, 1, 2, ... . Здесь параметры γ1  0 и γ 2  0 используются для оптимизации вычислительной схемы.

В методе Галеркина предполагается, что неизвестная функция c  r , t  может быть достаточно

точно представлена приближенным решением: cm+1  r , t   cm  r , t   c0  r , t  ,

(7)

где m 1 m 1

cm  r , t     cij i  r   j  t  i 0 j 0

прямоугольная частичная сумма двойного ряда Фурье-Лагерра порядка m  m функции c  r , t  , а m 1

m 1 m 1

i 0

i 0 j 0

c0  r , t   p0  r  m  t  , c0 (r )   cini  r     cij i  r   j  0  m  0  .

Функция c0  r , t  введена, чтобы удовлетворить граничным условиям, c in — коэффициенты разложения функции n  r  , которые находятся из решения уравнения (6), а неизвестные коэффициенты разложения 

cij 

i! j! c  r , t  i  r   j  t  d ( 1r )d ( 2t ) Г(i  1)Г( j  1) 0 0

68

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

искомой функции c  r , t  согласно методу Галеркина определяются из решения следующей системы уравнений:

 R, k (r )l (t )   0,  2 cm+1  r , t   cm+1  r , t  1 cm+1  r , t  1

k , l  0, m  1 .

(8)

  r  2 rcm+1  r , t  — невязка исходного уравнения (4).

D r t r 2  Обозначим столбцы (растянутые в столбцы матрицы) из коэффициентов разложения неизвестной функции c  r , t  и функции n  r  по выбранному базису через Cmm и Cmn соответственно. Используя Здесь R  r

кронекерово

произведение,

введём

Dmγ1

матрицу

r Dmm

дифференцирования

по

Em  Dmγ2

переменной

r

Dmγ

, где Em — единичная матрица, а —матри  Em и по переменной t —  ца дифференцирования в одномерном базисе из модифицированных функций Лагерра, элементы которой находятся с помощью элементарных алгебраических операций [22]: r Dmm

t Dmm

 γ 2, если i  j ,  dij   γ, если i  j , . 0, если i  j. 

Обозначим через B1 матрицу, элементы которой находятся по формуле:  γ1  j  1 4, если i  1  j ,   γ1 1   i  1 4  , если j  1  i,  1 bij   γ1  3 4  i 2  , если i  j , 0, если i  1  j ,   1 , если j  1  i, 

и через B2 матрицу с элементами: i γ1 , если i  1  j ,    i  1 γ1 , если j  1  i,  2 bij   2i  1 γ1 , если i  j , 0, если i  1  j ,  0, если j  1  i, 

которые устанавливаются на основании следующих рекуррентных соотношений для функций Лагерра: ri r     γ1 4  i  1 i+1  r     γ1 4  2i  1  γ1i  i  r   i 2

  i  3γ1 4   1 γ1 1  i   i-1  r   1 γ1   k  r , k 0

ri  r   1 γ1  (i  1)i+1  r   i i-1  r    2i  1i  r  . Последние соотношения легко выводятся из известных рекуррентных соотношений для многочленов Лагерра [21]: (i  1) Li+1  r   (r  2i  1) Li  r   i Li-1  r   0 , rLi  r   iLi  r   i Li-1  r   0

и формул:

rLi r   (1  r ) Li  r   i Li  r   0 , i

 Lk  r   Li  r;1 ,

k 0

где Li  r;1 — многочлены Чебышева-Лагерра по переменной r с параметром α1  1 . r2 t2  B1T  Em , Dmm  B2T  Dmγ2 , Iimm  B2T  Em . Перепишем систему Далее введем матрицы: Dmm (8) в матричном виде

69

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

1 t2 1 t 1 1 1  r2  r  Dmm  Dmm  Dmm  Dmm  2 Iimm  Cmm  Cmm , D D D   

(9)

1 t где Dmm находится путем растяжения  B2T  B3 , B3 - матрица с элементами bij3  γ 2 , а столбец Cmm



матрицы: C 1  B2T Cmn  2 m  0 



T

.

Подстановка величин cij , определяемых из решения системы уравнений (9), в формулу (7), дает искомое приближенное решение. Исследуем сходимость невязки R и покажем, что R сходится к нулю в среднем (в пределе при m   ). Следуя [23], введем обозначения: Dr

d2 dx 2

 1  r 

d d2 d  t 2  1  t  ; dr dt dt

Ln2  D  (n  0,1,...) — класс функций f таких, что функции f (r , t )  f  r , t  exp  γ1r 2 exp  γ2t 2   L2 и имеющие обобщенные частные производные в смысле Леви  k f (r , t ) r i t j , i  j  k , k  0,1,... , при-





надлежащие пространству L2 , для которых Dn f  L2 , n  0,1,... , где D0 f  f , Dn f  D Dn-1 f , n  1, 2,...,

L02

 D   L2 .

Если погрешности в исходных данных и погрешности вычислений отсутствуют, а учитываются лишь погрешности аппроксимаций, то, опираясь на результаты работ [24-28], можно установить оценку для невязки уравнения (4). Мы не будем останавливаться на этом подробно, а приведем без доказательства следующий результат. Пусть функция c  r , t   Ln+1 2  D  , n  2 и имеет непрерывные частные производные до порядка

2n  2 по обоим пространственным направлениям, тогда справедлива оценка: R

L2

 m











 3 2 γ1  2  2 2  Dγ1   2  2 γ1  1  1  m1 2   n



m  -k

 

 n  7   m1 2  O  m 4  ω m1 2 , m  .    









Здесь  m1 2 — мажоранта обобщенных модулей непрерывности для функций из пространства





L2 [23], а ω m1 2 — заданная мажоранта модулей непрерывности дифференцируемых функций [29].

Последнее выражение означает, что невязка R уравнения (3) сходится к нулю в среднем. Результаты расчетов Было проведено математическое моделирование диффузии экситонов для параметров полупроводника, характерных для нитрида галлия, который является перспективным материалом для создания устройств опто-, микро- и наноэлектроники, а также СВЧ-устройств, способных работать в том числе и в неблагоприятных условиях внешней среды и при высоких напряжениях. Частота генерации экситонов принималась равной G0  1013 c-1, а профиль распределения энергии электронов в пучке задавался функцией Гаусса с нулевым математическим ожиданием и дисперсией 60 нм, что соответствуют условиям реальных экспериментальных катодолюминесцентных измерений. На рисунке 2а представлены результаты математического моделирования полученного решения нестационарного уравнения диффузии экситонов (4), (5). Время жизни экситонов принималось равным   271 пс, коэффициент их диффузии D  9 см2/c. На рисунке 2б представлены результаты математического моделирования для различных значений времени t  0, 10, 20, 30, 40, 50 с. Затраты машинного времени на расчет концентрации экситонов с использованием проекционного Галеркина составили приблизительно 7 с, что говорит о вычислительной эффективности предложенного метода. Вычисления выполнялись в системе MATLAB (The MathWorks, Inc.) версии 7.5.0.342 на персональном компьютере со следующими характеристиками: процессор Intel Pentium E5400 (2 x 2.70 GHz, 2MB Cache), объем оперативной памяти 2 GB.

70

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

c(r ), усл.ед.

с(r , t ), усл.ед.

r , нм

r , нм

t, c а)

б)

Рисунок 2 – а) – рассчитанная концентрация экситонов c  r , t  ; б) – сечения поверхности c  r , t  - зависимости c  r  , полученные для различных значений времени t  0, 10, 20, 30, 40, 50 с (сверху вниз); (вычисления проведены в 12-м приближении для параметров, характерных для нитрида галлия, энергия электронов зонда 5 кэВ) Выводы Построена двумерная математическая модель диффузии экситонов в полупроводнике, основанная на использовании проекционного метода Галеркина. Получена порядковая оценка погрешности невязки, соответствующей приближённому решению нестационарного уравнения диффузии. Предлагаемый критерий качества приближения позволяет довольно просто находить матрицу, определяющую приближенное решение рассматриваемой задачи, не прибегая к операциям дифференцирования и интегрирования и используя только алгебраические операции, что существенно сокращает время вычислений. При моделировании использовались параметры, характерные для нитрида галлия. Перспективы последующих исследований в данном направлении В последующих исследованиях полученные результаты будут использованы для моделирования катодолюминесценции, возникающей в приповерхностной области нитрида галлия при рекомбинации экситонов, генерированных электронным зондом. Ожидается, что использование предлагаемого подхода позволит провести корректную оценку погрешности метода, что необходимо для катодолюминесцентной идентификации параметров прямозонных полупроводниковых материалов. Благодарность и информация о финансовой поддержке Экспериментальные исследования катодолюминесценции экситонов в нитриде галлия, представленные на рис. 1, проведены в университете г. Магдебурга, ФРГ, в научной группе под руководством профессора Ж. Христена (J. Christen), за что авторы настоящей работы им глубоко благодарны. Исследования проведены при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 16-03-00515). Литература 1.

2.

3.

4.

Конников С.Г., Сидоров А.Ф. Электроннозондовые методы исследования полупроводниковых материалов и приборов. – М.: Энергия, 1978. – 136 с. Микроанализ и растровая электронная микроскопия / Под ред. Ф. Морис, Л. Мени, Р. Тиксье. – М.: Металлургия, 1985. – 408 с. Серегина Е.В., Степович М.А., Макаренков А.М. О модифицированной проекционной схеме метода наименьших квадратов для моделирования распределения неосновных носителей заряда, генерированных электронным пучком в однородном полупроводниковом материале // Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. – 2013. – № 11. – С.65-69.

Seregina E.V., Makarenkov A.M., Stepovich M.A. On a Modified Projection Scheme of the Least_Squares Method for the Modeling of the Distribution of Minority Charge Carriers Generated

71

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

20.

21.

by an Electron Beam in a Homogeneous Semiconductor Material // Journal of Surface Investigation.

X-ray, Synchrotron and Neutron Techniques. – 2013. – Vol. 7, No. 6. – P. 1077-1080. Макаренков А.М., Серегина Е.В., Степович М.А. Проекционный метод Галеркина решения стационарного дифференциального уравнения диффузии в полубесконечной области // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2017. – Т. 57, № 5. – С. 57-69.

Makarenkov A.M., Seregina E.V., Stepovich M.A. The Projection Galerkin Method for Solving the Time-Independent Differential Diffusion Equations in a Semi-Infinite Domain // Computational Mathematics and Mathematical Physics. – 2017, Vol. 57, No. 5. – P. 802-814. Фрей Д. Низковольтная растровая электронная микроскопия / Растровая электронная микроскопия для нанотехнологий. Методы и применения / Под. ред. У. Жу, Ж.Л. Уанга; пер. с англ. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – С. 137-158. Поляков А.Н., Noltemeyer M., Hempel T., Christen J., Степович М.А. Двумерная диффузия и катодолюминесценция экситонов, генерированных электронным пучком в полупроводниковом материале: результаты математического моделирования // Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. – 2012. – № 11. – С.35-40.

Polyakov A.N., Noltemeyer M., Hempel T., Christen J., Stepovich M.A. Two Dimensional Diffusion and Cathodoluminescence of Excitons Generated by an Electron Beam in a Semiconductor Material: Results of Mathematical Modelling // Journal of Surface Investigation. X-ray, Synchrotron and Neutron Techniques. – 2012. – Vol. 6, No. 6. – P. 901-905. Поляков А.Н., Noltemeyer M., Hempel T., Christen J., Степович М.А. Катодолюминесцентные экспериментальные исследования транспорта экситонов в нитриде галлия // Известия РАН. Серия физическая. – 2012. – Т. 76, № 9. – С.1082-1085.

Polyakov A.N., Noltemeyer M., Hempel T., Christen J., Stepovich M.A. Experimental Cathodoluminescence Studies of Exciton Transport in Gallium Nitride // Bulletin of the Russian Academy of Sciences. Physics. – 2012. –– Vol. 76, No. 9. – Pp. 970-973. Поляков А.Н., Степович М.А., Туртин Д.В. Математическое моделирование катодолюминесценции экситонов, генерированных узким электронным пучком в полупроводниковом материале // Известия РАН. Серия физическая. – 2016. – Т. 80, № 12. – С. 1629-1633.

Polyakov A.N., Stepovich M.A., Turtin D.V. Mathematical modeling of the cathodoluminescence of excitons generated by a narrow electron beam in a semiconductor material // Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. – 2016. – Vol. 80, Issue 12. – Pp. 1436–1440. Амрастанов А.Н., Гинзгеймер С.А., Степович М.А., Филиппов М.Н. Об одной возможности математического моделирования теплового воздействия остро сфокусированного электронного пучка на однородный полупроводник // Известия РАН. Серия физическая. – 2016. – Т. 80, № 10. – С. 1448-1452.

Amrastanov A.N., Ginzgeymer S.A., Stepovich M.A., Filippov M.N. On Possibility of Mathematically Modeling the Thermal Effect of a Finely Focused Electron Beam on a Homogeneous Semiconductor // Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. – 2016. – Vol. 80, Issue 10. – Pp. 1290-1294. Вавилов В.С., Макаров С.И., Чукичев М.В., Четверикова И.Ф. Катодолюминесценция нелегированного нитрида галлия // Физика и техника полупроводников. – 1979. – Т. 13, вып. 11. – С. 2153-2159.

Lipchak A.I., Mikhailov S.G., Sokolov V.I., Solomonov V.I., Kiselev I.V. Luminescence of ZnSe: Mn single crystals at room temperature // Optics and Spectroscopy. – 1997. – Vol. 83, no. 6. – P. 854-859. Гвоздовер Р.С., Петров В.И., Подтяжкин Е.Я., Степович М.А., Филиппов М.Н. Определение электрофизических параметров полупроводников по зависимости катодолюминесценции от ускоряющего напряжения // Известия АН СССР. Серия физическая. – 1984. – Т. 48, № 12. – С. 2378-2383. Серегина Е.В., Степович М.А., Макаренков А.М., Филиппов М.Н. О возможности использования проекционного метода Галеркина для моделирования пространственного распределения неосновных носителей заряда, генерированных электронным зондом в полупроводнике // Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. – 2017. – № 9. – С. 78-84.

Seregina E.V., Stepovich M.A., Makarenkov A.M., and FilippovM.N. On the Possibility of Using the Galerkin Projection Method to Model the Spatial Distribution of Minority Charge Carriers Generated by an Electron Probe in a Semiconductor // Journal of Surface Investigation. X-ray, Synchrotron and Neutron Techniques. – 2017. – Vol. 11, Issue 5. – P. 981-986. Суетин П.К. Классические ортогональные многочлены. – М.: Физматлит, 2005. –480 с.

72

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

22. Лапин С.В., Егупов Н.Д. Теория матричных операторов и ее приложение к задачам автоматического управления. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. 1997. – 496 с.

23. Абилов В.А., Абилов М.В., Керимов М.К. Точные оценки скорости сходимости двойных рядов Фурье по классическим ортогональным многочленам // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2015. – Т. 55, № 7. – С. 1109-1117.

24. Серегина Е.В., Макаренков А.М., Степович М.А. Использование проекционного метода для определения статистических характеристик решения дифференциального уравнения диффузии неосновных носителей заряда, генерированных в полупроводниковом материале широким электронным пучком // Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. – 2009. – № 6. – С.80-95.

25. Seregina E.V., Makarenkov A.M., Stepovich M.A. Use of the Projective Method for Determining Statistical Characteristics of the Solution to the Differential Diffusion Equation of Minority Carriers Generated in the Semiconductor Material by e Wide Electron Beam // J. of Surface Investigation. Xray, Synchrotron and Neutron Techniques. – 2009. – Vol. 3, No. 3. – P.468-482.

26. Серегина Е.В., Степович М.А., Макаренков А.М. О модифицированной проекционной схеме метода наименьших квадратов для моделирования распределения неосновных носителей заряда, генерированных электронным пучком в однородном полупроводниковом материале // Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. – 2013. – № 11. – С.65-69.

27. Seregina E.V., Makarenkov A.M., Stepovich M.A. On a Modified Projection Scheme of the Least_Squares Method for the Modeling of the Distribution of Minority Charge Carriers Generated by an Electron Beam in a Homogeneous Semiconductor Material // Journal of Surface Investigation.

X-ray, Synchrotron and Neutron Techniques. – 2013. – Vol. 7, No. 6. – P. 1077-1080.

28. Серегина Е.В., Макаренков А.М., Степович М.А. О сходимости некоторой проекционной схемы дифференциального уравнения тепломассопереноса // Прикладнi завдання математики: Матерiали XXI мiжнародної науково-технiчної конференцiї (16-20 вересня 2013 року, м. Севастополь, Україна, Севастопольський нацiональний технiчний унiверситет). – Севастополь: Севастопольський нацiональний технiчний унiверситет, 2013. – С.122-126.

29. Лащенов В.К. Приближение дифференцируемых функций частными суммами ряда ФурьеЛагерра // Известия вузов. Математика. – 1981. – № 1 (224). – С. 44-57. Степович М.А., Серегина Е.В., Поляков А.Н., Лямина О.И. Об использовании метода Галеркина при математическом моделировании диффузии экситонов, вызванной пульсирующим электронным зондом в полупроводниковой мишени. Рассмотрены некоторые возможности использования проекционного метода Галеркина для моделирования двумерной диффузии экситонов, возбуждаемых пульсирующим электронным зондом в полупроводниковой мишени. Задача решена в цилиндрической системе координат. Искомая концентрация экситонов найдена в виде частичной суммы двойного ряда Фурье по системе модифицированных функций Лагерра. Получена порядковая оценка погрешности невязки, соответствующей приближенному решению нестационарного уравнения их диффузии. При моделировании использовались параметры, характерные для нитрида галлия. Ключевые слова: метод Галеркина, ряд Фурье, диффузия, полупроводник.

Stepovich M.A., Seregina E.V., Polyakov A.N., Lyamina O.I. On the use of the Galerkin method for mathematical modeling of diffusion of excitons caused by a pulsing electron beam in a semiconductor target. Some possibilities of using the Galerkin projection method to simulate twodimensional diffusion of excitons excited by a pulsing electron beam in a semiconductor target are considered. The problem is solved in a cylindrical coordinate system. The wanted concentration of excitons is found in the form of a partial sum of a double Fourier series in the system of modified Laguerre functions. An order-of-magnitude estimate of the discrepancy error corresponding to the approximate solution of the nonstationary equation of their diffusion is obtained. In the simulation, parameters typical of gallium nitride were used.

Keywords: Galerkin method, Fourier series, diffusion, semiconductor.

73

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 51-7, 519.688

Применение полиномов наилучшего равномерного приближения в оценке и анализе экономических явлений Козлова И.А. Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского irena1983.83@mail.ru Введение Многие экономические явления описываются с помощью фрактальных моделей [1], однако, изучение фрактальных функций затруднительно из-за инвариантности их масштаба и недифференцируемости, поэтому для прогнозирования и анализа экономических категорий используется полиномиальная линия тренда. Наиболее распространенным методом приближения функций полиномами является метод наименьших квадратов. Данный метод основан на минимизации среднеквадратичного отклонения аппроксимирующего полинома от аппроксимируемой функции, но он не гарантирует значительных локальных ошибок [2]. Для предотвращения подобной возможности используют полиномы наилучшего равномерного приближения, однако не известны ни общий вид многочленов наилучших равномерных приближений, ни способы их построения, поэтому среднеквадратическая мера близости применяется вместо более сложной чебышевской. Решение задачи чебышевского приближения всегда дает примерно туже среднеквадратическую погрешность, что и решение задачи наилучшего среднеквадратического приближения, однако наилучшее среднеквадратическое приближение дает максимальную абсолютную погрешность, значительно превышающую погрешность чебышевского приближения. Чебышевское приближение определят ошибку в каждой точке интервала аппроксимации и ни в одной точке такого интервала ошибка не превышает максимальной чебышевской меры. Термин «фракталы» впервые ввел Бенуа Мандельброт, математик, изучавший применение фракталов на финансовых рынках [3, 4], а Р.Н. Эллиотта создал волновую теорию, согласно которой поведение цены на рынке происходит волнообразно и имеет определенную фрактальную структуру [5]. Описание Эллиоттом движений финансового рынка, подчиняющегося обычным математическим законам прогрессии, позволяет путем изучения исторических данных поведения рыночных цен оценивать текущее состояние рынка и будущие экономические проявления. Одной из наиболее распространенных моделей финансового рынка является двойной зигзаг. В частности промышленный индекс Доу-Джонса представляет собой фрактальную модель – двойной зигзиг. С математической точки зрения двойной зигзаг представляет собой функцию Бланка. Целью данной работы является построения полиномов наилучшего равномерного приближения функции двойного зигзага. Для построения полиномов наилучшего равномерного приближения графика двойного зигзага, а также нахождение максимального отклонения полученной аппроксимации применяется "Программа, реализующая метод построения полиномов наилучшего равномерного приближения фрактальной функции Бланка". Данная программа строит полиномы наилучшего равномерного приближения по заданному параметру функции Бланка (графика двойного зигзага) и порядку аппроксимирующего многочлена. Построения полиномов наилучшего равномерного приближения показано на примере аппроксимации графика индекса Доу-Джонса на заданном отрезке. Построение функции Бланка Функция Бланка определяется как предел последовательности ломаных [6]. Пусть точки x1 , y1  x x и x2 , y2  – последовательные вершины некоторой ломаной, где x1  x2 и y1  y2 . Пусть h  2 1 и 3 пусть k    y2  y1  , где  – положительная константа. Следующая ломаная заменяет отрезок, соединяющий точки x1, y1  и x2 , y2  , зигзагообразной линией, содержащей последовательные вершины x1, y1 , x1  h, y2  k , x2  h, y1  k , x2 , y2  . Разности ординат последовательных вершин будут равны

1    y 2  y1 , 2 1 y 2  y1 , 1    y 2  y1 .

74

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Для построения функции Бланка с помощью последовательных приближений зафиксируем 1 0    . Начнём с отрезка прямой y  x , где 0  x  1. Первая аппроксимирующая функция f1x  3 представляет собой ломаную, строящуюся вышеупомянутым способом. Вторая аппроксимирующая функция f 2 x  получается из первой с помощью построения ломаной той же конструкции на каждом

i i 1 , i  0, 1, 2 . Повторим схему применения зигзагообразных конструкций для каждого x 3 3 отрезка аппроксимирующей функции f 2 x  , чтобы получить следующую аппроксимацию. Рисунок 1

отрезке

показывает картину аппроксимирующей функции f 3 x  для  

1 . Абсциссы последовательных вершин 4





i n -ой аппроксимирующей функции будут в точках x n,i  i  0, 1, 2, ...,3n , а так как эти вершины n 3 будут вершинами для всех последующих ломаных, то они принадлежат графику некоторой предельной функции Бланка f x  . Тем самым функция Бланка f определена во всех тернарных точках xn, i , затем

эта функция определяется как непрерывное продолжение f на все точки отрезка 0, 1 .

Рисунок 1 – Схема построения вспомогательных функций Бланка f1 x  (жирная линия), f 2 x  (пунктирная линия) и f 3 x  Появляется модель, напоминающая ценовые колебания, отражающая последовательные изменения цен от времени 0 к более позднему времени 1 [7]. Сами интервалы выбраны произвольно; они могут представлять секунду, час, день или год. Процесс начинается с цены, представленной прямой линией тренда (на рисунке 1 можно провести отрезок ОС). Затем используется ломаная линия – генератор - чтобы создать модель, которая соответствует колебаниям цены вверх и вниз. Генератор состоит из трех частей, которые интерполированы вдоль прямой линии тренда (генератор с меньшим количеством чем три, не смоделировал бы цену, которая может двигаться вверх и вниз). После прорисовки начального генератора, его три части интерполированы тремя более короткими. Повторение этих шагов воспроизводит форму генератора, или ценовую кривую, но в сжатых масштабах. И горизонтальная ось (шкала времени) и вертикальная ось (цена) сжаты, чтобы приспособить к горизонтальным и вертикальным границам каждую часть генератора. Таким образом, с точки зрения экономики рисунок 1 является фрактальной моделью финансового рынка – двойным зигзагом, где по вертикальной оси показано изменение цен, а по горизонтальной оси – время. Двойной зигзаг - это коррекционная волновая модель, состоящая из двух зигзагов ОА и ВС, разделенных коррекционной волной-связкой АВ и удовлетворяющая следующим условиям: - длина волны АВ всегда меньше длины волны ОА; - длина волны ВС может быть больше длины волны ОА; - волны ОА и ВС являются действующими и стремятся между собой к равенству по длине и/или длительности. В том случае, когда волны ОА и ВС равны между собой получаем функцию Бланка.

75

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Аппроксимация фрактальной модели с помощью наилучшего равномерного приближения Полиномы наилучшего равномерного приближения для функции Бланка находятся с помощью подбора чебышевского альтернанса [8]. Так как функция Бланка симметрична, чебышевский альтернанс образуют четное количество точек и поэтому многочлены наилучшего равномерного приближения будут нечетных степеней. Для построения многочленов наилучшего равномерного приближения данной функции получена закономерность нахождения чебышевского альтернанса в общем виде в зависимости от  [9]. На основе полученной закономерности разработана "Программа, реализующая метод построения полиномов наилучшего равномерного приближения фрактальной функции Бланка» (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017660149, авторы: Козлова И.А., Степович М.А., Биленко А.А., Редько 1  А.В.) по заданному параметру   0     и порядку многочлена n ( n  19 ). Программа разработа3  на в среде MatLab, также с помощью неё можно находить и максимальное отклонение полученной аппроксимации. Преимуществом применения многочленов наилучшего равномерного приближения является аппроксимация графика двойного зигзага сразу во всех ценовых масштабах и с минимальной погрешностью приближения.

Рисунок 2 – Аппроксимация графика двойного зигзага полиномами третьего порядка: график наилучшего равномерного приближения – пунктирная линия; линия (1) – среднеквадратическое приближение, для построения которого использовались 3 точки; линия (2) – 10 точек; линия (3) – 27 точек На рисунке 2 представлены в сравнении графики аппроксимации функции Бланка (двойного зигзага) полиномами первого и третьего порядков с помощью среднеквадратического приближения и наилучшего равномерного приближения (Чебышевского). Рассмотрим пример построения полиномов наилучшего равномерного приближения для графика индекса Доу Джонса (рисунок 3). Для рассмотрения выберем ломаную с координатами (2; 100), (103; 190) и (204; 137) и являющийся моделью двойного зигзага. Поставим в соответствие результаты исследования индекса Доу Джонса с функцией Бланка (двойного зигзага). Для этого отрезок [2; 305] (шкала недель) поставим в соответствие отрезку [0; 1] для функции Бланка. Данное соответствие будет находиться в прямой пропорциональной зависимости с коэффициентом

1 . По вертикальной оси координат (шкала цены) отрезку [100; 227] соответствует отре303

зок [0; 1] функции Бланка с коэффициентом пропорциональности

1 . Получаем формулу преобразова127

ния координат  1 x  2 , y  100  127 f  303  

76

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 3 – График индекса Доу Джонса где f - функция, задающая полином наилучшего равномерного приближения на отрезке [0; 1], x  [0; 1] , а y - функция полинома наилучшего равномерного приближения на заданном отрезке [100; 227]. Параметр  находится из построения полученной модели и равен 37/127. С помощью программы, реализующей метод построения полиномов наилучшего равномерного приближения фрактальной функции Бланка получим, например, график полинома наилучшего равномерного приближения третьего порядка (рисунок 4): y  0,00001751x 3  0,008063x 2  1,2076 x  104,7305 .

100+127 polyval(double(vpa(coefs)), 1/303 (x-2)) 220

200

180

160

140

120

100

50

100

150 x

200

250

300

Рисунок 4 – Аппроксимация графика индекса Доу Джонса полиномом наилучшего равномерного приближения третьего порядка Максимального отклонения полинома наилучшего равномерного приближения от графика индекса Доу Джонса составляет 27,2934. С помощью разработанной "Программы, реализующей метод построения полиномов наилучшего равномерного приближения фрактальной функции Бланка" можно строить наилучшую равномерную аппроксимацию данной функции, получать коэффициенты построенного полинома в обыкновенных дробях или в десятичных с заданной степенью точности. Также данная программа показывает на графике точки чебышевского альтернанса, вычисляет максимальное отклонение полученного приближения, вычисляет значение полинома в любой точке. Осуществляя элементарные преобразования графика в программе можно строить аппроксимацию на любом заданном отрезке. В дальнейшем планируется разработать аналогичные программы для аппроксимации полиномами наилучшего равномерного приближения

77

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

некоторых фрактальных моделей, применяемых в экономике и других областях (например, функция Больцано [10]). Литература 

Айвазян С.А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Кн. 1: справочное издание / С.А. Айвазян., С.А. Енюков, Л.Д. Мешалкин - М.: Финансы и статистика, 1983. - 471с.  Основы цифровой обработки сигналов / А.И. Солонина, Д.А. Улахович, С.М. Арбузов, Е.Б. Соловьева.- Санкт-Петербург: БВХ-Петербург, 2005.- 753с.  Мандельброт Б., Хадсон Р. Л. (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах.: пер. с англ. / Б. Мандельброт, Р.Л. Хадсон. — М: "Вильяме", 2006. — 400 с.  Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы: пер. с англ. / Б. Мандельброт. – М.: Институт компьютерных исследований, 2002. – 656 с.  Пректер Р. Волновой принцип Элиота: Ключ к пониманию рынка. / Р. Пректер, А. Фрост. М.: Ампина Паблишер, 2012. - 270с.  Blank A. A simple example of a Weierstrass function / А. Blank // Amer. Math. Monthly. - 1966. V 73, № 3. - Р. 515-519.  Mandelbrot В. A Multifractal Walk down Wall Street / В. Mandelbrot // Scientific American. – 1999. - Р. 70-73.  Привалов А. А. Теория интерполирования функций. Кн. 1 / А.А. Привалов. – Саратов: Сарат. ун-т, 1990. – 230 с.  Козлова И. А. Применение наилучшего равномерного приближения к анализу фрактальных моделей / И.А. Козлова // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2015. - №1 (41). - С. 54–59  Козлова И.А. Моделирование Броуновского движения с помощью функции Больцано / И.А. Козлова //Прикладные задачи Математики:материалы XXV международной научнотехнической конференции, 18 – 22 сентября 2017 года. Севастополь / - Севастополь: Севастоп. гос. ун-т, 2017. - С. 183-186 Козлова И.А. Применение полиномов наилучшего равномерного приближения в оценке и анализе экономических явлений. В настоящей работе представлено построение наилучшего равномерного приближения фрактальной функции Бланка, которую с экономической точки зрения можно рассматривать как модель финансового рынка - двойной зигзаг. Метод построения полиномов наилучшего равномерного приближения данной функции, а также нахождение максимального отклонения полученной аппроксимации осуществляется с помощью разработанной "Программы, реализующей метод построения полиномов наилучшего равномерного приближения фрактальной функции Бланка". Программа разработана в среде MatLab и строит полиномы наилучшего равномерного приближения по заданному параметру функции Бланка и порядку аппроксимирующего многочлена, вычисляет максимальное отклонение полученного приближения и значение полинома в любой точке. В основе работы программы заложено нахождение чебышевского альтернанса. Ключевые слова: фрактальная функция, наилучшее равномерное приближение, двойной зигзаг.

Kozlova I. A. Application of polynomials of best uniform approximation in the evaluation and analysis of economic phenomena. This paper presents the construction of a best uniform approximation of fractal functions of the Blanca, which from an economic point of view can be regarded as a model of a financial market a double zigzag. A method of constructing polynomials of best uniform approximation to this function and finding the maximum deviation of the obtained approximation is carried out using the developed "Program that implements a method of constructing polynomials of best uniform approximation of fractal functions of the Blanca." The program was developed in MatLab and builds a polynomial best uniform approximation of a given function parameter of the form and order of the approximating polynomial, computes the maximum deviation of the obtained approximation and the value of the polynomial at any point. In the basis of the work program is based on the finding of chebyshev alternans.

Keywords: fractal function, the best uniform approximation of a double zigzag.

78

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 512.579

Продолжение частичной операции в универсальных алгебрах Коробов М.С.1, Петриков А.О.2 ООО «АНКАД» 1 НИУ МИЭТ2 korobovms94@gmail.com1, masterpetr@mail.ru2 Введение Универсальные алгебры с заданными на них частичными операциями (частичные универсальные алгебры) встречаются во многих областях математики. Напомним, что частичная операция – это операция, определенная, возможно, не на всех наборах аргументов, например, операция вычитания на множестве натуральных чисел, операция деления на множестве действительных чисел (запрещено деление на нуль). Нам бы хотелось так продолжить операцию, чтобы в алгебре сохранялись определённые свойства, например, чтобы ассоциативность частичной полугруппы продолжала иметь место после того, как частичная операция станет полной. Продолжение операции на частичных полугруппах изучалось, в работах [1], [2]. Основные определения В данной статье мы в основном занимаемся продолжением операции в частичных полигонах над полугруппами. Приведём основные определения, необходимые для дальнейшего исследования. Определение 1. n -арной операцией на множестве S называется отображение S n  S . Определение 2. Частичной n -арной операцией на множестве S называется отображение подмножества P  S n в S . При этом будем считать, что для наборов элементов из множества S n \ P не существует результата действия этой операции. Определение 3 ([3]). Полугруппой называется множество с одной бинарной ассоциативной операцией, т.е.  ab  c  a  bc  для любых элементов a, b, c. Определение 4 ([4]). Полурешётка – частично упорядоченное множество, в котором каждая пара элементов имеет точную нижнюю грань. Замечание 5. Хорошо известно, что полурешётка - это в точности коммутативная полугруппа идемпотентов Связь между порядком и операцией определяется соотношениями a  b  inf a, b , a  b  ab  ba  a . Определение 6. Полигон ([5]) над полугруппой S – это множество X вместе с отображением X  S  X таким, что x  st    xs  t для всех x  X , s, t  S . Частичный полигон ([6]) – множество X ,

для которого задано частичное отображение X  S  X , причём для любых x  X , s, t  S произведения x  st  и  xs  t либо оба не существуют, либо существуют и равны друг другу. Замечание 7 ([7]). Полигон над полурешёткой (даже частичный) является частично упорядоченным множеством со следующим отношением порядка: x  y  x  yS1. Напомним полученные ранее результаты по продолжению частичной операции в полугруппах. Теорема 8 ([2, теорема 10]). Пусть S  ( n {0},  ) – частичная мультипликативная полугруппа ненулевых вычетов по модулю n. Частичная операция на S продолжается до полной ассоциативной операции в том и только том случае, если выполнено одно из следующих условий: 1) n чётно, 2) n  p k , где k  , а p – нечётное простое число. Теорема 9 ([2, теорема 11]). Частичная операция на полугруппе S всех ненулевых матриц размера 2  2 над полем F продолжается до полной ассоциативной операции в том и только том случае, если | F | 2 . В следующей теореме мы пользуемся символами , , для обозначения отношений Грина на полугруппе [3]. Теорема 10 ([2, теорема 5]). Пусть S  0 (G, I , , P) – вполне 0 -простая полугруппа, M  S {0} - частичная полугруппа ненулевых элементов из S . Если  – полная ассоциативная опера-

79

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

ция, продолжающая частичную операцию  на M , то

-,

-классы полугруппы  M , 

-и



явля-

-, -, -классов полугруппы S , причём если R и R  ются объединениями соответственно, классы полугруппы  M ,   , R   Ri , R   Ri , где Ri -классы полугруппы S , то между множеiI1

iI1

ствами I1 и I1 существует взаимно однозначное соответствие. Аналогичное утверждение имеет место для -классов. Далее мы получим некоторые условия продолжаемости частичных полигонов до полных. Достаточное условие даёт следующая теорема. Теорема 11. Пусть X – частичный полигон над полурешёткой S . Если существует элемент x0  X такой, что x0 S  x0  , то полигон X продолжается до полного. Доказательство. Продолжим операцию на частичном полигоне следующим образом: если xs существует, то полагаем x  s  xs , иначе x  s  x0 . Проверим аксиому полигона:  x  s   t  x   st  . Если x  st 

существует,

то

 xs  t

также

существует

и

они

равны.

В

этом

случае

x   st   x  st    xs  t   x  s   t . Пусть теперь  xs  t и x  st  не существуют. Рассмотрим два случая. Во-

первых, если xs существует, то x   st   x0 и  x  s   t  xs  t  x0 . Во-вторых, если xs не существует, то x   st   x0 и  x  s   t  x0t  x0 .

Из теоремы 11 можно сделать три следствия. Следствие 12. Если в частично упорядоченном множестве

 X , 

существует минимальный

элемент, то частичный полигон X продолжается до полного. Следствие 13. Если в  X ,   нет бесконечных убывающих цепей элементов, то частичный полигон X продолжается до полного. Следствие 14. Если X – конечное множество, то частичный полигон X продолжается до полного. Теорема 15. Если в полурешётке S нет бесконечных убывающих цепей элементов, то и в любом полигоне над S также нет бесконечных убывающих цепей элементов. Доказательство. Пусть в S -полигоне X найдется убывающая цепь x1  x2  . По определению порядка на полигоне X существуют такие элементы s1 , s2 ,  S , что xi 1  xi si при всех i  . Положим ti  s1s2 si для каждого i  . Докажем, что последовательность (tn ) убывающая. Так как ti 1  ti si 1 , то ti 1  ti . Нетрудно проверить, что xi 1  x1ti и xi  2  x1ti 1 . Поэтому, если ti 1  ti , то xi 1  xi  2 , что невозможно. Таким образом, ti 1  ti . Мы получили бесконечную убывающую последовательность t1  t2  элементов из S , а это противоречит условию теоремы. Используя эту теорему, можно получить ещё одно достаточное условие продолжаемости частичного полигона над полурешёткой до полного. Теорема 16. Если в полурешётке S нет бесконечная убывающих цепей элементов, то любой частичный полигон над S продолжается до полного. Доказательство. Утверждение теоремы непосредственно следует из теоремы 15 и следствия 13. Определение 17. Для любого частично упорядоченного множества A и элемента a  A введём обозначение a   {b  A | b  a} (верхний конус элемента a ). В следующей теореме мы находим необходимое условие того, чтобы любой полигон над полурешёткой продолжался до полного. Теорема 18. Если любой частичный полигон над полурешёткой S продолжается до полного, то в полурешётке S не существует бесконечных убывающих ограниченных снизу цепей элементов. Доказательство. Предположим, что в полурешётке S существует бесконечная убывающая цепь s1  s2  , ограниченная снизу элементом s  S (то есть для любого натурального i выполняется неравенство si  s ). Надо доказать, что в этом случае существует частичный полигон над S , который не может быть продолжен до полного. Пусть U 



sn . Очевидно, U – подполурешётка полурешётки S . Для элемента u U поло-

n 1

жим k (u)  min{i | u  si }.

80

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Возьмём какое-нибудь счётное множество X  x1 , x2 ,



(элементы xi различны) и сделаем его

частичным полигоном над полурешёткой S следующим образом. Произведение x j  s определим для всех x j  X и элементов s U . А именно, положим   xmax{ j , k ( s )} , если s  U , xj  s    не определено, если s  U . Проверим, что произведения x j  ( st ) и ( x j  s)  t существуют или не существуют одновремен-

но. Для этого достаточно доказать, что st U  s, t U при любых s, t  S. Действительно, если st U , то st  si при некотором i. В этом случае s, t  si , а значит, s, t U . Наоборот, если s, t U , то s  si , t  s j при некоторых i, j. Но тогда st  si s j  smax{i , j} , т.е. st U . Итак, произведения x j  ( st ) и ( x j  s)  t либо оба существуют, либо не существуют. Докажем, что эти произведения совпадают, если

оба существуют. Докажем, что k (uv)  max{k (u), k (v)} при u, v U . Действительно, пусть k (u)  p, k (v)  q, m  max{ p, q}. Имеем: u  s p , v  sq . Отсюда uv  s p sq  smax{ p, q}  sm , поэтому k (uv)  m. Если k (uv)  m, то k (uv)  m  1, откуда uv  sm 1 , поэтому u, v  sm1 , а значит, k (u), k (v)  m  1, то есть p, q  m  1, и мы получаем, что m  m  1, а это явное противоречие. Итак, k (uv)  max{k (u), k (v)}. Пусть и Пусть Тогда xj  X p  k (s), q  k (t ), m  max{ p, q}. s, t U . max{ j, k (st )}  max{ j, max{k ( s), k (t )}}  max{ j, m},

поэтому

x j  (st )  xmax{ j , k ( st )}  xmax{ j , m} ,

( x j  s)  t  xmax{ j , k ( s )}  t  xmax{ j , k ( s ), k (t )}  xmax{k , m} . Таким образом, x j  (st )  ( x j  s)  t , т.е. X – частичный полигон. Осталось доказать, что он не продолжается до полного. Предположим, что частичная операция на X может быть продолжена таким образом, что X станет полигоном над S . Тогда мы будем иметь x1  s  xk при некотором k . Отсюда получаем: xk 1  xk  sk 1  ( x1  s )  sk 1  x1  (s sk 1 )  x1  s  xk , а это противоречит выбору множества X . Понятие частичной полугруппы и частичного полигона над полугруппой могут быть существенно обобщены до понятия частичной универсальной алгебры, удовлетворяющей некоторому тождеству (или совокупности тождеств). В случае частичных полугрупп это было тождество ассоциативности, а в случае полигонов – совокупность тождеств x(st )  ( xs)t. Определение 19. Пусть A – частичная универсальная алгебра некоторой сигнатуры  (напомним, что сигнатура – это совокупность символов алгебраических операций; при этом для каждого символа должна быть указана арность операции, которую он будет представлять). Пусть u  x1 , , xn  , v  x1 ,

, xn  – термы, записанные в сигнатуре . Будем говорить, что в алгебре A выполняется тожде-

ство u  x1 ,

, xn   v  x1 ,

, xn  , если для любых элементов a1 ,

оба не существуют, либо оба существуют и u  a1 ,

, an   v  a1 ,

, an  A либо u  a1 ,

, an  и v  a1 ,

, an 

, an  .

Понятие гомоморфизма в случае частичных алгебр выглядит следующим образом. Определение 20. Пусть A и B – частичные алгебры одной сигнатуры. Отображение  : A  B (обычное, не частичное) называется гомоморфизмом частичных алгебр, если для любой частичной n арной операции f из сигнатуры и любых элементов a1 , , an  A из существования f (a1 , , an ) следует существование   f  a 1 ,

, an   и равенство   f  a 1 ,

, an    f ( (a1 ),

,  (an )).

То есть, можно сказать, что гомоморфизм частичных алгебр сохраняет операции на тех наборах, на которых эти операции определены. Инъективность частичной универсальной алгебры определяется так же, как в случае обычных алгебр. Приведём это определение, Ниже в теореме 22 мы установим связь между понятием инъективности и свойством продолжаемости частичной операции. Определение 21. Частичная алгебра A называется инъективной, если для любых алгебр P и Q , мономорфизма  :P  Q и гомоморфизма  :P  X существует гомоморфизм  :Q  X такой, что следующая диаграмма (см. рис. 1) коммутативна:

81

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 1 – Диаграмма инъективности Теорема 22. Если частичная алгебра инъективна и удовлетворяет совокупности тождеств, то все частичные операции этой алгебры продолжаются до полных с сохранением этих тождеств. Доказательство. Пусть A – частичная инъективная алгебра некоторой сигнатуры . Возьмём элемент   A и построим новую алгебру (полную) на множестве A   . Продолжим операции алгебры A на множество A  { } следующим образом. Пусть f : An  A – частичная операция на A , где f  . Определим операцию f : An  A (полную) по следующему правилу: f  a1 , a2 ,

если a1 , a2 , , an  A и f  a1 , a2 , , an  существует,  f  a1 , a2 , , an  , , an    , если значение не существует или ak   для некоторого k. 

(1)

Ясно, что f – продолжение операции f . Так как процедура продолжения проделана для каждого символа f  , то мы получаем полную алгебру сигнатуры , построенную на множестве A. На множестве A  A  { } можно определить также значения термов. Если u  x1 , , и a1 ,

, an  A, то u(a1 ,

, xn  – терм сигнатуры

, an ) будет обозначать значение терма u на наборе a1 ,

, an , при вычисле-

нии которого вместо операций f берутся операции f . Операции алгебры A являются продолжениями соответствующих операций на A. Но это внешнее продолжение, а не внутреннее – здесь мы используем элемент  , не принадлежащий множеству A. Ниже мы построим внутреннее продолжение. Рассмотрим естественное вложение алгебры A в A  { }, а также тождественное отображение 1A : A  A. Расположим их в виде диаграммы. Поскольку алгебра A инъективна, то существует гомоморфизм φ, для которого диаграмма коммутативна (см. рис. 2):

Рисунок 2 – Диаграмма инъективного продолжения Положим a     . Для f   и a1 , но видеть, что f 

f (a1 ,



, an  A положим f  (a1 ,

, an )   ( f (a1 ,

, an )). Нетруд-

является продолжением операции f , причём это продолжение внутреннее, так как

, an )  A при любых a1 ,

, an  A. Операция f  всюду определённая (полная). Алгебру с опера-

циями f  обозначим через A . Осталось доказать, что тождества алгебры A выполняются в A . Поскольку на множестве A теперь определены операции f  (полные), соответствующие символам a1 ,

f  , то на A можно определить также значения термов. Если u  x1 , 

, an  A, то u (a1 ,

, an ) будет обозначать значение терма u на наборе a1 ,

, xn  – терм и

, an , при вычислении



которого вместо операций f используются операции f . Докажем, что для любого терма u  x1 ,

, xn  и любых элементов a1 ,

, ai 1 , a , ai 1 ,

, an  A вы-

полняется равенство

u (a1 ,

, ai 1 , a , ai 1 ,

82

, an )  a .

(2)

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Ясно, что достаточно доказать данное утверждение в случае, когда u  . Выполним преобразования, учитывая, что  – гомоморфизм,  (a)  a при a  A и  ( )  a : u (a1 ,

, ai 1 , a , ai 1 ,

, an )  u ( (a1 ,)

,  ( ),

,  (an ))   (u (a1 ,

Докажем, что если для некоторого терма u  x1 , u  a1 ,

, an   a . Действительно, если u  a1 ,





, xn  значение u  a1 ,

, an )  ( )  a.

, an  не определено, то

, an  не определено, то при вычислении значения этого

терма на элементах из A  { } мы получим  , поэтому u  a1 , чим, что u  a1 ,

, ,

, an    , а так как u   (u), мы полу-

, an    ( )  a .

Пусть u  x1 ,

, xn  и v  x1 ,

, xn  – термы сигнатуры  и в алгебре A выполняется тождество

u  v в смысле определения 19. Пусть a1 ,

, an – любые элементы из A. Если значение u  a1 ,

, an 

определено, то по определению 19 v  a1 ,

, an  также определено и u  a1 ,

Если

u  a1 ,

, an  не определено, то v  a1 ,

имеем u  a1 , 

, an   a и v  a1 , 



, an   v  a1 ,

, an  .

, an  также не определено, поэтому по только что доказанному мы

, an   a . Таким образом,

u  a1 ,

, an   v  a1 ,

, an  . Это означа-



ет, что в алгебре с носителем A и операциями f выполнено тождество u  v. Следствие 23. Любой частичный инъективный полигон над полугруппой может быть продолжен до полного. Доказательство. Полигон X над полугруппой S можно рассматривать как универсальную алгебру с носителем X и множеством унарных операций  f s s  S  умножения на элемент из S : fs : X  X , fs : x

xs . При этом алгебра задается множеством тождеств ft  f s  x    f st  x  . Остаётся

применить теорему 22. Вывод В результате исследований приведены некоторые необходимые и достаточные условия возможности продолжения частичных полигонов над полурешёткой. Литература 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

Ляпин Е.С., Евсеев А.Е., Частичные алгебраические действия. Издательство «Образование», Санкт-Петербург, 1991. Петриков А.О., Продолжение частичной полугрупповой операции, Математические заметки СВФУ, 2017 (в печати). Клиффорд А., Престон Г., Алгебраическая теория полугрупп, Том 1, Издательство «Мир», Москва, 1972, 283 стр. Гретцер Г., Общая теория решёток. Мир, Москва, 1982.

Kilp M., Knauer U., Mikhalev A.V., Monoids, Acts and Categories Berlin: Walter de Gruyter, 2000, 529 p. Апраксина Т.В., Максимовский М. Ю., Полигоны и частичные полигоны над полурешётками, Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Математика. Механика. Информатика, 12, 1 (2012), 3-7. Кожухов И.Б., Максимовский М.Ю., Об автоматах над полурешётками, Системный анализ и информационно-управляющие системы: сборник научных трудов под редакцией проф. В.А. Брахоткина. М.: МИЭТ, 2006. - С. 19-34.

Коробов М.С., Петриков А.О. Продолжение частичной операции в универсальных алгебрах. В данной статье рассматриваются продолжение частичных операций для полугрупп, полигонов и инъективных алгебр. Приведены некоторые необходимые и некоторые достаточные условия возможности продолжения частичных полигонов над полурешёткой. Ключевые слова: частичная операция, частичный полигон, частичная универсальная алгебра, инъективная, полурешётка.

Korobov M.S., Petrikov A.O. Continued partial operations in universal algebras.This paper analyzes the continuation of partial operations for semigroups, acts, and injective algebras. Some necessary and some sufficient conditions of the existence of continuation of partial acts over a semilattice are given.

Keywords: partial operation, partial act, partial universal algebra, injective algebra, semilattice.

83

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 514.1124

Три задачи по геометрии на тему: разделение треугольника на части с заданными свойствами Свентковский В.А. Московский автомобильно-дорожный государственный технический Университет (МАДИ) vladimirsventkovskiy@gmail Введение Доказывается, что на границе треугольника с рациональными сторонами найдется неограниченное число точек, все три расстояния от которых до вершин также рациональны. Аналогичный вопрос для точек внутри треугольника с рациональными сторонами остался пока для автора открытым. На этот вопрос может пролить свет компьютерный эксперимент в дальнейшем. Существует, как известно, три типа треугольников, в зависимости от их углов: остроугольные, прямоугольные и тупоугольные. Автор ставит естественный вопрос, (который средней школой не рассматривается) – можно ли треугольник любого из перечисленных трех типов разделить на треугольники любого из этих трех типов? Очевидно, любой треугольник проведением высоты из большего угла делится на 2 прямоугольных треугольника. Ясно также, что проведением трех средних линий любой треугольник делится на 4 подобных, равных треугольника того же типа. Ясно также, что любой треугольник делится на три тупоугольных треугольника, при соединении точки пересечения его биссектрис с вершинами треугольника. Остался не рассмотренным уже не столь простой вопрос о разделении тупоугольного или прямоугольного треугольника на остроугольные треугольники. Положительный ответ на него доказывается в теореме 2. Причем это доказательство доступно для продвинутого школьника. Далее, если поставить вопрос, на какие выпуклые k-угольники можно разбить треугольник, то для k=3 найти решение может любой школьник. Для к=4 – не любой, а для k=5 лишь некоторые. Четкий алгоритм автора (теорема 3), позволяет большинству школьников (да и взрослых) научиться быстро решать задачу для k=5. Для K>5 не удалось найти в литературе рассмотрения этого вопроса (или хотя бы упоминания), хотя сам вопрос естественно приходил в голову разным математикам. Отсюда автор делает вывод, что, наверное, этот вопрос пока не получил ответа. Хотя, возможно, при K>5 треугольник и нельзя разрезать на выпуклые K-угольники. Теорема 1 Любой треугольник с рациональными сторонами можно разбить на два треугольника с рациональными сторонами. Доказательство Доказательство основано на том факте, что любое рациональное положительное число может быть представлено как разность квадратов двух различных рациональных чисел. Этот факт ниже доказывается. Пусть задан произвольный треугольник ABC с рациональными сторонами (рис. 1). Пусть AB=c, BC=a, AC=b,

(1)

где a,b,c- рациональные числа; BH-высота треугольника ABC; AC-большая сторона. Достаточно доказать, что на стороне AC найдется точка D, такая, что длины отрезков AD, BDрациональны (так как, если AH-рационально, то DC=AC-AD

(2)

– тоже рационально).

84

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 1 – Треугольник с рациональными сторонами Из теоремы косинусов следует, что

a 2  b 2  c 2  2bc cos A , cos A 

b2  c2  a2 2bc

(3).

Отсюда следует, что косинусы углов A,B,C – рациональны. Поэтому

AH  c cos A 

b2  c2  a2 R 2b

(4)

-рационально. Пусть

BD  x, HD  y .

(5)

Тогда

BH 2  AB 2  AH 2  c 2  R 2  r  x 2  y 2  ( x  y)( x  y) . Итак,

( x  y)( x  y)  r.

Пусть

(6) (7)

x y t.

(8)

r . t

(9)

Тогда

x y  Из (8), (9) следует

t  r /t r /t t . ;y  2 2 Задавая рациональное t , получаем рациональные x, y . Достаточно найти такое рациональное t , чтобы выполнились неравенства t  r /t h  a.

2 x

Построим график (рис. 2):

x

t  r /t .

2

Асимптоты:



85

(11)

(12)



t  0; x  t / 2 . x  0.5 1  r / t 2 ,

t0  r .

(10)

(13) (14)

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 2 – График функции x  t  r / t 2 Найдем t1 ,t 2 :

t  r /t  a, 2 t 2  2at  r  0 . t1, 2 

2a  4a 2  4r  a  a2  r , 2

t1  a  a 2  r , t 2  a  a 2  r .

(15)

(16) (17)

Выбирая любое рациональное число t  (t1 , t 0 ) , (а таких чисел бесконечное множество), получаем по формулам (10) рациональные x, y . Если точку D искать на отрезке AН, то точке D соответствует число t1 . Если же точку D искать на отрезке HC, то точке D соответствует число t 2 . Пусть теперь вершина B проектируется не на сторону АС, а на ее продолжение, то есть угол А или С – тупой (рис. 3).

Рисунок 3 – Треугольник с тупыми углами А и С В этом случае AH=-cosA - рационально.

86

(18)

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Поэтому СH- рационально, а, значит, - рационально. Теперь, если положить

BH 2  BC 2  CH 2

(19)

BD  x, HD  y ,

(20)

то рассуждения повторяются,

BH 2  AB 2  AH 2  c 2  R 2  r  x 2  y 2  ( x  y)( x  y)  r . Итак,

( x  y)( x  y)  r.

Пусть

(21) (22)

x y t.

(23)

r . t

(24)

Тогда

x y  Из (23), (24) следует

t  r /t r /t t . ;y  2 2 Задавая рациональное t , получаем рациональные x, y . Достаточно найти такое рациональное t , чтобы выполнились неравенства t  r /t с  a.

2 x

Построим график (рис. 4):

x

t  r /t .

2

(25)

(26)

(27)

Асимптоты:

t  0; x  t / 2 .

(28)



(29)

Имеем:



 2r  r x  0.5 1  r / t 2 . x   0.5 3   3  0 . t  t Поэтому график имеет следующий вид:

Рисунок 4 – График функции x 

t  r /t 2

Имеем:

t0  r .

87

(30)

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Найдем

t1 , t 2 :

t  r /t  a ; t 2  2at  r  0 2

(31)

t1  a  a 2  r , t 2  a  a 2  r .

(32)

Выбирая любое рациональное число

t  (t 0 , t 2 ) ,

(33)

(а таких чисел бесконечное множество), получаем по формулам (10) рациональные x, y . Если точку D искать на отрезке AН, то точке D соответствует число

t1 . Если же точку D искать на отрезке HC, то точ-

ке D соответствует число t 2 . Теорема 1 доказана. Выводы На границе треугольника содержится всюду плотное множество точек, для которых все три расстояния от вершин – рациональные числа. Интересно, есть ли не только на границе, но и внутри любого треугольника с рациональными сторонами, подобное множество троек рациональных расстояний до вершин треугольника? Шансов для этого меньше, поскольку для точек внутри треугольника из условия, что одно расстояние от вершины – рационально, не следует, что оба других расстояний от вершин – рациональны. Более того, пока неясно, всегда ли внутри любого треугольника с рациональными сторонами найдется хотя бы одна точка с тремя рациональными расстояниями до вершин треугольника. Компьютерный эксперимент должен обнаружить упомянутое всюду плотное множество, если оно существует. Промоделировать ситуацию можно на первом треугольнике с различными минимальными целыми сторонами: 2,4,5. Теорема 2 Любой равнoбедренный тупоугольный или прямоугольный треугольник можно разделить на 7 остроугольных треугольников. Любой неравнобедренный тупоугольный треугольник делится на 14 остроугольных треугольников. Доказательство Лемма 1 Равнобедренный тупоугольный или прямоугольный треугольник можно разделить на семь остроугольных треугольников (рис. 5, 6).

Рисунок 5 – Деление равнобедренного тупоугольного треугольника на семь остроугольных (вариант 1)

88

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 6 – Деление равнобедренного тупоугольного треугольника на семь остроугольных (вариант 2) Рассмотрим равнобедренный тупоугольный треугольник ABC. Угол B- тупой

B  90 0

(34)

Пусть AC=b, BD=h.

(35) Пусть MNPQ- квадрат, вписанный в треугольник ABC. Пусть сторона квадрата MN равна a. Тогда из подобия треугольников следует

a ha .  b h

(36)

Отсюда

ah  bh  ab . a 

bh . bh

(37)

Отрезок “a” строится на основе теоремы Фалеса с помощью отложения отрезков h, b+h, h на сторонах угла и проведения: SF||VU (рис. 7).

Рисунок 7 – Иллюстрация теоремы Фалеса Если центр квадрата соединить с его вершинами, то получим 4 равнобедренных прямоугольных треугольника, составляющих квадрат, два прямоугольных треугольника: AMP, CNQ. Тогда

MBR 

B 90 0   450 , BMR  450 , RMO1  MO1Q  450 .

2 2

89

(38)

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

В треугольнике O1MB

O1MB  450  450  90 0

(39) Треугольник MBO1- остроугольный, треугольник NO1B тоже остроугольный. Возьмем произвольную точку O внутри отрезка RO1, например в его середине. Теперь соединим ее с вершинами квадрата. Тогда пятиугольник MBNPQ разбился на пять треугольников: MBO, NBO, POQ, MOP, QON (рис.

8). Все эти пять треугольников - остроугольные.

Рисунок 8 – Разбиение пятиугольника MBNPQ на пять треугольников Осталось еще два прямоугольных треугольника: AMP, CNQ. Их можно превратить в остроугольные, “чуть” сместив вершины Q и P в сторону вершины D. При этом остроугольные треугольники немного деформируются, но останутся остроугольными по непрерывности при достаточно малом смещении. Докажем это. Пусть QQ1=PP1=ka (40) Нужно показать, что углы MQ1O, MOQ1- острые, при достаточно малом положительном k. Пусть k=1/16=0.125/2=0.0625.

(41) Применим теорему косинусов.

1 2 5 a ; MO 2  (a / 2) 2  (a / 4) 2  a 2 256 16 2 2 2 2 OP1  (a / 2  a / 16)  (a  a / 4)  (7a / 16)  (3a / 4) 2  49  144 2 193 2  (49 / 256  9 / 16)a 2  a  a 256 256 1 2 193 2 5 MP12  a 2  (0.0625a) 2  1 a  a  OP12  a 2  OM 2 .

256 256 16

c12  a 2  (0.0625a) 2  1

(42)

(43) (44)

Отсюда

OM  OP! MP1 . Наибольший угол против большей стороны MQ1 – это угол MOQ1. cos MOP1 

MO 2  OP12  MP12 5 / 16  193 / 256  257 / 256   2MO  OP1 2  MO  OP1 .

80  63  0 2MO  OP1

(45)

(46)

Угол MOP1 - острый. Остальные два угла треугольника MOP1- еще меньше, поэтому тоже острые. Теперь, если (вдруг) оказалось, что AM<AP1, то сдвигаем точку Q1 влево так, чтобы стало AP1=AM. (47)

90

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Тогда треугольник AMP1 становится равнобедренным с острым углом A при вершине. Поэтому этот треугольник – остроугольный. Аналогичную операцию проводим с вершиной Q1. Алгоритм деления построен. Замечание Если равнобедренный треугольник - прямоугольный, то доказательство того, что его можно разделить на 7 остроугольных треугольников, в точности повторяет доказательство для равнобедренного тупоугольного треугольника, с тем лишь отличием, что AP1<AM, и потому точку P1 сдвигать не надо. Действительно, Так как

AM  a 2  AP1  a  a / 8  9a / 8 ,

(48)

2  81 / 64 .

(49)

Лемма 1 доказана. Лемма 2 Любой неравнобедренный прямоугольный треугольник делится медианой, проведенной из вершины прямого угла на два треугольника: равнобедренный тупоугольный и равнобедренный остроугольный (рис. 9).

Рисунок 9 – Неравнобедренный прямоугольный треугольник Действительно, проведя две средних линии и соединив точки C и O, получим 4 равных прямоугольных треугольника, гипотенузы которых равны. Поэтому AO=CO,CO=BO, треугольники AOC, COBравнобедренные, причем один из них остроугольный. Поэтому второй – остроугольный. Лемма 2 доказана. Лемма 3 Любой треугольник делится на 2 прямоугольных треугольника. Действительно, проведя из вершины против большей стороны высоту BH, получаются два прямоугольных треугольника ABH и СBH (рис. 10).

Рисунок 10 – Иллюстрация доказательства леммы 3 Лемма 3 доказана. Из лемм 1,2,3 следует теорема 2. Теорема 2 доказана.

91

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Теорема 3 Любой треугольник можно разделить на 9 выпуклых пятиугольников (рис. 11). Доказательство По определению, выпуклая фигура – такая, которая лежит целиком по одну сторону от любой своей стороны.

Рисунок 11 – Иллюстрация доказательства теоремы 3 Пусть AN,BK,CM-медианы треугольника ABC; MK, NK, MN—средние линии. Пусть A1середина AM, M1- середина MO, поэтому A1M1||AO. Пусть B1-середина BM, A4- середина AK, K1середина OK. Тогда A4K1||AO. Значит A1M1||A4K1. Пусть С1 – середина CN, C4 – середина KC; K1 – середина OK, N1 – середина ON. Тогда K1C4||OC, N1C1||OC. Пусть, D2  B1M1  MN ; P  MO  D1D2 . Тогда D1D2||AB. Пусть A2- середина A1D1, B2-середина B1D2. Тогда A2B2||AB. Пятиугольник A1`A2PB2B1выпуклый. Пусть D3  MN  B4 N1 , D4  C1N1  ON , Q  ON  D3D4 . Пусть B3 – середина B4D3, C2- середина D4C1. Тогда пятиугольник B4B3QD4C2C1 – выпуклый. Пусть D5  A4K1  MK , D6  K1C 4  NK , R  OK  D5D6 . Пусть A3-середина MD5, C3-середина С4D6. Тогда K 2  K1K  A3 A4 -середина RK. Пятиугольник MA3RC3C4– выпуклый. Три угловых пятиугольника имеют по две равных параллельных стороны – выпуклые. Три пятиугольника с центром в точке O – тоже выпуклы. Теорема доказана. Замечание. Если выбросить обозначения вершин, то получается рисунок 12.

Рисунок 12 – Разделение на выпуклые пятиугольники без обозначения вершин

92

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Литература 1.

Свентковский В.А. Математика и ее приложения. Выпуск 1. “Некоторые задачи и проблемы комбинаторной геометрии”, Санкт Петербург, 2008.

2. Свентковский В.A. О построении плоских выпуклых K-угольников, которые можно разделить на n любых заданных равных прямоугольных треугольников. Сборник материалов VIII международной научно-технической конференции 25 мая 2017 ДонНТУ Донецк 3. Бухштаб А.А. Теория чисел. Санкт-Петербург. Изд-во Лань, 2015.

4. Чандрасекхаран К. Введение в аналитическую теорию чисел.

5. Манин Ю.И. Введение в современную теорию чисел. Москва. Издат-во МЦНМО, 2013.

6. Серпинский В. Пифагоровы треугольники. Учпедгиз - 1959.

7. Яглом И.М. О комбинаторной геометрии. Москва. Изд-во Едиториал, 2004.

8. Яглом И.М. Как разрезать квадрат? М: КомКнига, 2006.

9. Болтянский В.Г., Гохберг И.Ц. Разбиение фигур на меньшие части. Москва, Изд-во Наука, 1971.

10. Александров И.И. Сборник геометрических задач на построение. Москва, Учпедгиз, 1959.

11. Гордин Р., Шарыгин И. Сборник задач по геометрии. Изд-во “АСТ”, “Астрель”, 2001.

12. Шарыгин Г.И. Лекции по элементарной геометрии. Москва, Изд-во МЦНМО, 2014. Свентковский В.А. Три задачи по геометрии на тему: Разделение треугольника на части с заданными свойствами. Приводится доказательство того, что треугольник с рациональными сторонами можно разбить на 2 треугольника с рациональными сторонами неограниченным числом способов. Строится соответствующий алгоритм. Дается четкий алгоритм разделения треугольника на 9 выпуклых пятиугольников. Доказывается, что тупоугольный или прямоугольный треугольник разделяется на остроугольные треугольники. Строится соответствующий алгоритм. Ключевые слова: треугольник, пятиугольник, части, рациональные стороны, заданные свойства.

Smentkowski V.A. Three problems on geometry on the theme: Splitting a triangle into parts with desired properties. The proof that a triangle with rational sides can be divided into 2 triangles with rational sides unlimited number of ways. Built matching algorithm. Provides a clear separation algorithm of the triangle is 9 convex pentagons. It is proved that obtuse or right triangle is divided into acute triangles. Built matching algorithm.

Keywords: triangle, pentagon, parts, the rational part, the desired properties.

93

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 519.63

Продольная схема метода прямых для численной аппроксимации краевых задач с негладкими данными для дифференциального уравнения второго порядка параболического типа Маглеванный И. И., Карякина Т. И. Волгоградский государственный социально-педагогический университет Введение К параболическим уравнениям приводит математическое описание многих сложных явлений в современном естествознании, экономике и технике. Кроме классических задач теплопроводности и диффузии, параболические уравнения встречаются, например, в теории тепло- и массопереноса при описании процессов сушки и охлаждения, в теории ядерных цепных реакций при изучении процесса замедления нейтронов, в теории сигналов при макроскопическом описании случайного процесса на выходе радиотехнического устройства, при изучении многих процессов в химической и биологической кинетике и в других задачах. Общая классическая постановка смешанной начально-краевой задачи для уравнения указанного типа имеет следующий вид. Пусть в полосе x  [a, b] , t  [t 0 , t1 ] поставлена

u  u( x, t )] u   u  u K ( x, t )   A( x, t )   B( x, t )  G( x, t )u  F ( x, t ), t x  x  x

граничная задача для неизвестной функции

x  [a, b]

(1)

с начальным условием

u( x, t ) t t  u0 ( x) , x  [a, b] .

(2)

0

В граничных точках задаются либо линейные краевые условия третьего рода

C  (t )u (a, t )  D  (t )

u (a, t )  E  (t ), x

C  (t )u (b, t )  D  (t )

u (b, t )  E  (t ), x

(3)

либо краевые условия первого рода

C  (t )u(a, t )  E  (t ),

C  (t )u(b, t )  E  (t ),

(4) либо какое-то из этих условий на каждой границе. При определенных предположениях об условиях гладкости функциональных коэффициентов задача (1) – (3) имеет единственное классическое решение

u( x, t )  C 2 ([a, b]  [t0 ,)) [1,2]. Стандартным подходом к численному решению задачи (1) – (3) является конечно-разностная дискретизация по пространственной переменной x и по временной переменной t , что реализуется обычно в виде чисто неявной схемы или схемы Кранка-Николсона [3,4,5]. Однако число классический подход к аппроксимации решения во многих случаях оказывается неадекватным. Так, при оценке производных финансовых инструментов в математической теории опционов одной из моделей является модель Блэка-Шоулза-Мертона [6,7], представляющая собой параболическое уравнение в частных производных относительно стоимости опциона. Для некоторых типов опционов начальные данные являются разрывными по переменной x . Во многих случаях флуктуационная модель пространственно – однородной системы описывается стохастическим дифференциальным уравнением Ланжевена [8], которое математически эквивалентно уравнению Фоккера – Планка для эволюции плотности вероятности перехода из начального состояния в текущее [9]. Уравнение Фоккера – Планка формально является частным случаем уравнения (1) – (3), однако в общей постановке источник является сингулярным: f ( x, t ) ∼  ( x  x0 ) . Некоторые задачи электронного транспорта в многослойных мишенях могут быть сведены к уравнению (1) с мгновенным сингулярным источником f ( x, t ) ∼  (t ) ( x  x0 ) , при этом функциональные коэффициенты K ( x, t ) , A( x, t ) ,

G( x, t ) претерпевают разрыв на границах слоев [15]. Приведенные примеры свидетельствуют о том, что, если коэффициенты задачи не удовлетворяют необходимым условиям гладкости, то задачу и ее решение следует трактовать в обобщенном смысле, считая коэффициенты и решение элементами обобщенных функциональных классов с соответствующим обобщенным толкованием производных.

94

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Обобщенная постановка задачи При разработке алгоритма аппроксимации решения мы используем идеи усреднения, рассмотренные в [11]. Умножим уравнение (1) на произвольную (пробную) весовую функцию  (x) и проинтегрируем по промежутку [a, b] . Используя формулу интегрирования по частям, получим интегральное тождество, эквивалентное исходному уравнению (1) b

 

  ( x)K ( x, t ) a

u  u   dx    ( x)  F ( x, t )  G( x, t )u  B( x, t )  dx   t  x   a b

u  u a A( x, t ) x x dx   ( x) A( x, t ) x b

x b

.

(5)

x a

Тождество (5) имеет смысл и тогда, когда функциональные коэффициенты уравнения (1) являются только кусочно-непрерывными функциями, что позволяет сформулировать обобщенную постановку исходной задачи. Обобщенным решением задачи (1) – (2) будем называть функцию u ( x, t ) , удовлетворяющую интегральному тождеству (5) для всех выполняются почти всюду.

 (x) ,

а краевые и начальные условия

Пространственная дискретизация обобщенной задачи Коши Введем в области x [a, b] (неравномерную) пространственную сетку

a  x0  x1...  xn  b .

(6)

Для каждого xi определим частичные промежутки

i  [ xi 1 , xi ], и шаги сетки по переменной x

0  0 , n  0

i  [ xi , xi 1 ],

(7)

1 hi  xi  xi 1 , hi0  0, hi  xi 1  xi , hn  0,  i  [hi  hi ] , i  1,..., n.

(8) 2     По определению  i   i , hi  hi 1 , i  1,..., n. . В окрестности узлов xi определим функции 2 2 i ( x)   2 ( x  xi1 )  (i ) , i ( x)   2 ( xi 1  x)  (i ) , (9) (hi ) (hi ) 1  i ( x)  (hii ( x)  hii ( x)) .

(10) 2 i Здесь  (A) – характеристическая функция множества A 1, x  A  ( A)   (11) 0, x  A Функции (9), (10) являются непрерывными функциями аргумента x с компактным носителем в R и имеют кусочно–гладкие производные первого порядка. Кроме того, эти функции нормированы на 1 



 i





( x)dx  1,

i

( x)dx  1.





Определим усредняющие интегральные операторы Стеклова. Пусть кусочно-непрерывная функция. Тогда по определению xi

x

F ( x, t ) – произвольная

Tˆi  F ( x, t ) 

2   F ( x, t ) ( x)dx  (hi ) 2 x ( x  xi1 ) F ( x, t )dx, xi 1 i 1

Tˆ0 F ( x, t )  0,

(13)

Tˆi  F ( x, t ) 

xi 1

Tˆn F ( x, t )  0,

(14)

 xi

 i

F ( x, t )i ( x)dx 

2 (hi ) 2

x i 1

95

 (x

i 1

xi

 x) F ( x, t )dx,

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк





1  ˆ Tˆi F ( x, t )  hi Ti F ( x, t ) hiTˆi  F ( x, t ) , 2 i Sˆi F ( x, t ) 

xi

 xi 1

Sˆi F ( x, t ) 

xi 1

 xi

i ( x) 2  dx   2  F ( x, t )dx, x (hi ) xi 1 x

F ( x, t )

  ( x) 2 F ( x, t ) i dx    2 x (hi )

Sˆ0 F ( x, t )  0,

xi 1

Sˆn F ( x, t )  0,

 F ( x, t )dx, xi



(15)



1  ˆ Sˆi F ( x, t )  hi Si F ( x, t )  hi Sˆi F ( x, t ) , 2 i Qˆ i F ( x, t )  Tˆi  ( x  xi ) F ( x, t ) 

2 (hi ) 2

Qˆ i F ( x, t )  Tˆi  ( x  xi ) F ( x, t ) 

(16)

(17)

(18)

xi

 ( x  x )( x  x

) F ( x, t )dx,

(19)

 x) F ( x, t )dx,

(20)

i 1

i

xi 1

2 (hi ) 2

xi 1



 ( x  x )( x i

i 1

xi



1  ˆ Qˆ F ( x, t )  hi Qi F ( x, t )  hi Qˆ i F ( x, t ) .

2 i

(21)

Все эти операторы линейны. Т.к. носители их интегральных ядер локализованы в элементарной





i , т. е. в множестве x  xi  hi , xi  hi , то каждый оператор можно трактовать как оператор усреднения функции F ( x, t ) по элементарной окрестности с соответствующим ядром окрестности узла

усреднения [11]. Нетрудно убедиться, что

Tˆi  1  Tˆi 1  1,

2 Sˆi 1    , hi

и что справедливы правила сдвига

Sˆi F ( x, t )  Sˆi1 F ( x, t ),



h Qˆ i 1   i , 3

(22)

Qˆ i F ( x, t )  Qˆ i1 F ( x, t )

(23)

Обобщенное уравнение баланса В интегральном соотношении (5) положим

 ( x)  i ( x) , i  o,..., n

и запишем его в

операторной форме

u  u  u     Tˆi K ( x, t )   Tˆi F ( x, t )  G( x, t )u  B( x, t )   Sˆi  A( x, t )   t  x  x       u ( x, t ) u ( x, t )  i ,n A( x, t )  i ,0 A( x, t ) . i x xb  i x xa Здесь

 i, j

(24)

– символ Кронекера

1, i  j . 0, i  j

 i, j  

(25)

Уравнение (24) получено в результате усреднения исходного уравнения по элементарной окрестности узла xi и, таким образом, имеет смысл обобщенного уравнения баланса для элементарной ячейки [11], [2]. Последние два члена характеризуют влияние краевых условий. Разностная аппроксимация



Пусть y (t )  yi (t )i 0 – сеточная функция, аппроксимирующая значение n

окрестности узла xi используем аппроксимации

96

u ( x, t ) в узлах xi . В

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

 y (t )  yi 1 (t )  y (t )  y (t ) u ( x, t )  yi (t )  ( x  xi )  i  (i )  i 1  i  (i ) ,  hi hi    y (t )  y (t ) u ( x, t )  yi (t )  yi 1 (t )   (i )  i 1  i  (i ) .  x hi hi   Определим разностный оператор с ядром F ( x, t )  1 Pˆi F ( x, t ), y  yiTˆi F ( x, t ) ( yi  yi 1 )Qˆ i F ( x, t ) ( yi 1  yi )Qˆ i F ( x, t ) .

2 i





В частности,





 2 1  Pˆi 1, y  yi  hi yi 1  hi yi 1 .

3 6 i

(26)

(27)

(28)

(29)

Так как оператор Pˆi представляется трех-диагональной матрицей, он может быть эффективно обращен методом прогонки. Определим разностный граничный оператор

 ˆ i y. Для краевых условий

вида (3) положим     ˆ y  A( xi , t )  E (t )  C (t ) yi (t )   E (t )  C (t ) yi (t )  . i i ,0 i ,n   i  D  (t ) D  (t ) 

(30)

Для краевых условий вида (4) положим

  A( xi , t )  E  (t )  C  (t ) yi 1 (t ) E  (t )  C  (t ) yi 1 (t ) ˆ i y     i ,n . i ,0      i  hi C (t ) hi C (t ) 

(31)

Используем аппроксимации (26) и запишем уравнение баланса (24) в виде

  y (t )  ˆ   ˆ Pi K ( x, t ),   Li y(t ) ˆ i i y (t ). t    Здесь разностный оператор Lˆ y определяется выражением i

(32)





  1 Lˆi y  Tˆi F ( x, t )  Pˆi G( x, t ), y  ( yi  yi 1 ) Tˆi  B( x, t )  Sˆi A( x, t )  2 i 1  ( yi 1  yi ) Tˆi  B( x, t ) Sˆi A( x, t ).

2 i





(33)

Решение эволюционной задачи Чтобы свести решение задачи (32) к задаче эволюционного типа, определим квадратную трехдиагональную

(n  1)  (n  1) -матрицу Mˆ (t ) Mˆ ij (t )  ai i , j  bi i , j 1  ci i , j 1 ,

где



i, j  0,...n,



1 ˆ ai (t )  Tˆi K ( x, t )  Qi K ( x, t )  Qˆ i K ( x, t ) , 2 i 1 ˆ 1 ˆ bi (t )  Qi K ( x, t ), ci (t )   Qi K ( x, t ), 2 i 2 i

(34)

i  0,...n,

(35)

i  0,...n.

(36)

Тогда соотношение (32) можно представить в виде эволюционного уравнения

 dy (t )  Mˆ dt

   Lˆ y(t )  ˆ y(t ), 1

i

i

с начальным условием

97

t  t 0 ,t 1 

(37)

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

yi (t0 )  Tˆi u0 ( x, t ),

i  0,...n,

(38)

Решение начальной задачи (37), (38) производится вложенным методом Рунге-Кутта, основанным на формулах Дормана и Принса с автоматическим управлением длиной шага и

Mˆ (t ) осуществляется методом прогонки [1] по  ˆ 1 z сводится к решению линейной системы следующему алгоритму. Вычисление вектора x  M 1     (39) x  Mˆ z  Mˆ x  z .

контролируемой точностью [12]. Обращение матрицы

 

 

Для решения систем линейных уравнений с трех-диагональной матрицей разработана модификация метода Гаусса, использующая нули в матрице системы. Эта процедура, называемая прогонкой и предложенная Томасом в 1949 г., состоит в следующем. Первый шаг (прямая прогонка) – исключение неизвестных x0 ,...xn1 из второго и последующих уравнений. В результате чего приходим к системе

xi  vi xi 1  ui , i  0,..., n  1,

xn  u n ,

(40)

где

g i  ci ui 1 (41) , i  0,...n. ai  ci vi 1 Второй шаг – обратная прогонка. Здесь xn  u n . Остальные неизвестные находятся по формулам (40). Для реализации алгоритма требуется 8n арифметических операций. vi  

bi , ai  ci vi 1

ui 

Особенности программной реализации Описанный алгоритм был реализован на языке C++. Отметим особенности программы, позволяющие достаточно гибко реализовать различные сценарии расчетов.

1. Функции, осуществляющие расчет функциональных коэффициентов задачи, являются входными параметрами программы.

2. Пространственная сетка xi i 0 не обязана быть эквидистантной и должна быть явно задана n

пользователем. При этом те точки, в которых имеются особенности, желательно включать в множество ,

xi in0 , что повысит точность аппроксимации.

3. Для осуществления операций усреднения в формулах (13)-(21) использовались квадратурные формулы Гаусса [13, 14]. Данный подход исключает из квадратурной формулы концевые точки промежутка интегрирования, в которых интегрируемая функция может быть разрывна.

4. Решение задачи Коши (37,38) осуществляется с помощью вложенного явного метода РунгеКутта пятого порядка, основанного на формулах Дормана и Принса с автоматическим управлением длиной шага и контролируемой точностью, задаваемой пользователем. Текст программы на C++ основан на фортранной версии данной программы – программы Dopri5 [12].

5. Выходными данным u ( xi , t j ) и программы являются массивы узловых значений функции

u ( xi , t j ) и временной производной ut ( xi , t j ) .

6. Приводятся интегральные характеристики решения задачи с целью проверка точности аппроксимации решения. Проинтегрируем соотношение (1) по переменным x [a, b] , t [t o , t1 ] , Определим функции параметра

t

t

b

t0

a

u ab (t )   d  dxK ( x, )

u u ( x, ) , u bs (t )   d A(a, ) (a, ) , t x t0 t

(42)

u u (t )    d A(b, ) (b, ) , u s (t )   d  dxF ( x, ) , x t0 t0 a

(43)

u   u (t )   d  dx  B( x, ) ( x, )  G( x, )u ( x, ) . t   t0 a

(44)

t

t

b

tr

t

b

ad

В результате исходная задача (1)-(4) эквивалентна тождеству

98

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

u(t )  u ab (t )  u bs (t )  u tr (t )  u ad (t )  u s (t )  0.

(45)

Величина невязки u (t ) является выходным параметром и может использоваться в качестве индикатора удачного выбора пространственной и временной сетки. Массивы

u ab (t j ) , u bs (t j ) , u tr (t j ) , u ad (t j ) , u s (t j ) , u (t j ) также являются выходными параметрами программы. Тестирование программы Сначала рассмотрим задачу с гладкими данными. Для тестирования рассмотрим уравнение (1) с функциональными коэффициентами

K ( x, t )  t 2  x 2 , A( x, t )  t 2 x 2 , B( x, t )  2 xt (t  1) , G( x, t )  xt 2  x 2 , F ( x, t )  t 5 x 3 ( x  18)  3t 4 x 3  t 3 x( x 4  x  4)  t 2 x(3x 4  1)  7tx 3  x 3 . Сформулируем граничную задачу в полосе x [1,2] , t  1 с линейными краевыми условиями третьего рода

u   u   3 3 u    2t , u    20t  3t x  x2   x  x1 и начальным условием

u( x, t ) t 1  x 3  x ,

x [1,2] .

Точным решением этой задачи является функция u ( x, t )  x t  xt . При решении начальной задачи (37), (38) методом Рунге-Кутта число обращений к функции для вычисления правой части уравнения 37 равно 1817. Поточечные оценки погрешности аппроксимации в узловых точках по пространству дается выражениями 3 3

 i ( xi , t )  1 

u~i u~i / t ' ,  i ( xi , t )  1  , ui / t ui

~ ( x , t ) – результаты численной аппроксимации решения исходной задачи в точке где ui  u ( xi , t ) , u i i ( xi , t ) . Результаты представлены в таблице 1. Таблица 1: Поточечные оценки погрешности аппроксимации.

xi

1

1.1

t  1.1 u (t )  -0.09954

1.2

1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

1.8

1.9

2

u(t ) / u s (t )  2.3%

ui u~

2.431

2.982

3.62

4.354

5.192

6.142

7.212

8.409

9.742

11.22

12.85

2.43

2.979

3.617

4.351

5.188

6.138

7.207

8.404

9.736

11.21

12.84

 i (%)

0.0435

0.0702

0.0769

0.0764

0/0736

0.0703

0.0671

0.0641

0.0611

0.0581

0.0548

t  1.3

u(t )  -0.4061 u(t ) / u s (t )  1.5%

ui u~

3.497

4.354

5.356

6.517

7.849

9.365

11.08

13

15.15

17.54

20.18

3.488

4.343

5.344

6.503

7.834

9.35

11.06

12.99

15.14

17.52

20.16

 i (%)

0.253

0.251

0.231

0.206

0.182

0.16

0.14

0.123

0.108

0.094

0.082

t  1.5

u(t )  -0.9008 u(t ) / u s (t )  1%

ui u~

4.875

6.142

7.632

9.365

11.36

13.64

16.22

19.13

22.38

26

30

4.857

6.121

7.609

9.341

11.34

13.61

16.2

19.11

22.36

25.97

29.97

 i (%)

0.361

0.338

0.298

0.257

0.22

0.188

0.161

0.137

0.118

0.101

0.087

i

i

i

99

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рассмотрим теперь задачу с негладкими данными, которая является вычислительно сложной. Распределение плотности энерговыделения электронов F ( x, t )  средних энергий при нормальном падении точечного пучка на многослойную мишень определяется уравнением [15]

F    ( x, t )   F     2 (t ) ( x  xd ) , x [0, xmax ] , t  [0, t max ]   t x  3 x   ( x, t ) 

(46)

с мгновенным точечным источником единичной мощности, начальным условием F ( x,0)  0 и граничными условиями

F (0, t ) 

2 (t ) F (0, t ) , 3 x

F ( xmax , t )  

2 (t ) F ( xmax , t ) 3 x

(47)

Параметр t имеет смысл относительной остаточной энергии электронов. Определим функцию u( x, t )  F ( x, t ) /  (t ) , для нее получим каноническую задачу типа (1)

u    ( x, t ) u    ( x, t )      2 (t ) ( x  xd ) , t x  3 x   t  с начальным условием u ( x,0)  0 и граничными условиями

 ( x, t )

2 u  2 u     0.  u    0 , u  3 x  xxmax 3 x  x0  

(48)

(49)

Здесь

(1  t )1 ( x )  ( x, t ) ( ( x)  1)(1  t )  ( x ) (1  t ) ( x )  ( x, t )   , ,  ( x, t )  .

(50)  ( x)  ( x) t d ( x) Функции  и d являются кусочно-постоянными 1 ,  d1 , x  [0, x (1) ) x  [0, x (1) )    ( x)   2 , x  [ x (1) , x ( 2) ) , d ( x)  d 2 , x  [ x (1) , x ( 2) ) (51)  , x  [ x ( 2) , x d , x  [ x ( 2 ) , x max max  3  3 (1) ( 2) Таким образом, имеем задачу в гетерогенной среде, точки x и x являются границами слоев n и должны быть включены в множество узлов xi i 0 , так же, как и точка xd . Параметры задачи

xmax  0.3 , xd  0.1 , x (1)  0.15 , x ( 2)  0.2 , 1  1.68533 ,  2  0.8 ,  3  3 , d1  15.5343 , d 2  20 , d3  10 . tmax  0.99 ,

(52) (53)

При численном решении используем аппроксимацию δ-функции гауссианом

 t2  1  (t )  exp   2  ,  t  0.01  t 2  2 t 

(54)

и разностную аппроксимацию δ-функции [13]

 x  xi 1  x  x , x  [ xi 1 , xi ]  i i 1 2  xi 1  x  ( x  xi )  i ( x)  , x  [ xi , xi 1 ],  xi 1  xi 1  xi 1  xi x  [ xi 1 , xi 1 ]  0, 

xi  xd .

(55)

В табл. 2 представлены результаты проверки условия баланса (45), которое в данном случае имеет вид

u ab (t )  u bs (t )  u tr (t )  u ad (t )  u s (t )  1.

100

(56)

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Таблица 2: Проверка условия баланса.

t us u

0.0009

0.0031

0.0065

0.0101

0.0163

0.023

0.03

0.0379

0.0469

0.057

0.07

0.072

0.245

0.484

0.724

0.896

0.976

1

1

1

1

1

0.0004

0.0007

0.0024

0.003

0.0005

0.008

0.013

0.0142

0.0143

0.014

0.014

На

рис.

1

представлены

линии

уровня

функции

u ( x, t ) , которые демонстрируют

распространение начального возмущения в плоскости ( x, t ) .

Рисунок 1 - Линии уровня 1) u = 19.45; 2) u = 9.3; 3) u = 5.7; 4) u = 3.85; 5) u = 2.77; 6) u = 1.67. На рис. 2 представлены профили функции F ( x, t )   ( x, t )u( x, t ) при различных значениях параметров, которые демонстрируют скачки плотности энерговыделения на границах слоев. Как видим, предложенный алгоритм позволяет получить качественную аппроксимацию решения даже при наличии сингулярных данных.

a) b) Рисунок 2 – a) Профили функции F ( x, t ) в зависимости от переменной t . Кривые соответствуют значениям: 1) x =0.1; 2) x =0.15; b) Профили функции F ( x, t ) в зависимости от переменной x . Кривые соответствуют значениям: 1) t =0.1; 2) t =0.2; 3) t =0.3. Выводы Описанная в работе схема является численно устойчивой и не требует согласования шагов по пространственной и временной переменным. Предложенный подход, очевидно, может быть достаточно легко реализован для аппроксимации обобщенных уравнений эллиптического или гиперболического типа [3, 4]. Список источников 1.

2.

3.

Крылов, В. И. Вычислительные методы. Том II. / В. И. Крылов, В. В. Бобков, П. И. Монастырский. // М., Наука, 1977-400 с.: ил. Самарский, А. Вычислительные методы. Том II. А. Теория разностных схем. / Самарский А. // М., Наука, 1983-616 с.: ил. Флетчер, К. Вычислительные методы в динамике жидкостей. Том I / К. Флетчер // М., Мир, 1991-504 с.: ил.

101

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

Андерсон, Д. Вычислительная гидромеханика и гидрообмен. Том I / Д. Андерсон, Дж. Таннехилл, Р. Плетчер // М., Мир, 1990-322с .: ил. Марчук, Г.И. Методы вычислительной математики / Марчук Г.И. // М.: Наука, 1977, 456 с.

Black F., Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities. - Journal of Political Economics 72, 1973, pp. 637-654.

Merton R.C. Theory of rational option pricing, J. Bell Econom. and Management Sci., 4, 1973, pp. 141-183. Ван Кампен, Н. Г. Стохастические процессы в физике и химии / Н. Г. Ван Кампен - М. : Высшая школа, 1990. Хорстхемке, В. Индуцированные шумом переходы / Хорстхемке В., Лефевр Р. // М. : Мир, 1987.

I Maglevanny and V Smolar. The constructive procedure for solving the problems of electron transport in the multi-layer specimens for the normally incident electron beam. 1. Solutions of the model transport equations for a point beam: energy and charge deposition. Vacuum, 46, No. 11, 1261-1269, 1995. Самарский, А. А. Разностные схемы для дифференциальных уравнений с обобщенными решениями. / Самарский А.А., Лазаров Р.Д., Макаров В.Л. // М.: Высш. шк., 1987, 296с. Хайрер, Э., Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Нежесткие задачи Хайрер Э., Нерсетт С., Ваннер Г. // М.: Vbh. -1990.- 512 с., ил. Корн, Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. Корн, Т. Корн // М.: Наука, 1984. Абрамовиц, М. Справочник по специальным функциям / М. Абрамовиц, И. Стиган – // М. : Наука, 1979. Маглеванный И. И., Смоляр В. А. Распределение плотности энерговыделения электронов средних энергий при нормальном падении пучка на многослойную мишень. Радиотехника и электроника. Электродинамика и распространение радиоволн, вып. 10, 1579-1589, 1995.

Маглеванный И.И., Карякина Т.И.. Продольная схема метода прямых для численной аппроксимации краевых задач с негладкими данными для дифференциального уравнения второго порядка параболического типа. Изучение краевых задач для параболических уравнений является одной из классических проблем теории дифференциальных уравнений с частными производными и вызывает постоянный интерес математиков. Причиной этому является исключительная практическая важность параболических уравнений, находящих приложение в различных прикладных областях естествознания. Краевые задачи с негладкими данными для дифференциального уравнения второго порядка параболического типа являются трудным объектом исследования как с теоретической точки зрения, так и с точки зрения разработки численных методов аппроксимации решения таких задач. Настоящая работа посвящена построению и программной реализации численного метода прямых с использованием обобщенной постановки задачи и применением усредняющих операторов Стеклова. Ключевые слова: уравнение в частных производных параболического типа, смешанная начально-краевая задача, метод прямых, метод Рунге-Кутта, усредняющие операторы Стеклова.

Malevanny I.I., Karjakin Т.I. The longitudinal scheme of the method of lines for the numerical approximation of boundary value problems with nonsmooth data for a differential equation of second order of parabolic type. The study of boundary value problems for parabolic equations is one of the classic problems of the theory of differential equations with partial derivatives and causes continuing interest of mathematicians. The reason for this is the exceptional practical importance of parabolic equations, which finds application in various applied areas of science.

Boundary value problems with nonsmooth data for a differential equation of second order of parabolic type are a difficult object of study both from the theoretical point of view, and from the point of view of developing numerical methods for approximating the solution of such problems.

The present work describes the construction and software implementation of the numerical method of lines using the generalized formulation and application of Steklov averaging operators.

Keywords: partial differential equation of parabolic type, mixed initial-boundary value problem, direct method, Runge-Kutta method, averaging Steklov operators.

102

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 332.146.2

Логико-структурная модель влияния инновационной составляющей на обеспечение региональной конкурентоспособности Павлыш Э.В. Полоцкий государственный университет (Республика Беларусь) e.pavlysh@psu.by Постановка проблемы Практика последних десятилетий показывает, что процессы глобализации, сопровождавшиеся снижением тарифных и нетарифных ограничений, развитием информационных сетей и транспортной инфраструктуры, приводили к тому, что экономические субъекты развитых стран получали все более свободный доступ к любым национальным рынкам. При этом менее развитые государства теряли большинство инструментов прямого влияния на экономику, с помощью которых ранее могли обеспечить относительно стабильные доли рынка для национальных производителей. Возникший впоследствии мировой экономический кризис и обострение геополитических конфликтов обусловили усиление конкурентной борьбы на международных и внутренних рынках, в связи с чем существование целых отраслей национальной экономики для стран с переходной моделью развития оказались под угрозой со стороны экспортеров товаров, капитала, технологий. При этом возобновление режима ограничений во внешней торговле приводит к возникновению дефицита многих видов товаров на внутреннем рынке, снижению доходов отдельных категорий населения и формированию прочих дополнительных предпосылок ухудшения экономической ситуации. Потому сегодня в основе развития национальной экономики в первую очередь лежит способность к эффективному преодолению кризисных явлений, которые перманентно возникают вследствие усиления конкурентной борьбы на всех уровнях экономического пространства. Таким образом, актуализируется вопрос выявления системных факторов обеспечения экономической безопасности в контексте формирования соответствующей общенациональной и региональной экономической политики, направленной на придание экономической системе свойств дополнительной устойчивости к дестабилизирующему воздействию мировой экономики и геополитических процессов. Цель статьи Исходя из вышеизложенного, целью данной статьи является исследование предпосылок формирования конкурентоспособности региона в разрезе инновационной составляющей экономической безопасности в условиях кризиса. Изложение основного материала В опубликованной еще в 1922 году “Тектологии” А. Богданова была впервые разработана общая теория кризисов (как часть общей теории систем) и акцентировалась их универсальная природа. Согласно ключевого в анализируемом отношении тезиса этой работы, “всякое изменение (системы) должно рассматриваться как особый кризис. Всякая непрерывность может быть разбита анализом на бесконечную цепь кризисов”. При этом автор, во-первых, подчеркивал, что “равновесие является частным случаем кризиса. В каждом конкретном случае оно представляет собой определенный кризис движения и знаменует синтез тектологической формы этого движения... понятие кризиса для тектологии универсально”. Во-вторых, – обращал внимание на двойственную сущность кризисов: “Кризис является нарушением равновесия и в то же время процессом перехода к некоторому новому равновесию. Это последнее может рассматриваться как граница изменений, которые происходят при кризисе, или как граница его тенденций. Если нам известны тенденции кризиса и те условия, в которых они разворачиваются, то есть возможность заранее предусматривать конечный результат кризиса - то определенное равновесие, к которому он тяготеет”. В-третьих, - выделял в связи с этим два типа кризисов в развитии систем: “кризисы С” - “конъюгационные”, сопряженные с образованием новых связей, и “кризисы Д” - “разделительные”, т.е. знаменующие “разрывы связей, создание новых границ там, где их когда-то не было”. Подобное выделение, впрочем, условно, так как “каждый кризис в действительности представляет цепь элементарных кризисов первого и второго типа... Исходный пункт всегда С, конечная фаза всегда Д. Схема одна - СД, допускающая, конечно, под каждым из двух знаков не единичный элементарный кризис, а их переплетающиеся последовательности”[1, с.39]. Показательной в этом отношении является трактовка термина «кризис», предложенная представителями голландской школы исследования кризисов: “серьезная угроза основным структурам или базо-

103

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

вым ценностям или нормам (общественной) системы, которая заставляет принять кардинальное решение в условиях ограниченного времени и значительной неопределённости” [2, с.23]. Отечественные и зарубежные исследователи называют такие основные динамические характеристики кризисов конца XX - начала XXI столетия, как: 1. Усиление трансграничного характера кризисов. Кризисы, как и раньше, начинаются на региональном уровне, но их последствия временами касаются целых регионов мира и даже континентов.

2. Повышение роли средств массовой информации (СМИ) в формировании и развитии кризисов.

3. Кризогенная роль технологического прогресса. Изменения в коммуникационноинформационной среде, которые происходят на протяжении последних десятилетий, носят революционный характер и оказывают неоспоримое влияние на развитие экономики и общества в целом.

4. Прецеденты ослабления экономической роли государства как фактор повышения уязвимости систем к кризисам.

5. Политизация кризисов и их последствий [3, с.63]. Итак, с одной стороны, кризис несёт в себе угрозы стабильности функционирования макроэкономических систем, а с другой стороны представляет собой процесс формирования новых качеств системы, то есть является одним из обязательных элементов её трансформации. При этом преодоление кризисных явлений в национальной экономике, обусловленных конкурентным характером отношений в мировом хозяйстве, зависит от финансово-экономической конкурентоспособности государства на международном уровне. В свою очередь, конкурентоспособность национальной экономики в целом является результатом взаимодействия отдельных ее элементов, в результате которого возникает синергетический эффект. Если рассматривать экономическую систему страны с точки зрения пространственной организации, в качестве основных ее элементов можно выделить отдельные регионы. Обеспечение финансовоэкономической конкурентоспособности регионов, таким образом, является необходимым для обеспечения общей конкурентоспособности государства, а следовательно и инструментом, через который достигается состояние национальной экономики, позволяющее эффективно противостоять кризогенным факторам существующей модели развития мировой экономики. Для достижения поставленной цели исследования представляется необходимым во-первых, в разрезе поставленной цели уточнение определения понятия регион, во-вторых, анализ сущности экономической конкуренции и её функций на региональном уровне, в-третьих, систематизация подходов к определению термина «конкурентоспособность региона» и их обобщение, в-четвёртых, рассмотрение процессов межрегиональной конкуренции с точки зрения участников экономического соревнования, объектов соревнования и факторов, позволяющих победить в данном соревновании, и, в-пятых, обобщение полученных результатов в виде логико-структурной схемы. Итак, регион, как единая социально-экономическая система - довольно сложное динамическое явление. С одной стороны, он представляет собой систему городов и сельских районов, которая характеризуется: единством территории; совпадением основных интересов (что позволяет создать их иерархию); общностью научно-производственных и культурно-бытовых связей, социальной и производственной инфраструктур; необходимостью согласованных подходов к решению проблем рационального природопользования, к формированию и использованию трудовых ресурсов, а также других вопросов. С другой стороны, регион - это экономическая система, соответственно в качестве его элементарных составляющих выступают предприятия и организации, при этом связи между ними являются системообразующими [4, c.4]. Анализ научных источников свидетельствует об отсутствии единого, универсального определения понятия „регион”. Как отмечает в своих работах Л. Савельев, „сформированные в последней трети ХХ столетия подходы к определению содержания понятия „регион” свидетельствуют, что оно стало междисциплинарным, многоаспектным и в каждом случае зависимым от целей, в связи с которыми сформулировано... Универсального определения региона, „на все случаи жизни”, так и не было создано”[5, c.181]. Исходя из задач, поставленных в данной работе, наиболее приемлемым определением региона будет регион экономический, а именно - территориально целостная часть единого хозяйственного комплекса страны с присущими ей взаимосвязанными признаками: характером производственной специализации и мерой комплексности его развития. По своей социально-экономической сущности экономический регион отражает его воспроизведенную целостность и наличие основной целевой функции, направленной на создание и обеспечение комфортных условий жизнедеятельности и существования всем субъектам, которые находятся на его территории (предприятиям, организациям, учреждениям и жителям) [6, c. 23-24].

104

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

При этом главной целью территориального управления является создание условий для обеспечения материальных и духовных нужд населения данного региона. На практике эта цель реализуется путем обеспечения функционирования и развития экономики и социальной сферы, охраны окружающей среды и др. Основной функцией региональных органов государственной исполнительной власти является не только осуществление государственной политики на местах, но и эффективное развитие экономического потенциала территории [7, c.38], то есть – обеспечение региональной конкурентоспособности. Что же в современных условиях понимается под конкурентоспособностью? Толкование термина “конкурентоспособность” непосредственно связано с содержанием понятия “конкуренция”. В переводе с латыни данный термин означает соперничество, борьбу за достижение лучших результатов в любой сфере. Отсюда “конкурентоспособность” можно определить как способность в процессе соперничества достигать лучших результатов в любой деятельности или сфере функционирования. В экономике соперничество приобретает форму экономического соревнования субъектов хозяйствования. Конкуренция стран, в отличие от конкуренции фирм и отраслей, характеризуется существенным влиянием развития социальной сферы (сферы воспроизводства человеческих ресурсов). Конкуренция стран - это не только соревнование за создание лучших условий для бизнеса, но и соревнование за создание лучших условий жизнедеятельности населения. При этом воспроизводство человеческих ресурсов в каждой стране в первую очередь происходит именно на региональном уровне [8, с.118-119]. Международная и межрегиональная конкуренция охватывает намного более продолжительные, чем при отраслевом и межфирменном соперничестве, промежутки времени, даже если горизонт планирования политического руководства государства не превышает 4-7 лет. В отличие от фирмы, которая оперирует капиталовложениями, как правило, в одной отрасли или отраслевом комплексе, национальная экономика зависит от межотраслевых и межрегиональных перетоков капитала [9, с.48]. Кроме того, государство имеет в своем распоряжении ресурсы для проведения в той или иной мере национальной и региональной научно-технической, социальной, инвестиционной политики. На сегодняшний день существует много разнообразных определений конкурентоспособности регионов. Среди них можно выделить следующие: в рамках проекта ОЭСР “Инфраструктура для промышленной конкурентоспособности” предложено понимать под конкурентоспособностью “способность компаний, отраслей промышленности, регионов, наций или групп соседних стран вырабатывать высокий уровень дохода и занятости, находясь в условиях международной конкуренции” [10, с.116]; конкурентоспособность региона - это способность расположенных на его территории предприятий соревноваться с реальными и потенциальными конкурентами за потребителя на целевом сегменте рынка в конкретный период времени благодаря определенному сочетанию свойств производимых имим товаров, условий воспроизводства основных факторов производства и использования других управляемых факторов [11, с.80]; конкурентоспособность региона - обусловленное экономическими, социальными, политическими и другими факторами положение региона и его отдельных товаропроизводителей на внутреннем и внешнем рынках, которое выражается через показатели (индикаторы), адекватно характеризующие такое состояние и его динамику [12, с.30]; конкурентоспособность региона - способность региона обеспечивать производство конкурентоспособных на международном уровне товаров и услуг в условиях эффективного потребления существующих факторов производства (экономического потенциала), использование существующих и создание новых конкурентных преимуществ, сохранение (повышение) уровня жизни при соблюдении международных экологических стандартов [13]. Большинством исследований на всех уровнях анализа выделяется ценовая и структурная (общая) конкурентоспособность. При этом общая конкурентоспособность системно освещает производственнотехнологический и экспортный потенциал региона [14, с.40]. В целом, конкурентоспособной можно считать экономику региона, которая обеспечивает: поддержку возрастающих стандартов жизни; привлечение инвестиций в производственную и непроизводственную сферы экономики региона; достижение и сохранение таких позиций, при которых предприятия хозяйственного комплекса региона успешно реализуют на внутреннем и внешнем рынке свою продукцию. Систематизируя существующие подходы к определению конкурентоспособности региона, можно определить ее, как способность использовать конкурентные преимущества и позиции региона на целевых рынках с целью выполнения его основной функции. Предложенный подход требует определения тех параметров экономической системы региона, которые в первую очередь используются для определения его конкурентных позиций. При этом, рассматривая конкурентоспособность региона как элемент международной конкурентоспособности страны в целом, необходимо рассматривать эти параметры во взаимосвязи с общегосударственными показателями конкурентоспособности.

105

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Если рассматривать конкурентоспособность региона с позиций структуры экономического соревнования, в рамках которого регион старается достичь определенных преимуществ, необходимо определить участников подобного соревнования, объект соревнования и факторы, которые позволяют достичь в этом соревновании победы. Итак, субъектами конкуренции на региональном уровне могут быть как отдельные регионы в рамках страны, так и территории других государств. При этом, когда речь идет о конкуренции регионов в рамках страны, объектом соревнования в первую очередь становятся внутренние и внешние инвестиции, а также трудовые ресурсы. Когда конкурируют регионы, разделенные государственными границами, объектом конкуренции в первую очередь становятся потребители продукции промышленных комплексов регионов на мировом и внутреннем рынках. Исходя из специфических свойств объектов конкуренции можно назвать главные факторы достижения конкурентных преимуществ. Если объектом соревнования являются инвестиции, главными факторами становятся природные условия (географическое расположение территории, наличие природных ресурсов), человеческий потенциал (наличие работников с достаточным уровнем квалификации), а также ёмкость и доступность целевых рынков, институциональная инфраструктура и законодательная база инвестирования. Если объектом соревнования являются трудовые ресурсы, главным фактором становится достигнутый в рамках данного региона средний уровень жизни (средний уровень оплаты труда, развитость коммунальной инфраструктуры и др.). Если объектом соревнования являются потребители продукции, главными факторами становятся технологические факторы, т.е. способность за счет новых и усовершенствованных технологий повышать качество и снижать себестоимость продукции, которая производится предприятиями промышленного комплекса региона. Все факторы конкурентоспособности экономического комплекса региона можно разделить на поддающиеся и не поддающиеся управлению. Такие факторы, как географическое положение и природные ресурсы, конечно, управлению не подлежат. С другой стороны, такие факторы, как уровень жизни населения, институциональная инфраструктура и законодательная база экономической деятельности, развитие технологий и некоторые другие могут быть целенаправленно изменены, а следовательно, поддаются управлению на региональном и общегосударственном уровне. Следует отметить, что между отдельными факторами конкурентоспособности, которые поддаются управлению, существует определенная иерархическая взаимосвязь. Так, наличие человеческого потенциала как фактора конкурентоспособности в соревновании за инвестиции зависит от среднего уровня жизни в регионе как фактора конкурентоспособности в соревновании за сохранение высококвалифицированных работников. В свою очередь, высокий уровень жизни в регионе может быть обеспечен при условии роста в рамках региона доходов предприятий, достижимого благодаря увеличению объемов реализованной на внутреннем и внешнем рынках продукции (предоставленных услуг) за счет улучшения качества и повышения эффективности экономической деятельности. Известный австрийский экономист Й. Шумпетер одним из первых в качестве ключевого источника повышения прибыли предприятия указывал на “последовательное внедрение в экономический процесс технических, коммерческих и организационных инноваций” [15]. При этом нововведения рассматривались в крайне широком смысле, включая технические новации всех видов, изменения в коммерческой и финансовой деятельности (в том числе освоение новых и расширение старых рынков, поиск новых источников снабжения и ресурсов, включая финансовые), любые улучшения в организации производства, сбыта и т.п. На сегодняшний день данный подход является общепризнанным и не подвергается сомнению ни в научной среде, ни на уровне практиков. Таким образом, объективной основой конкурентоспособности региона безотносительно субъекта и объекта конкуренции является повышение привлекательности отдельных элементов хозяйственного комплекса региона на целевых рынках. При этом главным инструментом достижения высокой конкурентоспособности региона является инновационная деятельность. Проведенный объект-субъектный анализ позволяет представить межрегиональную конкуренцию в виде логико-структурной схемы (рис. 1). Большинство специалистов обычно сходятся в том, что основные черты современного развития мировой экономической системы предопределяются качественными, революционными изменениями в технико-технологическом, транспортно-коммуникационном, информационном базисе экономики и всего человеческого сообщества, которые происходят на протяжении последних десятилетий [16, с.5].

106

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Регион Субъекты конкуренции Другие регионы данной страны

Объекты конкуренции

Регионы других стран

Квалифицированный труд

Инвестиции

Потребители продукции предприятий промышленного комплекса региона

Высокий уровень жизни

Высокий уровень доходов Факторы конкуренто- способности

Институциональная инфраструктура и законодательная база инвестиционной и инновационной деятельности

Конкурентоспособность продукции предприятий промышленного комплекса региона

Инновационная деятельность

Рисунок 1 – Логико-структурная схема межрегиональной конкуренции При этом формирующиеся глобальные вызовы требуют от каждого государства высокой степени «…конкурентоспособности совокупного государственного потенциала» [16, c.106]. Согласно предложенного российским экономистом К. Астаповым подхода к оценке потенциала развития экономических систем основными его критериями являются человеческий капитал и инновационная деятельность [17, с.63]. По мнению М. Гельвановского, “...Конкурентоспособность может быть достигнута и на базе нетехнологических преимуществ, прежде всего, благодаря низкой стоимости факторов производства и девальвации национальной валюты. Тем не менее это - конкурентоспособность бедных стран... Нетехнологические конкурентные преимущества играют важную роль в отраслях с высокой взаимозаменяемостью продукции с преобладанием в экспорте низкотехнологических продуктов” [18, с.72]. Устоявшимся в научной среде является мнение, что одними из ключевых показателей экономической безопасности на макроуровне являются доля инновационной продукции в общем объеме изготовленной продукции и доля машиностроения и металлообработки в промышленном производстве [19, с.60]. Пороговыми значениями этих показателей являются соответственно 15% и 25%. Если реальные показатели национальной экономики ниже пороговых, экономическая безопасность страны находится в нестабильном состоянии. Очевидными являются причины, по которым именно эти два параметра имеют такое большое значение. Ведь экономическое развитие предусматривает повышение эффективности хозяйственной деятельности, происходящее за счёт использования новой техники и оборудования, произведенного машиностроительными предприятиями. Так инновация в машиностроении оказывает мультипликативный эффект, приводя к комплексным инновациям в других отраслях и инициируя инновационную модель развития региона и страны в целом. При этом низкий удельный вес собственной машиностроительной продукции в общем объеме потребления означает чрезмерную зависимость от импорта, что приводит к вытеснению отечественных научно-исследовательских учреждений с рынка новейших технологий, снижению спроса на высококвалифицированные кадры и падению интеллектуального потенциала страны. Учитывая приведенный подход, представляется рациональным провести причинноследственный анализ влияния инновационной деятельности в регионе на его финансово-экономическую конкурентоспособность. Логическая модель влияния инновационной деятельности на конкурентоспособность региона представлена на рис. 2.

107

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Конкурентоспособность региона

Привлекательность продукции для потребителей

Инвестиционная привлекательность

Эффективность производственной деятельности

Природные ресурсы, географическое положение

Социальная привлекательность

Промышленная, социальная, транспортная инфраструктура

Инновационная деятельность в экономике региона

Рисунок 2 – Логическая модель влияния инновационной деятельности в экономике региона на его финансово-экономическую конкурентоспособность Неконтролируемое влияние на конкурентоспособность оказывает наличие на его территории определенных природных ресурсов и географическое расположение. Основными направлениями, по которым проявляется эффект внедрения инноваций в экономике региона, являются повышение эффективности производственной деятельности и усовершенствование промышленной, социальной и транспортной инфраструктуры. Достижение положительного эффекта по приведенным направлениям усиливает конкурентные позиции региона через повышение его инвестиционной и социальной привлекательности, а также привлекательности продукции промышленности региона для потребителей. Вышеизложенное предопределяет необходимость уточнения понятийного аппарата инноватики. В Законе Республики Беларусь “Об инновационной деятельности” инновация определена как введенные в гражданский оборот или используемые для собственных нужд новая или усовершенствованная продукция, новая или усовершенствованная технология, новая услуга, новое организационно-техническое решение производственного, административного, коммерческого или иного характера [20, ст.1]. С точки зрения объекта изменений выделяют четыре типа инноваций: продуктные, технические, процессные и организационно-управленческие [21, с.46]. Продуктные инновации позволяют создавать новые товары. Они варьируются от значительного расширения номенклатуры до повышения потребительских качеств традиционной продукции. Технические инновации, т.е. введение в эксплуатацию нового оборудования, чаще всего обусловлены или переходом к выпуску новой продукции, или необходимостью кардинального улучшения качества изделий, которые уже выпускаются. Процессные инновации позволяют использовать новые технологические процессы для производства традиционных и новых товаров. Организационно-управленческие инновации как правило сопровождают 3 предыдущих типа инноваций, но могут быть и самостоятельными, направленными на повышение эффективности хозяйствования экономического субъекта. По масштабам распространения рассматривают инновации, которые стали основанием для создания новой отрасли, производящей однородный продукт, и инновации, которые находят применение во всех отраслях и сферах народного хозяйства [22]. Часто эти два типа инноваций во времени идут один за другим. По мнению М.А. Алфимова, инновации могут быть базисными и прогрессивными [23]. Высшей формой базисных инноваций является связанное создание новых продуктов и новых рыночных ниш. Прогрессивные инновации - это нововведения, которые служат усовершенствованию товаров (услуг). Более детальную классификацию инноваций по глубине внесенных изменений предложил чехословацкий экономист Ф. Валента [24]: нулевого порядка - регенерация первоначальных свойств системы, сохранение и восстановление ее существующих функций; первого порядка - изменение количественных свойств системы; второго порядка – перегруппировка составных элементов системы с целью улучшения ее функционирования;

108

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

третьего порядка - адаптивные изменения элементов производственной системы с целью приспособления друг к другу; четвертого порядка - простейшее качественное изменение, которое выходит за рамки простых адаптивных изменений, когда первоначальные признаки системы не изменяются, а происходит только некоторое улучшение их полезных свойств; пятого порядка - изменяются все или большинство свойств системы, но базовая структурная концепция сохраняется, т.е. новое поколение; шестого порядка – качественное изменение первоначальных свойств системы, первоначальной концепции без изменения функционального принципа, т.е. новый вид; седьмого порядка - высшее изменение в функциональных свойствах системы и ее частей, которые изменяет ее функциональный принцип, т.е. новый род. Наконец, Н.Афанасьев и Р.Чемчикаленко в работе [25, с.268] предлагают определять инновацию как результат комплексного целенаправленного системного преобразования элементов потенциала предприятия с целью получения одного из возможных видов эффекта (экономического, социального, экологического и т.п.). Обобщение приведенных подходов к определению и классификации инноваций позволяет сформулировать усовершенствованную их классификацию, включающую 3 вида инноваций с точки зрения сферы внедрения и вида ожидаемого эффекта: Производственная инновация - применение в практической деятельности результатов проектноконструкторской деятельности, направленное на получение дополнительного экономического и (или) экологического эффекта. Это продуктные, процессные или технические инновации четвертого, пятого, шестого и седьмого порядков в реальном секторе экономики. Административная инновация - структурное или функциональное изменение (коррекция) системы управления. Это организационно-управленческие инновации нулевого, первого, второго или третьего порядков в реальном секторе и (или) в секторе государственного управления. Социальная инновация - структурное или функциональное изменение социальной системы (включая производственную сферу), направленное на достижение дополнительного социального эффекта. Это организационно-управленческие инновации любого (от нулевого до седьмого включительно) порядка в социальной сфере и (или) сфере государственного управления. Производственные, административные и социальные инновации взаимодополняют и взаимозависят друг от друга. Так, условия для внедрения производственных инноваций создают административные, или наоборот, производственные инновации порождают административные. Социальные инновации становятся действенными при условии постоянного развития, которое обеспечивается производственными инновациями, или наоборот, результативные социальные инновации дают толчок к активному внедрению производственных инноваций. Можно определить инновационное развитие региона как совокупность перманентных взаимосвязанных производственных, административных и социальных инноваций в его экономической системе. При этом процесс регионального воспроизводства инноваций можно представить как совокупность следующих этапов, замкнутых в “цепь”: 1. Административные инновации на уровне системы государственного управления в регионе, содействующие улучшению инвестиционного климата и активизации внедрения производственных инноваций.

2. Административные инновации на уровне промышленных предприятий, связанные с подготовкой организационной структуры промышленных объектов к восприятию производственных инноваций.

3. Производственные инновации в машиностроительном комплексе, которые содействуют повышению технологического уровня производства и получению дополнительного положительного экономического эффекта.

4. Производственные инновации в отраслях-потребителях продукции машиностроения, направленные на повышение эффективности производства.

5. Административные инновации на уровне промышленных предприятий, связанные с изменением структуры производственного процесса.

6. Социальные инновации на государственном и региональном уровне, направленные на повышение качества жизни населения.

7. …Переход на этап (1) Выводы Полученные результаты исследования дают возможность утверждать, что: 1. В современных условиях в основе развития национальной экономики в первую очередь лежит способность к эффективному преодолению кризисных явлений, которые перманентно возникают вследствие усиления конкурентной борьбы на всех уровнях экономического пространства, т.е. финансовоэкономическая конкурентоспособность на макроуровне. С точки зрения пространственной организации

109

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

основными элементами национальной экономики являются экономические системы регионов страны. Обеспечение финансово-экономической конкурентоспособности регионов, таким образом, является необходимым для обеспечения общей конкурентоспособности государства.

2. По своей социально-экономической сущности экономический регион отражает его воспроизведенную целостность и наличие основной целевой функции, направленной на создание и обеспечение комфортных условий жизнедеятельности и существования всем субъектам, которые находятся на его территории (предприятиям, организациям, учреждениям и жителям). Систематизируя существующие подходы к определению конкурентоспособности региона, можно определить ее, как способность использовать конкурентные преимущества и позиции региона на целевых рынках с целью выполнения его основной функции.

3. Ключевыми параметрами финансово-экономической конкурентоспособности с точки зрения экономической безопасности государства являются доля инновационной продукции в общем объеме изготовленной продукции и доля машиностроения и металлообработки в промышленном производстве. Это обусловлено тем, что экономическое развитие предусматривает повышение эффективности хозяйственной деятельности, происходящее за счёт использования новой техники и оборудования, произведенного машиностроительными предприятиями. Так инновация в машиностроении оказывает на инновационную сферу мультипликативный эффект, приводя к комплексным инновациям в других отраслях и инициируя инновационную модель развития региона и страны в целом. При этом низкий удельный вес собственной машиностроительной продукции в общем объеме потребления означает вытеснение отечественных научно-исследовательских учреждений с рынка новейших технологий, снижение спроса на высококвалифицированные кадры и падение интеллектуального потенциала страны.

4. Инновационное развитие региона представляет собой синергетический эффект от результатов развития отдельных элементов экономической системы региона, таких как промышленность, государственное управление, социальная сфера. Можно определить его как совокупность перманентных взаимосвязанных производственных, административных и социальных инноваций в региональной экономической системе. Базой инновационного развития региона служит инновационное развитие промышленности, а ключевым элементом инновационного развития промышленности - инновационное развитие машиностроительного комплекса как элемент процесса регионального воспроизводства инноваций. При этом в данной статье предложено структурирование процесса регионального воспроизводства инноваций виде последовательности из семи этапов, замкнутых в “цепь”. Литература 1.

Порфирьев Б. Современные концепции кризисов и принятие управленческих решений [текст] / Б.Н. Порфирьев // Российский экономический журнал. – 2004. – №4. – С. 37-50.

2. Svedin, Lina M. Organizational Cooperation in Crises / Lina M. Svedin. – London: Ashgate Publishing, 2009. – 174 p.

3. Петров Ю., Жукова М., Карапетян А. Становление глобально-информационного технологического уклада в России: сценарии технико-экономического развития и задачи реформирования финансовых институтов [текст] / Ю. Петров и др. // Российский экономический журнал. – 2002. – №2. – С. 61-69.

4. Адамов Б.И., Кавыршина В.А. Реструктуризация хозяйственного комплекса региона и её влияние на развитие городов Донецкой области / Б.И. Ададмов, В.А. Кавыршина // Менеджер. – 2002. – №6 (22). – С. 4 –10.

5. Денисов Ю., Савельєв Л., Шевчук Л. Регіональний дискурс: сутність, еволюція, сучасні уявлення, перспективи розвитку / Ю. Денисов та ін. // Регіональна економіка. – 2003. – №1. – С.179-185.

6. Василенко В.Н. Архитектура регионального экономического пространства. – Донецк: ЮгоВосток, 2006. – 311 с.

7. Максимов В. Стимулирование эффективного использования экономического потенциала региона / В. Максимов // Академічний огляд. – 2001. – №2. – С. 37 – 40.

8. Червова Л., Кузьменко Л., Дубинина М., Кацура С., Ляшенко В. Потенциал конкурентоспособности промышленности регионов Украины // Общество и экономика. – 2006. – №2. – С.113-135.

9. Рей А. Конкурентные стратегии государства и фирм в экспортно-ориентированном развитии // Вопросы экономики. – 2004. – №8. – С.46-65.

10. Лазарева Е.В. Влияние инновационной деятельности на уровень конкурентоспособности регионов / Е.В. Лазарева // Экономические инновации. – 2003. – №17. – С.115-129.

11. Амоша А.И., Ляшенко В.И., Дубинина М.В., Марченко В.Н. О ранговом методе реализации потенциала сравнительной конкурентоспособности промышленности регионов Украины / А.И. Амоша и др. // Прометей. – 2005. – №2(17). – С.78-97.

110

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

12. Селезнёв А.З. Конкурентные позиции и инфраструктура рынка России / А.З.Селезнёв. – М.: Юристъ, 1999. – 384 с.

13. Реутов В.Є. Регіональний вимір трансформаційних зрушень економіки України: монографія / В.Є. Реутов. – Сімферополь: ПП «Підприємство «Фєнікс», 2010. – 432 с.

14. Бутко Н. Инвестиционные аспекты повышения конкурентоспособности экономики / Н. Бутко // Экономика Украины. – 2004. – №4. – С.40-46.

15. Shumpeter J. A. History of economic Analysis / J.A. Schumpeter. – N.Y.: Oxford University Press, 1996 – 1320 p.

16. Черковец О.В. Глобализация. Экономические реалии и политические мифы. Монография [текст] / О.В. Черковец. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. – 110 с.

17. Астапов К. Стратегия развития в постиндустриальной экономике [текст] / К. Астапов // Мировая экономика и международные отношения. – 2006. – №2. – С.57-65.

18. Гельвановский М., Жуковская В., Трофимова И. Конкурентоспособность в микро-, мезо- и макроуровневом измерении [текст] / М.И. Гельвановский и др. // Российский экономический журнал. – 1998. – №3. – С.67-77.

19. Экономическая безопасность России. Общий курс: учебник [текст] / под ред. В.К. Сенчагова.

– М.: БИНОМ, 2012. – 815 с.

20. Закон Республики Беларусь «О государственной инновационной политике и инновационной деятельности в Республике Беларусь» от 10 июля 2012 г. № 425-З / Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.pravo.by/main.aspx?guid=3871&p0=H11200425&p1=1 21. Астапов К. Инновации промышленных предприятий и экономический рост [текст] / К. Астапов // Экономист. – 2002. – №6. – С. 44-51.

22. Кругликов А.Г. Системный анализ научно-технических нововведений [текст] / А.Г. Кругликов. – М.: Наука, 1991. – 120 с.

23. Алфимов М. России нужны новые модели инновационного процесса [текст] / М. Алфимов // Экономические стратегии. – 1999. – №1. – С.63-76.

24. Валента Ф. Творческая активность – инновации – эффект [текст] / Ф. Валента. – М: Эксмо, 2008. – 400 с.

25. Афанасьев Н.В., Чемчикаленко Р.А. Анализ существующего понятийного аппарата теории инноватики // Економічний вісник НТУУ “КПІ”. - 2004. - №1. - С.365 – 370. Павлыш Э.В. Логико-структурная модель влияния инновационной составляющей на обеспечение региональной конкурентоспособности. В статье рассмотрена сущность и структура межрегиональной конкуренции и конкурентоспособности региона. Исследованы факторы конкурентоспособности региона. Очерчена роль инновационной составляющей в обеспечении конкурентоспособности региона. Ключевые слова: система, инновация, регион, конкурентоспособность, фактор.

Pavlysh E.V. Logic-structural model of influence of innovative component in ensuring regional competitiveness. The article contains a review of interregional competition and regional competitiveness essence and structure. Regional competitiveness factors are investigated. The role of innovational activities in sustaining regional competitiveness is described.

Keywords: system, innovation, region, competitiveness, factor.

111

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 622.794.42: 519.87

Математические модели и методы исследования процесса сушки сыпучей массы в «кипящем слое» Черноволов С.А., Тарабаева И.В. Донецкий национальный технический университет, г. Донецк inkatar1@yandex.ru Постановка проблемы В ряде отраслей промышленности важной стадией является обезвоживание конечного продукта, который получается в виде увлажненной сыпучей массы, что особенно характерно для процессов обогащения углей, производства ряда химических материалов и др. При прочих равных условиях способ «кипящего слоя» является наиболее прогрессивным [1, 2], и на повестке дня стоит задача всесторонних исследований процесса для модернизации технологии сушки. Этим обуславливается актуальность задачи совершенствования теоретических методов и средств для исследования и определения параметров процессов сушки конечного продукта, который получается в виде увлажненной сыпучей массы, способом «кипящего слоя» с применением математического моделирования, что позволит повысить эффективность функционирования технологических установок, осуществляющих сушку конечного продукта производства в ряде отраслей промышленности. В этой связи тема работы является актуальной. Цель Целью работы является обоснование состава математической модели исследований параметров процесса сушки в аппаратах «кипящего слоя».

для теоретических

Основное содержание работы Анализ результатов многочисленных теоретических и экспериментальных исследований показывает, что используемые в настоящее время теоретические предпосылки позволяют вести расчет «точечных» значений параметров процесса сушки и не дают возможность исследования процессов в динамике как систем с распределенными параметрами. Важнейшим этапом разработки технологических систем является построение математической модели объекта или процесса. На базе математической модели объекта, формируются критерии качества и ограничения, выбираются структура и параметры проекта системы, технические средства реализации. Для технологических процессов тепловой обработки материалов могут быть построены различные по полноте и сложности описания математические модели. Существует два основных метода построения математических моделей: 1) разработка модели на базе физических законов протекания процессов, в частности, законов тепломассопереноса; 2) экспериментально-статистические методы построения модели. Для математического моделирования технологических процессов тепловой обработки материалов более удобным в инженерном отношении и универсальным является метод построения модели на базе физических законов протекания процессов, базирующихся на законах теплопередачи: излучение (законы Планка, Стефана-Больцмана, Ламберта и др.), конвекция (закон Ньютона-Рихмана), теплопроводность (закон Фурье). Для построения математической модели сушки сыпучих материалов в «кипящем слое» рассмотрим упрощенную схему аппарата, приведенную на рис. 1. В камеру сушилки, обеспеченной газораспределительной решеткой, помещается сыпучий материал. Для создания режима локального фонтанирования через газораспределительную решетку в псевдоожиженный слоя вводится ожижающий агент с высокой скоростью. Благодаря этому в слое образуются зоны, в которых доля и среда движутся с более высоким, чем в слое, скоростями, а обмен между этими зонами делает более интенсивными процессы тепло- и массообмена. При исследовании процесса выделим три основных величины, изменение которых будет исследоваться: температура, концентрация и скорость влажного сыпучего материала. Имеющийся математический аппарат уравнений в частных производных позволяет моделировать распределение этих величин no сечению камеры сушилки.

112

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 1 - Схема сушильного аппарата Математический аппарат для построения модели Основные уравнения, используемые для построения моделей, представляют собой частный случай системы Навье - Стокса:

u   u dP  2u  v     2 y  dx y  x u v  0 x y

  u 

где

(1)

(2)

ρ – плотность текущего вещества, кг·с2/м4; μ – коэффициент вязкости, кг·с/м2; Р – давление, кг/(м·с2); и=и(х,у), v=v(х,у) – компоненты вектора скорости

   w  i u  jv .

Введем характерные параметры: l – характерный размер (например, длина камеры), м; V – характерная скорость, м/с. Примем безразмерные величины:

x x  , l

y 

y , l

u 

u , V

v 

v .

V

Тогда система ( 1 ) – ( 2 ) примет вид:

 V 2 u  V 2 u   1 dP V  2 u    u   v     2    l  x l  y l x l y  2   u  v   0. x y  Уравнение ( 1 ) перепишем в виде:

u  Здесь

Vl / 

1 dP   2u u  u       v  y  x V 2 dx Vl y  2

– безразмерный параметр – число Рейнольдса.

Отдельно рассмотрим слагаемое

1 dP d  P     , V 2 dx dx  V 2 

113

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

  const, V  const . Величина P /(  V 2 ) является безразмерным давлением: P  P /(  V 2 ) . где

Тогда система (1) – (2) переходит к виду:

u 

dP 1  2 u  u  u      v  dx Re y  2 y  x u  v   0. x y 

(3)

(4)

Дальнейшее преобразование системы (3) – (4) направлено на исключение числа Рейнольдса:

v  v Re , y  y Re, тогда

 u  u  v  dP  Re  2 u     Re     u   x  y  dx Re y  2 Re   u  v   0   x  y  Переобозначив переменные (опустив штрихи), получим окончательную систему:

u

u u dP  2 u , v   x y dx y 2 u v  0 x y

(5)

(6)

B этой системе все величины безразмерные. Физический смысл условия (6) состоит в том, что внутри области источники и стоки отсутствуют:

 u v   div w  0. x y

Массовые силы, т.е. силы тяжести в системе (5) – (6) отсутствуют, т.к. при движении однородной жидкости (   const ) они исключаются из (5). Для достижения поставленной цели необходимо провести теоретические исследования процесса сушки в «кипящем слое» методом математического моделирования с использованием детерминированных моделей [3, 4]. При переходе от безразмерных величин к реальным значениям параметров в качестве начальных и краевых условий принимаются технические характеристики сушильного оборудования, находящегося в эксплуатации. Выводы Разработанные математические модели адекватно отражают процесс сушки как объект с распределенными параметрами и могут быть использованы для совершенствования технологии. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

Филиппов В.А. Конструкция, расчеты и эксплуатация устройств и оборудования для сушки минерального сырья / В.А. Филиппов – М.: «Недра», 1989. – 309 с. Динамика конверсии днепровского бурого угля в кипящем слое/ С.Г. Дулиенко, А.В. Косячков, Н.В. Чернявский //Экотехнологии и ресурсосбережение . – 2005, № 5. – с. 3 – 12. Лыков А.В. Теория сушки / А.В. Лыков – М: «Высшая школа», 1950.– 417 с. Самарский А.А. Численные методы решения обратных задач математической физики / А.А. Самарский, П.Н. Вабишевич – М.: Эдиториал УРСС, 2004.– 480 с.: илл. Гинкул С.И., Шелудченко В.И., Кравцов В.В., Палкин С.В. Тепломассообмен: Монография /

114

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

6.

7.

8.

– Донецк: «Норд-Пресс», 2006.– 298 с. Попырин Л. С. Математическое моделирование и оптимизация теплоэнергетических установок / Л. С. Попырин - М.: Энергия, 1978.- 278 с. Павлыш В.Н., Тарабаева И.В. Математическое моделирование динамических характеристик процесса сушки обогащенных углей / «Вісник Криворізького технічного університету»: Збірник наукових праць, вип.. 14.– Кривий Ріг, 2006.– с. 170 – 174. Павлыш В.Н., Тарабаева И.В. Математическое моделирование процесса обезвоживания увлажненной горной массы / Физико-технические проблемы горного производства: Сборник научных трудов, выпуск 12: «Кинетика и термодинамика физических процессов в горном массиве».– Донецк, 2009.– с. 103 – 107.

Черноволов С.А., Тарабаева И.В. Математические модели и методы исследования процесса сушки сыпучей массы в «кипящем слое». Рассматриваются варианты формирования детерминированных математических моделей процесса сушки в «кипящем слое», основанных на уравнениях математической физики, для исследования основных параметров технологических схем. Ключевые слова: процесс, параметр, исследование, модель, уравнение.

Cyernovolov S. V., Tarabayeva I.V. The mathematical models and investigation methods of quick-sand mass drying process in “boiling layer”. The versions of drying process in “boiling layer” determined mathematical models, based on equations of mathematical physics, for investigation of technological schemes main parameters is considered.

Keywords: process, parameter, investigation, model, equation.

115

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.49

Основные аспекты киберпреступлений и кибербезопасности Гром А.В.1, Ефименко К.Н.2 студентка гр. ПМК-151, доцент кафедры прикладной математики2 Донецкий национальный технический университет, г. Донецк grom.anastasiya@inbox.ru, KN_Efimenko@mail.ru Введение Каждый день по всему миру все больше компьютеров подвергаются вирусной атаке. Так 27 июня 2017г. от атаки компьютерного вируса-шифровальщика Petya.А пострадали десятки компаний в РФ и на Украине. 24 октября 2017г. атаке криптовируса-вымогателя Bad Rabbit (англ. «плохой кролик») подверглись компьютеры в РФ, на Украине, в Турции и Германии. И наконец, 3 ноября этого года вирус WCry – сокращение от английского Wanna Cry (англ. «Хочется плакать») проник в сети МВД, МЧС, РЖД, Сбербанка, «Мегафона» России. За 24 часа заражению подверглись 45 тысяч систем в 74 странах. Именно такие вредоносные программы и их массовое распространение заставляет все чаще задумываться о кибербезопасности. Актуальность изучения вопроса компьютерных преступлений Стремительный рост научно-технического прогресса является одним из аспектов, влияющих на значительную трансформацию преступности. Компьютерные технологии используются практически во всех сферах жизнедеятельности человека, начиная от контроля над пассажирской транспортной системой и заканчивая решением вопросов национальной безопасности. Распространение компьютерных сетей привело к всеобщему использованию электронной почты, как наиболее удобному средству связи и обмена информацией. Все большую популярность набирает размещение социальной информации, предназначенной для использования большого количества пользователей, в глобальной сети на специализированных сайтах органов управления, ведомств и министерств. Данные изменения в распространении информации можно отметить как положительные, упрощающие и модернизирующие жизнь современного общества, аспекты. Но вместе с тем не стоит забывать о том к каким негативным последствиям это может привести. Разработка большого количества разнопланового программного обеспечения, рост производства и совершенствование вычислительных машин, повсеместное использование компьютерной информации разного рода значимости на просторах Интернета, приводят к совершенствованию «традиционных» видов преступных действий (хищение денежных средств и информации разного назначения, подделка документов и ценных бумаг и т.д.) и способствуют созданию новых разновидностей преступлений (компьютерное мошенничество, несанкционированное использование информации и др.). Целью данной работы является изучение вопросов компьютерных преступлений, выявление общих и особых характеристик разного рода преступлений, совершающихся с использованием компьютерной техники и выбор наиболее действенных способов защиты от вторжения компьютерных преступников. Характеристики компьютерных преступлений и вредоносных программ Изучением проблемы компьютерных преступлений в криминалистической науке занимались многие исследователи, например, Н.П. Яблоков, И.Ф. Герасимов, Г.Г. Зуйков, И.Ф. Пантелеев и др. Обзор научной литературы, судебной и следственной практики позволяет сделать вывод, что на данный момент разработаны только частные методики расследования некоторых видов преступлений данной категории, а конкретно методика раскрытия преступлений в сфере компьютерной информации еще не получила достаточного освещения в юридической литературе. Большинство уголовных дел по компьютерным преступлениям остаются нераскрытыми. К сожалению, при высоком техническом оснащении и тщательной подготовке преступления, поймать киберпреступника очень сложно. Тем не менее, возможно. Компьютерные преступления – это предусмотренные уголовным законодательством общественно опасные действия, в которых объектом или средством преступного посягательства является машинная информация. Другими словами, в качестве предмета или орудия такого преступления выступает машинная информация, компьютер, компьютерная система или сеть. Зарубежный и российский опыт свидетельствует о том, что субъекты компьютерных преступлений различаются как по уровню их профессиональной подготовки, так и по социальному положению. «Компьютерных» преступников можно разделить на несколько групп. Первая группа – нарушители правил пользования ЭВМ. Они совершают преступления из-за недо-

116

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

статочно хорошего знания техники, желания ознакомиться с интересующей их информацией, похитить какую-либо программу или бесплатно пользоваться услугами ЭВМ. Ко второй группе относят лиц, отличительной особенностью которых является устойчивое сочетание профессионализма в области компьютерной техники и программирования с элементами своеобразного фанатизма и изобретательности, так называемых «хакеров» или «одержимых программистов». Они воспринимают средства компьютерной техники как своеобразный вызов их творческим и профессиональным знаниям, умениям и навыкам, что служит побуждающим фактором для совершения противоправных действий. Характерной особенностью этой группы является отсутствие у преступников четко выраженных намерений получить материальную выгоду. Практически все действия совершаются ими с целью проявления, подтверждения и доказательства своих способностей. Третьих иногда называют “информационными путешественниками”. Они специализируются на проникновении в чужие компьютеры и сети. Четвертые – создатели троянских программ и компьютерных вирусов. Впрочем, их уже нельзя назвать хакерами, так как: неформальный «кодекс» хакеров запрещает использование своих знаний во вред пользователям. Эту группу составляют профессиональные «компьютерные» преступники, которые совершают противоправные деяния с ярко выраженными корыстными целями. Эти преступники характеризуются многократностью совершения компьютерных преступлений с обязательным использованием действий, направленных на сокрытие преступлений. Они обычно являются членами хорошо организованных и технически оснащенных первоклассным оборудованием преступных групп и сообществ. Чаще всего, это высококвалифицированные специалисты, имеющие высшее техническое, юридическое или экономическое (финансовое) образование. Их целью является получение стратегически важных данных о противнике в экономической, технической и других областях. На долю этих преступников приходится максимальное число совершенных особо опасных посягательств (до 79 % хищений денежных средств в крупных и особо крупных размерах и различного рода должностных преступлений, совершенных с использованием средств компьютерной техники) [1]. Выделяют пять наиболее распространенных мотивов совершения компьютерных преступлений: 1. Корыстные соображения; 2. Политические цели (шпионаж; преступления, направленные на подрыв финансовой и денежнокредитной политики правительства, на дезорганизацию валютной системы страны, на подрыв рыночных отношений); 3. Исследовательский интерес (студенты и профессиональные программисты); 4. Хулиганские побуждения и озорство (хакеры); 5. Месть Условно компьютерные преступления можно разделить на две категории [2]: 1. Преступления, связанные с вмешательством в работу компьютера; 2. Преступления, использующие компьютер как необходимое техническое средство. Каждая из них связана с несанкционированным доступом к сетям, серверам, машинным ресурсам. Однако, первая категория включает те преступления, в рамках которых вмешательство в работу компьютеров, направлено на повреждение или уничтожение информации, нарушение нормального их функционирования. Наиболее яркий пример – вирусы. В преступлениях второй категории, компьютер выступает не объектом посягательства, но его средством, а целью является получение и использование информации, в том числе, и для совершения иных преступных деяний. Например, хищений денежных средств с банковских счетов. Необходимо отметить, что во многих случаях одно нарушение может иметь признаки преступлений, относящихся к обеим категориям [3]. Компьютерные преступления можно разделить на несколько видов [4].

1. Несанкционированный доступ к информации, хранящейся в компьютере, осуществляется, как правило, с использованием чужого имени, изменением физических адресов технических устройств, использованием информации, оставшейся после решения задач, модификацией программного и информационного обеспечения, хищением носителя информации, установкой аппаратуры записи, подключаемой к каналам передачи данных.

2. Создание и распространение вредоносных программ – любого программного обеспечения (ПО), предназначенного для получения несанкционированного доступа к вычислительным ресурсам или к информации, хранимой на ЭВМ, с целью несанкционированного владельцем использования ресурсов ЭВМ или причинения вреда (нанесения ущерба) владельцу информации, и/или владельцу ЭВМ, и/или владельцу сети ЭВМ, путем копирования, искажения, удаления или подмены информации. Вредоносные программы делятся на обычные вирусы, сетевые черви и троянские программы. К обычным вредоносным объектам относят программы, которые распространяют свои дубликаты на локальном компьютере. Главной целью является запуск определённого программного алгоритма при выполнении пользователем некоторых действий или при последовательности действий. Эти вирусы не используют напрямую ресурсы локальной или глобальной сети для размножения, а выполняют зараже-

117

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

ние исполняемых файлов, перемещаясь на локальные компьютеры других пользователей. Обычные компьютерные вирусы распространяются посредством переноса информации самим пользователем, будь то съёмный носитель, электронная почта или открытые ресурсы локальной сети. Сетевые черви являются вредоносными объектами, распространяющие свои копии по глобальной или локальной сети, при этом используются так называемые «дыры» в программах и установленных на компьютерах пользователей ОС. Как правило, червь может проникать сквозь почтовое сообщение, при этом будет иметь вид зараженного файла, или через ICQ сообщение. Существуют «пакетные» или «бесфайловые» черви, распространяющиеся посредством сетевых пакетов, при этом используются обычные сетевые протоколы, которые сразу попадают в память компьютера, где активируются самостоятельно. К троянским программам относят все вредоносные программные элементы, использующие информацию либо ресурсы компьютера для своего хозяина. Как правило, происходит шифрование или стирание данных пользователя, пересылка конфиденциальной информации пользователя, воровство паролей доступа к сетевым ресурсам, использование ресурсов компьютера для рассылки спама или атак серверов. Обычно троянские программы не способны нарушить работу зараженного компьютера, они ведут себя достаточно тихо, без особых проявлений.

3. Компьютерный шпионаж или компьютерное пиратство. Компьютерный шпионаж или кибершпионаж – это методы получения секретной конфиденциальной информации без предварительного разрешения владельцев данной информации (личной, служебной или засекреченной): частных лиц, конкурентов, правительства либо врагов. Такой вид слежения за компьютерами предполагает использование неких методов доступа к секретной, конфиденциальной информации либо контроля компьютерных систем, целых сетей для получения стратегических преимуществ применимых к психологической, политической и физической деятельности, в частности диверсий. В последнее время кибершпионаж все чаще применяется для анализа общественной активности на сайтах соцсетей. Под компьютерным пиратством обычно понимается несанкционированное правообладателем копирование, использование и распространение программного обеспечения. Компьютерное пиратство может принимать различные формы, однако можно выделить несколько наиболее распространенных его разновидностей: – интернет-пиратство – это распространение нелегальных копий программных продуктов с использованием Интернет. Данная разновидность пиратства выделена специально для того, чтобы подчеркнуть ту большую роль, которую играет сегодня Интернет для незаконного копирования и распространения поддельного и иного незаконно распространяемого программного обеспечения. В понятие Интернетпиратства входит, в частности, использование глобальной сети для рекламы и публикации предложений о продаже, приобретении или распространении пиратских копий программных продуктов. Сюда же относится публикация в сети Интернет серийных номеров коммерческого ПО.

– нелегальное тиражирование – это широкомасштабное изготовление подделок (ПО и упаковки) и распространение их в каналах продаж под видом легальных продуктов. Для изготовления подделок могут использоваться современные технологии, при этом зачастую достигаются такое качество и такая точность копирования упаковки, логотипов и элементов защиты, что становится нелегко отличить подделку от оригинального продукта. Распространители поддельного ПО, как правило, привлекают покупателей низкими ценами, не упоминая о рисках для пользователей, связанных с использованием их товаров. Распространители поддельного ПО также обычно скрывают тот факт, что продают нелицензионный продукт, покупатель которого фактически не приобретает законного права им пользоваться.

4. Компьютерный саботаж или терроризм. Компьютерный саботаж – это умышленное уничтожение, блокирование, приведение в непригодное состояние компьютерной информации или программы, либо вывод из строя компьютерного оборудования, либо разрушение компьютерной системы, сети или машинного носителя. Кибертерроризм – это комплексная акция, выражающаяся в преднамеренной, политически мотивированной атаке на информацию, обрабатываемую компьютером и компьютерными системами, создающей опасность для жизни или здоровья людей либо наступления других тяжких последствий, если такие действия были содеяны с целью нарушения общественной безопасности, запугивания населения, провокации военного конфликта. Одним из способов кибертерроризма является политически мотивированная атака на информацию. Она заключается в непосредственном управлении социумом с помощью превентивного устрашения. Это проявляется в угрозе насилия, поддержании состояния постоянного страха с целью достижения определенных политических или иных целей, принуждении к определенным действиям, привлечении внимания к личности кибертеррориста или террористической организации, которую он представляет. Кибертерроризм угрожает не только высокоразвитым в технологическом плане странам, но учитывая динамику развития сети Интернет, и всему миру в целом [5].

5. Компьютерное мошенничество представляет собой умышленное раскрытие информации, замена или искажение данных, хищение чужого имущества или приобретение права на него путем обмана

118

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

или злоупотребления доверием с использованием компьютерных систем. Наиболее распространены следующие виды компьютерного мошенничества [6]: – аукционные мошенничества/интернет-мошенничества – например, несуществующая победа на аукционе в интернете, либо на каком-то портале находят товар и рекомендуют его купить, покупатель переводит деньги, но товар не получает; – мошенничество с банковскими карточками – без ведома человека и без его согласия по его карточке снимаются деньги с его счета; – мошенничество с кредитными карточками и манипуляции с расчетным счетом – без ведома человека и без его согласия с его расчетного счета производятся денежные операции (сделаны перечисления, оплата кредитной карточкой и т.п.); – манипуляции с виртуальными счетами/телефонами – по мобильному телефону, не принадлежащему мошеннику, заказаны платные услуги или перечислены на некий виртуальный счет деньги (например, Rate SOL, заказы «Теста смерти», теста IQ, мелодий игр и т.д.). В связи с тем, что компьютеры и всемирная сеть становятся основными источниками хорошего дохода многих людей, все большее распространение получают различные виды интернет-мошенничества, к которым относятся [6]: – фиктивные интернет-магазины, предлагающие купить товар по низким ценам. Особенно привлекательно это тогда, когда дается возможность купить эксклюзивный товар по заниженной стоимости. Первый способ обмана – требование полной оплаты покупки или ее предоплата до получения. После перечисления денег на счет мошенников, они просто исчезают и не выходят на связь. Второй вариант – это когда оплачивается товар, а взамен покупатель получает или подделку, или какую-нибудь ерунду, которую не заказывал. И снова все попытки связаться с продавцом терпят неудачи.

– фишинг – это получение данных чужой платежной карты. Обычно высылаются письма от имени банков или хостингов, на которых заводят электронные кошельки, содержащие информацию о том, что необходимо срочно погасить кредит. Или предлагается по указанной ссылке зайти на сайт банка (выглядеть такая страница будет точно так же, как и реальный сайт, только с небольшими видоизменениями) для ознакомления с изменениями в какой-либо области его деятельности (например, меняется система оплаты и обналичивания средств), где пользователя просят ввести персональные данные с платежной карты. В результате вся информация поступит мошеннику. Так что никогда не следует переходить по подозрительным ссылкам, присланным по электронной почте с неизвестных адресов, и тем более не указывать никаких персональных данных.

– попрошайки – виды мошенничества в интернете, которые направлены на человеческую психологию. Точнее говоря, они попросту «давят» на некоторые точки, которые вынуждают людей по собственной воле отдавать свои деньги. Это коварные виды мошенничества и никто не станет писать письма с банальной просьбой «подайте на пропитание». На сайтах или в социальных сетях размещаются объявления с просьбами помочь больному ребенку или сироте. В объявлении, как правило, указываются все данные для связи и лицевой счет, на который нужно переводить денежную сумму. Вы перечисляете деньги, надеясь, что спасаете жизнь ребенку. Но на самом деле, вы просто пополняете счет какому-то мошеннику.

– брачная афера или мошенничества на сайтах знакомств. Они направлены на наивность людей и их отзывчивость. Это довольно популярный способ обмана. Особенно, молоденьких девушек и состоятельных мужчин. Такие виды мошенничества в интернете заняли второе место по «прибыли» и «безнаказанности». Большой популярностью пользуются брачные аферы среди иностранных граждан. В крайнем случае, соотечественников, живущих далеко от злоумышленника. Обычно все начинается с простого знакомства. Это может быть объявление в интернете от лица нетребовательной милой девушки, которая ищет серьезные отношения или же прямое письмо в социальной сети (этот вариант наименее вероятен – мошенника будет довольно легко выследить). Виды мошенничества на сайтах знакомств могут длиться долгий период времени. Обычно такая афера требует 2-3 месяца. После этого периода, наполненного романтикой и любовью, мошенник просит помочь решить финансовые проблемы. Например, дать денег на устройство родителей в пансионат, перевести сумму для перелета к жениху/невесте и так далее. После того как денежные средства попадают на счет, жертва больше не имеет возможности выйти на связь со злоумышленником. Выводы В заключение хотелось бы отметить несколько надежных способов, как обезопасить себя и свой персональный компьютер, поскольку каждый из нас в независимости от уровня владения ПК и длительности работы на компьютере, хотя бы раз в жизни становился жертвой компьютерных преступников. В первую очередь, чтобы не столкнуться с мошенничеством на этапе покупки компьютера необходимо обращаться только в специализированные магазины. Так же обратите особое внимание на гарантийный талон, поскольку вещь дорогостоящая и в случае брака или выхода машины из строя вам гаран-

119

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

тированно должны будут его заменить или вернуть деньги, если срок гарантийного талона еще не вышел. На следующем этапе, при установке программного обеспечения стоит тщательно подходить к выбору данного продукта. На сегодняшний день у каждой компании-разработчиков программного обеспечения существуют нормы упаковки. Перед совершением покупки изучите какой материал использует компания разработчика, что должно быть в упаковке и многие другие характеристики, отличающие лицензированное программное обеспечение от подделки. Для того чтобы обезопасить себя от вредоносных программ необходимо тщательно подойти к выбору антивирусной программы. Наиболее популярны такие антивирусы, ориентированые с учетом новейших вирусов, как Касперский (KAV), Dr. Web, Avast, 360 Total Security. Но иногда и этого бывает недостаточно. Будьте бдительны и не посещайте сомнительные сайты, не пользуйтесь непроверенными съемными носителями, при скачивании файлов внимательно читайте информацию, которая вам предоставляется. Так же будьте внимательны при посещении разного рода сайтов на просторах Интернета. Старайтесь не вводить личные паспортные данные, номера телефонов и банковских карт. Не разрешайте подозрительным сайтам использовать ваши данные с других более популярных сайтов. Пользуйтесь более распространёнными ресурсами, на них риск угрозы менее велик. Будьте осторожны при общении в социальных сетях, не доверяйтесь мало знакомым людям, старайтесь не использовать в разговорах и переписках информацию, не рассчитанную для большого круга лиц. Такого рода вопросы лучше решать при личном контакте с собеседником. Так же будьте осторожны и не верьте всему что написано, до тех пор, пока не убедитесь лично в правдивости информации предоставленной вам. Старайтесь не совершать покупки в интернет-магазинах, а если уж и возникла такая необходимость, то используйте наиболее популярные сервисы или проверенные интернет-магазины, услугами которых пользовались ваши знакомы. Соблюдение этих простых правил позволит обезопасить себя и свой компьютер, что в итоге значительно снизит расход денежных средств. Старайтесь быть в курсе часто встречающихся компьютерных преступлений, дабы знать от чего стоит защищать свое IT-устройство. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

Электронная библиотека Vizlib [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа : http://www.pravo.vuzlib.su/book_z2055_page_17.html. Крылов, В.В. Информационные компьютерные преступления : учебное пособие / В.В. Крылов. – Москва : Юрид. Лит., 2005. – 240 с. Портал «Компьютерные преступления [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа : https://sites.google.com/site/komputernyeprestuplenia/home/kvalifikacia-komputernyhprestuplenij. Студопедия [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа : https://studopedia.org/4-77485.htm. Электронная библиотека Kursak.net [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа : http://kursak.net/kiberterrorizm-i-osobennosti-ego-proyavleniya/ Форум [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс.

– Режим доступа : http://figvam.org/node/4417.

Гром А.В., Ефименко К.Н. Основные аспекты киберпреступлений и кибербезопасности. Рассмотрены основные виды компьютерных преступлений, вредоносных программ и способы мошенничества в сети Internet, а также даны рекомендации по общим принципам защиты от киберпреступлений. Ключевые слова: компьютерные преступления, вредоносные программы, Internetмошенничество, безопасность.

Grom A.V., Efimenko K.N. The main aspects of cybercrime and cybersecurity. The main types of computer crimes, malicious programs and methods of fraud in the Internet are considered, as well as recommendations on the general principles of protection from cybercrime.

Keywords: computer crimes, malicious programs, Internet-fraud, security.

120

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 004.942

Проверка аналитического решения модельной задачи о напорной фильтрации газовой смеси в сплошной среде (на примере пневмообработки угольного пласта) Гром А.В.1, Добровольский Ю.Н. 2 студентка гр. ПМК-151, ст. преподаватель кафедры прикладной математики2 Донецкий национальный технический университет, г. Донецк grom.anastasiya@inbox.ru Предисловие Мы, будущие выпускники кафедры прикладной математики, четко представляем, что такое специальность – прикладная математика. Прикладная математика занимается применением математических методов к решению задач в других областях науки. Одна из главных задач – построение математических моделей, описывающих всевозможные процессы, физические и технологические системы, биологические и т.п. Одни из главных дисциплин в прикладной математике: численные методы решения задач, дифференциальные уравнения, теория вероятности и теория игр, методы оптимизации, исследования операций, теория управления и алгоритмов. Примеры тесно связанных с прикладной математикой направлений: математическая физика, финансовая математика, эконометрика. Составив модель какой-либо системы, нужно понять, что с ней будет в будущем и как ей оптимальной управлять, найти равновесное состояние. Зачастую это возможно сделать только с помощью математического моделирования. Таким образом, специалист должен владеть и теоретической математикой, и программированием, знать математические пакеты, зачастую и быть системным аналитиком. Теоретическая математика, если сказать грубо, более глубоко изучает саму теорию математики, разрабатывает новые объекты, проверяет их свойства и т.д. Теоретики в первую очередь развивают сам аппарат математики, которым потом пользуются прикладники. Выпускники таких специальностей могут легко её преподавать. Введение Данная работа посвящается способам борьбы с метаном в угольных шахтах. Основная идея – использования нагнетания воздуха в угольный пласт в режиме фильтрации через скважины, пробуренные из горных выработок (пневмообработка) с целью углубления дегазации угольного массива. Целью исследования является проверка правильности решений, полученных раннее аналитическими методами. Задачей исследования является реализация аналитического решения средствами VBA. В работе [1] предложена математическая модель процесса движения воздуха в трещиноватопористой сплошной среде, в основу которой положена система дифференциальных уравнений в частных производных параболического типа и предложен численный метод решения. Показано, что модель с достаточной степенью приближения описывает процесс нагнетания воздуха в угольный пласт. Результаты работы были приняты и использованы в работах МакНИИ и со ссылкой на источник использованы в докторской диссертации, посвященной развитию теоретических основ гидропневматической обработки угольных пластов. Необходимость разработки аналитических методов обусловлена тем, что для дальнейших теоретических исследований необходимо искать аналитические решения, т. к. точные аналитические решения наглядно показывают характер процессов и позволяют разобраться в механизме таких сложных нелинейных эффектов, как пространственная локализация процессов переноса, множественность или отсутствие стационарных состояний при определенных условиях, существование режимов с обострением и др. Численными методами эти явления практически невозможно исследовать. С другой стороны, не всякие точные решения имеют ясный физический смысл, для чего есть много причин (например, нарушена адекватность или корректность постановки задачи, не учтена область возможных изменений входных параметров, а только область допустимых значений и многое другое). Большинство уравнений прикладной и теоретической физики, химии и биологии содержат параметры или функции, которые находятся экспериментально и потому не строго фиксированы. В то же время уравнения, моделирующие реальные явления и процессы, должны быть достаточно просты для того,

121

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

чтобы их можно было успешно проанализировать и решить. В качестве одного из возможных критериев простоты можно принять требование, чтобы модельное уравнение допускало решение в замкнутом (разрешенном) виде. При этом особый интерес для приложений представляют собой уравнения, зависящие от произвольных функций или содержащие много свободных параметров, которые можно задавать по усмотрению исследователя. В связи с этим автором получены аналитические методы решения поставленной задачи. Постановка задачи Дана математическая модель:  u   u  u  T t x  x      v   u  v  T  t x  x  ,    u   w  t  T x  w x     T  T  t  u x которая описывает процесс нагнетания воздуха в угольный пласт. Найдено пять аналитических методов решений системы (1):

(1)

Метод №1.

u   ( x) (t )  

 ( x  C2 ) 2 6T0 (t  C1 ) 2

Метод №2. u( x, t )  C3 ln u  C3  C1 x  T0C12t  C2 Метод №3. u ( x, t ) 

C3 1 C2 C22 x2  x  3 6T0t  C1 6T0t  C1 4(6T0t  C1 ) 6T0t  C1

Метод №4.

u ( x, t )  ( A3 B 

3 2 1 A2 T0 B 2 )  C2C3 2 t  C1

1 (t  C1 )

1 3



B 1 ( x 2  A2 x  A3 ) t  C1 6 BT0

1 C1  C0 eC1t A3 T0 2 (частный случай, что соответствует θ(x)=A3≡const). С u       A3C0 eC1t  1 2  C0 eC1t A3 T0  (частный случай, что соответствует θ(x)=A3≡const). u       A3C0 eC1t 

Метод №5.  x  (6T0t  C1 )  A 2  C  2 3 u  (6T0t  C1 )  2 A Необходимо, путем табулирования данных пяти аналитических решений и их производных u't, u'x, u''xx на отрезках: x  [ xn , xk ] с шагом hx, t  [tn , tk ] с шагом ht,   [ n ,  k ] с шагом hξ, где xn, xk, tn, tk, ξn, ξk – соответственно начальные и конечные значения переменных x, t, ξ и подставив их в первое уравнения системы (1), получить числовое тождество. Замечание. При предположениях сделанных в [2-3] и в силу однородности нелинейного дифференциального оператора стоящего во втором и третьем уравнениях системы (1)   u  2u  ()  T0  ()  () 2  t x   x x в качестве решения для v(x,t), w(x,t) можно взять:

122

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

v(x,t)=λ1u(x,t); w(x,t)=λ2u(x,t), где λ1 и λ2 – константы, что соответствует растяжению или сжатию решения u(x,t) в λ1,λ2 раз соответственно по оси u. Описание программы Программа составлена на Visual Basic for Application в приложении Microsoft Excel [3]. Исходные данные для решения поставленной задачи введены до начала работы программы, и расположены на Листе1 MS Excel в виде таблицы. Рабочее окно программы (форма) содержит восемь кнопок управления: “Ввод данных”, “Метод №1”, “Метод №2”,…,“Метод №5”, а также кнопки “Очистка”, и “Выход”. Надпись на кнопках отражает ее назначение. u u  2u обозначены в программе соответственно: Константа λ, решение u(x,t) и производные: , , t x x 2 LD, u, Du1t, Du1x, Du2x, а правая часть первого уравнения системы (1) через D. Программа выполняет табулирование выше перечисленных производных и решения u(x,t), для ко x  xn   tk  tn  личества точек x: M   k   1 ; количества точек t: N   ht   1 , количества точек ξ:    hx 

   n  K  k   1 . Циклы в программе организованы с помощью оператора For … Next. Результаты ра h  боты каждого метода выводятся на отдельный лист MS Excel. Анализ результатов Разные методы при одних и тех же исходных данных дают различные результаты. Это объясняется тем, что уравнения с частными производными могут иметь семейство решений, зависящее от произвольных функций (число которых обычно равно порядку уравнения), а не только от произвольных постоянных, как это имеет место в обыкновенных дифференциальных уравнениях. Какому методу отдать большее предпочтенье, может показать только их практическое применение. Заключение Научная новизна предложенных аналитических методов для данной задачи заключается в том, что найденные методы применяются впервые. Практическая значимость полученных точных аналитических решений системы дифференциальных уравнений (1) заключается в том, что они могут быть использованы в качестве «тестовых» задач при проверке корректности и оценке точности различных численных, асимптотических и приближенных аналитических методов, а также служат хорошей основой для разработки новых численных, асимптотических и приближенных методов, которые в свою очередь позволяют исследовать уже более сложные задачи тепло и массопереноса, не имеющие точного аналитического решения. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

Павлыш В.Н., Добровольский Ю.Н. Численное решение задачи о напорной фильтрации газовой смеси в сплошной среде (на примере пневмообработки угольного пласта)// Збірник науково-методичних робіт ДонНТУ, кафедра ″Вища математика″. Вип. 3. – Донецьк: ДонНТУ. – 2005. – С.170-177. Добровольский Ю.Н. Поиск аналитического решения модельной задачи о напорной фильтрации газовой смеси в сплошной среде (на примере пневмообработки угольного пласта)// Наукові праці ДонНТУ. Серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка». Вип. 1 (17).

– Донецьк:ДонНТУ. – 2013. – С.85-93. Добровольский Ю.Н. Расширение группы методов поиска аналитического решения модельной задачи о напорной фильтрации газовой смеси в сплошной среде (на примере пневмообработки угольного пласта)// Наукові праці ДонНТУ. Серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка». Вип. 1 (19). – Донецьк:ДонНТУ. – 2014. – С.78-87. Добровольский Ю.Н. Применение теста Фукса - Ковалевской - Пенлеве для решения модельной задачи о напорной фильтрации газовой смеси в сплошной среде (на примере пневмообработки угольного пласта). Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серия: “Информатика и кибернетика”. №1. Донецьк: ДонНТУ, 2015. с. 67-75. Камке Э. Справочник по дифференциальным уравнениям в частных производных. – М.:Наука, 1966. – 320 с.

123

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Гром А.В., Добровольский Ю.Н. Проверка аналитического решения модельной задачи о напорной фильтрации газовой смеси в сплошной среде (на примере пневмообработки угольного пласта). Рассмотрены аналитические методы решения поставленной задачи. Выполнена реализация аналитического решения средствами VBA. Ключевые слова: газовая смесь, аналитическое решение, программа на VBA. Grom A.V., Dobrovolsky Yu. N. Verification of analytical solutions of the model problem of pressure filtration of a gas mixture in a continuous medium (for example, pnevmoapparat coal seam). Reviewed analytical techniques for the solution of the problem. Completed the implementation of analytical solutions by using VBA. Keywords: gas mixture, the analytical solution, the program on VBA.

124

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 517.9

Приближенный анализ моделирования процесса кристаллизации при электрошлаковом переплаве Миненко А.С., Радевич Е.В. Донецкий национальный технический университет radevich_katerina@mail.ru Введение Распространения тепла в различных средах оказывает большое влияние на характер протекания многих важных для практики процессов. Среди задач, связанных с распространением тепла, выделяется класс задач, в которых исследуемое вещество переходит из одной фазы в другую с выделением или поглощением тепла. Цель и задачи статьи Целью данной работы является моделирование процесса кристаллизации металла, изучение процесса завершения получения слитка в кристаллизаторе путем его вытягивания. Рассматривается задача управления информационными процессами при автоматизации технологий тепловой обработки металла, на основе математического моделирования, анализа статистических данных и теплофизических экспериментальных измерений. В качестве источника информации исследуется математическая модель, основанная на пространственной задаче Стефана, с учетом конвективного движения и примесей в жидкой фазе. Постановка задачи Пусть D = ( -1< x < 1, y < 0) полуполоса, заполненная твердым металлом. Обозначим через u (x, y) температуру этого металла. Требуется определить температуру u (x, y) по следующим условиям: uxx + uyy + ωuy = 0,(x, y) D, ux ± ω0u = 0,x = ±1, -ω< y < 0, u (x, -∞) = 0, uy (x, 0) = v (x), -1 ≤ x ≤ 1,

(1) (2) (3) (4)

здесь ω и ω0 – постоянные, соответственно, число Пекле и Нуссельта. Решение задачи (1)-(4) имеет вид

cos n x nY v( ) cos n d , cos 2 n 1 n 0  (1  0 ) 2 

1

u ( x, y )  

(5)

n

где        n2 , где n = 1,2,3,...λn - положительные корни уравнения   0ctg  .

2 4 Отождествим теперь температуру u (x, y) с температурой твердого слитка находящегося в кристаллизаторе при электрошлаковом переплаве. Для вытягивания слитка из кристаллизатора поверхность слитка предварительно обогревается тремя электронными лучами W1, W2 и W3, причем мощность W3 одного из низ равномерно распределена в центральной зоне { -1 ≤ x ≥ 1, y = 0}, а два других сконцентрированы по краям x = ±1 [1]. Независимо от того, в каком отношении находится температура поверхности слитка с критической температурой Тк, при которой поверхность слитка отделяется от стенок кристаллизатора, теплообмен слитка с кристаллизатором осуществляется по формуле (2). Для получения температуры слитка достаточно положить в формуле (5) v(x) = (W1, W2, W3). Далее введем в рассмотрение функционал: 2

0

I (v)   (u (1, y)  T k ) 2 dy . n

125

(6)

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рассматривается задача. Требуется определить поток v(x) из допустимого множества U, доставляющий наименьшее значение функционалу I(v). Минимизирующая последовательность vn строится по формуле vn1  vn  en (vn 1  vn ), параметр еn выбирается из условия min I (vn  en (vn1  vn )) , 0 ≤ en ≤ 1 (2). В качестве области определения функции U берется множество кусочно-постоянных ступенчатых функций: v  vk , xk  x  xk 1 , vk  const , k  0,1, 2,..., m. При этом формула (5) имеет вид: m cos n xen y sin n xk 1  sin n xk vk , aI (v)  I (v0 , v1 , v2 ,..., vm ) .  2 cos n k 0 n n 0 n (1  0 ) n2



u ( x, y )  

При численной реализации задачи необходимо учесть ограничение 2500 ≤ v(x) ≤ 5000, здесь v(x) – мощность потока в единицах МВт/м2, а также ω = 2,66, ω = 3,05.

1.

Решение задачи методом нулевого приближение. Найдем минимум функционала (6), в случае когда cos 0 x sin 0 . f 0 ( x, y )  2 e 0 y cos 2 0 0 0 (1  0 ) 02

=

, где

Минимум функционала (6) находим из условия

I  0. v

Непосредственные вычисления показывают, что

0 0 (1  0 v0  4T

cos 2 0

*

sin 20

02

) ,

Первое приближение. Найдем теперь минимум функционала (6), в случае когда

u1 ( x, y)  ( f0 ( x, y))v, где f1 ( x, y )  2

cos 1 xe 1 y sin 1 .

2 cos 1 1 1 (1  0 ) 2

1

Поступая, аналогично тому, как это было сделано в случае нулевого приближения, получим:

v1  2T *[

sin 20 (1  e 1H ) sin 22 (1  e 2 H )  ] A, cos 2 0 cos 2 1 2 2 ) 0 0 (1  0 ) 11 (1  0 2 2

1

0

A

2 H

sin 0 (1  e ) sin 21 (1  e )   2 2 cos 0 2 cos 1 2 2 2  (1   ) 0 12 (1  0 ) 1 1 2 2 2

2

1

0

2

2 1H

sin 20 sin 21 (1  e 0 H )(1  e 1H ) . cos 2 0 cos 2  ) 00 (1  0 ) 01 (1  0 2 2

1

0

126

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Далее, имеет место следующая формула:

I (v1 )  v12

sin 2 20 (1  e2 0 H ) sin 2 21 (1  e2 1H ) 2   v 1 cos 2 0 2 cos 2 1 2 3 2 3 2 21 1 (1  0 ) 20 0 (1  0 ) 12 12

sin 20 sin 21 (1  e 1H )(1  e 0 H )  cos 2 0 cos 2 1 11 (1  0 ) 00 (1  0 ) 12 02

2v12

2T *v1[

sin 20 (1  e0 H ) sin 21 (1  e1H )  ]  H (T * )2 .

2 2 cos  cos  112 (1  0 2 1 ) 0 02 (1  0 2 0 ) 1 0

Приближение любого порядка. Аналогичным образом можно исследовать минимум функционала I(vn), когда

Оценить погрешность предлагаемого метода вычисления минимума функционала (6) можно, используя следующее утверждение. При достаточно малых значениях ω и при (x,y)  D справедлива оценка:  cos k x cos k (1  ek H ) k y 1 k y |  e e   2 2 cos k 2 k  n 1 k  n 1 ( k ) k k [1  0 ] k2 

|

При доказательстве этого утверждения воспользоваться соотношением:

k  n   n , где  n  0

Справедливо

0    A, 0    гда

решение

также



2

16

для всех

n[2]

утверждение.

Пусть

выполнены

условия

0   2tg 2,

, 0  v0  v( x)  v1 , при x [1,1] , где v0 и v1 – некоторые постоянные. То-

краевой

задачи

(1)-(5)

u y ( x, y)  C1 exp( 0 y)  C1 exp  y 

удовлетворяет

следующим

условиям

при

(x,y)  D :

C0  exp( 0 y)  u( x, y)  C1 exp( 0 y)C1 exp  y  , где C1  Для

утверждения

6  A(1  cos A ) 3(1  A)(1  cos 2 A ) cos 2 A , C0  .

3(1  cos A ) 6  A(1  cos 2 A ) необходимо сравнить – решение

u y ( x, y) и vy ( x, y), где v( x, y)

127

с помощью принципа максимума функции задачи (1)-(5) в предположении, что

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

vy ( x,0)  v1 при x [1,1] .

Далее,

рассматривается

функция

f ( x, y)  vy ( x, y)  u y ( x, y),(x,y)  D и доказывается, что f ( x, y) в D . Действительно, функция f ( x, y ) не может принимать наименьшее отрицательное значение внутри D в силу принципа максимума. На вертикальных частях границы x = ±1 функция f x ( x, y ) также не может принимать отрицательный минимум. В такой точке имели бы f x ( x, y)  0 , между тем f x ( x, y)  0 f ( x, y)  0 , x=±1, так как f ( x, y)  0 , по предложению. На бесконечности функция f ( x, y) исчезает, т.е. f ( x, )  0 . На границе y = 0, -1≤ x ≤ 1 имеет f ( x,0)  vy ( x,0)  u y ( x,0)  v1  v( x)  0 Следовательно, всюду в D справедливо неравенство u y ( x, y)  v y ( x, y) при (x,y)  D . Отсюда с помощью интегрирования по переменной y следует оценка для функции u(x,y) сверху. Аналогичным образом, можно получить оценку на производную u2(x,y) сверху при (x,y)ϵ D . Полученные оценки позволяют оценить температуру u(x,y) и тепловой поток внутри области D не прибегая к решению задачи (1)-(4) [3-4].

2. Минимизация I( ) при ступенчатой функции Имеем u(x,y) =2

, при 0≤x≤

Здесь

x).

при

≤x≤1

В дальнейшем положим

. .

Требуется найти min I и

.

Имеем

.

Здесь a=

.

-

2

.

Далее имеем (x,y)=2

,

где

=

128

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

=

. ,

Были проделаны численные эксперименты при определенных параметрах. Анализ численных результатов показывает убывание значения функционала на первом и втором приближениях, что соответствует смыслу теплофизических процессов происходящих при электрошлаковом переплаве (ЭШП).

3. Математическое моделирование процессов кристаллизации металла с учетом конвекции и примесей. Пусть Г0 – гладкая замкнутая поверхность, лежащая внутри заданной области Ω0 и R3, граница которой состоит из двух замкнутых, связанных, гладких поверхностей и , не имеющих самопересечений при этом лежит внутри ограниченной области, границей которой является Г0. Поверхность Г0 разбивает Ω0 на вде подобласти

, которые заняты жидкой и твердой фазами соответственно в момент t=0. Требуется опре-

делить области

, занимаемые твердой и жидкой фазами соответственно в момент времени t∈ [0,T],

вектор скорости p( , концентрацию примесей с(x,t), концентрацию примеси + + с(x,t), температуру жидкой u (x,t) и твердой u (x,t) фазы по следующим условиям:

(7) 1

c(x,0)= здесь DT±= {(x,t): x∈ ная в сторону

, T(

, t∈(0,T)},

x=(x1, x2, x3), Ω+=

тензор напряжений с элементами

129

,

Ω- =

,

– нормаль к

, направлен,

- нор-

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

мальная и тангенциальная составляющие,

- скорость движения фронта кристаллизации в направлении нор-

малям

известные

Ф(x,t)=

-- уравнение поверхности

положительные

постоянные.

, тогда

.[2]

При некоторых предположениях на функции A(x),

за-

дача (3.1) разрешима при малых значениях t в классе функций

),

а границы

,

и

описываются функциями класса

пусть

.Далее,

Если

,

,

Отметим также, что решение задачи моделирует процесс кристаллизации вещества с учетом конвективного теплообмена и переноса примеси в жидкой фазе.[2]Свободные границы представить

в

следующем

и

можно

виде

При достаточно малых значениях чисел Предложен метод решения задачи (3.1),состоящий из разложения решения в ряд по степеням чисел :

и первое приближение

В работе изучено нулевое для малых чисел . При этом установлено, что

(

( (

причем

( находим как неподвижную точку сжимающегося опера-

тора М1 :

. Из условия Стефана для малых чисел

,

следует разложение:

130

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Откуда следует, что

Здесь

и

известные гладкие функции[2].

Рассмотрим второе приближение

адачи для малых чисел . Имеем:

+( (x,t)

0, +( (x,t)

+(

(x,t)

где

- известные функции. При заданных

и

из

найдем функции

(

и

как единственные решения задачи. Затем рассмотрим оператор, действующий из (

в

(

следующим

,

.

Справедливые ,

при (x,t)

и

131

где

С

–

при (x,t)

образом оценки:

некоторая

постоянная,

а

. Отсюда следует, что

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

где

)/x

Следовательно, оператор М2 –

сжимающий, если выполняется условие )/x

(8)

Имеют место следующие утверждение: Лемма 1. Пусть выполнено условие (8). Тогда оператор М2, действующий из ( , имеет там неподвижную точку. Лемма 2. В качестве второго

приближения

задачи

можно

(

взять

в

решение

. Выводы В статье приведен обзор теории по данной тематике и смоделирован процесс кристаллизации металла. Литература 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

Миненко А.С. Исследование одной конвективной задачи Стефана методом Ритца // Укр. мат. журнал. 2007. – 59, № 11. – С. 1546 – 1556. Миненко А.С., Шевченко А.И. Об одной проблеме Стефана // Доповіді НАН України. – 2008.

– № 1 – С. 26 – 30. Миненко А.С. Проблема минимума со свободной границей // Искусственный интеллект. – 1998. – №2. – С. 101 – 109. Данилюк И.И., Миненко А.С. Об одном подходе к анализу стационарной задачи Стефана при наличии конвекции в жидкой фазе. – В кн.: Мат. физика и Нелин.механика.- Киев, Наукова думка, 1985.- Вып. 65. – С. 39-48. Миненко А.С., Шевченко А.И. Приближенный анализ стационарной конвективной задачи Стефана // Доповіді НАН України.-2010.-№5.-С.36-40. Миненко А.С., Шевченко А.И. Приближенный анализ одной пространственной конвективной задачи теплопроводности // Доповіді НАН України. – 2007. – № 7. – С. 22 – 27. Ладыженская О.А. Краевые задачи математической физики. – М.: Наука, 1973, С. 407 Миненко А.С., Шевченко А.И. Исследование конвективного теплопереноса в одной пространственной задаче теплопроводности // Доповіді НАН України. – 2007. – № 9. – С. 25 – 29. Ладыженская О.А., Солонников В.А., Уральцева Н.Н. Линейные уравнения параболического типа. – М.: Наука, 1967. – 736 с

Миненко А.С., Радевич Е.В. Приближенный анализ моделирования процесса кристаллизации при электрошлаковом переплаве. Осуществляется анализ проблемы существования гладких решений конвективной задачи Стефана с учетом условий изотермичности. Также наряду со стационарной задачей Стефана, учитывающей конвективные движения в жидкой фазе, изучается задача Стефана без учета конвекции: Ключевые слова: функционал, кристаллизация, тепловой поток, управление, краевая задача, моделирование.

Minenko A.S., Radevich E.V. Approximate analysis of modeling the process of solidification during electroslag remelting. Carried out analysis of the problem of existence of smooth solutions to the convective Stefan problem taking into account the conditions of isothermal. Also along with the stationary Stefan problem taking into account convective motion of the liquid phase, studied Stefan problem without convection: Keywords: functionality, crystallization, heat flow, control, boundary value problem, modeling.

132

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 622.14

Применение пакета SURFER для экологической оценки при закрытии шахт Прокопенко Е.В., Павлыш В.Н. Донецкий национальный технический университет prokopenko-e@mail.ua Введение К основным факторам воздействия ликвидационного процесса, проводимого на угольных шахтах, на окружающую природную среду ученые-экологи, горные геофизики и гидрогеологи, геологоразведчики и специалисты других научных направлений относят:  прекращение работы шахтных водоотливных установок;  тушение и понижение породных отвалов и терриконов;  разрушение зданий и сооружений. Наиболее ощутимое негативное воздействие может нанести затопление горных выработок, особенно при полном затоплении шахты вследствие прекращения откачки шахтных вод. При отсутствии упреждающих мероприятий указанное обстоятельство вызывает:  самопроизвольный выход шахтных вод на поверхность;  подпор грунтовых вод и повышение их уровня;  повышение минерализации и загрязнение водоносных горизонтов шахтными водами;  вероятность вытеснения шахтных газов на поверхность;  снижение физико-механических свойств горного массива, приводящее к активации деформационных процессов на поверхности (сдвигов, провалов и т.п.);  потерю плодородного слоя почвы в результате ее засоления, появления мочажин, подтопления территории;  возможность возникновения аварийных ситуаций при внезапном прорыве большого объема воды с ликвидируемых шахт в горные выработки соседних – действующих. Исходя из понятия о возможном экологическом риске в процессе выполнения любых действий, вопрос обеспечения гидробезопасности при ликвидации шахт занимает главное место в проектах их ликвидации.[4] Кроме того, в общем плане эколого-гидрогеологические условия в зонах влияния закрываемых шахт характеризуются также такими гидрогеологическими процессами как частичный или полный подъем уровней подземных вод вследствие восстановления гидрогеофильтрационных потоков в системе «водораздел – речное русло», а также инженерно-геологическими процессами, обусловленными устойчивым нарушением равновесия в системе «вода – минеральный скелет пород» в зонах влияния затопления горных выработок с последующим изменение физико-механических, водно-физических, инженерно-сейсмологических и других свойств породного массива. Таким образом, на территории закрываемых шахт степень риска комплексного (цепочного) ухудшения как эколого-инженерногеологических условий, так и эколого-геологических условий в целом (подтопление – деградация грунтов – усиление миграции геохимических загрязнений – вытеснение шахтных газов) очень велик. Работы по тушению и понижению породных отвалов и терриконов временно, до окончания выполнения всего комплекса мероприятий, также рассматриваются как основные факторы, вызывающие загрязнение атмосферной среды продуктами горения и пылью. На объектах шахт лимитирующими и опасными для здоровья человека являются такие твердые и газообразные вещества, как пыль углепородная, окислы азота, сернистый ангидрид, сероводород, окись углерода и некоторые другие. В настоящее время внимание промышленности, как в дальнем, так и в ближнем зарубежье вновь обращается к породным отвалам угольных шахт, т.к. отвальные породы могут представлять интерес в качестве источника вторичного минерального сырья. Широкий спектр различных химических соединений и элементов, включающих германий и редкоземельные, а так же глинозём для производства бокситов, железная руда и непосредственно уголь при высокой доступности, низкой цене и практически неограниченных объёмах исходного сырья - породы, делает перспективным указанное техническое направление, тем более что на территории Донбасса насчитывается более 450 отвалов угольной промышленности (шахт и обогатительных фабрик), а общий объем складированных в отвалах пород (углеотходов) оценивается в 273 млн. м3.[5] Источники отрицательного воздействия на окружающую среду систематизированы по следующим направлениям:

133

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

 Воздействие на гидрогеологическую среду. Процесс освоения угольного месторождения связан с постоянной откачкой шахтных вод и образованием, вследствие этого, депрессионных воронок, нарушающих в горном массиве и водоносных горизонтах естественную динамику подземных вод и их качество, существенно изменяющих режим грунтовых вод.  Воздействие на геологическую среду. Для всех ликвидируемых шахт источником отрицательного воздействия, в этом случае, является ведение горных работ по добыче угля, оказывающее влияние на состояние толщи углепородного массива (сдвижение отдельных блоков, оседание земной поверхности и т.п.).  Воздействие на состояние атмосферного воздуха. Существующими основными источниками загрязнения атмосферного воздуха являются породные овалы, дымовые трубы котельных, склады угля, вентиляторные установки, а при физической ликвидации – разрушаемые здания и сооружения технологического комплекса.  Воздействие на водные объекты. Основным источником отрицательного воздействия, так же, как и в предликвидационный период, являются шахтные воды, в составе которых отдельные ингредиенты превышают допустимые номы.  Образование отходов. Наиболее крупнотоннажным видом отходов является шахтная порода, складированная на породных овалах или терриконах, а также строительный лом и мусор, образующийся при разрушении зданий и сооружений. Кроме того, значительными источниками образования отходов являются котельные, где в результате сжигания угля образуются золошлаки.  К источникам физического воздействия относятся вентиляторные установки – источники шума, а также подстанции, трансформаторы, линии электропередач – источники электромагнитного излучения. В принципе, их воздействие на окружающую природную среду весьма ограничено, т.к. все они сооружались с соблюдением размеров санитарно-защитных зон (СЗЗ). В процессе ликвидации шахт большинство из них присутствует после закрытия шахты. Почти все они ликвидируются.  Негативное воздействие на земельные ресурсы заключается в отчуждении земель сельскохозяйственного значения под шахтные объекты, в т.ч. под размещение породных отвалов; деформации земной поверхности в пределах горных отводов шахт; загрязнении почвы газообразными, жидкими и твердыми веществами.[6] Остановимся на одном из направлений, а именно- негативное влияние породных отвалов. Автоматизация геолого-маркшейдерских работ [1,2] неразрывно связана с применением компьютерных технологий. Сбор, обработка и анализ исходных данных, установление корреляционных связей и зависимостей, синтез на этой основе качественно новых данных - это далеко не весь спектр применения данных технологий. На каждом этапе решения конкретной задачи встаёт вопрос выбора наиболее эффективных средств обработки информации. При этом часто отдаётся предпочтение так называемым "стандартным", широко распространённым пакетам и программам, которые, однако, далеко не всегда являются действительно эффективными. В ходе ведения подземных горных работ возникает необходимость сбора и анализа большого количества маркшейдерских данных, таких как данные по съемкам очистных и подготовительных забоев, данные по съемкам породных отвалов. Последние, в свою очередь содержат данные о качественных и количественых показателях состава породы, отсыпаемой на отвал. Применительно к полученной информации в результате обработки данных по породным отвалам шахт Донбасса, возникла необходимость систематизировать эти данные. Одним из самых популярных программных продуктов, обеспечивающих все эти функции, признана система управления базами данных Microsoft Access. Используя полученные показатели базы данных по породным отвалам, можно перейти к выработке профилактических мер, и принятию управленческих решений по рациональному складированию пород в отвале с учетом локализации химических компонент, входящих в сосотав пород для обеспечения экологической охраны окружающей среды и здоровья людей. Применение предложенного модуля в среде Microsoft Access дает возможность рассмотреть множество вариантов запрашивавемых параметров, имеющихся в базе данных, и на основе этого составить взаимосвязь всех искомых модулей как единого целого для принятия комплексных решений по ведению горных работ во взаимосвязи с формированием породных отвалов с учетом их дальнейшей утилизации [3]. Также для решения задачи прогноза высоты отвала целесообразно использовать пакет «Statistica for Windows», модуль «Анализ временных рядов/Прогнозирование». На основании анализа данных по маркшейдерским съмкам можно сделать вывод, что прогноз осуществляется для определения допустимой высоты породного отвала. Данный прогноз позволит осуществить мероприятия по формированию отвалов с точки зрения их рационального использования. Следующим блоком в модуле "Отвал" используется программное обеспечение Delphi, позволяющее анализировать данные маркшейдерских съемок по отдельному ярусу отвала за определенный период

134

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

времени, а также предоставлять пользователю необходимую информацию об объеме породы на отвале за определенный период времени, и отображать графически необходимую поверхность яруса отвала. На рисунке 1 представлена схема, которая покзывает связь модуля "Отвал" с различными программными обеспечениями, рассмотренными выше. Кружками с цифрами показаны соответственно связь с пакетом Microsoft Access (номер 1), с пакетом «Statistica for Windows», модуль «Анализ временных рядов/Прогнозирование» (номер 2) и программным обеспечением Delphi ( номер 3).

Рисунок 1 - Связь модуля "Отвал" с различными программными модулями С использованием программного обеспечения Surfer [7] при исследовании и моделировании отдельного участка породного отвала важной задачей является построение пространственной модели отвала, которая позволит решать многие задачи, например количество вмещающих пород, химический состав пород , а также для дальнейшего анализа экологической оценки окружающей среды. Для построения пространственной модели отдельного участка яруса породного отвала достаточно иметь набор точек, находящихся на поверхности отвала с определенными координатами X, У, Z. Поверхность каждого яруса в определенный период времени можно графически представить в двух видах: карты изолиний или трехмерного изображения поверхности На рис.2 приведены графики построения трехмерного изображения одного и того породного отвала в течении некоторого периода работы шахты.

135

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 2- Изменение формы участков породного отвала за определенный период времени Выводы Таким образом, данный программный модуль позволит обеспечить связь и систематизировать входные данные, полученные по результатам фактических замеров с различными программными продуктами, которые в целом составляют единое целое, а именно, данные по породным отвалам. С помощью специальных запросов при работе с конкретным блоком данного модуля появляется возможность находить оптимальные варианты для анализа литолого-геолого-химических характеристик пород, насыпанных на отвал за определенный период, а также формировать свзь между этими характеристиками. В результате построения трехмерной и двумерной модели ярусов породного отвала за определенный период времени можно получить пространственную модель данного отвала. На основе данной модели можно решить следующие задачи: 1. Произвести прогнозную оценку отсыпки отвала на отдельном участке яруса.

2. Сделать анализ отсыпки пород с учетом построения продольных и поперечных профилей.

3. Разработать методику насыпки пород с учетом погрешности построения с использование программного обеспечения SURFER. Список источников

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

Ершов В.В. и др.Автоматизация геолого-маркшейдерских графических работ. М., Недра.1991,1347с.:ил. М.Н. ДеМерс Географические информационные системы. Основы – Пер. с англ. Дата+, 1999. – 288 с. Прокопенко Е.В., Масло С.В., Кочемазов А.С. К вопросу создания базы данных породных отвалов.- Материалы международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, организованной кафедрой «Строительство шахт и подземных сооружений» ДонНТУДонецк – 2010, выпуск 16''. Матлак Е. С. Безотходное производство - основное направление использования природных ресурсов и охраны окружающей среды / Е. С. Матлак / Общегосударственный научнотехнический журнал. Донецк: ДонГТУ, 1998. С. 1014. Методические указания по проектированию рекультивации нарушенных земель на действующих и проектируемых предприятиях угольной проммышленности. Пермь: ВНИИОСуголь 1991. Охрана природы. Земли. Классификация нарушенных земель для рекультивации. ГОСТ 17.5.3.02-84 А.Колесов, О.Павлова. Пакет Surfer-обработка и визуализация двумерных функций // ''КомпьютерПресс''№2,1999(компакт-диск).

136

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Прокопенко Е.В., Павлыш В.Н. Применение пакета SURFER для экологической оценки при закрытии шахт. Рассматривается возможность применения программного пакета SURFER для построения пространственной модели отельного участка яруса породного отвала, для прогнозной оценки отсыпки отвала разными породами на отдельном участке яруса и экологической оценки шахт. Ключевые слова: породный отвал, шахта, программный пакет, экология.

Prkopenko E.V., Pavlysh V.N. Application of the SURFER package for environmental assessment when closing mines. The possibility of using the SURFER software package for constructing a spatial model of a hotel section of a rock dump tier is considered, for a predictive assessment of the dumping of a dump by different species in a separate section of the stage and an environmental assessment of the mines.

Keywords: rock dump, mine, software package, ecology.

137

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 622.232

Программный комплекс оценки устойчивости секций крепи на наклонных угольных пластах Зензеров В.И., Перинская Е.В. ГОУ ВПО "Донецкий национальный технический университет" mpvik@3g.ua Актуальность задачи Под статической устойчивостью и устойчивостью секций крепи в процессе их передвижения понимается способность секций сохранять под действием внешних силовых факторов и активных средств удержания такое пространственное положение, при котором возможна их нормальная эксплуатация в комплекте механизированной крепи. Проверка устойчивости опрокидыванию заключается в определении соотношения восстанавливающего и опрокидывающего моментов сил относительно оси, проходящей внутри контура основания (при боковых породах с f=3,5-4 по шкале проф. Протодьяконова Н.М.), а в пределе – через крайнюю точку контура (при боковых породах с f до 78) и сравнении этого соотношения с допустимым. Опрокидывание – поворот секции крепи вокруг оси, проходящей через основание, причем положение ее зависит от физико-механических свойств почвы [1]. При работе механизированных крепей в лавах с углом падения пласта свыше 15° значительная часть отказов возникает вследствие низкой эффективности средств обеспечения устойчивости их секций. Поэтому научно-техническое обоснование и развитие методов и средств исследования, проектирования и расчета параметров секций механизированных крепей с характеристиками, обеспечивающими их эффективную эксплуатацию на наклонных пластах, является важной научной и практической задачей, имеющей отраслевое значение. Цель и задачи работы Целью работы является разработка современных средств исследования параметров секций механизированных крепей для их модернизации, обеспечивающих повышение эффективности их эксплуатации. Для достижения поставленной цели решается задача разработки методики аналитической оценки устойчивости передвижения секций механизированной крепи на наклонных пластах. Для численного решения полученной математической модели предлагается программный комплекс для ПЭВМ, включающий модуль графического отображения результатов. Содержание и результаты работы На пространственное положение секции и скорость ее передвижения оказывают влияние большое количество факторов, основными из которых являются: наклонные составляющие веса секции крепи, положение центра ее тяжести, составляющие тягового усилия гидродомкрата, активный удерживающий момент, создаваемый системой устойчивости, величина подпорного усилия при передвижении с подпором, усилия взаимодействия в межсекционных связях балок и оснований, пригрузка пород кровли на перекрытие секции, вдавливание основания в почву пласта и др. Определим запас устойчивости секций крепи в процессе однократного передвижения. Расчетная схема к определению боковой устойчивости секции механизированной крепи приведена на рис. 1. Момент, удерживающий секцию крепи от опрокидывания, равен: уд уд уд уд  М уд  М G  М подп.  М взаим.  М акт. ,

где

уд

М G – удерживающий момент от составляющей веса секции крепи; уд

М подп. – удерживающий момент от подпорного усилия; уд

М взаим. – момент от взаимодействия в межсекционных связях; уд

М акт. – активный удерживающий момент, создаваемый механизмом устойчивости.

138

(1)

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 1 - Расчетная схема определения боковой устойчивости секции механизированной крепи опр

Момент, опрокидывающий секцию крепи, складывается из моментов от составляющих веса М G тягового усилия гидродомкрата передвижения

и

опр М гд :

опр опр  М опр  М G  М гд .

(2)

Моменты от составляющих веса крепи равны:

М Gуд  Gl B cos  M Gопр  GH цт sin 

,

(3)

где

G – вес секции крепи с пригрузкой; α – угол падения пласта; lB – плечо восстанавливающего момента, с учетом ширины основания, равной L и смятия пород почвы под нижним (со стороны падения пласта) ребром основания на величину ΔB (в расчетах принимается равной 0,05м) равно:

lB 

l  b , 2

(4)

Нцт – высота центра тяжести системы "секция крепи – кровля"; при слабых кровлях рассчитывается с учетом массы отслоившейся породы высотой hкр=0,5÷0,7 м:

Н цт  где

c кр Gc H цт  Gkp H цт

G

Gс – вес секции крепи; с

Н цт – высота центра тяжести секции; Gкр – вес отслоившейся породы кровли плотностью γ равен:

139

,

(5)

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Gкр  hкр L1L2 , где

(6)

L1 – шаг установки секций крепи; L2 – ширина поддерживаемого крепью призабойного пространства; кр

Н цт – высота центра тяжести отслоившейся кровли, находящейся на перекрытии секции высотой Н: кр Н цт Н

hкр 2

.

(7)

Отметим, что передвижение секций крепи с подпором, способствует повышению устойчивости секций на наклонных пластах. Удерживающий момент от подпорного усилия Тп равен: уд М подп .  Т п (lb  f кр Н )

,

(8)

где

f кр – коэффициент трения перекрытия о кровлю. Максимальная величина усилия подпора кровли определяется из условия обеспечения движения секции крепи усилием, развиваемым гидродомкратом передвижения. На основании исследований, выполненных в работах [2, 3, 4] получено выражение для максимальной величины усилия подпора кровли в зависимости от конструктивных параметров и величины рассогласования в уровнях основания секции крепи и конвейера:

Tn max 



4

P (D 2

2 b



 d 2 )  P3 Db2  (cos ц  fц sin ц ) cos( ц   д )( f n  f kp )

G cos f n  (T1  T2  Ry ) ftp cos( ц   д ) 

 ,

(9)

( f n  f kp )

где

Р2 и Р3 – соответственно давления рабочей жидкости в штоковой и поршневой полостях гидродомкрата; Db и d – соответственно внутренний диаметр цилиндра и диаметр штока гидродомкрата; η – объемный КПД (при уплотнениях резиновыми манжетами η=1); βц – угол отклонения цепи от горизонтальной оси в вертикальной плоскости; γд – угол отклонения оси гидродомкрата от оси отверстия для установки в вертикальной плоскости. Опрокидывающий момент от вертикальной составляющей тягового усилия гидродомкрата равен: опр М гд  Sb (l1  b) ,

(10)

где l1 – расстояние от оси гидродомкрата до нижнего по падению пласта ребра основания. Удерживающий момент, возникающий при взаимодействии секции с элементами конструкции комплекса: уд М взаим  Т1h1  T2 ftp (l  b)

,

(11)

где

h1 – плечо силы Т1. Исследования кинематики передвижения секций механизированных крепей проводилось на базе механизированных поддерживающих крепей с нижним расположением связей, предназначенных для работы в лавах с углом падения пласта до 35°. Расчет устойчивости в процессе однократного передвижения без подпора секций крепей, не оснащенных специальной системой устойчивости, сводится к определению максимального значения угла падения пласта, при котором еще обеспечивается боковая устойчивость секций. Ориентировочный расчет устойчивости выполняется с учетом выражений (3) - (7) для конкретных горно-геологических условий эксплуатации и запаса устойчивости, равного единице, по формуле:

l  b )( Gc  hkp L1 L2  ) , 2   arctg hkp c Gc H цт  hkp L1 L2  ( H  ) 2 (

140

(12)

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Для выполнения инженерных расчетов разработан алгоритм, позволяющий определить максимальное значения угла падения пласта α в зависимости от массы секции крепи Gc высоты центра с

тяжести секции Н цт , площади кровли (L1, L2), поддерживаемой одной секцией крепи, мощности пласта Н, ширины основания l и высоты отслоившейся кровли hkp. Блок-схема алгоритма приведена на рис. 2. НАЧАЛО

Ввод: Gc,

с ,L , 1 Н цт

L2, l, hkp, Нн, Нк, ∆Н

Н= Нн, Нк, ∆Н

l  b )( Gc  hkp L1 L2  ) 2   arctg hkp c Gc H цт  hkp L1 L2  ( H  ) 2 (

Модуль графического отображения результатов

КОНЕЦ

Вывод таблицы значений: Н, α

Рисунок 2 - Блок-схема алгоритма На основании разработанного алгоритма и программы на языке DELPHI [8] определяем максимальный угол падения пласта при работе секции крепи без системы устойчивости. Зависимость критического угла статической боковой устойчивости секции крепи 1МТ от горно-геологических условий приведена на рис. 3.

Рисунок 3 - Зависимость критического угла статической боковой устойчивости секции крепи 1МТ от горно-геологических условий

141

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Варьирование исходных параметров при расчетах показывает, что в благоприятных горногеологических условиях эксплуатация секций крепи 1МТ без использования специальных средств обеспечения боковой устойчивости (кривые I и II на рис. 3) на максимальной для первого типоразмера мощности пласта возможна до углов падения пласта не более 25°. Показано, что состояние почвы и кровли пласта оказывает существенное влияние на устойчивость секции крепи, уменьшая диапазон возможной ее работы по углу падения пласта на величину до 41%. Так, критический угол статической устойчивости секции крепи 1МТ при разгрузке в лаве со слабой почвой и неустойчивой, отслоившейся кровлей снижается до 15° (кривые III и VI на рис. 3). Для расширения области эксплуатации механизированных крепей до 35° и повышения запаса устойчивости необходимо применение специальных систем устойчивости [5]. Запас устойчивости секции крепи в процессе однократного перемещения равен отношению моментов удерживающего ∑Муд и опрокидывающего ∑Мопр секцию. С учетом формул (1) – (11) получим выражение для запаса устойчивости:

n

Gl b cos   Tn (lb  f kp H )  T1h1  T2 f TP (l  b)  Q y l y K c , a GH цT sin   S r (l1  b)t arcsin lцепи

(13)

Разработан алгоритм (рис. 4) и программа на языке DELPHI [8], позволяющие используя формулу (13) определить давление, необходимое для удержания секции от опрокидывания.

НАЧАЛО

Ввод конструктивных параметров

α= αн, αк, ∆α,

n

Gl b cos   Tn ( l b  f kp H )  T1 h1  T2 f TP ( l  b )  Q y l y K c GH цT sin   S r ( l1  b )t arcsin

Модуль графического отображения результатов

a l цепи

КОНЕЦ Вывод таблицы значений: Ргп, α

Рисунок 4 - Блок-схема алгоритма расчета запаса устойчивости Зависимость требуемого давления Pгп в гидропатроне, обеспечивающего устойчивость секции крепи для различных углов падения α и мощности пласта H приведена на рис. 5. Анализ результатов расчета показывает, что при отсутствии в лаве горно-геологических нарушений рассматриваемая конструкция механизма устойчивости обеспечивает (при давлении в гидропатроне до 20МПа) удержание секций крепи от бокового опрокидывания на углах падения пласта до 35° и мощности пласта до 1,5 м (график I, рис. 5). При отклонении секций крепи от нормального положения этого давления уже недостаточно для их восстановления (график 2, рис. 5).

142

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 5 - Зависимость требуемого давления в гидропатроне от угла падения пласта Предыдущие исследования были выполнены для коэффициентов запаса устойчивости n, равного единице. Однако, изменение горно-геологических условий в процессе продвигания забоя при отработке столба и, даже, по длине самой лавы, требует обеспечения запаса устойчивости, величина которого зависит от условий эксплуатации механизированной крепи [6]. На рис. 6 приведены зависимости запаса боковой устойчивости секций крепи 1МТ при мощности пласта Н=1,5м для различных углов падения пласта α и состояния почвы и кровли пласта (графики I-IV). Секции не оборудованы системой устойчивости.

Рисунок 6 - Зависимость запаса боковой устойчивости секций от угла падения пласта при передвижении с подпором Отмечаем, что статическая устойчивость секций крепи 1МТ (без системы устойчивости и без подпора) обеспечивается: кровля устойчивая hkp=0, почва прочная Δb = 0 на углах падения пласта до 25° (кривая I, рис. 6); кровля устойчивая hkp= 0, почва слабая – до 23°30' (кривая II, рис. 6); кровля неустойчивая, отслоившаяся hkp=0,5м, почва прочная Δb = 0 – до 18° (кривая III, рис. 6); кровля неустойчивая, отслоившаяся hkp= 0,5м, почва слабая – до 16° (кривая IV, рис. 6). Учитывая изложенное, для запасов устойчивости n = 1,3-1,5 можно рекомендовать эффективную работу секций крепи 1МТ без системы устойчивости в благоприятных горно-геологических условиях на пластах с углами падения до 20°, а в неблагоприятных условиях – до 10°.

143

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

На рис. 6 (график V) показаны зависимости запаса устойчивости секций 1МТ от угла падения пласта для сложных горно-геологических условий: hkp = 0,5 м, Δb =0,06 м при работе с подпором Tn=20 кПа с учетом отрицательного влияния на устойчивость вертикальной составляющей тягового усилия гидродомкрата передвижения So=12,2 кН. Движение секций с подпором обеспечивает запас устойчивости крепи во всем диапазоне мощности пласта Н = 1,0-1,5 м. Причем, запас устойчивости при Н = 1,5м, α=35, равен n = 1,5 [7]. Проведена оценка запаса устойчивости секций крепи с системой устойчивости при H = 1,5 м, So = max, Tn = 0 для различных горно-геологических условий. Анализ результатов показывает, что использование системы устойчивости повышает коэффициент ее запаса в 1,65 раза с 0,7 (рис. 6, кривая I, α = 35°) до 1,15 (рис. 7, кривая 1, α = 35°) при мощности пласта Н = 1,5 м, благоприятных горно-геологических условиях Δb = 0; hkp = 0, давлении в гидропатроне Pгп = 60МПa, и диаметре гидропатрона системы устойчивости dгп = 60 мм. Увеличение диаметра гидропатрона с 60 мм до 80 мм повышает запас устойчивости в 1,3 раза, т.е. с 1,15 до 1,5 при тех же условиях. В сложных горно-геологических условиях (hkp = 0,5 м, Δb = 0,05м) запас устойчивости секций крепи резко снижается с 1,15 (кривая 4, α = 35°) до 0,5 (кривая 1, α = 35°), т.е. в 2,3 раза (рис. 7). Увеличение давления в гидропатроне системы устойчивости не сказывается существенно на росте запаса устойчивости секций крепи (кривые 1, 2, рис. 7), а увеличение диаметра гидропатрона с 60 мм до 80 мм повышает запас устойчивости в 1,3 раза (кривые 2, 3 рис. 7).

Рисунок 7 - Зависимость запаса боковой устойчивости секций от угла падения пласта при использовании системы устойчивости Выводы Таким образом, выполненными исследованиями установлено, что обязательным условием эффективной эксплуатации секций крепи IМТ (в благоприятных горно-геологических условиях на пластах с углом падения свыше 20° и в сложных – свыше 10°) является передвижение секций с подпором. Использование разработанного программного комплекса для расчета параметров устойчивости, позволило подтвердить, что назначение системы устойчивости – удержать от наклона секции крепи в разгруженном состоянии и восстанавливать их в нормальное положение в разгруженном состоянии в статике и при передвижении. Наглядность представления результатов расчетов с помощью разработанного модуля графического отображения результатов на ПЭВМ облегчило анализ полученных данных и дало возможность показать, что наиболее эффективно устойчивое положение обеспечивается секционированным питанием гидропатронов механизмов устойчивости и передвижение секций механизированной крепи с подпором. Выполнение этих условий повышает эффективность и надежность работы секций крепи на наклонных пластах.

144

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Список источников 1. Садыков Н.М. Исследование устойчивости мехкрепей М87ДН на пластах наклонного падения. М.: Сб. трудов ВНИМИ, № 08, 1969, С. 30-35 2. Шеин Ю.Г. К выбору системы управления механизированными крепями. - Научные сообщения.

- М.: ИГД им.А.А.Скочинского,1982, вып. 208, С. 50-54.

3. Элементы и системы автоматического управления гидрофицированными крепями / Рабинович М.С., Красик Я.Л., Кулаков Н.Н. и др. - М.: Недра, 1977, 256 с.

4. Пономаренко Ю.Ф., Баландин А.А. Инженерная методика проектного расчета параметров гидросистемы механизированных крепей. - М.: ИГД им. А.А. Скочинского, 1981, 22 с.

5. Горные машины и комплексы для подземной добычи угля. – Монография / Под общ. ред. С.С. Гребенкина // Гребенкин С.С., Павлыш В.Н., Зензеров В.И. и др. – Донецк: ВИК, 2006. – 353 с.

6. Математические модели и методы расчета параметров подземных горных работ и добычного оборудования: монография / Под общ. ред. С.С. Гребенкина и В.Н. Павлыша // Гребенкин С.С., Рябичев В.Д., Павлыш В.Н., Должиков П.Н., Зензеров В.И. – Донецк: ВИК, 2007. – 385 с.

7. Основы создания и эффективной эксплуатации систем жизнеобеспечения очистного оборудования для угольных шахт: [моногр.] / [С.С. Гребёнкин, В.В. Косарев, С.Е. Топчий, Н.И. Стадник, В.И. Зензеров, В.В. Стеблин, Б.А. Перепелица, В.Н. Поповский]; под общей редакцией Гребенкина С.С. и Косарева В.В. – Донецк: «ВИК», 2009. – 375с.

8. Бобровский С.И. Delphi 7. Учебный курс. – СПб.: Питер, 2008. 736 с. Зензеров В.И., Перинская Е.В. Программный комплекс оценки устойчивости секций крепи на наклонных угольных пластах. В работе предлагается программный комплекс для ПЭВМ, реализующий методику аналитической оценки устойчивости передвижения секций механизированной крепи на наклонных пластах. Ключевые слова: механизированная крепь, боковая устойчивость, критический угол, алгоритм, программный комплекс.

Zenzerov V.I., Perinska E.V. A programmatic complex for evaluation of stability of sections of support in inclined coal layers. This paper proposes a software package for PC that implements the method of analytical evaluation of the stability of the movement of sections of powered roof supports on sloping layers.

Keywords: powered support, lateral stability, critical angle, algorithm, software complex.

145

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.056.53

Защита веб-ресурса от несанкционированного доступа с использованием метода аутентификации без необходимости ввода личных данных Воробьев Л.О., Чернышова А.В. Донецкий национальный технический университет lev.vorobjev@rambler.ru, chernyshova.alla@rambler.ru Введение Обеспечение защиты информации от несанкционированного доступа является актуальным вопросом в обеспечении компьютерной безопасности при разработке корпоративных информационных систем. Постановка задачи Цель: Разработка средств защиты информационного ресурса в Интернете от несанкционированного доступа (НСД) с авторизацией без необходимости ввода личных данных. Перед разработчиками информационных систем часто возникает задача обеспечения защиты от несанкционированного доступа к разрабатываемому информационному ресурсу в Интернете. Предоставление доступа к защищаемому ресурсу для определенного пользователя называется авторизацией [1, c. 117], и включает процедуру идентификации пользователя и аутентификации для определения подлинности пользователя. Необходим метод авторизации по идентификатору устройства и учетной записи в операционной системе. Этот метод аутентификации позволит освободить пользователя от необходимости ввода своих личных данных для регистрации в базе данных электронного ресурса и облегчить процедуру аутентификации. В качестве информационного web-ресурса разрабатывается электронная зачетная система. Пользователи системы сохраняют результаты своей работы в виде заметок, отчетов и публикаций. Авторы регистрируются в организации с установленной системой, и необходимо обеспечить возможность работы с ресурсом без необходимости хранения их личных данных. Для получения доступа к этому ресурсу необходимо иметь ключ, представленный цифрами и латинскими буквами. Один ключ выдается на одно устройство. При первом доступе к ресурсу в базе данных сохраняется зашифрованный хеш этого ключа и зашифрованный идентификатор устройства, с которого был получен доступ. Доступ с другого устройства с помощью этого ключа после его активации становится невозможным. При получении доступа в файлах cookies сохраняется сертификат доступа в зашифрованном виде с ключом, который зависит от идентификатора устройства. Доступ к ресурсу с помощью этого cookies-файла возможен только с данного устройства и только при входе в учетную запись операционной системы. Копирование cookies на другое устройство не даст возможности злоумышленнику получить доступ к защищенному ресурсу. Администратор защищаемого ресурса должен иметь возможность создавать новые ключи для регистрации пользователей и блокировать отдельные активированные ключи при необходимости. Структура программной системы Защищаемая программная система представляет собой информационную систему для хранения и редактирования заметок для электронной зачетной системы. Заметки сохраняются в базе данных под управлением СУБД PostgreSQL в зашифрованном виде. Доступ к базе данных осуществляется по HTTP протоколу через удаленный сервер. Это позволяет пользователям взаимодействовать с системой посредством Интернет сервиса, мобильного телефона или программой на ПК, для того, чтобы создавать и синхронизировать редактируемые заметки. Разрабатываемая программная система состоит из веб-сервера с базой данных и клиентских приложений. Структура системы описана на языке UML [2] в виде диаграммы компонентов (рисунок 1).

146

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 1 – Диаграмма компонентов разрабатываемой системы Компонент DataAccess предназначен для доступа к базе данных PostgreSQL посредством объектно-реляционного отображения. Интерфейс CRUD предоставляет операции создания, чтения, обновления и удаления данных. Схема базы данных приведена на рисунке 2.

Рисунок 2 – Схема базы данных разрабатываемого ресурса Таблица ключей содержит серийные номера в хешированном виде и секретные ключи ассиметричного алгоритма шифрования RSA для получения шифрованных данных от регистрируемого устройства. Зарегистрированное устройство сохраняется в таблице устройств, в которой содержится идентификатор устройства для Android, или серийный номер жесткого диска для ноутбуков или ПК, или MAC-адрес сетевой карты, если авторизация проходит через веб-интерфейс. Тип идентификатора устройства определяется значением поля type в таблице устройств. Для авторизации устройство должно предъявить серийный номер, хеш которого сравнивается со значением поля sn_digest ключа, зарегистрированного для данного устройства. При успешной авторизации генерируется UUID сессии, и передается в зашифрованном и подписанном виде клиенту. Ключ шифрования хранится в поле session_key таблицы сессий.

147

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

При необходимости, пользователь авторизованного устройства может создать учетную запись автора заметок и привязать её к своим устройствам для синхронизации. Учетные данные хранятся в таблице пользователей. Порядок регистрации нового пользователя в системе показан на рисунке 3.

Рисунок 3 – Порядок регистрации пользователей в информационной системе Серийный номер для регистрации нового устройства выдается администратором ресурса на съемном носителе вместе с открытым ключом шифрования. Конечный пользователь использует эти материалы для регистрации одного своего устройства, которое получит доступ к защищаемому устройству. Под токеном пользователя понимается зашифрованный идентификатор устройства. Сервер проверяет полученные зашифрованные данные, и если серийный номер действительно существует в базе данных и еще не был активирован, то новое устройство получает доступ к защищаемому ресурсу. Стандартные алгоритмы аутентификации, достоинства и недостатки Известные методы аутентификации: – протокол аутентификации Нидхема — Шрёдера [3]; – протокол аутентификации по квитированию вызова [4, с. 860]; – аутентификация на основе одноразового пароля [4, с. 861]; – аутентификация на основе сертификатов [4, с. 863]; – протокол аутентификации OAuth 2.0 [5]. Протокол Нидхема – Шрёдера позволяет взаимно аутентифицировать две стороны посредством удостоверяющего центра. Реализацией данного протокола является система Kerberos [6], используемая в Microsoft ActiveDirectory и OpenLDAP для Linux. Сервер аутентификации хранит секретные ключи всех абонентов. Клиенты А и Б устанавливают защищенное соединение в следующей последовательности: А → CA: {А, Б, ІА1} (1) где ІА1 – одноразовый идентификатор клиента А. Получив это сообщение, СА извлекает из базы данных секретные ключи абонентов А и Б, вычисляет сессионный ключ К, и отправляет следующую информацию: СА → A: (IA1, Б, K, {K, A}KБ)KA (2) где КБ и КА – секретные ключи абонентов. Субъект А расшифровывает полученный пакет, и передает субъекту Б данную информацию: А → Б: {K, A}KБ (3) Субъект Б расшифровывает полученный пакет и отправляет А свой идентификатор: Б → А: { ІБ}K (4) Ожидается отклик абонента А: А → Б: {ІБ - 1}K (5) Таким образом, оба абонента прошли взаимную аутентификацию. Протокол Нидхема – Шрёдера обеспечивает надежную аутентификацию абонентов. Аутентификация по квитированию вызова [7] заключается в передаче хешированного пароля между двумя абонентами. Схема аутентификации между клиентом А и сервером Б: А → Б: {запрос на аутентификацию} (6)

148

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Б → А: {ID, Challenge} (7) А → Б: { d(ID, Challenge, d(password)) } (8) где d – функция хеширования. Сервер сравнивает полученное значение с ожидаемым значением, и если результаты совпадают: Б → А: { Success } (9) Надежность данного алгоритма аутентификации зависит от сложности пароля, поскольку известен случай взлома данного алгоритма с помощью алгоритма прямого перебора. Для аутентификации по одноразовому паролю используется аппаратные или программные устройства, называемые токенами. Они вычисляют значение одноразового пароля по таймеру. Пользователь вводит этот пароль для аутентификации. Сервер выполняет вычисления по тому же алгоритму, что заложен в аппаратном ключе. Преимущество данного способа в надежности одноразового пароля по сравнению с условно-постоянным паролем. При аутентификации на основе сертификатов информацию о пользователях предоставляют сами пользователи с помощью сертификатов, которые выдает централизованная организация. Сертифицирующие организации публикуют свои открытые ключи, необходимые для проверки цифровых сертификатов. Сертификат содержит: открытый ключ владельца сертификата; сведения о владельце; наименование сертифицирующей организации; электронная подпись сертификата, зашифрованная закрытым ключом организации. Данный метод используется, когда известно количество сертифицирующих организаций. Метод аутентификации OAuth 2.0 позволяет получить доступ к нескольким сетевым ресурсам с помощью одной учетной записи без необходимости передачи логина и пароля. Уязвимость системы в том, что при получении несанкционированного доступа к одному ресурсу потенциальный злоумышленник получает доступ сразу ко всем ресурсам. Также существует двухфакторная аутентификация, когда проверка осуществляется по нескольким аутентифицирующим особенностям: определенному свойству, знанию или владению. Такой подход обеспечивает большую надежность и используется в электронной почте или банковской системе. Предлагаемый алгоритм аутентификации Предлагаемый алгоритм аутентификации позволяет получить доступ к защищаемому ресурсу без необходимости передачи логина и пароля. Аутентификация основывается на владении секретным серийным номером для доступа к ресурсу с одного устройства. В отличии от стандартных способов авторизации, где регистрируются пользователи, предлагается способ регистрации устройств. Авторизуемый пользователь обладает уникальным серийным номером SN и открытым ключом организации К для ассиметричного шифрования. Клиент генерирует ключ сессии для защищенного соединения: А → Б: {запрос на аутентификацию, SK}K (10) Сервер аутентификации отправляет зашифрованный ключ для аутентификации EK: Б → А: {ID, Challenge, EK}SK (11) Клиент отправляет аутентифицирующие данные серверу: А → Б: { ID, Challenge, HARD, d(SN)}EK (12) где HARD – серифный номер жесткого диска клиента. Сервер аутентификации расшифровывает полученный пакет своим закрытым ключом, и если дайджест серифного номера по базе данных соответствует данному устройству, то возвращает сертификат доступа, зашифрованный секретным ключом CK: Б → А: { PK, { UUID, HARD }CK }EK (13) где UUID – уникальный идентификатор сессии; СK – сгенерированный секретный ключ данной сессии; PK – открытый ключ клиента для шифрования передаваемых данных повторной аутентификации. Далее клиент сохраняет ключ PK и аутентифицируется с помощью полученного сертификата: А → Б: {HARD, {UUID, HARD}CK }PK (14) Сервер расшифровывает данный пакет и находит идентификатор сессии в базе данных. Если переданный идентификатор устройства совпадает с зашифрованным в сертификате и в базе данных, то клиенту предоставляется доступ. В отличие от протокола Нидхема – Шрёдера, в предложенном способе уязвимыми являются серийные номера. Поэтому их необходимо хранить и передавать надежными каналами, через съемные носители. Серийные номера генерируются на сервере, как случайные последовательности букв и цифр. В таблицу ключей записываются значения функции хеширования для сгенерированных ключей. Для получения дайджеста предполагается использовать алгоритм MD5 [8]. Однако разрабатывается новый алгоритм, основанный на логической функции, описанной в следующем пункте.

149

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Авторский алгоритм хеширования Алгоритм вычисления дайджеста сообщения можно модифицировать, если использовать новый вид преобразования, изображенного на рисунке 4.

Рисунок 4 – Преобразование для новой функции хеширования Побитовая функция F имеет следующий вид: F(X1, X2, X3, X4) = X1˄X3 ˅ X2˄X4 ˅ X2˄X3 (15) где операции конъюнкции и дизъюнкции выполняются для каждого бита исходного значения. Набор выходных значений определяется выражениями: Y1 = F(X1, X2, X3, ¬X4); Y2 = F(X4, X1, X2, ¬X3); Y3 = F(X3, X4, X1, ¬X2); Y4 = F(X2, X3, X4, ¬X1); (16) Таблица истинности функции (4.1) имеет одинаковое количество значений 1 и 0. Это гарантирует однозначность преобразования. Посредством использования основных законов булевой алгебры [9, с. 81] или с помощью пакета Wolfram Mathematica было несложно показать, что обратное преобразование возможно: X1 = F(Y1, Y2, Y3, ¬Y4); X2 = F(Y4, Y1, Y2, ¬Y3); X3 = F(Y3, Y4, Y1, ¬Y2); X4 = F(Y2, Y3, Y4, ¬Y1); (17) Поэтому для получения необратимого результата необходимо выполнить функцию свертки: S(Y1, Y2, Y3, Y4) = F(Y1 >> 2, Y2 >> 4, Y3 >> 6, ¬Y4) XOR F(Y4 >> 1, Y1 >> 3, Y2 >> 5, ¬Y3 >> 7) (18) где оператор >> обозначает побитовый циклический сдвиг. Полученное в результате значение является функцией от 8 независимых аргументов и для нахождения исходного значения необходим полный перебор. Выводы Предложенный алгоритм решает проблему аутентификации без необходимости ввода личных данных. Традиционная авторизация в Интернете предполагает регистрацию пользователей с вводом имени пользователя и других его персональных данных. Обязательным пунктом регистрации является согласие пользователя на обработку персональных данных. Предложенный метод аутентификации решает проблему регистрации, когда пользователь не согласен с последним пунктом. Среди недостатков метода является слабая защищенность серверных ключей. Полученный ключ может быть передан третьим лицам до активации, что может привести к утечке информации. Поэтому предусмотрена возможность своевременного блокирования активированных ключей. Предложена теоретическая возможность разработки нового алгоритма хеширования. Использование разработанного алгоритма повысит надежность предложенного метода аутентификации. Список источников 1.

2.

3.

4.

Щеглов А.Ю. Защита компьютерной информации от несанкционированного доступа. [Текст] / А.Ю. Щеглов, – СПб.: Наука и техника, 2004 г. – 384 стр. Буч Г. Язык UML. Руководство пользователя. 2-е изд.: Пер. с англ. Мухин Н. [Текст] / Буч Г., Рамбо Д., Якобсон И., – М.: ДМК Пресс, 2006. – 496 с.: ил. Семенов Ю.А. Протокол аутентификации Нидхэма-Шредера в случаях симметричной и асимметричной системы шифрования. [Электронный ресурс], 2004. – Режим доступа: http://book.itep.ru/6/n_s_p_k.htm (дата обращения: 03.11.17) Олифер В.Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов. 4-е изд. / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер – СПб.: Питер, 2010. – 2010. – 944 с.: ил.

150

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

5.

6.

7.

8.

9.

RFC 6749 «Аутентификация OAuth 2.0» RFC 1510 «Сервис аутентификации Kerberos 5.0» RFC 2617 «Аутентификация по HTTP» RFC 1321 «Алгоритм MD5» Назарова И.А. Дискретный анализ: учебно-методическое пособие / И.А. Назарова – Донецк: ГВУЗ «ДонНТУ», 2012. – 277 с.

Воробьев Л.О., Чернышова А.В. Защита веб-ресурса от несанкционированного доступа с использованием метода аутентификации без необходимости ввода личных данных. В статье рассматривается метод аутентификации, позволяющий избавиться от необходимости ввода личных данных пользователя для доступа к веб-ресурсу. Проанализированы существующие методы аутентификации, определены их достоинства и недостатки. Описывается авторский алгоритм хеширования, приводится обоснование его применения в разработанном методе аутентификации. Ключевые слова: аутентификация, авторизация, идентификация, несанкционированный доступ, информационная система Vorobuev L.O., Chernyshova A.V. Protecting a web resource from unauthorized access using an authentication method without the need to enter personal data. The article describes an authentication method that allows you to get rid of the need to enter the user's personal information to access the web resource. Existing methods of authentication are analyzed, their advantages and disadvantages are determined. The author's algorithm of hashing is described; the substantiation of its application in the developed method of authentication is given.

Keywords: authentication, authorization, identification, unauthorized access, information system

151

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.624

Исследование инструментов распределенной системы Hadoop Егоров А.А., Чернышова А.В. Донецкий национальный технический университет yegorov0725@yandex.ru, alla@donntu.org Что такое Hadoop? Поставщики и дистрибутивы Hadoop В большинстве случаев Hadoop ассоциируется с MapReduce и распределенной файловой системой HDFS, однако этим термином принято обозначать набор программного обеспечения с открытым исходным кодом, для отказоустойчивых, масштабируемых и распределенных вычислений [1]. Все основные проекты Hadoop разрабатываются и поддерживаются фондом Apache Software Foundation. Так как проект Hadoop является открытым, то вокруг него собралось большое сообщество, которое его развивает. Он используется многими интернет-компаниями (Yahoo, Twitter, Facebook) для обработки больших объемов данных [2]. Многие компании не только используют Hadoop, но и являются активными его разработчиками. Основным дистрибутивом и центральным репозиторием является Apache Hadoop [3]. Однако этот дистрибутив является сложным для знакомства с данной системой, так как для его развертывания необходимо предварительно настроить систему: произвести ручную установку дополнительного программного обеспечения, изменить (настроить) конфигурационные файлы и т. д. Кроме этого также необходимо проверить совместимость между компонентами Hadoop, при этом для некоторых проектов документация устарела или является неполной. Из-за этого на практике в большинстве случаев используются дистрибутивы от компаний поставщиков (vendors) Hadoop, которые решают проблему несовместимости версий. Существует множество дистрибутивов Hadoop, но основными являются:  Cloudera Distribution for Hadoop (CDH);  MapR Hadoop Distribution;  Hortonworks Data Platform (HDP); Одним из самых известных лидеров на рынке облачных технологий и больших данных является Cloudera. Помимо того, что компания занимается выпуском и поддержкой своего коммерческого дистрибутива Hadoop, она также вносит огромный вклад в репозиторий с открытым исходным кодом. Консоль управления Cloudera Manager – простая в использовании, содержит богатый пользовательский интерфейс, который отображает всю информацию организованным и простым способом. Пакет управления, поставляемый Cloudera, автоматизирует процесс установки и предоставляет расширенные возможности пользователям: просмотр в реальном времени задействованных для задач узлов. Уникальными особенностями дистрибутива CDH являются:  возможность добавления новых сервисов в запущенный кластер Hadoop;  поддержка управления несколькими кластерами;  создание группы узлов в кластере Hadoop с различной конфигурацией;  зависимость от HDFS: соблюдение архитектуры разделение обработки данных и сохранение метаданных (DataNode и NameNode). Дистрибутив компании MapR Technologies ориентирован на скорость работы. Для своих сервисов его используют такие ведущие компании как Cisco, Boeing, Amazon. В отличие от Cloudera и Hortonworks, MapR Hadoop Distribution имеет более распределенный подход для хранения метаданных на узлах обработки, поскольку он использует другую файловую систему, известную как MapR File System (MapRFS). Особенности MapR Hadoop Distribution:  является единственным дистрибутивом Hadoop, который включает в себя Pig, Hive и Sqoop без каких-либо зависимостей Java – в связи с тем, что он использует MapRFS;  является самым производительным, удобным, быстрым и надежным дистрибутивом;  предоставляет NFS (Network File System) с прямым доступом к нескольким узлам, позволяя приложениям получать доступ к данным из массива данных традиционными способами;  обеспечивает защиту данных;  является одним из самых быстрых дистрибутивов Hadoop.

Hortonworks отличается от других дистрибутивов Hadoop тем, что это открытая коммерческая платформа, доступная для использования бесплатно. HDP легко интегрируется и используется в множестве приложений таких компаний как Ebay, Samsung Electronics, Bloomberg и Spotify. Hortonworks был первым поставщиком, который предоставил готовый дистрибутив на основе Hadoop 2.0. Хотя CDH имел функции Hadoop 2.0 в своих более ранних версиях, но все его компоненты не считались готовыми в

152

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

производственных условиях. HDP – единственный дистрибутив, поддерживающий платформу Windows. Пользователи могут развернуть кластер Hadoop на основе Azure через службу HDInsight [4]. Среди уникальных особенностей HDP можно выделить следующие:  скорость работы Hive (благодаря новому проекту Stinger);  сосредоточенность на повышении удобства использования платформы Hadoop. В таблице 1 приведены главные достоинства и недостатки рассмотренных выше дистрибутивов. Таблица 1 – Сравнение основных дистрибутивов Hadoop [4] Дистрибутив Hadoop Преимущества Cloudera Distribution for Hadoop Имеет дружелюбный пользовательский интерфейс с множеством особенностей и полезными инструментами такими как Cloudera Impala.

Недостатки Медленный в сравнении с MapR Hadoop Distribution.

MapR Hadoop Distribution

Один из самых быстрых дистрибутивов с прямым доступом к нескольким узлам.

Не имеет хорошего интерфейса консоли как в Cloudera.

Hortonworks Data Platform

Единственный поддержкой Windows.

Простой интерфейс компонента Ambari Management не имеет богатого функционала.

дистрибутив c платформы

Установка и настройка CDH 5 на CentOS 7 Перед установкой CDH 5 прежде всего необходимо настроить систему, а именно указать корректное имя хоста (прописать его в файле /etc/hosts), отключить SELinux и файервол [5]. Эти действия помогут в дальнейшем избежать множество ошибок и проблем. После этого в обязательном порядке нужно выполнить перезагрузку, чтобы система обновила настройки. Далее необходимо загрузить инсталлятор Cloudera Manager [6], установить право на выполнение и запустить. После этого необходимо следовать инструкциям инсталлятора. Пример последовательного выполнения команд в терминале (в bash-оболочке сервера) показан на рисунке 1. На последнем этапе установки инсталлятора, появится приглашение подключиться по ip-адресу хоста на порт 7180 и продолжить настройку и установку с помощью Cloudera Manager, используя уже веб-интерфейс. Пример одного из шагов, а именно выбора варианта (выпуска) версии, показан на рисунке 2. После успешной установки будут доступны средства управления сервисами Hadoop, пример показан на рисунке 3.

Рисунок 1 – Настройка системы и установка инсталлятора

153

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 2 – Выбор установки варианта версии (Cloudera Express)

Рисунок 3 – Главная страница Cloudera Manager Для проверки корректной установки CDH можно выполнить пример map-reduce задачи, который поставляется с Hadoop [7]. На рисунке 4 показано выполнение вычисления приближенного числа Pi методом Монте-Карло.

154

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 4 – Пример вычисления приближенного числа Pi (тестовая задача для проверки корректной установки CDH) Обзор основных компонентов системы Cloudera Hadoop Во время инсталляции Cloudera Express 5.13.0 были установлены такие пакеты:  Apache Hadoop – высоко масштабируемое хранилище данных (HDFS), управление ресурсами (YARN), обработка данных (MapReduce) и другие дополнительные библиотеки (Common);  Apache HBase – нереляционная (колоночная) распределённая база данных, работающая поверх HDFS;  Apache ZooKeeper – распределенный сервис конфигурирования и синхронизации приложений;  Apache Oozie – диспетчер рабочих процессов для управления задачами платформы Hadoop;  Apache Hive – система хранения данных, позволяющая создавать таблицы на основе файлов и выполнять SQL-подобные запросы (для больших наборов данных);  Hue (Apache licensed) – веб-интерфейс, который упрощает взаимодействия пользователя с сервисами Hadoop;  Apache Flume – универсальный инструмент для сбора данных;  Cloudera Impala (Apache licensed) – система, позволяющая выполнять распределенные SQLзапросы для данных хранящихся в кластерах Hadoop;  Apache Sentry – система авторизации, предоставляющая доступ пользователям к сервисам Hadoop на основе ролей;  Apache Sqoop – инструмент, предназначенный для эффективного импорта / экспорта данных между Hadoop (HBase, HDFS) и реляционными БД;  Cloudera Search (Apache licensed) – система для полнотекстового поиска для данных, хранящихся в кластерах Hadoop;  Apache Spark – система для реализации распределённой обработки в оперативной памяти неструктурированных данных [8-9]. Основным компонентом, с которого следует начать ознакомление с системой Hadoop, служит Hue (Hadoop User Experience). Hue – это проект компании Cloudera с открытым исходным кодом, используемый не только для составления запросов и анализа полученных результатов, но и для визуализации данных.

Hue содержит в себе такие элементы:  редакторы для Hive, Impala, Pig, MapReduce, Spark и др.;  панели мониторинга для динамического взаимодействия и визуализации данных с помощью Solr или SQL;  диспетчер задач и рабочих процессов;  обозреватели для выполненных или выполняющихся задач, файлов находящихся в HDFS, SQLтаблиц, индексов и др. [10]. Для начала работы с Hadoop, используя Hue, необходимо перейти по адресу http://[hostname]:8889 (где [hostname] – имя хоста, прописанное перед установкой, узнать которое можно выполнив команду

155

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

«hostname» в терминале системы) и зарегистрироваться с пользовательским именем «hdfs». После входа в Hue, можно работать с файлами, составлять запросы и просматривать задачи. Для демонстрации работы необходимо создать файл, содержащий журнал входа в некоторую информационную систему. На рисунке 5 показано содержимое файла. И на основе этого файла определить таблицу.

Рисунок 5 – Содержимое лог-файла После того, как определены данные, можно создать HiveSQL-запрос, который преобразуется в map-reduce задачу. На рисунке 6 показан результат выполнения запроса, который подсчитывает суммарное количество входов в систему за 2014 год и выводит первых двух пользователей с максимальным количеством входов.

Рисунок 6 – HiveSQL-запрос и его результат выполнения На рисунке 7 показан обозреватель задач, которые были поставлены в очередь на выполнение.

156

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 7 – Обозреватель map-reduce задач Выводы В статье рассмотрены основные дистрибутивы Hadoop. Приведено сравнение дистрибутивов: Cloudera Distribution for Hadoop, MapR Hadoop Distribution, Hortonworks Data Platform. Указаны основные шаги установки CDH 5 на CentOS. Выполнен обзор инструмента Hue, который позволяет начинающим пользователям начать взаимодействовать с сервисами Hadoop через веб-интерфейс. Список источников Том Уайт. Hadoop: Подробное руководство. – СПб.: Питер, 2013. – 672 с.: ил.

Hadoop: что, где и зачем // Хабрахабр. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/240405/ 3. Чак Лэм. Hadoop в действии. – М.: ДМК Пресс, 2012. – 424 с.: ил.

4. Cloudera vs. Hortonworks vs. MapR - Hadoop Distribution Comparison // DeZyre. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.dezyre.com/article/cloudera-vs-hortonworks-vs-maprhadoop-distribution-comparison-/190 5. Установка HDFS на базе Cloudera // Цинизм в IT. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.stableit.ru/2013/10/hdfs-cloudera-hadoop-440-centos-6.html 6. Hadoop, часть 1: развертывание кластера // Хабрахабр. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/selectel/blog/198534/ 7. Testing the Installation // Cloudera. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_testing_the_install.html 8. CDH Overview // Cloudera. [Электронный ресурс].

– Режим доступа: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-6-x/topics/cdh_intro.html 9. Cloudera // Github. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://github.com/cloudera 10. Hue // Github. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://github.com/cloudera/hue 1.

2.

Егоров А.А., Чернышова А.В. Исследование инструментов распределенной системы Hadoop. В статье предоставлено краткое сравнение основных дистрибутивов Hadoop. Указаны уникальные особенности каждого дистрибутива. Показаны основные моменты установки и настройки Cloudera Hadoop на CentOS 7. Рассмотрены установленные компоненты дистрибутива CDH 5. Выполнен обзор Hue (основного сервиса Hadoop Cloudera), а именно показано, как с помощью данного инструмента можно работать с файлами в распределенной файловой системе, составлять запросы и просматривать mapreduce задачи. Ключевые слова: распределенная система, большие данные, обработка данных, MapReduce, распределенная файловая система, дистрибутивы Hadoop, Cloudera, CDH 5.

Yegorov A.A., Chernyshova A.V. Hadoop tools research. The article provides a brief comparison of the main distributions of Hadoop. The unique features of each distribution are indicated. The basic steps of installation and configuration of Cloudera Hadoop on CentOS 7. The installed components of the CDH 5 distribution are considered. A review of Hue (the main Hadoop Cloudera service) is performed, namely it shows how with this tool you can work with files in a distributed file system, make requests and view map-reduce tasks.

Keywords: distributed systems, big data, data processing, MapReduce, distributed file system, Hadoop Distribution, Cloudera, CDH 5.

157

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004

Обзор алгоритмов аутентификации в распределенных программных системах Грищенко О.С., Чернышова А.В. Донецкий национальный технический университет, г. Донецк Кафедра программной инженерии alla@donntu.org, olleg1996@mail.ru Постановка задачи Аутентификация является важной частью любой распределенной программной системы. На сегодняшний день существует несколько основных подходов к аутентификации в программных системах и множество вариантов реализации этих подходов. Не все алгоритмы аутентификации обеспечивают одинаковый уровень защищенности и обычно имеют свою область применения. В связи с этим было решено рассмотреть алгоритмы и протоколы аутентификации, которые используются в современных распределенных программных системах, оценить их достоинства и недостатки. Цель работы Целью данной работы является анализ подходов к аутентификации в программных системах, рассмотрение принципов работы алгоритмов аутентификации, используемых в современных распределенных программных системах, исследование существующих стандартов в области аутентификации. Основные способы аутентификации Наиболее простым способом аутентификации является аутентификация по паролю. При регистрации на ресурсе пользователь задает свой логин (имя, телефон, email) и пароль. При аутентификации необходимо проверить соответствие логина и пароля. Такой способ аутентификации дает достаточно слабый уровень защиты. Прежде всего, пользователь сам задает и хранит пароль. При этом пароль может быть коротким (так что его можно будет легко подобрать простым перебором) или предсказуемым. Например, по состоянию на 2016 год в результате исследования 10000000 пользовательских паролей было выяснено, что самыми популярными являются такие пароли как "123456", "123456789", "qwerty", "12345678". Причем пароль "123456" использовали 17% пользователей [1]. Взлом таких паролей с помощью современных инструментов подбора паролей займет не более нескольких секунд. Можно добиться большей защищенности путем использования специальных генераторов паролей, с помощью регулярной смены пароля и за счет использования различных паролей для разных ресурсов. Можно выделить требования к системам, реализующим аутентификацию пользователя по паролю, которые помогут значительно повысить защищенность таких систем: - приложение не должно позволять создавать простые пароли; - приложение должно предусматривать защиту от перебора паролей; - если в процессе работы приложения пароль передается по сети, то при передаче должно использоваться защищенное соединение; - пароли не должны храниться в открытом виде; - приложение должно предоставлять надежную процедуру изменения пароля; - во время выполнения критических действий должна запрашиваться повторная аутентификация.

RFC 7235 [2] описывает протокол аутентификации для HTTP на основе логина и пароля. При обращении неавторизованного клиента к защищенному ресурсу, сервер отправляет ответ "401" и добавляет в заголовок описание схемы аутентификации целевого ресурса. Получив такой ответ, клиент запрашивает у пользователя логин и пароль и отправляет эти параметры серверу в поле Authorisation. Сервер проводит аутентификацию пользователя по полученным данным. Далее поле Authorisation добавляется ко всем запросам на данный сервер. Описанный обмен данными должен проходить с использованием протокола TLS, так как эта схема не обеспечивает защиту пользовательских данных. Часто при аутентификации по паролю используются токены. После аутентификации по паролю сервер генерирует некоторую информацию – токен (обычно на основе идентификатора сессии или данных пользователя) и отправляет клиенту. К последующим запросам пользователя автоматически добавляется токен, на основе которого сервер проводит авторизацию. Для усиления безопасности токен может быть подписан и зашифрован сервером и иметь срок действия. Данный подход позволяет

158

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

отказаться от передачи пользовательских данных при каждом запросе и даже в случае перехвата токена злоумышленник сможет использовать его только в текущей сессии. Более безопасным подходом к аутентификации является использование системы PKI (инфраструктура открытых ключей). Основными компонентами PKI системы являются центр сертификации и пользователи. Пользователи взаимодействуют между собой, используя сертификаты, выданные центром сертификации. Понятие сертификатов определено в RFC5280 [3] (стандарт X.509). Для обеспечения аутентификации на основе сертификатов используются криптографические алгоритм с открытым ключом. Сертификат представляет собой набор данных, идентифицирующий владельца, а также его открытый ключ. Для использовании на территории России RFC 4491 описывает сертификат, использующий российские криптографические алгоритмы GOST R 34.10-94, GOST R 34.10-2001, GOST R 34.11-94. [4] Далее описан общий принцип аутентификации на основе сертификатов. Допустим есть участники информационного обмена А и В и центр сертификации ЦС. А генерирует открытый и закрытый ключи и получает сертификат у ЦС, содержащий открытый ключ А. А отправляет В сертификат. В проверяет подпись сертификата с помощью открытого ключа ЦС. После этого В может передавать данные, шифруя их с помощью открытого ключа А, содержащегося в сертификате. При этом центр сертификации должен пользоваться доверием у обоих участников информационного обмена. На практике обычно используются иерархические PKI системы, состоящие из множества пользователей и центров сертификации. Центры сертификации создают иерархию, где нижестоящие центры доверяют вышестоящим. Вышестоящие ЦС выдают сертификаты нижестоящим. Корневым в этой структуре является головной центр сертификации, который сам подписывает себе сертификат. Пользователи, желающие обменяться информацией, могут не принадлежать одному и тому же центру сертификации. В таком случае пользователь А не может доверять сертификату пользователя В, выданному неизвестным ЦС. Для решения этой проблемы необходимо построить путь сертификации от проверяемого сертификата до любого из доверенных центров. Например, пользователь А пытается проверить сертификат пользователя Е. А доверят центру сертификации Б. Б подписал сертификат В, В подписал сертификат Г, а Г подписал сертификат Е. Так как существует цепь доверия от Б к Е(Б ->В->Г>Е) пользователь А может доверять сертификату пользователя Е. Сертификат может быть отозван. В таком случае он помещается в CertificateRevocationList (список аннулированных сертификатов). Государственные стандарты в области аутентификации Стандарт аутентификации описывает ГОСТ Р ИСО/МЭК 9594-8-98 — Основы аутентификации [5]. Данный ГОСТ описывает 2 варианта аутентификации: простая на основе пароля и строгая, использующая ассиметричные криптографические алгоритмы. Простая аутентификация предназначена в основном для локального использования. Простая аутентификация может быть выполнена несколькими способами: - передача имени пользователя и пароля в открытом виде получателю для проверки; - передача хэша от имени пользователя, пароля и некоторой дополнительной информации; - передача информации, описанной в предыдущем пункте, вместе со случайным числом и/или отметкой времени после применения однонаправленной функции. Второй и третий способы представлены на рисунке 1.Эти способы простой аутентификации обеспечивают защиту передаваемых данных.

Рисунок 1 – Простая защищенная аутентификация Здесь А - имя пользователя, t - отметка времени, q^ - случайные числа, f1 и f2 однонаправленные функции. Незащищенные пароли предполагают минимальную степень безопасности и не могут рассматриваться как основа услуг аутентификации.

159

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Строгая аутентификация основана на использовании ассиметричных криптографических систем. Пользователи идентифицируются на основе владения личным ключом. Для того, чтобы проверить, обладает ли собеседник личным ключом другого пользователя, необходимо обладать ключом общего пользования этого пользователя. Для того, чтобы проверить принадлежность открытых ключей пользователей, должна существовать непрерывная цепочка доверительных точек. Для построения такой цепочки выполняется поиск общей точки доверия. Уполномоченный по сертификации (аналог центра сертификации PKI системы), далее УС, создает сертификат пользователя, подписывая следующую информацию: имя пользователя, ключ общего пользования, и, опционально, уникальный идентификатор. Для того, чтобы любой пользователь имел доступ к ключу общего пользования УС, запись каждого уполномоченного по сертификации содержит сертификаты двух типов. Первый тип – это срочные сертификаты, созданные другими уполномоченными по сертификации. Второй тип – это реверсивные сертификаты. Сертификаты этого типа уполномоченный по сертификации выдает себе сам. Список сертификатов, необходимый для того, чтобы пользователь мог получить общий ключ другого пользователя, называется "путь сертификации". Каждый элемент такого списка является сертификатом уполномоченного по сертификации следующего элемента в списке.В общем случае, перед выполнением аутентификации строится путь сертификации. Далее описаны процедуры строгой аутентификации. Однонаправленная аутентификация использует одну передачу информации от пользователя А пользователю В и позволяет установить подлинность участников обмена, происхождение и получателей маркера аутентификации, целостность и новизну маркера аутентификации. В двунаправленной аутентификации используется дополнительный ответ от В к А. Двунаправленная аутентификация дополнительно устанавливает, что маркер аутентификации ответа был сгенерирован В и предназначен для А, целостность и новизну маркера аутентификации пользователя В. При трехнаправленной аутентификации добавляется дополнительная передача от А к В. Трехнаправленная аутентификация устанавливает те же свойства, что двухнаправленная, но не нуждается в проверке меток времени. Для каждой из описываемых ниже процедур аутентификации предполагается, что сторона А выполнила проверку всех сертификатов в пути аутентификации. При однонаправленной аутентификации выполняются следующие шаги: 1) А создает rA (неповторяющийся номер), который используется для обнаружения повторных угроз и предотвращения подделок; 2) А посылает к В сообщение, содержащее следующие данные: - путь сертификации от В к А (ВА) - отметка времени (tA), содержащая дату истечения срока действия маркера; - rA; - имя или численный идентификатор В; - данные, аутентификация отправителя которых обеспечивается с помощью подписи; - данные, в последствии используемые в качестве личного ключа, зашифрованные с помощью открытого ключа B. На рисунке 2 представлена структура передаваемого сообщения.

Рисунок 2 – Структура сообщения при однонаправленной аутентификации Здесь А{данные} означает данные, подписанные А. Пользователь В выполняет следующие действия: - получает публичный ключ А, проверяет, что срок сертификата пользователя А не истек; - проверяет целостность полученной информации; - проверяет, что информация предназначена для передачи ему; - проверяет, что отметка времени имеет значение "текущее"; - может проверить, что rA повторно не использован. Двунаправленная аутентификация на первых этапах происходит так же, как и однонаправленная, но после получения маркера от А, В отправляет сообщение, содержащее метку времени tB, имя или численный идентификатор A, rA, данные, аутентификация отправителя которых обеспечивается с помощью подписи и данные, которые могут использоваться, в качестве личного ключа (зашифрованные открытым ключом B). На рисунке 3 представлена структура сообщения, передаваемого от В к А.

Рисунок 3 - Структура сообщения, передаваемого от В к А

160

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Пользователь А проверяет целостность полученной информации, проверяет, что он является получателем, проверяет, что отметка времени имеет значение "текущее". Также А может проверить, что rA не используется повторно. При трехнаправленной аутентификации происходит передача сообщений от А к В и от В к А как в случае двунаправленной аутентификации, за исключением того, что метки времени tA и tB могут быть нулевыми и не должны проверяться. Затем пользователь А проверяет соответствие переданного rA полученному и передает B маркер аутентификации, представленный на рисунке 4. Рисунок 4 – Повторный маркер аутентификации, передаваемый от А к В В проверяет целостность полученной информации и сверяет полученный и отправленный rВ. Ранее также использовались американские стандарты аутентификации FIPS 113 — COMPUTER DATA AUTHENTICATION и FIPS 196. Стандарт FIPS 113 описывал аутентификацию данных на основе алгоритма DES и был отозван в 2008 году как не удовлетворяющий текущим требованиям безопасности. Стандарт FIPS 196 описывал аутентификацию, основанную на открытом ключе, и был отозван в 2015 году по той же причине. Действующим стандартом остается алгоритм HMAC (FIPS PUB 198) [6]. Этот алгоритм описывает процедуру подписи данных на основе общего ключа. Алгоритм HMAC можно описать следующей формулой, представленной на рисунке 5.

Рисунок 5 – Формирование подписи на основе HMAC Здесь H() обозначает применение некоторой хэш-функции, text - подписываемые данные, К– ключ (дополненный или урезанный до размера блока), opad – блок вида (0x5c, 0x5c … 0x5c), ipad – блок вида (0x36, 0x36 … 0x36). Ключи, длина которых меньше половины длины хэша, возвращаемого H, считаются небезопасными. Реализация HMAC является обязательной для IPsec. Также алгоритм используется в протоколе TLS. Главный недостаток HMAC – требуются две доверяющие друг другу стороны (знающие общий ключ). Описание современных протоколов аутентификации Протокол TLS использует для аутентификации пользователей сертификаты, а для аутентификации и сохранения целостности данных HMAC.TLS ориентирован на обеспечение безопасности соединения в клиент – серверных приложениях. Процедура аутентификации и согласования ключей TLS состоит из следующих шагов: - установление TCP соединения между клиентом и сервером; - клиент отправляет на сервер спецификацию, содержащую версию протокола, которую он хочет использовать, поддерживаемые алгоритмы шифрования и хеш-функции; - сервер утверждает версию используемого протокола, способ шифрования, прикрепляет свой сертификат и отправляет ответ клиенту, также сервер может запросить сертификат клиента; - клиент проверяет сертификат сервера и инициирует обмен ключами с помощью алгоритма RSA или Диффи-Хеллмана (в зависимости от установленных параметров); - сервер обрабатывает сообщение клиента, сверяет MAC, и отправляет клиенту сообщение (‘Finished’) в зашифрованном виде; - клиент расшифровывает сообщение и сверяет MAC. Предпочтительным считается согласование ключа по алгоритму Диффи-Хеллмана, так как в этом случае ключ не передается между клиентом и сервером. Протокол Kerberos использует описанный ниже алгоритм. Для получения доступа к какому-либо сервису клиент направляет запрос в службу KDC, которая хранит информацию об учетных записях всех клиентов сети и общие с этими клиентами долговременные ключи шифрования. Запрос содержит следующую информацию: идентификатор клиента, метку времени и идентификатор сервера. Служба KDC генерирует сеансовый ключ, действительный на протяжении некоторого времени. KDC отправляет клиенту ответ, зашифрованный с помощью долговременного ключа общего с клиентом. Ответ содержит сеансовый ключ, идентификатор сервиса, время жизни ключа и мандат. Мандат содержит данные о клиенте, метку времени и сеансовый ключ. Мандат шифруется долговременным ключом, общим с сервером. Получив ответ KDC, клиент извлекает из него мандат и свою копию сеансового ключа. После этого клиент посылает серверу сообщение, состоящее из мандата (который зашифрован долговременным ключом сервера), и своего аутентификатора, зашифрованного с помощью сеансового ключа. Сервер с

161

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

помощью своего долговременного секретного ключа расшифровывает сеансовый мандат и извлекает из него сеансовый ключ и данные о клиенте. С помощью полученного сеансового ключа сервер расшифровывает аутентификатор клиента и сверяет с информацией, содержавшейся в мандате. Клиент может потребовать у сервера проведения взаимной аутентификации. В таком случае сервер шифрует с помощью сеансового ключа метку времени из аутентификатора клиента и пересылает её клиенту. Также для Kerberos существует расширение PKI NIT, позволяющее проводить описанную процедуру с использованием ассиметричного шифрования. В этом случае появляются такие отличия: 1. При создании запроса к KDC указывается, что будет использоваться асимметричное шифрование. Сам запрос подписывается и кроме стандартной информации содержит сертификат пользователя.

2. Получив запрос, KDC проверяет достоверность сертификата и электронную подпись. После этого KDC проверяет локальное время, присланное в запросе (для защиты от повторов).

3. После проверки подлинности клиента, KDC формирует ответ, зашифрованный открытым ключом пользователя. Кроме того ответ подписывается и содержит сертификат KDC. 4. Получив ответ, пользователь проверяет подпись KDC и расшифровывает свой сеансовый ключ. Выводы Был проведен обзор существующих алгоритмов аутентификации, были рассмотрены стандарты в области аутентификации и принципы работы распространенных протоколов аутентификации. Можно сделать вывод, что наиболее используемыми способами аутентификации являются аутентификация по паролю и аутентификация на основе сертификатов. Эти виды аутентификации используются современных протоколах аутентификации и описаны в государственных стандартах. При этом аутентификация на основе сертификатов является более защищенной, но при этом боле сложна, чем аутентификация по паролю и требует наличия инфраструктуры. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

Mostcommonpasswords [Электронныйресурс].

– Режим доступа: https://keepersecurity.com/public/Most-Common-Passwords-of-2016-Keeper-Security-Study.pdf Hypertext Transfer Protocol (HTTP/1.1): Authenticationpasswords [Электронныйресурс]. – Режим доступа: https://tools.ietf.org/html/rfc7235 Internet X.509 Public Key Infrastructure Certificate and Certificate Revocation List (CRL) Profile[Электронныйресурс]. – Режимдоступа: https://www.ietf.org/rfc/rfc5280.txt Using the GOST R 34.10-94, GOST R 34.10-2001, and GOST R 34.11-94 Algorithms with the Internet X.509 Public Key Infrastructure [Электронныйресурс]. – Режимдоступа: https://tools.ietf.org/html/rfc4491 ГОСТ Р ИСО/МЭК 9594-8-98 Информационная технология [Электронный ресурс]. –Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200028710 HMAC: Keyed-Hashing for Message Authentication [Электронный ресурс]. – Режимдоступа:https://tools.ietf.org/html/rfc2104.html The Transport Layer Security (TLS) Protocol [Электронный ресурс]. – Режимдоступа: https://tools.ietf.org/html/rfc5246 The Kerberos Network Authentication Service [Электронныйресурс]. – Режим доступа: https://tools.ietf.org/html/rfc1510

Грищенко О.С., Чернышова А.В. Обзор алгоритмов аутентификации в распределенных программных системах. Представлен обзор существующих алгоритмов аутентификации, используемых в современных распределенных системах. Описаны стандарты в данной области. Рассмотрен принцип работы распространенных протоколов аутентификации. Ключевые слова: распределенная система, аутентификация, однонаправленная аутентификаци, RSA, Kerberos

TLS,

сертификат,

Grichenco O.S., Chernyshova A.V. Overview of authentication algorithms in distributed software systems. An overview of the existing authentication algorithms used in modern distributed systems is presented. The standards of authentication are described. The principle of operation of authentication protocols is considered.

Keywords: distributed system, authentication, TLS, certificate, unidirectional authentication, RSA, Kerberos

162

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 159.946.3

Анализ фрактальности речевых сигналов Бельков Д.В., Едемская Е.Н. Донецкий национальный технический университет belkov65@list.ru Введение В настоящее время большое внимание уделяется вопросам обработки информации и принятия решений при человеко-компьютерном взаимодействии. Эффективность данного процесса во многом зависит от качества информации, поступающей от пользователя автоматизированной системы и целенаправленности воздействия человека на объекты исследования. Достижение цели диалогового взаимодействия между компьютером и пользователем возможно при учете аспектов, характеризующих речевые потоки, возникающие в процессе общения. Труд человека в системах управления техникой связан с периодическим, возможно длительным и интенсивным воздействием экстремальных значений профессиональных, социальных, экологических факторов, которое сопровождается эмоциями, перенапряжением физических и психических функций, деструкцией деятельности. Одним из источников эмоций является речевой сигнал. Русский язык содержит около 40% эмоционально окрашенных слов. Эмоции кодируются определенными акустическими параметрами в речевом сигнале. Понимание особенностей акустического кодирования эмоций позволит понять механизм восприятия эмоций [1]. Исследования речевых сигналов проводились многими учеными с целью описания как лингвистических, так и технических характеристик речи [2,3]. Однако, проблема автоматического распознавания эмоционально окрашенной речи не является полностью решенной. Эмоционально окрашенная речь находит применение во многих сферах жизнедеятельности человека и является востребованной функцией в современных автоматизированных системах управления, реабилитации и протезирования, срочного оповещения и т.п. В последние годы усилился интерес к анализу речевых сигналов для поиска объективного показателя эмоционального состояния человека, выполняющего ответственную деятельность. На данный момент отсутствует модель описания речевых образцов в условиях проявления разных видов эмоций. Модель эмоционально окрашенной речи должна отражать взаимосвязь вида эмоций и объективных признаков речевого сигнала. Определение такой взаимосвязи вызывает трудности. Основная задача получения признаков эмоционально окрашенной речи состоит в том, чтобы преобразовать звуковую волну в признаковое пространство, в котором множество объектов одного класса будет сгруппировано вместе, а множество объектов альтернативных классов максимально разнесено. Соотнесение распознаваемого объекта (под объектом понимается фонема речевого сигнала) с базой объектов, которые необходимо идентифицировать, проходит в три этапа: 1) выделение того или иного признака; 2) объединение признаков в группы; 3) выбор предполагаемого значения из ряда альтернатив [4]. Отечественные и зарубежные авторы выделяют четыре группы объективных признаков, позволяющих различать речевые образцы: спектрально-временные, кепстральные, амплитудночастотные и признаки нелинейной динамики [5-8]. В работах [9,10] представлены результаты применения фрактального анализа речевого сигнала при моделировании актерами различных эмоциональных состояний. Выявлены достоверные различия величины фрактальной размерности при моделировании состояния горя, радости и гнева по сравнению с нейтральным состоянием. Обнаружены гендерные различия динамики показателя фрактальной размерности при моделировании эмоциональных состояний. С фрактальной размерностью D речевого сигнала связан показатель Херста H, который характеризует память сигнала и может быть вычислен по формуле H=2-D. В данной статье предлагается использовать величину H, как признак эмоционально окрашенной речи. Он относится к группе признаков нелинейной динамики. Целью статьи является исследование структуры речевых сигналов, направленное на выявление их характерных особенностей. В работе решаются следующие задачи: оцениваются плотности распределения, автокорреляционные функции (АКФ), энергетические спектры изучаемых сигналов, определяется степень фрактальности (показатель Херста). Исследования выполнены в среде MatLab. Анализ сигналов В работе проведены две серии вычислительных экспериментов. В первой серии выполнен фрактальный анализ двух речевых сигналов. Сигнал s1 - текст читается актрисой без выражения, сигнал

163

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

s2 тот же текст читается актрисой с выражением. Во второй серии экспериментов анализируются сигнал s1 и сигнал s3 (текст читается актером). Изучаемые сигналы показаны на рисунках 1 – 3.

Рисунок 1 – Сигнал s1

Рисунок 2 - Сигнал s2

164

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 3 – Сигнал s3 Оценка плотностей распределения проводится на основании гистограмм относительных частот, показанных на рисунках 4-6. Изучаемые сигналы не подчиняются нормальному распределению.

Рисунок 4 – Плотность распределения сигнала s1

165

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 5 – Плотность распределения сигнала s2

Рисунок 6 – Плотность распределения сигнала s3 В работе необходимо определить обладают сигналы медленно убывающей зависимостью или быстро убывающей зависимостью. Процесс Х обладает медленно убывающей зависимостью (МУЗ), если для его АКФ выполняется условие r( k ) ~ k    L1 ( k )  C1 , k   , где C1  const , 0    1 и L1 - медленно L (tx) меняющаяся на бесконечности функция: lim 1  1 для всех x. Процессы с МУЗ характеризуются t  L1 (t ) автокорреляционной функцией, которая убывает по степенному закону при увеличении временной задержки (лага). В отличие от процессов с МУЗ, процессы с быстро убывающей зависимостью (БУЗ) обладают экспоненциально спадающей АКФ вида r (k ) ~  k , k   .

N 

Вычисления АКФ по формуле r( k ) 

 ( X i  X )( X i  k  X )

i 1

( N   ) 2 ( X )

, где X - выборочное среднее

ряда X,  2 ( X ) - выборочная дисперсия ряда X, k=0,1,... Автокорреляционные функции исследуемых сигналов приведены на рисунках 7-9. Они не обращаются в ноль при больших значениях k, что говорит о медленном убывании АКФ и присутствии МУЗ.

166

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 7 – АКФ сигнала s1

Рисунок 8 – АКФ сигнала s2

Рисунок 9 – АКФ сигнала s3

167

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

В частотной области МУЗ приводит к степенному закону поведения спектральной плотности процесса. Энергетические спектры временных рядов представлены на рисунках 10-12.

Рисунок 10 – Спектральная плотность сигнала s1

Рисунок 11 – Спектральная плотность сигнала s2

Рисунок 12 – Спектральная плотность сигнала s3

168

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Показатель Херста В этом разделе оценивается показатель Херста H, который является мерой устойчивости статистического явления или мерой длительности долгосрочной зависимости процесса. Значение H=0,5 указывает на отсутствие долгосрочной зависимости. Корреляция между событиями отсутствует. Ряд является случайным, а не фрактальным. Чем ближе значение H к 1, тем выше степень устойчивости долгосрочной зависимости. При 0  H  0,5 временной ряд является трендонеустойчивым (антиперсистентным). Он более изменчив, чем случайный ряд, поскольку состоит из частых реверсов спад-подъем. При 0,5  H  1 ряд трендоустойчив. Тенденция его изменения может быть спрогнозирована. Показатель Херста связан с другими фрактальными параметрами формулами, показанными в таблице 1. Таблица 1. Фрактальные параметры Параметр Расчетная формула Фрактальная D  2H размерность D Корреляционный   2(1  H ) параметр  Спектральный b  2H  1 показатель b   3  2H Фрактальный показатель  Для определения значения H в работе используется алгоритм R/S-анализа, который состоит в следующем. В исходной реализации Z последовательно выделяем отрезки Z  z1, z2 ,...,z , 

  1000,2000,...,12000 , для каждого из которых вычисляем текущее среднее z  каждого фиксированного

Z

вычисляем накопленное отклонение для

его

 zi

i 1



. Далее для

отрезков

длины

t:

t

X ,t   ( zi  z ), t  1,2,..., , разность (размах) между максимальным и минимальным накопленными i 1

отклонениями R  R( )  max( X ,t ) min( X ,t ) и стандартное отклонение S  S ( ) . Показатель Херста 1t 

1t 

H

вычисляем по формуле

R     .

S 2

Логарифмируя обе части этого

равенства,

получаем

lg(R( ) / S ( )) . lg( / 2) Построив график зависимости H ( ) и линию тренда, определим аппроксимированное значение показателя Херста H. На рисунках 13 – 15 показан результат R/S-анализа изучаемых сигналов. Эмпирические значения показателя Херста отклоняются от теоретического значения (H=0,5) случайного сигнала. Показатель Херста сигналов показан в таблице 2.

последовательность координат точек ( x , y ) , где x  1000,2000,...,12000 ,

Таблица 2. Показатель Херста Сигнал

Показатель Херста

s1 s2 s3

0,3745 0,7139 0,6882

169

y  H ( ) 

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 13 – Результат R/S-анализа сигнала s1

Рисунок 14 – Результат R/S-анализа сигнала s2

Рисунок 15 – Результат R/S-анализа сигнала s3

170

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Выводы Анализ речевых сигналов является актуальной задачей поиска объективного показателя эмоционального состояния человека, выполняющего ответственную деятельность. В данной работе для сигналов эмоционально окрашенной речи выполнен фрактальный анализ плотности распределения, автокорреляционных функций и энергетических спектров. Найдены значения показателя Херста. Получены следующие результаты: 1. Изучаемые сигналы не подчиняются нормальному распределению.

2. Изучаемые сигналы не обладают экспоненциально спадающей АКФ, свойственной случайным сигналам.

3. Для сигнала s1 выполняется условие 0<H<0,5. Этот ряд является антиперсистентным.

4. Для сигналов s2, s3 выполняется условие 0,5<H<1. Эти сигналы являются трендоустойчивыми (персистентными) и обладают долговременной памятью. Список источников Розалиев, В.Л. Моделирование эмоциональных реакций пользователя при речевом взаимодействии с автоматизированной системой: дис. …канд. тех. наук / В.Л. Розалиев. Волгоград: ВГТУ, 2009.

2. Хроматиди, А.Ф. Исследование психофизиологического состояния человека на основе эмоциональных признаков речи: дис. …канд. тех. наук / А.Ф. Хроматиди. Таганрог, 2005.

3. Калюжный, М.В. Система реабилитации слабовидящих на основе настраиваемой сегментарной модели синтезируемой речи: дис. …канд. тех. наук / М.В. Калюжный. СПб., 2009.

4. Соловьева, Е.С. Методы и алгоритмы обработки, анализа речевого сигнала для решения задач голосовой биометрии: дис. …канд. тех. наук / Е.С. Соловьева. М., 2008.

5. Chen, Y.T. A study of emotion recognition on mandarin speech and its performance evaluation: Ph. D. dissertation / Y.T. Chen. Tatung, 2008.

6. Morist, M.U. Emotional speech synthesis for a radio dj: corpus design and expression modeling: master thesis MTG-UPF dissertation / M.U. Morist. Barcelona, 2010.

7. Siging, W. Recognition of human emotion in speech using modulation spectral features and support vector machines: master of science dissertation / W. Siging. Kingston, 2009.

8. Сидоров, К.В. К вопросу оценки эмоциональности естественной и синтезированной речи по объективным признакам / К.В. Сидоров, М.В. Калюжный // Вестник Тверского государственного технического университета. Вып. 18. Тверь, 2011. С. 81−85.

9. Лебедева Н.Н., Марагей Р.А., Котровская А.Н. Фрактальный анализ речевого сигнала при различении эмоционального состояния в модельных экспериментах. //http://www.radiotec.ru/article/7266 10. Кузьмичев С.А. Опыт сравнения речевых и стандартных аудиосигналов в параметрах фрактального анализа // Концепт. – 2015. – Спецвыпуск № 28. //http://ekoncept.ru/2015/75376.htm 1.

Бельков Д.В., Едемская Е.Н. Анализ фрактальности речевых сигналов. Анализ речевых сигналов является актуальной задачей поиска объективного показателя эмоционального состояния человека, выполняющего ответственную деятельность. В данной работе для речевых сигналов выполнен фрактальный анализ плотности распределения, автокорреляционных функций и энергетических спектров. Найдены значения показателя Херста. Он может быть показателем эмоционального состояния человека, поскольку степень фрактальности речевых сигналов зависит от эмоционального состояния и гендерных различий. Ключевые слова: речевой сигнал, плотность распределения, автокорреляционная функция, энергетический спектр, показатель Херста.

Belkov D.V., Edemskay E.N. Analysis of the fractality of speech signals. Analysis of speech signals is actual task of the search of objective index for emocial state of the man. In this work the analysis of closeness of distributing, autocorrelation functions and power spectrums are executed.

The values of Hurst index are found. It can be the index for emocial state of the man becouse the fractal value of speech signals is depending of emocial state and gender difference.

Keywords: speech signal, closeness of distributing, autocorrelation function, power spectrum, the Hurst index.

171

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.7

Моделирование корреляционной структуры сетевого трафика Лазебная Л.А., Бельков Д.В. Донецкий национальный технический университет belkov65@list.ru Введение В современных компьютерных сетях можно выделить два типа трафика. Это однородный трафик без значительной пульсации и пульсирующий пачечный трафик. Однородный трафик описывается моделью Пуассоновского потока. Пачечный трафик является фрактальным. Отличия между однородным и пачечным трафиком показаны на рис. 1. Однородный трафик, изображенный справа, быстро сглаживается. Пачечный трафик выглядит менее сглаженным, более неравномерным. Он имеет более высокую дисперсию, чем однородный трафик.

Рисунок 1 - Отличия между однородным и пачечным трафиком Особенности современного сетевого трафика вызвали рост публикаций, посвященных его анализу и моделированию [1]. Однако проблема разработки моделей самоподобного трафика для прогнозирования его поведения и обеспечения качества обслуживания (QoS) не потеряла своей актуальности. Исследования сетевого трафика проводят по его реализациям (временным рядам). Одной из их характеристик является автокорреляционная функция, описывающая связь между элементами временного ряда, т.е. его корреляционную структуру. Цели и задачи статьи Целью данной работы является моделирование корреляционной структуры трафика с помощью метода аналогий. При построении моделей необходимо учесть основные особенности поведения сетевых процессов и «физически» объяснить наблюдаемые закономерности [2]. В статье решаются следующие задачи: анализ корреляционной структуры трафика, построение модели корреляционной структуры трафика. Изложение основного материала Для анализа корреляционной структуры трафика в данной работе используется теория фракталов. Фрактальная размерность D показывает, как объект (временной ряд) заполняет пространство вложения. Она является результатом действия всех факторов, действующих на систему и порождающих временной ряд. Фрактальная размерность временного ряда связана с показателем степени его фрактальности (показателем Херста) H формулой H=2-D. Параметры самоподобия H и D представляют собой меры устойчивости статистического явления или меры длительности долгосрочной зависимости стохастического процесса. Значения H=0,5 или D=1,5 указывают на отсутствие долгосрочной зависимости. Корреляция между событиями отсутствует. Ряд является случайным, а не фрактальным.

172

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Чем ближе значение H к 1, тем выше степень устойчивости долгосрочной зависимости. При 0 ≤ Н < 0,5 у временного ряда нет устойчивого тренда. При 0,5 < H ≤ 1 ряд имеет устойчивый тренд. Тенденция его изменения может быть прогнозирована. Автокорреляционная функция (АКФ) вычисляется по формуле: N 

r (k ) 

 ( X i  X )( X ik  X )

i 1

( N   ) 2 ( X )

,

(1)

где X - выборочное среднее ряда X,  2 - выборочная дисперсия ряда X, k=0,1,... Временные ряды могут обладать медленно убывающей или быстро убывающей корреляционной зависимостью. Процесс Х обладает медленно убывающей (долговременной) зависимостью (ДВЗ), если для его АКФ выполняется условие r(k) ~ k   , k →∞, где 0 < β < 1, β = 2(D – 1). Процессы с ДВЗ характеризуются автокорреляционной функцией, которая убывает по степенному закону при увеличении временной задержки (лага). Таким свойством обладает пачечный трафик. В отличие от процессов с ДВЗ, процессы с быстро убывающей (кратковременной) зависимостью (КВЗ) имеют экспоненциально спадающую АКФ вида r(k) ~ e  k , k →∞. Это свойственно однородному трафику. По своему виду КВЗ r(k) = e  k аналогична формуле, описывающей апериодический переходный процесс в электрической цепи R,L,C, показанной на рис. 2.

E(t)

R

L

C

Рисунок 2 - Включение цепи R,L,C В статье предлагается следующая «электротехническая модель» корреляционной структуры потокового трафика. Анализ переходного процесса в линейной цепи с сосредоточенными параметрами R,L,C сводится к решению обыкновенных линейных дифференциальных уравнений, составленных по законам Киргофа. Если электродвижущая сила (э.д.с.) E включается в цепь, состоящую из последовательно соединенных элементов R,L,C, то интегро-дифференциальное уравнение имеет вид: RI  L

dI 1   idt  E dt C

(2)

Это уравнение после дифференцирования приводится к неоднородному дифференциальному уравнению второго порядка: L

d 2i di i dE R   dt C dt dt 2

(3)

Общее решение такого уравнения состоит из суммы частного решения неоднородного уравнения и общего решения однородного уравнения. Частное решение соответствует принужденному режиму, который задается источником э.д.с. Если зависимость E(t) постоянна или периодична, то принужденный ток будет одновременно и установившимся. Общее решение определяет поведение цепи в отсутствие внешнего источника э.д.с. при заданных начальных условиях. Ток ic (t), соответствующий общему решению, является свободной составляющей тока. Пусть корни характеристического уравнения равны р1, р2 и А1, А2 - постоянные интегрирования, определяемые из начальных условий. В таком случае общее решение можно представить в виде: (4) ic (t )  A1e p1t  A2e p2t Полный переходный ток в цепи равен сумме принужденного и свободного токов: i(t )  iп (t )  ic (t ) (5) В рассматриваемом случае однородное уравнение имеет вид: d 2i di i L 2 R  0 (6) dt C dt Соответствующее ему характеристическое уравнение: 1 Lp2  Rp   0 (7) C

173

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Корни уравнения (7) вычисляются по формуле (8), где  

R и 0  2L

1

. Ток в цепи

LC

определяется по формулам (4), (5).

2

R 1  R  (8)       2  02   2L LC  2L  Рассмотрим процессы, возникающие в цепи при подключении источника постоянной э.д.с. E, p1, 2  

начальном напряжении U c  U , начальном токе i(0)=0 и

di E U . Для установившегося режима (0)  dt L

ток будет равен нулю: iП =0. Дифференцируя (3) с учетом (4), получим di  A1e p1t  A2e p2t dt

(9)

di E U , составим уравнение (0)  dt L

Подставив значение t=0 в формулы (4) и (5), используя

E U  A1 p1  A2 p2 . Из него с учетом (8), следуют выражения (10) и (11).

L

A1   A2 

i

E U 2L 

2

 02

e

E U E U  L( p1  p2 ) 2 L  2   2 0

p1t



 e p2t 

(E  U ) L 

2

 02

(10)

e t sh  2  02 t   

(11)

Пусть значение индуктивности настолько мало, что им можно пренебречь: L → 0. В цепь

включается источник постоянной э.д.с. E, начальное напряжение UC = U, начальный ток i(0)  E  U . В R

таком случае вместо уравнения (6) требуется решить уравнение (12). di i dE (12) R   0 dt C dt Соответствующее ему характеристическое уравнение: 1 Rp   0 (13) C 1 1 Корень уравнения (13) p     , где τ  RC - постоянная времени контура. Ток в цепи RC 1 определяется по формуле i  Ae pt 

( E  U ) t /  1 . По своему виду она аналогична формуле КВЗ e R

r(k) = e  k . При условии δ < ω0 ( R  2 L / C ) в цепи возникает колебательный процесс. Корни характеристического уравнения являются комплексными сопряженными числами: p1,2    jc , где 2 . Корни располагаются c  02   2 - угловая частота собственных колебаний с периодом Tc  c симметрично относительно действительной оси в левой полуплоскости, на полуокружности, центр которой совпадает с началом координат и радиус равен 0 

1

. Угловая частота ωC определяется

LC

абсолютной величиной ординаты корня характеристического уравнения. При δ ≠ 0 она меньше резонансной частоты ω0. Чем меньше δ по сравнению с ω0, тем медленнее затухают колебания, и тем больше частота собственных колебаний контура приближается к резонансной частоте ω0. В пределе при δ = ω0 колебания не затухают и корни характеристического уравнения являются мнимыми числами. Колебательный процесс возникает вследствие периодического преобразования энергии электрического поля в энергию магнитного поля и обратно. Они сопровождаются потерей энергии в сопротивлении. Огибающими для кривой тока служат кривые 

( E  U ) t e . При t = 1 / δ ордината огибающей в e раз c L

меньше ее первоначального значения. Ток в цепи согласно формуле (11) равен ( E  U ) t ( E  U ) t i e sh( jct )  e sin(ct ) jc L c L

174

(14)

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Формула (14) справедлива для линейной системы, когда показатель затухания δ = const. В случае нелинейной системы, когда δ меняется в процессе колебаний, текущее значение амплитуды будет изменяться по формуле (15): t

( E  U )  0 dt i e c L

(15)

t

( E  U )  0 dt ( E  U )   Если  dt    ln(t ) , то i  e   t . Полученный результат с точностью до c L c L 0 t

обозначений совпадает с ДВЗ r(k) ~ k   . Выводы В статье построена модель корреляционной структуры сетевого трафика с учетом случаев кратковременной и долговременной зависимости. Она позволяет «физически» объяснить наблюдаемые в сети закономерности.

Cписок источников 1.

2.

Park K. Self-Similar Network Traffic: An Overview. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://pi.314159.ru/park1.pdf Дата доступа -23.04.2017. Городецкий А.Я., Заборовский В.С. Информатика. Фрактальные процессы в компьютерных сетях. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://window.edu.ru/resource/047/37047

Лазебная Л.А., Бельков Д.В. Моделирование корреляционной структуры сетевого трафика. Рассматривается модель корреляционной структуры сетевого трафика с учетом случаев кратковременной и долговременной зависимости, которая позволяет объяснить наблюдаемые в сети закономерности. Ключевые слова: модель, сетевой трафик, автокорреляционная функция, анализ.

Lazebnaya L.A., Belkov D.V. Design of correlation structure of network traffic. The model of correlation structure of network traffic taking into account the cases of dependence brief and of long duration, and which allows to account for the conformities to the law looked after in a network, is examined.

Keywords: model, network traffic, avtokorrelyatsyonnaya function, analysis.

175

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 334.024

Моделирование косвенной рекламной деятельности Глухов Д.М., Едемская Е.Н. Донецкий национальный технический университет, Украина eurogluh5@gmail.com, edemskevg@gmail.com Введение Рекламная кампания должна начинаться с серьёзного маркетингового исследования, в котором одну из главных ролей играет построение математической модели. Проведение математического анализа позволяет организовать рекламную деятельность целенаправленно и экономически эффективно. Длительность рекламной кампании не должна быть очень большой, так как это тормозит прибыль. Цель рекламной компании – привлечь всех потенциальных покупателей, поэтому если число купивших товар приближается к числу потенциальных покупателей, рекламную кампанию надо прекратить. Однако, если прекратить кампанию слишком рано, то не весь ее потенциал будет использован [1]. Одним из малоизученных вопросов рекламной деятельности является влияние общения между покупателями товаров на эффективность рекламы. Цель и задачи работы Целью данной статьи является моделирование такой косвенной рекламной деятельности покупателей. Задачи работы: построение дискретной модели косвенной рекламной деятельности, анализ модели в среде MathCAD. Изложение материала исследований Модель рекламной компании основывается на следующих основных предположениях. Если фирма начинает рекламировать товар или услугу, то прибыль от будущих продаж должна значительно покрывать издержки на рекламу. Однако вначале расходы могут превышать прибыль, поскольку лишь малая часть потенциальных покупателей будет информирована о новинке. Затем, при увеличении числа продаж, возможно рассчитывать на заметную прибыль, и, наконец, наступит момент, когда рынок насытится, и рекламировать товар далее станет бессмысленно [2]. Обозначим: xi - число клиентов, информированных о товаре на момент времени i (величина, которая характеризует эффективность рекламы), xi 1  xi - приращение числа потребителей, узнавших о товаре в момент i и готовых купить его. Эта величина пропорциональна числу покупателей, еще не знающих о товаре, т.е. пропорциональна величине a1 x0  xi  , где x0 - общее число потенциальных платежеспособных покупателей, имеющихся на одном временном такте. Значение a1  0 характеризует интенсивность рекламной кампании, фактически определяемую затратами на рекламу в данный момент времени. Предполагается, что узнавшие о товаре потребители тем или иным образом распространяют полученную информацию среди неосведомленных, выступая дополнительными (косвенными) рекламными агентами фирмы. Их вклад равен величине a2 xi x0  xi  и тем больше, чем больше число агентов. Величина a2  0 характеризует степень общения покупателей между собой. В итоге составляется дискретное отображение: (1) x( i1 )  xi  a1  a2  xi  x0  xi  В случае только прямой рекламы ( a1  a2 ) из модели (1) получается линейное отображение (2), в случае преобладания косвенной рекламы ( a2  a1 ) - логистическое отображение (3).

(2) x( i1 )  xi  a1  x0  xi  x( i1 )  xi  a2  xi  x0  xi 

(3)

Таким образом, имеется аналогия между моделью рекламной кампании и известными моделями роста популяции. Эта аналогия исчезает, если в какой-то момент времени величина a1  a2  xi становится нулевой или отрицательной. Подобный негативный эффект встречается в рекламных кампаниях различного рода и должен побудить их организаторов либо изменить характер рекламы, либо отказаться от нее. Мероприятия по увеличению популярности товара могут, в зависимости от значений величин a1 , a2 , xi направляться на улучшение результатов как прямой, так и косвенной рекламы [2].

176

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

В данной работе исследование свойств отображения (3) выполнено в среде MathCAD для 50 точек по переменной x при x0  3 по методике [3]. Вычисленные значения переменной x для a2  0.1, 0.2,...,0.9 показаны на рисунке 1. Элементы матрицы X имеют индексы k и j, где k - номер шага моделирования по переменной х, j - номер шага моделирования по переменной a 2 . Траектории отображения для различных значений a 2 показаны на рисунке 2. Фазовый портрет системы изображен на рисунке 3. Он является хаотическим. Анализ фазовых траекторий позволяет сделать вывод о том, что их характер существенным образом зависит от параметра a 2 . При a2  0.68 траектории после переходного процесса достигают устойчивого значения (неподвижной точки, называемой аттрактором). При a2  0.68 после переходного процесса траектория отображения становится строго периодической c периодом 2. При a2  0.9 траектории представляют собой сложное хаотическое движение. Изменение характера траекторий x i от a 2 наглядно демонстрирует бифуркационная диаграмма, построенная с помощью функции, показанной на рисунке 4. Бифуркационная диаграмма изображена на рисунке 5. При значении a2  0.68 происходит расщепление (бифуркация) неподвижной точки x* на два осциллирующих значения x1* и x2* (пара величин x1* и x2* образует устойчивый аттрактор с периодом равным 2). Следующая бифуркация (ращепление каждой из точек x1* и x2* на две) происходит в точке a2  0.83 . На бифуркационной диаграмме, показанной на рисунке 6, видно, что при значениях a2  0.9 , кроме областей хаоса, имеются области периодического движения.

Рисунок 1 – Эффективность рекламы при разных a 2

177

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 2 – Динамика эффективности рекламы при разных a 2

Рисунок 3 – Фазовый портрет системы

178

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 4 – Функция для построения бифуркационной диаграммы

Рисунок 5 – Бифуркационная диаграмма

Рисунок 6 – Бифуркационная диаграмма для хаотической области В работе выполнено сравнение траекторий с близкими начальными условиями для различных режимов отображения (3). В качестве меры отличия нехаотического и хаотического режимов выбран модуль разности между значениями соответствующих орбит отображения, отнесенный к значению одной из траекторий. Из представленных на рисунке 7 зависимостей видно, что в нехаотическом режиме отличие в траекториях проявляется только в переходном режиме, причем ее величина не превосходит 0.0015%. В хаотическом режиме, начиная с 25 итерации, происходит «разбегание» траекторий.

179

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 7 – Сравнение траекторий с близкими начальными условиями Выводы В работе построена модель косвенной рекламной деятельности на основе логистического дискретного отображения. Построены аттракторы и бифуркационная диаграмма. Получены графики динамики эффективности рекламы для различных значений интенсивности косвенной рекламной деятельности. Список источников 1.

2.

3.

Нуреев Р.М. Курс микроэкономики. Москва: Норма, 2007. – 576 с. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование. Москва: Наука, 1997. – 320 с. Поршнев С.В. Моделирование хаотического поведения динамических систем. [Электронный ресурс], 2013. – Режим доступа: http://www.exponenta.ru/educat/systemat/porshnev/chaos/chaos.asp Глухов Д.М., Едемская Е.Н. Моделирование косвенной рекламной деятельности. В работе построена модель косвенной рекламной деятельности на основе логистического дискретного отображения. Анализ отображения выполнен в среде MathCAD. Построены аттракторы и бифуркационная диаграмма. Получены графики динамики эффективности рекламы для различных значений интенсивности косвенной рекламной деятельности. Ключевые слова: логистическое дискретное отображение, аттракторы, бифуркационная диаграмма.

Gluhov D.M. Edemskay E.N. Modeling of indirect advertising activity. The model of indirect publicity company on the basis of logistic discrete map is built in the work. The analysis of the map is executed in the MathCAD environment. Attractors and bifurcations diagram are built. The graphs of dynamics of efficiency of advertising at different values of indirect intensity of publicity company are got.

Keywords: logistic discrete map, attractors, bifurcations diagram.

180

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 336.774.3

Решение задачи линейного программирования с помощью пакета FinPlus Коваль Д.И., Едемская Е.Н. Донецкий национальный технический университет, graflose4@gmail.com, edemskevg@gmail.com Меню программы FinPlus Программный пакет FinPlus позволяет решать реальные практические задачи небольшой размерности, но ориентирован, прежде всего, на использование в учебном процессе. Пакет FinPlus создан в Петербургском университете на базе MS Excel для решения задач математического программирования с целью расширения возможностей Excel. Пакет поддерживает решение двух типов задач: задачи линейного (ЛП) и квадратичного (КП) программирования в общей постановке [1]. Он ориентирован, прежде всего, на использование в учебном процессе для решения задач в курсах по математическому программированию, исследованию операций, финансовой математике и для генерирования контрольных заданий по этим курсам. Возможности пакета позволяют использовать его для решения реальных практических задач небольшой размерности. Бесплатная версия пакета размещена на сайте [2]. Главное меню пакета, автоматически активирующееся при запуске (рис. 1), позволяет пользователю указать тип задачи, которая будет решаться (задачи ЛП или КП). В докладе рассматривается только вариант решения задачи ЛП. Главное меню пакета FinPlus показано на рисунке 1, меню задач ЛП - на рисунке 2.

Рисунок 1 – Главное меню пакета FinPlus

181

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 2 – Меню задач ЛП Для решения задач ЛП в пакете FinPlus необходимо нажать на кнопку Задачи ЛП в главном меню пакета. После этого в открывшемся меню (рис.2) следует выбрать способ ввода данных (с экрана или из файла). Если выбран ввод исходных данных с экрана, то появляется диалоговое окно (рис. 3), позволяющее указать размерность задачи, тип ее целевой функции (минимум или максимум) и задать имя задачи (по умолчанию пользователю предлагается автоматически сгенерированное имя задачи, которое имеет вид ProblemX, где X– текущий номер решаемой пакетом задачи). Чтобы импортировать данные задачи из CSV-файла необходимо нажать кнопку Ввод данных из файла. Если структура открываемого файла соответствует структуре, принятой в пакете FinPlus, то на экране появится рабочий лист с данными задачи, прочитанными из файла.

Рисунок 3 – Диалоговое окно Ввод данных задачи . На рисунке 4 приведен фрагмент рабочего листа для ввода исходных данных задачи, которой присвоено имя Problem1. Задача имеет три переменные и два ограничения, целевая функция максимизируется.

182

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 4 – Рабочий лист для ввода исходных данных задачи Problem1 В случае необходимости внести изменения в исходные данные задачи ЛП следует воспользоваться кнопкой Изменить данные. Имеется возможность изменить (рис. 5):  компоненты матрицы ограничений A;  компоненты вектора правых частей b;  коэффициенты целевой функции c;  знаки ограничений.

Рисунок 5 – Диалоговое окно Изменение исходных данных задачи Генератор задач ЛП В пакете есть возможность генерации задачи ЛП. Чтобы сгенерировать задачу ЛП необходимо нажать кнопку Генератор задач ЛП в меню Задачи ЛП. В открывшемся диалоговом окне необходимо указать число переменных, число ограничений, тип целевой функции (максимизация или минимизация) и имя задачи. После этого открывается рабочий лист (рис. 6), на котором отображены данные сгенерированной задачи Problem1.

183

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 6 – Рабочий лист с данными сгенерированной задачи Problem1 Экспорт задачи ЛП в CSV-файл Для удобства повторной работы с задачами, в пакете реализована возможность экспорта условий введенной задачи в CSV-файл. Для этого необходимо воспользоваться кнопкой Экспорт задачи в файл. В открывшемся диалоговом окне (рис. 7) пользователю предлагается указать какую информацию он желает получить в CSV-файле. Можно экспортировать только условия задачи или условия вместе с результатом ее решения.

Рисунок 7 – Диалоговое окно Экспорт задачи в текстовый файл Решение задачи ЛП Чтобы решить задачу, исходные данные которой были введены пользователем одним из возможных способов (с экрана, из файла) или сгенерированы, необходимо нажать кнопку Решить задачу ЛП. После этого появляется диалоговое окно Отчеты (рис. 8), в котором пользователю предлагается указать, какие отчеты о решении задачи он желает получить вместе с решением задачи: отчет по итерациям модифицированного симплекс-метода и отчет «Постоптимальный анализ». Решение задачи завершается автоматическим формированием рабочего листа, имя которого совпадает с именем решаемой задачи. Этот лист содержит следующую информацию:  исходные данные задачи;  решение задачи (оптимальные значения переменных, оптимальные значения двойственных переменных, оптимальное значение целевой функции);  отчет по итерациям модифицированного симплекс-метода (по запросу пользователя);  отчет «Постоптимальный анализ» (по запросу пользователя).

184

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 8 – Диалоговое окно «Отчеты» На рисунке 9 приведен фрагмент рабочего листа Problem1 с решением одноименной задачи. Вычисления всегда выполняются с максимально возможной точностью (соответствующей типу Double в VBA), а на рабочем листе с решением приводятся значения, округленные до двух знаков после десятичной точки. Обычно такой точности достаточно для решения учебных задач. Если нужна большая точность, потребуется изменить формат ячеек рабочего листа с результатами. В отчете также имеется информация о количестве итераций двухфазного симплекс-метода и времени, затраченного на решение задачи в пакете. Кнопка Вернуться к задаче позволяет пользователю внести изменения в условия решенной задачи и решить задачу с новыми данными.

Рисунок 9 – Фрагмент рабочего листа с решением задачи Список источников 1. Бухвалова В.В., Ковальчук А.В. Пакет прикладных программ FinPlus. СПб., 2007. – 27 с.

2. Единое окно доступа к образовательным ресурсам. [Электронный ресурс], 2010. – Режим доступа: http://window.edu.ru/window Коваль Д.И., Едемская Е.Н. Решение задачи линейного программирования с помощью пакета FinPlus. В статье рассматриваются возможности программного пакета FinPlus при решении задачи линейного программирования. Пакет позволяет решать реальные практические задачи небольшой размерности, но ориентирован, прежде всего, на использование в учебном процессе. Ключевые слова: задача линейного программирования, генератор задач ЛП, диалоговые окна.

Koval D.I. Edemskay E.N. Solution of the problem of linear programming with the package FinPlus. Possibilities of the FinPlus program are considered in article in case of decision of task of the linear programming. The program allows deciding real practical tasks of small dimension, but is oriented, foremost, on the use in the educational process.

Keywords: linear programming problem, task generator LP, dialog boxes.

185

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.62

Анализ существующих методов классификации информации и их применение в системе «GrabTheTrade» Титаренко М.Г., Коломойцева И.А. Донецкий национальный технический университет, г. Донецк кафедра программной инженерии timigen2010@yandex.ua, bolatiger@mail.ru Введение Классификация является важной частью любой информационно-поисковой системы. На сегодняшний день существует несколько основных подходов к классификации и множество вариантов реализации этих подходов. Не все алгоритмы классификации обеспечивают одинаковый уровень корректности результатов и, обычно, имеют свою область применения. В связи с этим было решено рассмотреть, в рамках данной статьи, подходы, которые используются в современных информационнопоисковых системах. В информационной системе «GrabTheTrade», которая работает над сбором и анализом торговополитической информации, планируется разработка внутренней информационно-поисковой системы, составляющей частью которой является классификация полученных данных. Цель работы Целью данной работы является анализ подходов к классификации, рассмотрение принципов применения данных подходов, используемых в современных информационно-поисковых системах, определение возможности их использования в системе «GrabTheTrade». О классификации Любая классификация производится на основе каких-либо признаков. Для того чтобы классифицировать текст прежде всего необходимо определить значения выбранных признаков для этого текста. Для использования математических методов признаки, как правило, должны иметь количественное выражение. Количественным выражением признаков, связанных с наличием, взаимодействием или взаиморасположением определенных элементов в тексте, могут стать частоты появления этих элементов (например, частоты появления букво- или словосочетаний). Существуют также и другие виды количественного представления признаков (например, в том случае, когда признак характеризует текст целиком) [1]. Выбор набора количественных признаков играет решающую роль при классификации текстов. Числа появления часто встречаемых слов значительно более информативны в плане классификации текстов по индивидуальному стилю, чем числа абзацев и числа появления предложений, состоящих из определенного числа слов. Одним из классов методов классификации являются методы, связанные с машинным обучением. При использовании таких подходов возникает возможность оверфиттинга. Оверфиттинг представляет собой явление, при котором алгоритм машинного обучения настраивается на шум, ошибки и нехарактерные данные в обучающей выборке. Деревья решений Деревом решений называют представленный в виде ациклического графа план, по которому производится классификация объектов, описанных набором атрибутов, по некоему целевому атрибуту. В задаче классификации текстов объектами являются тексты (фрагменты текстов), целевым атрибутом – класс текстов (стиль, жанр и т.п.). В качестве атрибутов, описывающих текст, будем использовать количественные признаки текста. Каждый узел дерева содержит условие ветвления по одному из атрибутов. Следуя по обученному дереву в соответствии со значениями атрибутов произвольного объекта, мы окажемся в одном из листов дерева. Значение этого листа определит значение целевого атрибута (класс) объекта. При использовании деревьев решений для борьбы с оверфиттингом используют методики прореживания (prunning). При прореживании на основе некоторого критерия отбрасываются те узлы дерева, которые наиболее вероятно настроились на шум и сократили способность дерева к обобщению. В задаче классификации текстов нехарактерные данные и шум – частое явление (например, фрагменты 302 текста, написанные в несколько ином, чем предполагается, стиле), поэтому использовать прореживание необходимо [2].

186

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Узнать эффективность классификации самого метода деревьев решений (без учета информативности признаков), можно лишь сравнив результаты его работы с результатами работы других методов классификации на одних и тех же данных. Нейронные сети Нейронные сети – вид математических моделей, которые строятся по принципу организации сетей нервных клеток мозга. В основе их построения лежит идея о том, что сколь угодно сложные процессы можно моделировать довольно простыми элементами (нейронами), а вся основная функциональность нейронной сети, состоящей из набора нейронов, обеспечивается связями между нейронами. Существует множество видов нейронных сетей различной структуры. Нейронные сети прямого распространения являются наиболее популярным и хорошо зарекомендовавшим себя на различных задачах видом нейронных сетей. Они позволяют производить нелинейную аппроксимацию произвольной функции (в нашем случае функции принадлежности к классу) по набору примеров. Нейроны в данных сетях объединены в слои. Сеть состоит из произвольного числа слоев. Нейроны каждого слоя соединяются с нейронами предыдущего и последующего слоев по принципу «каждый с каждым» [3]. Однако при этом возникают следующие проблемы:  сеть обучается слишком медленно;  величина признака зависит от размера текста, поэтому при обучении и тестировании на текстах различных размеров сеть не сможет найти правильное решение. На задаче классификации текстов по количественным признакам нейронные сети заметно превосходят по эффективности деревья решений. Но при этом их настройка происходит значительно дольше (в 10 и более раз), чем производится построение деревьев решений, а также перед обучением необходимо дополнительно производить нормализацию данных. Кроме того, деревья решений дают легко интерпретируемый ответ в виде набора правил выбора того или иного класса, а нейронные сети – лишь информацию о степени принадлежности к классам. Поэтому выбор того или иного метода зависит от задачи: если необходима высокая точность классификации текстов, то следует применять нейронные сети, если нужен наглядный и быстрый ответ – деревья решений. Наивный байесовский классификатор В основе NBC (Naive Bayes Classifier) лежит теорема Байеса. ( | ) ( ) ( | ) ( )

( )

где, ( | ) — вероятность что документ b принадлежит классу a, именно её нам надо рассчитать; ( | ) — вероятность встретить документ b среди всех документов класса a; ( ) — безусловная вероятность встретить документ класса a в корпусе документов; ( ) — безусловная вероятность документа b в корпусе документов. Теорема Байеса позволяет переставить местами причину и следствие. Зная, с какой вероятностью причина приводит к некоему событию, эта теорема позволяет расcчитать вероятность того что именно эта причина привела к наблюдаемому событию [4]. Цель классификации состоит в том, чтобы понять к какому классу принадлежит документ, поэтому нужна не сама вероятность, а наиболее вероятный класс. Байесовский классификатор использует оценку апостериорного максимума для определения наиболее вероятного класса. То есть надо рассчитать вероятность для всех классов и выбрать тот класс, который обладает максимальной вероятностью. Достоинства метода [5]:  в модели определяются зависимости между всеми переменными, это позволяет легко обрабатывать ситуации, в которых значения некоторых переменных неизвестны;  байесовские сети достаточно просто интерпретируются и позволяют на этапе прогностического моделирования легко проводить анализ по сценарию "что, если";  байесовский метод позволяет естественным образом совмещать закономерности, выведенные из данных, и, например, экспертные знания, полученные в явном виде;  использование байесовских сетей позволяет избежать проблемы оверфиттинга. Недостатки метода:  на результат классификации в наивно-байесовском подходе влияют только индивидуальные значения входных переменных, комбинированное влияние пар или троек значений разных атрибутов здесь не учитывается. Это могло бы улучшить качество классификационной модели с точки зрения ее прогнозирующей точности, однако, увеличило бы количество проверяемых вариантов.    

187

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Классификация методом опорных векторов Машина опорных векторов (SVM) принимает набор данных, состоящий из чисел, и пытается спрогнозировать, в какую категорию он попадает. Можно, например, определить роль игрока в футбольной команде по его росту и скорости бега. Для простоты рассмотрим всего две возможности: позиция в защите, для которой требуется высокий рост, и в нападении, где игрок должен быстро перемещаться [6].

SVM строит прогностическую модель, отыскивая линию, разделяющую две категории. Если отложить по одной оси рост, а по другой – скорость и нанести наилучшие позиции для каждого игрока, то получится диаграмма, изображенная на рисунке 1. Защитники представлены крестиками, а нападающие – кружками. Также на диаграмме показано несколько линий, разделяющих данные на две категории. Машина опорных векторов находит линию, наилучшим образом разделяющую данные. Это означает, что она проходит на максимальном расстоянии от расположенных вблизи нее точек. На рисунке разделяющих линий несколько, но наилучшая из них помечена надписью «Лучшая». Для определения того, где должна пройти линия, необходимы лишь ближайшие к ней точки, они и называются опорными векторами. После того как разделяющая линия найдена, для классификации новых образцов требуется лишь нанести их на диаграмму и посмотреть, по какую сторону от разделителя они окажутся. Просматривать обучающие данные при классификации новых образцов ни к чему, поэтому классификация производится очень быстро.

Рисунок 1 – Линии-разделители Недостаток заключается в том, что оптимальная функция и ее параметры зависят от конкретного набора данных, так что всякий раз приходится подбирать их заново. Данный метод более приспособлен к большим объемам данных, тогда как деревья решений дают информацию уже на небольшом наборе данных. Также, как и нейронные сети, представляет собой «черный ящик». Метод ближайшего соседа Метод ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) — очень популярный метод классификации. Это один из самых понятных подходов к классификации. На уровне интуиции суть метода такова: посмотри на соседей, какие преобладают, таков и ты. Формально основой метода является гипотеза компактности: если метрика расстояния между примерами введена достаточно удачно, то схожие примеры гораздо чаще лежат в одном классе, чем в разных [7]. Согласно методу ближайших соседей, тестовый пример (шарик) будет отнесен к классу "треугольники", а не "квадраты" (пример приведен на рисунке 2).

188

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

Рисунок 2 – Пример классификации по методу ближайшего соседа Для классификации каждого из объектов тестовой выборки необходимо последовательно выполнить следующие операции [8]:  вычислить расстояние до каждого из объектов обучающей выборки;  отобрать k объектов обучающей выборки, расстояние до которых минимально;  класс классифицируемого объекта — это класс, наиболее часто встречающийся среди k ближайших соседей. Для классификации текста в данном методе в качестве объектов выбираются слова, предложения и абзацы, которые уже определены в данном тексте. Так, если первый и третий абзацы текста имеют экономический стиль, то скорее всего и второй абзац также относится данному стилю. Для метода ближайших соседей существуют теоремы, утверждающие, что на "бесконечных" выборках это оптимальный метод классификации. Это одновременно является как плюсом, так как корректность классификации при этом является достаточно высокой, так и минусом данного метода, в связи с необходимостью иметь большие выборки данных. Выводы Был проведен анализ существующих алгоритмов классификации, были рассмотрены методы получения достоверной информации в информационно-поисковых системах. Информационная система «GrabTheTrade» — это система сбора, анализа и наглядного вывода торгово-экономической информации. Она обеспечивает получение данных с заданных интернет источников, анализ достоверности полученных данных, агрегацию и ежеквартальное автоматическое обновление данных. В системе планируется реализация информационно-поисковой системы для получения торговополитической информации. После осуществления поиска и ранжирования информации в системе будет проводится классификация полученных данных. Для проведения классификации в данной системе можно использовать методы, которые требуют большой объем данных, а именно нейронные сети, SVM. Также возможно использование комбинации различных методов для разных этапов классификации, а также оптимизации корректности полученных данных. Список литературы 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

Маннинг, К.Д. Введение в информационный поиск / К. Д. Маннинг, П. Рагхаван, Х. Шютце – М: ООО «И.Д. Вильямс», 2011. – 528 с. Чубукова, И.А. Data Mining / И.А. Чубукова – Киев: SmartBook, 2014 - 326 с. Батура, Т.В. Методы автоматической классификации текстов / Т.В. Батура, 2017 Наивный байесовский классификатор. [Электронный ресурс] // Суровая реальность – Режим доступа: http://bazhenov.me/blog/2012/06/11/naive-bayes. Методы классификации и прогнозирования. [Электронный ресурс] // Интуит – Режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/176?page=5. Метод опорных векторов. [Электронный ресурс] // Блог о шифровании – Режим доступа: http://crypto.pp.ua/2011/05/metod-opornyx-vektorov/. Открытый курс машинного обучения. Тема 3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей. [Электронный ресурс] // Хабрахабр – Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/ods/blog/322534/#metod-blizhayshih-sosedey. Топ-10 data mining-алгоритмов простым языком. [Электронный ресурс] // Хабрахабр – Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/262155/.

189

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Титаренко, М. Г. Информационная система «GrabTheTrade» / М. Г. Титаренко, И. А. Коломойцева // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование в рамках III форума «Инновационные перспективы Донбасса» (ИУСМКМ – 2017): VIII Международная научно-техническая конференция. – Донецк: ДонНТУ, 2017. – С.

167-172.

10. Оценка классификатора (точность, полнота, F-мера). [Электронный ресурс] // Суровая реальность – Режим доступа: http://bazhenov.me/blog/2012/07/21/classification-performanceevaluation.html.

9.

Титаренко М.Г., Коломойцева И.А. Анализ существующих методов классификации информации и их применение в системе «GrabTheTrade». Представлен анализ существующих алгоритмов классификации, используемых в современных информационнопоисковых системах. Определены методы классификации, которые могут быть использованы в информационной системе «GrabTheTrade». Ключевые слова: информационно-поисковая система, классификация, деревья решений, нейронные сети, наивный байесовский классификатор, SVN. Titarenko M.G., Kolomoytseva I.A. Analysis of existing methods of classification of information and their application in the system "GrabTheTrade". The analysis of existing classification algorithms used in modern information retrieval systems is presented. Classification methods that can be used in the "GrabTheTrade" information system are defined.

Keywords: information retrieval system, classification, solution trees, neural networks, naive Bayesian classifier, SVN.

190

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 004.912

Анализ алгоритмов лексической и морфологической обработки текстов c целью определения жанровой принадлежности Сторожук Н.О., Коломойцева И.А. Донецкий национальный технический университет, г. Донецк Кафедра программной инженерии storozhuk2909@mail.ru, bolatiger@mail.ru Постановка проблемы Основной проблемой анализа текстов является большое количество слов в документе и его неоднородность. Автоматизированный анализ текста в исходном виде – трудоёмкий и длительный процесс, учитывая то, что не все слова несут значимую для пользователя информацию. Кроме того, в силу гибкости естественных языков формально различные слова (синонимы и т.п.) на самом деле означают одинаковые понятия, большое число словоформ одного и того же слова усложняют поиск и систематизацию информации. Следовательно, удаление неинформативных слов, а также приведение слов к нормальной форме значительно сокращают время анализа текстов. Устранение описанных проблем для заданной предметной области выполняется на этапе предварительной обработки текста, который описан в данной статье. Целью данной работы является формирование правил лексического анализа для планируемого программного проекта, анализ различных подходов морфологического анализа текстов, в особенности алгоритмов стемминга для текстов на русском языке. Введение Автоматическая обработка текста – это преобразование текста на искусственном или естественном языке с помощью ЭВМ. В настоящее время элементы обработки текста применяются повсеместно: переводчики, текстовые редакторы, программы для антиплагиата и автореферирования, анализаторы новостей, оптимизаторы программного кода и т.д. Следовательно, задачи эффективной автоматизированной обработки текстов остаются актуальными, стабильное увеличение объёма информации требует постоянного совершенствования алгоритмов и подходов. Для определения жанровой принадлежности текста в планируемой программной системе будет использован следующий базовый алгоритм:  лексический анализ (разбиение на токены / сегментация);  морфологический анализ (стемминг);  статистический анализ;  алгоритмы для получения целевой информации. В данной работе будут рассмотрены первые два этапа анализа текста, как основополагающие методы, используемые для автоматизированного анализа информации независимо от конкретной цели исследования. В процессе первых двух этапов следует применить элементы статистического анализа для дальнейшей обработки для получения более точного результата. Алгоритмы для получения целевой информации носят специализированный характер, в зависимости от жанра, объёма исходного материала и преследуемых исследователем целей. Лексический анализ Программный модуль, отвечающий за лексический анализ, запускается в первую очередь при автоматической обработке текста и готовит данные для последующих этапов анализа. Входными данными для модуля сегментации является последовательность знаков (букв, символов, пробелов, цифр, и других знаков, предусмотренных кодировкой). Следует отметить, что входной текст должен быть грамотно изложенным на русском языке и представлен в файле формата, доступного для парсинга. Основная задача лексического анализа - распознать лексические единицы текста. Базовым алгоритмом является лексическая декомпозиция, которая предусматривает разбивку текста на токены. В данном контексте токенами могут быть слова, словоформы, морфемы, словосочетания и знаки препинания, даты, номера телефонов и пр. Для проведения такой сегментации, повышения её однородности и качества, были разработаны базовые правила, которые должны быть предусмотрены алгоритмом. В процессе программной

191

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

реализации и дальнейшего анализа полученных токенов правила будут существенно дополнены и детализованы.

1. Знаки препинания, состоящие из одного знака, выделяются в отдельный токен.

2. Несколько идущих подряд одинаковых знаков препинания (например, троеточие), группируются в один токен. Исключения составляют скобки и кавычки.

3. Числа, включающие точку или запятую в качестве разделителя целой и дробной частей, обыкновенные дроби, числа со степенью, интернет-адреса (https://mail.ru/), адреса электронной почты (mail@domain.com), номера телефонов (0710000000, 071-000-00-00), химические формулы (СО) считаются целыми токенами.

4. Имена собственные, содержащие знаки препинания («Санкт-Петербург», «СалтыковЩедрин», «Yahoo!», «Яндекс. Деньги»), считаются целыми токенами. Эти имена могут быть написаны разными способами и могут включать любые знаки препинания и символы.

5. Аббревиатуры считаются одним токеном. При необходимости, на последующих этапах анализа может быть подобрана расшифровка.

6. Обозначения единиц измерения («км», «$”, «%», …), а также «+» и «-» перед числами отделяются от числа и становятся отдельными токенами, даже если между ними и числом нет пробелов.

7. Частицы, написанные через дефис с другим словом («они-то», «подойди-ка», «он-таки», «точно-с», «он-де» ...), не отделяются.

8. Повторяющиеся слова, написанные через дефис («ха-ха-ха», «много- много», «синий-синий»), разделяются аналогично предыдущему случаю, чтобы данное явление рассматривалось при последующем синтаксическом анализе.

9. Составные слова с изменяемой («кресло-кровать», «ракета-носитель») и неизменяемой первой частью («офис-менеджер», «веб-сайт») разделяются на 3 разных токена.

10. Сокращения, включающие в себя числа разделяются на отдельные токены (3-й, 24-летний).

11. Основные сокращения не разбиваются («т.е.», «ул.» и пр.).

12. Произвольные авторские комбинации («Тот-кого-нельзя-называть», «S.T.A.L.K.E.R.») не отделяются.

13. Фрагменты обозначения времени («12:25») и даты («31.12.2011») не отделяются друг от друга.

14. Слова иностранных языков («donne-moi») отделяются в токены как обычные слова, однако в дальнейшем стемминге не участвуют.

15. Инициалы, сокращения перед личными именами рассматриваются как один токен.

16. Устойчивые словосочетания и идиомы должны быть собраны в отдельном файле и распознаваться как один токен. Например, «потому что» целесообразно рассматривать как один токен, поскольку это союзное словосочетание выражает одно значение. Лексическая сегментация имеет фундаментальное значение для проведения автоматического анализа текста, поскольку лежит в основе большинства других алгоритмов. Следующим шагом обработки исходного произведения является стемминг, на вход которого подается готовый список токенов. Стемминг Стемминг — это процесс нахождения основы слова для заданного исходного слова. Основа слова необязательно совпадает с морфологическим корнем слова. Стемминг применяется в поисковых системах для расширения поискового запроса, ускорения времени обработки запроса, является частью процесса нормализации текстаx [1]. Стеммеры принято классифицировать на алгоритмические и словарные. Словарные стеммеры функционируют на основе словарей основ слов. В процессе морфологического анализа такой стеммер выполняет сопоставление основ слов во входном тексте и в соответствующем словаре, а анализ начинается с начала слова. Используя словарный стеммер, повышается точность поиска, однако увеличивается время работы алгоритма и объём памяти, занимаемой словарями основ. Алгоритмические стеммеры работают на основе файлов данных, которые содержат списки аффиксов и флексий. В процессе анализа программа выполняет сравнение суффиксов и окончаний слов входного текста со списком из файла, анализ происходит посимвольно, начиная с конца слова. Такие стеммеры обеспечивают большую полноту поиска, хотя и допуская больше ошибок, которые проявляются в недостаточном или избыточном стеммировании. Избыточное стеммирование проявляется, если по одной основе отождествляются слова с разной семантикой; при недостаточном стеммировании по одной основе не отождествляются слова с одинаковой семантикой. Например, ланкастерский стеммер для английского языка выделяет bet как основу better, a childr - как основу children. В первом случае имеет место избыточное стеммирование, поскольку по основе bet прилагательное better отождествляется с глаголом bet и его производными (bets, betting), значение

192

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

которых не имеет ничего общего со значением прилагательного. Во втором случае имеет место недостаточное стеммирование, так как по основе childr нельзя отождествить формы множественного (children) и единственного числа Сchild) одной лексемы [2]. Несмотря на указанные недостатки, на практике более распространены алгоритмические стеммеры. Это можно объяснить тем, что количество суффиксов и флексий в каждом языке достаточно ограничено и их изменения на уровне морфологической структуры происходят намного медленнее, чем на лексическом уровне. Следовательно, словари основ необходимо обновлять чаще, чем словари аффиксов. Применение словарных стеммеров эффективно в системах, анализирующих достаточно узкие предметные области. Существуют различные виды реализации идеи стемминга в алгоритмах, которые различаются по производительности, точности, а также путями преодоления конкретных проблем стемминга. На рисунке 1 представлена классификация существующих алгоримов стемминга.

Алгоритмы стемминга

Лемматизация

Поиск

Стохастические

Статистические

Подход Ripple-down rules

Усечение окончаний

Алгоритмы сопоставления

Анализ N-грамм

Гибридные подходы

Стемминг на основе корпуса текстов

Аффикс-стеммеры

Рисунок 1 – Классификация существующих алгоритмов стемминга Лемматизация – это получение начальной формы слова – леммы [3]. Классические алгоритмы лемматизации, кроме изменения формы слова, предполагают его дополнительных анализ – определение части речи или других показателей, в зависимости от конкретной задачи. Алгоритм поиска предполагает поиск флективной формы в таблице. Преимущество этого подхода – простота и скорость, однако все флективные формы должны быть явно перечислены в таблице: новые или незнакомые слова не будут найдены, даже если они являются правильными. Алгоритмы усечения окончаний не используют справочную таблицу, которая состоит из флективных форм и отношений корня и формы. Такие алгоритмы гораздо эффективнее, однако для разработки такого алгоритма программисту необходимо хорошо разбираться в лингвистике и правильно установить правила усечения. Одним из улучшений алгоритма является подстановка суффиксов и окончаний, однако при некорректной постановке правил такой алгоритм может приобрести рекурсивный характер [4]. Аффикс – стеммеры отсекают префиксы и суффиксы для получения нормальной формы слова. Данному подходу может следовать алгоритм усечения окончаний, который обрабатывает не только аффиксы, но ещё и окончания [5]. Стохастические алгоритмы связаны с вероятностным определением корневой формы слова. Для таких алгоритмов строится вероятностная модель и необходимо обучение с помощью таблицы соответствия корневых и флективных форм. Стемминг выполняется посредством ввода измененных форм и генерацией корневой формы в соответствии с внутренним набором правил модели. Решения, связанные с применением наиболее соответствующего правила, последовательности правил или выбором основы слова, применяются на основании того, что результирующее верное слово будет иметь самую высокую вероятность. Алгоритмы сопоставления используют базу данных основ слов. С целью выявления правильной основы слова, алгоритм сопоставляет слово с основами из базы, применяя различные ограничения: например, длину искомой основы [6]. Некоторые алгоритмы стемминга используют анализ N-грамм, для того чтобы выбрать подходящую основу для слова. При использовании этого подхода для моделирования языка предполагается, что появление каждого слова зависит только от предыдущих слов [7]. Основная идея стемминга на основе корпуса текстов состоит в создании классов эквивалентности для слов классических стеммеров, а затем «разбить» некоторые слова, объединенные на основе их встречаемости в корпусе [8]. Применение такого подхода помогает предотвратить

193

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

конфликтные ситуации алгоритма Портера, например, как «policy/police», так как шанс встретить данные слова вместе является довольно низким. Комбинирование описанных подходов формирует алгоритм, который относится к гибридным подходам. Стеммеры русского языка В русском языке преобладает словоформирование на основе аффиксов, сочетающих сразу несколько грамматических значений. Например, добрый — окончание «ый» указывает одновременно на единственное число, мужской род и именительный падеж, поэтому данный язык способствует использованию алгоритмов стемминга. Однако, в силу сложной морфологической изменяемости слов для минимизации ошибок следует использовать дополнительные средства [9], например, лемматизацию. Ниже рассмотрены наиболее популярные реализации стеммеров, основывающиеся на различных принципах и допускающие обработку несуществующих слов для русского языка. Основная идея стеммера Портера заключается в том, что существует ограниченное количество словообразующих суффиксов, и стемминг слова происходит без использования каких-либо баз основ: только множество существующих суффиксов и правила, заданные вручную. Алгоритм состоит из пяти шагов, на каждом из которых отсекается словообразующий суффикс и оставшаяся часть проверяется на соответствие правилам [10]. Например, для русских слов основа должна содержать не менее одной гласной. Если полученное слово удовлетворяет правилам, происходит переход на следующий шаг, иначе — алгоритм выбирает другой суффикс для отсечения. На первом шаге отсекается максимальный формообразующий суффикс, на втором — буква «и», на третьем — словообразующий суффикс, на четвертом — суффиксы превосходных форм, «ь» и одна из двух «н». Недостатком является то, что часто обрезается больше необходимого, что затрудняет получение правильной основы слова. Например, «кроватькрова» при этом реально неизменяемая часть — «кроват», но стеммер выбирает для удаления наиболее длинную морфему [11]. Алгоритм Stemka основан на вероятностной модели: слова из обучающего текста разбираются анализатором на пары «последние две буквы основы» + «суффикс». При этом, если такая пара уже есть в модели – её вес увеличивается. Полученный массив данных ранжируется по убыванию веса и маловероятные модели отсекаются. Результат — набор потенциальных окончаний с условиями на предшествующие символы — инвертируется для удобства сканирования словоформ «справа налево» и представляется в виде таблицы переходов конечного автомата [12]. Алгоритм MyStem является собственностью компании Яндекс. На первом шаге при помощи дерева суффиксов во входном слове определяются возможные границы между основой и суффиксом, после чего для каждой потенциальной основы начиная с самой длинной бинарным поиском по дереву основ проверяется её наличие в словаре либо нахождение наиболее близких к ней основ мерой близости является длина общего «хвоста». Если слово словарное — алгоритм заканчивает работу, иначе — переходит к следующему разбиению [13]. Выводы В статье представлен обзор существующих подходов и алгоритмов, применяемых для парсинга текста для удобства его последующего анализа. Для разработки собственной системы будет использован лексический анализ, согласно перечисленным правилам и усовершенствованный алгоритм Портера для поиска основ слова.

Литература 1.

2.

3.

4.

Математические модели текста [Электронный ресурс] // Математические модели текста – Режим доступа: http://lab314.brsu.by/kmp-lite/kmp2/JOB/CModel/BoW-Q.htm Яцко, В.А., Алгоритмы и программы автоматической обработки текста // Вестник иркутского государственного лингвистического университета: Том 1, номер 17. – Иркутск: Евразийский лингвистический институт в г. Иркутске, 2012. – 150-160 с. Лемматизатор в грамматическом словаре. [Электронный ресурс] // Лемматизатор в грамматическом словаре.

– Режим доступа: http://www.solarix.ru/for_developers/api/lemmatizator-api.shtml Стеммин. [Электронный ресурс] // intellect.ml – Режим доступа: https://intellect.ml/stemmingstemmer-portera-6235

194

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

Батура, Т.В. Математическая лингвистика и автоматическая обработка текстов на естественном языке / Т. В. Батура ; Новосиб. гос. ун-т. – Новосибирск : РИЦ НГУ, 2016. – 166 с. Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных [Электронный ресурс] // ИНТУИТ – Режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/3498/740/info Гудков В.Ю, Гудкова Е.Ф. N-граммы в лингвистике / Е. Ф. Гудкова, В.Ю. Гудков; Вестник Челябинского государственного университета, вып.57, 2011. – 67-71 с. К задаче создания корпусов русского языка. [Электронный ресурс] // К задаче создания корпусов русского языка – Режим доступа: https://www.mccme.ru/ling/mitrius/article.html Федотов, Р.Г. Классификация текстовых документов. Уменьшение размерности задачи и повышение производительности [Электронный ресурс] // Nauka-rastudent.ru – Режим доступа: http://nauka-rastudent.ru/4/1310/ Стеммер Портера для русского языка. [Электронный ресурс] // Medium – Режим доступа: https://medium.com/@eigenein/ Стеммер Портера для русского языка. [Электронный ресурс] // О программировании, алгоритмах и не только – Режим доступа: http://www.algorithmist.ru/2010/12/porter-stemmerrussian.html Стемминг текстов на естественном языке. [Электронный ресурс] // L-Tips – Режим доступа: http://r.psylab.info/blog/2015/05/26/text-stemming/ Segalovich I., A fast morphological algorithm with unknown word guessing induced by a dictionary for a web search engine [Электронный ресурс] // Yandex-Team – Режим доступа: http://cachemskdataline03.cdn.yandex.net/download.yandex.ru/company/iseg-las-vegas.pdf

Сторожук Н.О., Коломойцева И.А. Анализ алгоритмов лексической и морфологической обработки текстов c целью определения жанровой принадлежности. В работе представлен обзор существующих алгоритмов лексического анализа и стемминга, используемых в поисковых системах и анализаторах текстов. Сделаны выводы о возможности использования комбинации определенных методов в системе, определяющей жанр исследуемого текста. Ключевые слова: обработка текста, лексический анализ, стемминг, алгоритм Портера, алгоритм, лемматизация.

Storozhuk N.О., Kolomoitseva I.А. The analysis of algorithms of lexical and morphological processing of texts with the purpose of definition of a genre accessory. The document provides an overview of the existing algorithms of lexical analysis and stemming used in search engines and text analyzers. Conclusions are made about the possibility of using a combination of certain methods in a system that determines the genre of the text being studied.

Keywords: text lemmatization.

processing,

lexical analysis,

195

stemming,

Porter

algorithm,

algorithm,

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 510

Рефлексивные булевы функции (тезисы) Андрюхин А.И. Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, alexandruckin@ramber.ru Проблема реализации сознания относится к базовым проблемам науки и любые прорывы в ней повлекут за собой резкое изменение в жизни человечества. Основная задача работы заключается в проверке свойств элементов рефлексивной булевой логики быть базовыми элементами сознания системы мозга. Подчеркнем, что система, построенная из исследуемых рефлексивных булевых элементов, должна сама быть рефлексивной. Тогда при таком подходе, системы подобного рода является самоподобными и рефлексивными, и следовательно, обладать фрактальными свойствами, т.е. теми свойствами, которые демонстрирует человеческий мозг. Рассмотрим рефлексивные булевы функции i-ого порядка, которые обладают свойством Ф(x1,x2,..xi-1, Ф(x1,x2,..xn),xi+1,..,xn) =Ф(x1,x2,..xn). Обозначим через Фi,j множество рефлексивных булевых функций i-порядка от j переменных. Также обозначим через Фj множество рефлексивных булевых функций от j переменных. Решаемая задача состоит в построении рефлексивных булевых функций зависящих от 2, 3, 4 и более переменных. По аналогии с рефлексивными булевыми функциями рассматриваются негативные рефлексивные булевы функции i-ого порядка, которые обладают свойством N(x1,x2,..xi-1, N(x1,x2,..xn),xi+1,..,xn) =N(x1,x2,..xn). Обозначим через Ni,j множество негативних рефлексивных булевых функций i-порядка от j переменных. Также обозначим через Nj множество негативных рефлексивных булевых функций от j переменных. Выполнен анализ таких важных операций, как импликация и правило логического вывода «modus ponens» (MP), как представителей рефлексивных булевых функций. Для определения рефлексивных булевых и негативных рефлексивных булевых функций и их характеристик был использован пакет Wolfram Mathematica 11.1.1, и в частности оператор BooleanFunction. Основные результаты для булевых функций от четырех переменных представлены в таблице 1. Под полными понимаем функции в записи которых присутствуют все 4 переменные. Таблица 1 – Результаты для булевых функций от четырех переменных Номер Порядки Рефлексивные Негативно-рефлексивные Все Полные Все Полные 1 1 6293 5860 6225 5792 2 2 5826 5397 5884 5455 3 3 5946 5513 5946 5513 4 4 5946 5513 5946 5513 5 1,2 1276 1088 1264 1076 6 1,3 1238 1047 1240 1054 7 1,4 1276 1088 1272 1084 8 2,3 1166 982 1202 1018 9 2,4 1232 1046 1254 1068 10 3,4 1285 1097 1285 1097 11 1,2,3 396 302 396 302 12 1,2,4 396 302 396 302 13 1,3,4 398 304 398 304 14 2,3,4 386 292 400 306 15 1,2,3,4 168 114 168 114 Время определения рефлексивных и негативно-рефлексивных булевых функций из общего числа 65536 всех булевых функций от четырех переменных заняло 50 минут счета на . процессоре Intel Core i3-4170 с частотой 3.7 Ггб. Расчеты для функций от пяти и тем более 6, 7... переменных являются в настоящее время практически невозможными.

196

Секция 1. "Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения"

УДК 528.232.1

Задача трех тел для жидкого эллипсоида и двух однородных твердых шаров (тезисы) Андрюхин А.И.1, Судаков С.Н.2 к.т.н, с.н.с., Донецкий национальный технический университет1, г. Донецк, д.ф.-м.н., в.н.с., Институт прикладной математики и механики2, г. Донецк alexandruckin@ramber.ru, sudakov@iamm.su

В геофизике и геодезии фундаментальную роль играет понятие референц-поверхности, то есть поверхности постоянного гравитационного потенциала, совпадающей с поверхностью океана простирающейся под континентами. Именно от нее ведутся все отсчеты. Долгое время хорошим приближением такой поверхности считался эллипсоид Маклорена -- самогравитирующий жидкий осесимметричный эллипсоид, вращающийся вокруг своей оси симметрии. Однако в последнее время, благодаря точным измерениям, проведенным с использованием космических аппаратов, было выяснено, что поверхность Земли не является точно эллипсоидом вращения. В связи со сказанным возникает вопрос: в какой мере поверхность Земли, рассматриваемая как поверхность жидкого эллипсоида, будет отклоняться от эллипсоида Маклорена под действием гравитационного притяжения таких небесных тел как Луна и Солнце. С этой целью была рассмотрена задача трех тел, одно из которых жидкий эллипсоид с массовогеометрическими параметрами Земли, а два других – твердые однородные шары с массами Луны и Солнца. Задача о вращении жидких гравитирующих эллипсоидов не является новой. Начиная с Ньютона, она привлекала внимание многих ученых и была подробно исследована . Гораздо менее изучены важные для астрономии задачи о движении нескольких взаимогравитирующих жидких и твердых тел. Здесь широко известна проблема Роша об определении формы Луны. Е.В. Петкевичем получены уравнения движения для задачи двух жидких тел. Поскольку эти проблемы имеют фундаментальное значение для теории вращающихся звезд и жидких планет, представляется важным продолжить эти исследования. Ниже рассмотрена задача о движении трех тел, одно из которых представляет собой жидкий эллипсоид, а два других - твердые однородные шары . Частицы жидкости притягиваются друг к другу и к ССТТ по закону Ньютона. Жидкость считается несжимаемой и обладающей переменной вязкостью, допускающей ее однородное вихревое движение. Для решения круга задач, связанных с этой проблемой и смежных снею, была построена ее математическая модель. Она включает в себя 21 дифференциальное уравнение. Для их решения и визуализации результатов был использован пакет Wolfram Mathematica 11.1.1. Для определения характеристик поведения системы на протяжении большого временного промежутка, последний разбивался на интервалы и результаты последнего являлись навальными условиями для последующего. Вследствие множества факторов временные параметры вычисления на каждом из интервалов ухудшаются. Длина оптимальныго интервала для процессора Intel Core i3-4170 с частотой 3.7 Ггб (8 Ггб оперативной памяти) равна 20 суткам. Для первых интервалов 0-20, 20-40 время счета 2-3 минуты, интервалы 140-160, 160-180 требуют уже 8 минут процессорного времени.

197

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Председатель: Секретарь:

Анохина Инна Юрьевна Ефименко Константин Николаевич

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.9

Актуальные проблемы подготовки ИТ специалистов в области программной инженерии в высших учебных заведениях РФ Машихина Т.П. ЧОУ ВО Волгоградский институт бизнеса, Волгоград, Россия ФГБОУ ВО Волгоградский государственный социально-педагогический университет, Волгоград, Россия tatyana_mashihina@mail.ru Введение Переход российской высшей школы с действовавших государственных образовательных стандартов второго поколения на федеральные государственные образовательные стандарты третьего поколения (ФГОС 3, 3+ и 3++) привел к кардинальному изменению требований к результатам освоения образовательных программ. Отличительной особенностью образовательных стандартов последнего поколения (ФГОС 3++) [1] являются требования к обеспечению качества образования. При этом подразумевается не только внутренняя оценка качества программ, но и процедура внешней оценки, включающей государственную, профессионально-общественную и международную аккредитации. Еще одним существенным, на мой взгляд, отличием нового поколения стандартов от предыдущего является кардинальное изменение содержания IV раздела стандарта ФГОС: «Характеристика профессиональной деятельности выпускников, освоивших программу бакалавриата». В предыдущем стандарте профессиональная деятельность выпускников была направлена на выполнение широкого спектра научно-исследовательских, педагогических, экспертно-аналитических, политико-управленческих, консультативных и коммуникативных задач в различных сферах общественно-политического, социокультурного и экономического пространства Российской Федерации и мира. В ФГОС 3++ описание области заменено на описание сфер, задач, областей (согласно реестру ПС) профессиональной деятельности «основные области профессиональной деятельности выпускников (в соответствии с Реестром профессиональных стандартов, утвержденным приказом Минтруда России от 29.09.2014 N 667н)». Вместо объектов профессиональной деятельности (п.4.2) приводится механизм определения перечня ПС, требования которых должны быть учтены в программе, а разделы «Виды профессиональной деятельности; разделение на академический и прикладной бакалавриат» (п. 4.3) и «Профессиональные задачи, сформированные виды профессиональной деятельности» (п.4.4.) и вовсе заменены на «Требования к…» (..материально-техническому и учебно-методическому обеспечению программы бакалавриата – п.4.3., …кадровым условиям реализации программы бакалавриата – п.4.4, и пр.), что по сути определяет самостоятельное установление объекта (объектов) и задач профессиональной деятельности выпускников, на которые ориентируется программа бакалавриата в образовательной программе. Таким образом, система высшего образования уже достаточно далеко ушла от жесткого нормирования содержания образования в виде заданного набора дисциплин с фиксированной трудоемкостью (государственные образовательные стандарты ГОС…), что должно способствовать получению высококвалифицированных работников. Однако, возможность «свободного преподавания» еще не означает что вузам удастся сразу создавать квалифицированных специалистов в сфере ИТ, востребованных коммерческими структурами и программами модернизации ведомств и госмонополий. К сожалению, на сегодняшний день, многое, если не большинство, программного обеспечения, которое создается в РФ, все еще «производится», а не точно проектируется, по-прежнему много некачественного программного обеспечения. Проблема подготовки высококвалифицированных специалистов в сфере информационных технологий напрямую связана с наличием серьезного разрыва между количественным и качественным уровнем подготовки выпускаемых вузами специалистов, с точки зрения соответствия требованиям современного ИТрынка труда [2]. И на сегодняшний день без конструктивного участия государства в решении этого вопроса обойтись пока невозможно. Роль государственной поддержки высшего образования в качестве катализатора развития IT-отрасли Процесс обсуждения проблем внедрения ИТ в ВУЗах зачастую сводится только к финансовым проблемам ВУЗов, а именно: проблемам несоответствия действующего механизма бюджетного финансирования современным социально-экономическим требованиям и недостаточности бюджетного финансирования высших учебных заведений Российской Федерации, обеспечения финансовой самостоятельности высших учебных заведений Российской Федерации и недостаточных мер государственной поддержки образовательных учреждений в сфере информатизации и пр. Однако, несмотря на то, что главной проблемой, затрудняющей реализацию ИТстратегий в ВУЗах, остается недостаток финансирования, стоит заметить, что за последнее десятилетие в России проблемы развития IT-отрасли в целом и подготовки квалифицированных кадров для этой сферы в частности

199

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

обсуждались неоднократно, в том числе и на самом высоком уровне. Заинтересованность государства в развитии информационных отраслей (будущей основы «экономики, знаний») и поддержка образовательного процесса прослеживается в попытке устранить главные ограничители — недостаточную конкурентоспособность российского сектора исследований и разработок, низкий уровень коммерциализации получаемых научно-технических результатов и слабую заинтересованность бизнеса в поддержке и реализации отечественных инноваций: национальный проект «Образование» (2006—2008 гг.) направленный на внедрение инновационных учебных программ (бюджетное финансирование на сумму 40 млрд. руб.) позволил 57 вузам обновить лаборатории, повысить квалификацию преподавателей, закупить новое оборудование и ПО, дав тем самым первый толчок к модернизации ИТ в вузах; программа создания Федеральных университетов (2007г) позволила оптимизировать региональные образовательные структуры и укрепить в регионах связей между образовательной, экономической и социальной сферами; программа создания Национальных исследовательских университетов — высших учебных заведений (2009г) позволила на более глубоком уровне (бюджетное финансирование 27 вузов в размере до 1,8 млрд. руб. в течение пяти лет) вести образовательную и научную деятельность на основе принципов интеграции науки и образования; пакет постановлений, направленных на развитие взаимодействия между вузами и НИИ с одной стороны и бизнесом с другой (2010г) стимулировал развитие кооперации российских вузов и производственных предприятий (8 млрд. руб. в течении трех лет на поддержку развития инновационной инфраструктуры вузов, а на создание совместных высокотехнологичных производств — 19 млрд. руб.) для использования в реальном секторе потенциала российской высшей школы для подъема наукоемкого производства; «Информационно-телекоммуникационные системы» указом Президента РФ еще в 2011 году были названы среди приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в РФ; Государственная программа «Информационное общество (2011–2020 годы)», задачи которой во многом определены основными положениями Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации и Концепции долгосрочного социальноэкономического развития Российской Федерации на период до 2020 года [3]; а с марта 2012 года действует федеральный закон [4], который ввел в рамки правового поля применение электронного обучения и дистанционных образовательных технологий; Постановление правительства РФ «О мерах государственной поддержки ведущих университетов Российской Федерации в целях повышения их конкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательных центров» (2013-2017гг) позволило многим вузам (9000000 тыс. рублей в 2013 году, 10500000 тыс. рублей в 2014 году, 10500000 тыс. рублей в 2015 году, 11100155,9 тыс. рублей в 2016 году, 10634121,9 тыс. рублей в 2017 году, 10265628,1 тыс. рублей в 2018 году, 10046879,1 тыс. рублей в 2019 году, 14500000 тыс. рублей в 2020 году) выйти на новый уровень развития и войти в мировой топ-ведущих вузов мира [5]; в целом пакет документов, принятых с 2013 года позволил сделать огромный шаг в области информатизации образовательного процесса вузов; распоряжение правительства РФ [6] c 2014 года по настоящее время способствует формированию региональной информационно-телекоммуникационной инфраструктуры, необходимой для информационного взаимодействия. В данном документе предложены основные принципы развития информационно-коммуникационных технологий по 12 направлениям в различных сферах социально-экономического развития субъектов Федерации, в том числе в образовании: «В целях модернизации образования для достижения современного качества учебных результатов и результатов социализации рекомендуется развитие на региональном уровне инструментов электронного, в том числе дистанционного, образования с возможностью видеоприсутствия для лиц с ограниченными возможностями. Для повышения качества управления образованием необходимо формирование информационных систем учета обучающихся в образовательных учреждениях. Для снижения затрат на создание и эксплуатацию однотипных информационных систем в сфере образования целесообразно рассматривать возможность использования "облачных" технологий» [6]. Это дало толчок к созданию программ информатизации муниципальной системы образования и образовательного процесса во всех субъектах РФ (рассчитанных на период до 2020-2021гг). Таким образом, за последние 10 (11) лет в действиях правительства РФ проглядывает своеобразная логика: сначала упор был сделан на финансировании образовательного процесса, затем началась программа активизации научных исследований, а в данный период времени происходит активное формирование нормативно-правовой базы в сфере информатизации. Очень хотелось бы наедятся, что следующим шагом будет активное содействие (в том числе и финансовое) Минобрнауки в повышении квалификации преподавателей в области современных информационных технологий. Справедливости ради необходимо заметить, что далеко не всем вузам удается планомерно внедрять информационные технологии в связи с тем, что программы поддержки образования разыгрываются по конкурсу между многими вузами, рассчитаны на несколько лет и носят периодический характер. Из-за такой неопределенности учебным заведениям сложно планировать сроки реализации стратегии, она может быть обозначена только на период действия программы. Разумеется, у вузов есть и собственные средства, но остаточное финансирование большинства из них, разбавленное случайными грантами приводит лишь к лоскутной автоматизации. Без вовлечения вузов в научно-практическую деятельность, востребованную коммерческими структурами и программами модернизации ведомств и госмонополий, все проекты информатизации будут отмирать изза слабой востребованности в учебном процессе.

200

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Проблемы преподавания дисциплины «Программная инженерия» Однозначно, что проблемы, связанные с преподаванием IT-дисциплин в общем, и дисциплины «Программная инженерия», в частности, существуют не только в России. Нельзя утверждать, что такие проблемы являются широко распространенными, однако статьи в ведущих журналах, личный опыт, беседы с коллегами из разных вузов, чтение различных форумов, приводит неизбежно к выводу, что программная инженерия преподается далеко не эффективно. Рассмотрим, почему, несмотря на достаточную поддержку государства, вариативность в плане составления рабочих программ, качество преподавания дисциплины «Программная инженерия» остается на достаточно низком уровне. Во-первых, несмотря на предпринятые меры и динамику развития информационных технологий за последнее десятилетие, уровень информатизации образовательного процесса в РФ остается невысоким. И происходит это, в большей степени потому, что, в целом, обеспечение качества IT-образования зависит от постоянной динамики финансовых, технологических, методических, кадровых ресурсов, обеспечивающих образовательный процесс. Эта отрасль требует финансовых затрат на преподавателей иного рода – как только мы начинаем экономить на специалистах, лучшие из них находят работу в другом сегменте рынка труда. В настоящее время, к сожалению, система образования чрезмерно экономна по отношению к специалистам наукоемких специальностей. Во-вторых, важную роль играет повышение информированности специалистов в сфере ИТ. Мероприятия, направленные на освещение новейших достижений в этой области как правило регулярно проходят, и многие ИТ-компании занимаются этим самостоятельно, однако, как правило, результаты доступны только за достаточно высокую плату, либо только участникам данных мероприятий (в этом случает стоимость самого участия порой равняется 7-10 зарплатам молодого специалиста). Именно здесь и пригодится поддержка государства. Необходима система открытого информационного обмена с внешней средой, а для ее создания требуется организация эффективного механизма вовлечения бизнеса, экспертов, органов государственной власти и ведущих представителей образовательной отрасли в совместную реализацию поставленных задач. Во многих ведущих странах такое взаимодействие организуется путём создания партнёрства государства и бизнеса, которое призвано обеспечить конструктивный диалог поставщиков с государственными органами и образовательными учреждениями. В-третьих, как правило, в существующих образовательных программах отсутствует сколь-нибудь грамотная корреляция с набором областей знаний выделенных в SWEBOK, хотя еще десять лет назад Комитетом по образованию в области ИТ Ассоциации Предприятий Компьютерных и Информационных Технологий был опубликован русский перевод Software Engineering 2004: Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Software Engineering («в котором собран всемирный опыт преподавания программной инженерии в университетах и колледжах»[7, с. 5]) под названием "Рекомендации по преподаванию программной инженерии и информатики в университетах". В-четвертых, SWEBOK выделяет 10 областей знаний: Требования, Проектирование, Конструирование, Тестирование, Поддержка и эксплуатация, Конфигурационное управление, Управление инженерной деятельностью, Процессы инженерной деятельности, Инженерные инструменты и методы, Качество. Конечно прямой перенос SWEBOK на нашу систему образования не возможен, да и не нужен — SWEBOK в данном случае выступает только в роли декларации, списка требований к знаниям. Однако даже в таком сжатом изложении становится ясно, что изучение всех вопросов явно выходит за рамки семестрового преподавания дисциплины. В-пятых, если кратко выделить основные моменты данного документа "Рекомендации по преподаванию программной инженерии и информатики в университетах", то, перефразируя описание результатов, изложенных в документе SE2004, студент, обученный по специальности «Программная инженерия», должен уметь делать следующее [7, с.29-31]: осуществлять владение знаниями и навыками программной инженерии, необходимыми для того, чтобы приступить к практической работе; работать индивидуально или в группе над созданием качественных программ; производить поиск приемлемых компромиссов в рамках ограничений, накладываемых «затратами, временем, знаниями, существующими системами и организацией»; выполнять проектирование в одной или нескольких предметных областях, используя подходы программной инженерии, объединяющие «этические, социальные, юридические и экономические интересы»; демонстрировать понимание и применение существующих теорий, моделей и методов, необходимых для программной инженерии; демонстрировать такие навыки, как межличностное общение, эффективные методы работы, лидерство и общение; постоянно повышать свою квалификацию изучать новые модели, методы и технологии по мере их появления. Однако, перечень требований к результатам освоения Программ бакалавриата, например, по направлению подготовки 09.03.04 Программная инженерия [8, с. 10-15] и 09.03.03. Прикладная информатика [9, с. 7-11] никак не определяют многие области знаний, выделенные в SWEBOK, либо тонко маскируют их под другими понятиями и формулировками. В-шестых, при преподавании дисциплины «Программная инженерия» не учитывается специфика данной дисциплины, а именно то, что обучение программному обеспечению должно быть сосредоточено

201

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

на нескольких показателях качества (таких как надежность, масштабируемость, безопасность, доступность, вариативность, удобство использования и пр.), а не на эффективности. Рассмотрим последнюю проблему более подробно. Специфика преподавания дисциплины «Программная инженерия» Преподавание дисциплины «Программная инженерия» достаточно сильно отличается от преподавания стандартных дисциплин сферы информационных технологий. Обучение по данной дисциплине должно идти в разрезе сотрудничества, а не соревнования. Например, такие дисциплины как «Информатика», «Базы данных», «Основы программирования» и пр., с их сильными корнями в математике, обычно преподаются с использованием «конвергентного мышления», т.е. перед студентами ставится проблема, имеющая какое-либо правильное решение, и успешные студенты должны стремиться к нахождению этого правильного решения. Многими преподавателями даже создаются комплексы лабораторных работ, решающих одну сквозную задачу на протяжении всего периода обучения по конкретной дисциплине в русле индивидуального и личностноориентированного подходов. Несомненно, в плане оценивания и максимально полного донесения знаний до студента данный подход наиболее эффективен. В сфере инжиниринга же, в особенности в области разработки программного обеспечения, требуется дивергентное мышление, где возможны множественные ответы и самые успешные студенты должны найти уникальное, по сравнению с другими студентами, решение. Т.е. преподавателю на занятиях необходимо ставить перед студентами проблемы со множеством решений. Несомненно, при таком подходе присутствует определенная сложность в оценивании каждого студента индивидуально, некоторую сложность привносит и сохраняющийся менталитет (сложившийся за время становления СССР) в сфере плагиата у российских студентов. Однако, программная инженерия - это совместная дисциплина, процесс обучения студентов данной дисциплине невозможен без сотрудничества. В процессе преподавания различных дисциплин я обратила внимание, что обучение по группам более эффективно на темах, посвященных разработке программного обеспечения. Поэтому, вместо того, чтобы выискивать студентов, списывающих большую часть работы у сокурсников, необходимо поощрять (особенно слабых, отстающих) студентов к тому, чтобы они больше учились, учась вместе. О необходимости особого подхода в плане преподавания дисциплин, изучающих процесс разработки программного обеспечения, говорит и Гарри Поллис [10], оперируя тем, что разработка программного обеспечения имеет фундаментальные характеристики, которые делают этот процесс особенно сложным для обучения и изучения. В качестве доказательства своей теории приведу следующие утверждения Гарри Поллиса: 1. Программное обеспечение сильно отличается от физических устройств, разработанных инженерамимеханиками. Программное обеспечение является мягким, оно неосязаемо, его нельзя потрогать.

2. Существует мало, если таковые имеются, законов программного обеспечения, которые могут быть универсально применены. Если есть законы программного обеспечения, мы их еще не обнаружили. Несмотря на то что разработчики компьютерного оборудования могут использовать хорошо установленные формулы для вычисления количества тепла, производимого чипами, которые они разрабатывают, разработчики программного обеспечения не достигли консенсуса о том, как измерить свойства своих продуктов, такие как размер программы.

3. Программное обеспечение не производится массово. Процесс изготовления программного обеспечения (например, операционной системы) включает в себя создание копии, а не создание другого идентичного продукта.

4. Спецификации программного обеспечения постоянно меняются, даже в конце цикла разработки. Гарри Поллис приводит следующий пример: «Если вы строите мост, который наполовину завершен, клиент не собирается говорить: «Джи, я подумайте, что мост будет более полезен при следующем повороте реки, а не здесь». К сожалению, такие требования постоянно происходят с программным обеспечением» [10]. Именно поэтому необходимо переосмыслить сам процесс обучения разработки программного обеспечения и то, каких специалистов в результате мы готовим. Ведь, при стандартном обучении, как правило при оценивании различных проектов в области ИТ, домашних и индивидуальных заданий применяются одинаковые или подобные критерии. Но в технике, особенно в сфере разработки программного обеспечения, представление о том, что будет успешным, часто варьируется в зависимости от контекста, включая пользователей, рынок, платформу, дату выпуска и пр.. Это говорит о необходимости дифференцированного оценивания каждого направления работы. Вместо того, чтобы каждый студент пытался повторить чей-либо опыт воспроизведения какого-либо процесса, и, по сути, заново «изобрести велосипед» изобретенный до него, необходимо предложить перечень различных возможностей для студентов на выбор, разработать модели презентации решения проблемы и указать перечень необходимых условий (реализация, актуальность, практичность, удобство (для интерфейса например), оригинальность графического решения и пр.), объектов, атрибутов, присутствующих/отсутствующих в конечном продукте, и влияющих, в итоге, на общую сумму баллов. Только в этом случае мы сможем создать специалистов в области информационных технологий, востребованных современной экономикой и способных создавать высококачественное программное обеспечение, конкурирующее с западными аналогами на одном уровне.

202

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Список источников Программы повышения квалификации 2017 // Координационный совет учебно-методических объединений и научно-методических советов высшей школы / Портал Федеральных государственных образовательных стандартов URL: http://fgosvo.ru/fgosvo/151/150/24/9 2. Барабанов В.Ф., Кенин С.Л., Подвальный С.Л., Сафронов В.В. Актуальные вопросы подготовки высококвалифицированных специалистов в сфере информационных технологий с участием международных компаний // Вестник ВГТУ. 2015. №4. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/aktualnyevoprosy-podgotovki-vysokokvalifitsirovannyh-spetsialistov-v-sfere-informatsionnyh-tehnologiy-suchastiem-mezhdunarodnyh (дата обращения: 07.11.2017).

3. Постановление Правительства РФ от 15.04.2014 № 313 (ред. от 21.10.2016) «Об утверждении государственной программы Российской Федерации "Информационное общество (2011 2020 годы)».

4. Федеральный закон от 28.02.2012 n 11-ФЗ "О внесении изменений в закон российской федерации "Об образовании" В части применения электронного обучения, дистанционных образовательных технологий" (принят гд фс РФ 14.02.2012) 5. Постановление Правительства от 16 марта 2013 г. № 211 «О мерах государственной поддержки ведущих университетов Российской Федерации в целях повышения их конкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательных центров» (с изм. в ред. Постановлений Правительства РФ от 30.12.2013 г. № 1311, от 26.12.2014 г. № 1519, от 22.05.2015 г. № 491, от 9.04.2016 г. № 287, от 10.02.2017 г. № 171).

6. Распоряжение Правительства РФ от 29.12.2014 N 2769-р (ред. от 03.03.2017) «Об утверждении Концепции региональной информатизации» (с изм. в ред. Постановления Правительства РФ от 03.03.2017 N 256) 7. Рекомендации по преподаванию программной инженерии и информатики в университетах = Software Engineering 2004: Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Software Engineering; Computing Curricula 2001: Computer Science: пер. с англ. — М.: ИНТУИТ.РУ «Интернет-Университет Информационных Технологий», 2007. — 462 с. : ил.

8. Приказ Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования – бакалавриат по направлению подготовки 09.03.03 Прикладная информатика // Координационный совет учебно-методических объединений и научно-методических советов высшей школы / Портал Федеральных государственных образовательных стандартов URL: http://fgosvo.ru/uploadfiles/FGOS%20VO%203++/Bak/090303_B_3_17102017.pdf 9. Приказ Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования – бакалавриат по направлению подготовки 09.03.04 Программная инженерия // Координационный совет учебно-методических объединений и научно-методических советов высшей школы / Портал Федеральных государственных образовательных стандартов URL: http://fgosvo.ru/uploadfiles/FGOS%20VO%203++/Bak/090304_B_3_17102017.pdf 10. Gary Pollice, Teaching software development vs. Software engineering // IBM Corporation 2005. Dec. 2005. URL: https://www.ibm.com/developerworks/rational/library/dec05/pollice/pollice-pdf.pdf 1.

Машихина Т.П. Актуальные проблемы подготовки ИТ специалистов в области программной инженерии в высших учебных заведениях РФ. В статье рассматриваются различные факторы, влияющие на качество подготовки выпускаемых высшими учебными заведениями Российской Федерации ИТ-специалистов на примере рассмотрения проблем и специфики преподавания дисциплины «Программная инженерия». Ключевые слова: федеральный государственный образовательный стандарт, ИТспециалист, программная инженерия, информатизация, образовательный процесс.

Mashikhina T.P. Actual problems of training of IT specialists in the area of programmatic engineering in higher educational institutions of the Russian Federation. The article discusses various factors affecting the quality of higher education institutions of the Russian Federation it professionals for example, consideration of problems and the specifics of teaching the discipline "Software engineering".

Keywords: federal state educational standard, IT- expert, software engineering, informatization, educational process.

203

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 371.3

О проектировании виртуальных ресурсов облачной образовательной инфраструктуры Жданович Д.П.1, Жданович П.Б.2 Волгоградский государственный социально-педагогический университет1, Волгоград, Россия Волгоградский государственный медицинский университет2, Волгоград, Россия dmzhd@yandex.ru1, pavel.b.zhdanovich@gmail.com2 Введение Облачные технологии и виртуализация на протяжении нескольких последних лет назывались аналитиками в числе основных трендов развития мировых информационных технологий. В настоящее время они применяются уже вполне рутинно, но без них невозможно представить многое из того, что относят к основным направлениям развития ИТ сегодня [1]. Виртуальные IT-инфраструктуры создаются организациями на базе собственных ЦОДов (частное облако) или арендуются у провайдеров (публичное облако). В последнем случае речь идет об IaaS (infrastructure as a service, инфраструктура как услуга). IaaS относится к наиболее распространенным моделям предоставления облачных IT-услуг, наряду с PaaS (платформа как услуга) и SaaS (программное обеспечение как услуга). В IaaS заказчику предоставляется доступ к виртуальным машинам, сетевому оборудованию, устройствам хранения и др. Провайдер ИТ-инфраструктуры осуществляет развертывание в своем дата-центре необходимых виртуальных машин, выделяет физические ресурсы, обеспечивает отказоустойчивость, безопасность и требуемый уровень сервиса, предоставляет интерфейсы управления. В сфере высшего профессионального образования виртуальные инфраструктуры весьма эффективно применяются при изучении информационных технологий. В виртуальной среде могут выполняться как отдельные лабораторные работы, так и комплексные ИТ-проекты. В совокупности с другими технологиями это позволяет реализовать полноценное дистанционное обучение на профильных специальностях. В некотором смысле использование облачной инфраструктуры вообще стирает грань между «дистанционным» и «традиционным» обучением и попутно решает многие проблемы, с которыми сталкиваются образовательные организации при эксплуатации существующей ИТ-инфраструктуры [2]. Вот почему многие высшие учебные заведения по всему миру активно внедряют у себя облачные технологии, а некоторые из них сами вносят существенный вклад в их развитие [3]. Вопросам перехода к виртуальной ИТ-инфраструктуре посвящено большое количество публикаций и интернет-ресурсов. Однако в сфере образования такой переход имеет свои особенности, которые не позволяют напрямую применять многие общие подходы, выработанные для бизнеса. В настоящей работе предпринимается попытка выделить эти особенности, сформулировать правила, которыми целесообразно руководствоваться на этапе проектирования виртуальных ресурсов образовательного облака, и приводятся примеры их использования. Некоторые особенности образовательной ИТ-инфраструктуры Всюду далее будет рассматриваться ИТ-инфраструктура масштаба факультета высшего учебного заведения, на котором осуществляется подготовка ИТ-специалистов. В традиционной образовательной ИТ-среде студент обычно выполняет задания на персональном компьютере, оснащенном всем необходимым прикладным программным обеспечением. Такой компьютер либо находится в лаборатории (компьютерном классе), либо принадлежит самому студенту, который в этом случае берет на себя обязательство соблюдать политику ограниченного использования коммерческого ПО, если оно предоставлено ему вузом. Недостатки использования традиционной ИТ-инфраструктуры хорошо известны. Одна из основных носит фольклорное название «компьютерный зоопарк» и заключается в том, что в организации используются компьютеры, приобретенные в разное время. Они отличаются друг от друга аппаратными ресурсами, версиями системного и прикладного ПО. Это сильно затрудняет централизованное управление, исключает унификацию ПО, создает проблемы совместимости и привязывает преподавание конкретной дисциплины к определенной совокупности рабочих станций. Каждый учебный компьютер используется ежедневно многими пользователями, и поэтому каждая рабочая станция должна быть, по возможности, укомплектована всем программным обеспечением, которое может потребоваться для проведения занятия по любой теме, и обладать соответствующими аппаратными ресурсами. Таким образом, традиционная ИТ-инфраструктура образовательного учреждения тяжела в управлении, ее надежность снижается из-за проблем совместимости, а стоимость владения максимально высока. При более внимательном рассмотрении видно, что традиционная образовательная ИТ-инфраструктура эксплуатируется в более сложных условиях, чем «типовая» ИТ-инфраструктура в бизнесе. В таблице 1 приводятся наиболее значимые отличия.

204

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Таблица 1 – Отличия образовательной ИТ-инфраструктуры и ИТ-инфраструктуры в бизнесе Образование Бизнес Каждая рабочая станция в течение дня может ис- Обычно рабочая станция входит в состав рабочего пользоваться несколькими студентами места одного сотрудника Каждый студент в течение дня может работать на Обычно пользователь работает постоянно на однескольких рабочих станциях ной и той же рабочей станции или использует одно и то же мобильное устройство Каждая рабочая станция должна быть оснащена Пользователю доступен ограниченный набор провсеми возможными программами, которые должны грамм или даже единственная программа (kiosk быть использованы в учебном процессе mode) Для выполнения учебных заданий студентам часто Права администратора даются пользователю лишь требуются права администратора в исключительных случаях При изучении ряда предметов (компьютерные сети, информационная безопасность) студенты должны изменять системные настройки, что может оказать влияние на работу других студентов, пришедших на следующее занятие

Пользователям, как правило, запрещено изменять конфигурацию их рабочей станции. Максимум настроек стараются задавать, используя централизованное управление (групповая политика и т.п.)

В ходе обучения студентам может потребоваться На каждом рабочем месте используется, как правинесколько операционных систем ло, одна операционная система. Полный или частичный перевод образовательной ИТ-инфраструктуры в облако позволяет преодолеть как перечисленные выше, так и многие другие проблемы. Однако попытка напрямую скопировать существующую инфраструктуру, перенеся в облако имеющиеся объекты путем прямой виртуализации, приведет к обратному эффекту: существующие проблемы сохранятся, инфраструктура усложнится, а производительность снизится. Частные или публичные облака При организации обучения с применением облачных технологий всегда возникает проблема выбора: организовать собственный дата-центр, (частное облако) или воспользоваться услугами стороннего IaaS-провайдера. В работе [4] мы тезисно сформулировали аргументы в пользу частного облака, которое создается и управляется университетом, осуществляющим обучение. Необходимо рассмотреть этот вопрос более подробно, так как выбор между созданием частного облака и арендой инфраструктуры является стратегическим, он определяет все дальнейшие технологические и организационные решения, связанные с применением облачной технологии в обучении. Аренда инфраструктуры позволяет за минимальное время развернуть необходимые приложения для работы пользователей без создания собственного ЦОДа. В то же время следует учитывать, что в большинстве случаев IaaS-услуги ориентированы на бизнес, который являлся и до сих пор является основным заказчиком в этой сфере. Со временем ведущие игроки на рынке облачных инфраструктур объявили о поддержке образовательной и научной деятельности, разработав специальные условия использования своих ресурсов студентами, преподавателями и научными работниками. Однако сами модели предоставления услуг не ориентированы на поддержку учебного процесса. Одно из последствий перехода к облачным технологиям в образовании заключается в том, что, с одной стороны, количество виртуальных машин будет существенно превосходить количество обучающихся. С другой стороны, значительная, если не большая часть виртуальных машин будет использоваться довольно редко, как правило, не более двух академических часов в день, и очень ограниченное время, не более одного семестра. Впрочем, часть виртуальных ресурсов будет использоваться и постоянно, и интенсивно. Далеко не каждый IaaS-провайдер может предложить вузу услугу, обеспечивающую заказчику возможность:  управлять большой библиотекой шаблонов виртуальных машин,  быстро тиражировать шаблоны на всех студентов группы или курса,  управлять резервным копированием в зависимости от назначения виртуальной машины,  управлять лицензиями на ПО с учетом сложного расписания работы виртуальных машин. Один из самых распространенных аргументов в пользу IaaS (в некоторых случаях он является единственным) заключается в отсутствии квалифицированного ИТ-персонала для обеспечения работы частного облака. Когда речь идет об учебном заведении, где студенты получают высшее образование в обла-

205

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

сти ИТ, кадровой проблем, скорее всего, удастся избежать. Более того, управление собственным ЦОДом, пусть на первых порах небольшим, способствует подготовке квалифицированных специалистов по целому спектру современных информационных технологий. Наконец, вуз, построивший собственное частное облако с виртуальной инфраструктурой, может сам стать IaaS-провайдером для других учебных заведений и частных лиц. Типы виртуальных машин и некоторые правила их проектирования К физическим ресурсам дата-центра относят [5]:  вычислительные узлы,  устройства хранения,  каналы связи. Пополним этот перечень, считая физическими ресурсами коммерческие лицензии, позволяющие запустить ограниченное число копий определенного программного обеспечения. Необходимо построить такую классификацию виртуальных машин для поддержки учебного процесса, которая помогала бы:  описать жизненный цикл виртуальной машины,  управлять доступом обучающихся к виртуальным ресурсам,  осуществить планирование физических ресурсов. Классифицировать можно по многим основаниям. Мы остановимся на следующих двух.

1. по длительности эксплуатации: ◦ краткосрочного использования (несколько дней). Это виртуальные машины, которые используются при изучении конкретной темы для выполнения лабораторно-практических работ, ◦ среднесрочного использования (1-2 семестра) для изучения курса, выполнения курсовых и семестровых работ, ◦ долгосрочного использования (свыше 1 года).

2. По типу доступа: ◦ Индивидуальная ВМ – предназначенная для использования одним обучающимся, ◦ ВМ для рабочих групп – для использования в групповой работе с заранее известными участниками, ◦ ВМ общего доступа – для использования не определенной заранее группой обучающихся. Заметим, что отнесение ВМ к некоторому типу доступа в общем случае не определяет права доступа. Например, помимо самого студента естественно было бы обеспечить доступ к его ВМ и его преподавателю. Рассмотрим пример двумерной классификации виртуальных машин при использовании выбранных критериев (табл. 2). Таблица 2 – Классификация виртуальных машин Тип доступа Индивидуальная (И) Для рабочих групп (Г) Длительность

Общего доступа (О)

Краткосрочного исполь- Рабочие станции для ВМ для демонстрации Обеспечение конферензования (К) выполнения упражне- работы ПО в рамках ций и других кратконий по изучаемой теме изучения одной темы срочных мероприятий Среднесрочного исполь- Рабочие станции для СУБД, HTTP, DNSзования (С) выполнения курсовой серверы и другие общие работы ресурсы для поддержки соотв. учебного курса Долгосрочного зования (Д)

исполь- Личная ВМ студента

ВМ для демонстрации работы ПО, для открытых проектов с определенными сроками

ВМ для поддержки Общедоступные сервигрупповых исследова- сы: CIFS, HTTP, LDAP и тельских проектов т.д

Теперь мы можем сформулировать правила создания виртуальных машин, которые будут обсуждаться в последующих параграфах.

1. Если виртуализация возможна, то она необходима [6].

2. Правило минимальности.

3. Правило сегрегации.

4. Свободное программное обеспечение имеет приоритет.

206

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Необходимость виртуализации Виртуальная машина существует физически в виде одного или нескольких т. н. виртуальных носителей. Ими могут быть как обычные файлы, так и физические разделы жесткого диска гипервизора, неразмеченные жесткие диски, LVM-тома. Считается, что при равных аппаратных ресурсах производительность виртуальной машины может быть в пределах нескольких процентов ниже, чем у системы без виртуализации [7,8], в зависимости от приложения, гипервизора (VMWare ESXi, Xen, KVM и т.п.) и типа виртуальных носителей. Такое падение производительности в большинстве случаев приемлемо. При этом виртуализация обладает следующими преимуществами.

1. Быстрота установки. Кардинальное сокращение периода развертывания достигается за счет клонирования виртуальных машины и ее конфигурации. Это позволяет создать набор шаблонов, а затем создавать из них виртуальные машины и удалять их по требованию.

2. Управляемость. Динамическое управление аппаратными ресурсами заключается в изменении конфигурации машины путем присоединения к ней новых виртуальных носителей и других ресурсов, например, процессорных ядер, памяти, периферийных устройств. В некоторых случаях для этого даже не требуется перезагрузка гостевой системы. Можно осуществлять «живую» миграцию виртуальной машины на другой гипервизор, которая происходит практически незаметно для пользователя, или просто приостановить машину, если она в данный момент не нужна.

3. Отказоустойчивость. Резервное копирование/восстановление виртуальной машины осуществляется гораздо легче, чем невиртуальной. В качестве причины возможного отказа следует рассматривать теперь не только выход из строя виртуальной машины, но и возникновение исключительной ситуации на гипервизоре. В случае использования отказоустойчивого кластера гипервизоров срабатывает механизм fencing, и соседний узел берет управление виртуальной машиной на себя. Для последней данная ситуация означает, в худшем случае, незапланированную перезагрузку. Если кластера нет, то восстановление производится в два этапа: переустановка программного обеспечения гипервизора (завершается относительно быстро) и восстановление виртуальной машины из резервной копии или ее создание из шаблона. Даже в этом случае восстановление проходит в несколько раз быстрее, чем восстановление рабочей станции с полным набором программного обеспечения.

4. Доступность. Работа с виртуальной машиной осуществляется по протоколам удаленного доступа, поддержка которых может быть обеспечена как внутри гостевой системы, так и на гипервизоре. Используя удаленные подключения к сети университета, студенты могут получать удаленный доступ к своим виртуальным машинам в течение всего времени ее эксплуатации.

5. Безопасность. Виртуальная система защищена гораздо лучше, чем система без виртуализации, в силу следующих обстоятельств.  Физическая безопасность обеспечивается лишь в границах дата-центра.  Правила для сетевых протоколов можно (и предпочтительнее) задавать на межсетевом экране гипервизора, если функционала встроенного МСЭ виртуальной машины недостаточно.  Подключение съемных носителей контролируется администратором гипервизора. На протяжении ряда лет принцип «Virtualize everything» («виртуализировать всё») превратился в доминирующий, и случаи, когда виртуализация невозможна или нецелесообразна, рассматриваются отдельно как исключения [9]. Правило минимальности Это и следующее правила состоят из нескольких пунктов, естественным образом согласованных друг с другом.

1. Виртуальная машина существует ровно столько времени, сколько она используется. После этого машина должна быть удалена или перенесена в оффлайн-архив.

2. Количество физических ресурсов (процессорное время, оперативная память, полоса пропускания канала), выделяемое виртуальной машине, должно быть не более рекомендуемого для запускаемых на ней задач.

3. Каждый виртуальный носитель нужно делать как можно меньше, оставляя на нем минимум свободного места. Неоправданно большие виртуальные носители расходуют место на устройствах хранения и медленнее копируются во время операций создания и резервного копирования/восстановления. Отметим, что в случае необходимости можно легко изменить размер виртуального носителя штатными средствами гипервизора. Правило сегрегации 1. Одна виртуальная машина — одна задача. На виртуальной машине необходимо устанавливать

207

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

только те прикладные программы, которые образуют набор взаимосвязанных приложений для решения одной учебной задачи. Например, если мы сегодня обучаем студентов экспортировать данные в документы LibreOffice из Java-приложения, нам требуется JRE, одна из IDE (например, Eclipse), собственно LibreOffice и средство для просмотра документов, чтобы читать справочные материалы. Однако в следующий раз, когда мы будем изучать компьютерные сети, нам понадобится уже другое программное обеспечение — и другая виртуальная машина.

2. Одна виртуальная машина — один студент или группа (в случае групповой работы). Не следует допускать совместного использования одной виртуальной машины двумя различными пользователями (по очереди или одновременно), если это не предусмотрено задачей, для которой она создана.

3. Данные, доступные виртуальным машинам, должны быть максимально сегрегированы [10]. Не следует создавать несколько разделов на одном виртуальном носителе, за исключением случаев, когда дополнительные разделы создаются автоматически программой-установщиком операционной системы, или когда студенты изучают инструменты для управления дисковыми разделами и файловыми системами. Виртуальные носители не настолько жестко привязаны к гостевой системе, как жесткие диски к компьютеру. В процессе управления виртуальной инфраструктурой носители можно переназначать различным гостевым системам. По возможности следует хранить данные различных типов на различных виртуальных носителях, а для самих виртуальных носителей определять режим ввода/вывода и размещение на физических хранилищах в соответствии с частотой обращения, требуемой скоростью выполнения операций ввода/вывода, объемом и т. д.

4. Виртуальной машине должен быть разрешен только необходимый сетевой трафик. В зависимости от ситуации это может быть обеспечено на канальном уровне (VLANы) и на более высоких, когда задействуется МСЭ гипервизора. Свободное программное обеспечение Хотя обсуждение достоинств и недостатков свободного и проприетарного программного обеспечения выходит за рамки настоящей работы, следует отметить следующее. Как утверждается в [2], переход к виртуальной инфраструктуре позволяет эффективнее управлять лицензиями, поскольку одна и та же лицензия может использоваться различными ВМ при условии, что в каждый момент времени работает только одна из них. На практике, однако, так происходит далеко не всегда. С началом массового использования виртуальных систем лицензирование коммерческого программного обеспечения усложнилось. Лицензионная политика вендоров в отношении виртуальных систем весьма разнообразна. Зачастую возможности использовать продукт в виртуальной среде намеренно ограничивается технически или юридически [11]. В ряде случаев условия лицензирования продукта заставляют заказчиков отказаться от некоторых продвинутых технологий, таких, как живая миграция, или от виртуализации вообще. Многие крупные вендоры предоставляют образовательным учреждениям не только бесплатные и полнофункциональные версии своих программных продуктов, но и техническую поддержку. Однако условия предоставления такого ПО могут запрещать его использование в коммерческом обучении. Следует также отметить, что некоторые вендоры начинают предоставлять свое ПО в собственной облачной инфраструктуре, ограничивая другие способы его получения. В отдельных случаях существует риск потери доступа к коммерческому ПО из-за эмбарго, налагаемого в результате политических решений. Всё это приводит к выводу, что использование свободного ПО в виртуальной образовательной среде обходится дешевле и несет меньше рисков. Оно может быть вполне оправданным, когда необходимо изучать не конкретный программный продукт, а технологию. Например, свободные программы Apache HTTP Server, Squid Proxy Server и Snort IDS/IPS можно изучать уже потому, что каждая из них определяет стандарт де-факто в своем классе. Наконец, знакомство студентов с возможностями свободного ПО представляется авторам стратегически оправданным. Резервное копирование Проведя классификацию виртуальных машин по длительности жизненного цикла и типу доступа, мы можем переходить к решению двух важных задач: – составление графика резервного копирования, – планирование антивирусной защиты виртуальных машин. Практика показывает, что резервное копирование в традиционной ИТ-инфраструктуре вызывает трудности. Это связано с тем, что полное резервное копирование полностью укомплектованной системы происходит долго, а для выборочного необходимо не только найти все источники копирования, но и периодически их уточнять. Если же виртуальная машина создана с учетом правил минимальности и сегре-

208

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

гации, то осуществить ее резервное копирование гораздо проще. Создание резервных копий может отвечать двум целям: восстановление после сбоя и возврат системы к одному из предыдущих состояний. Некоторые важные вопросы организации резервного копирования обсуждаются в статье [12]. Резервное копирование средствами гостевой операционной системы считается малоэффективным, и его можно рассматривать лишь в отдельных случаях как учебную задачу. Резервное копирование/восстановление виртуальной машины сводится к копированию/восстановлению ее виртуальных носителей, файла конфигурации и дампа оперативной памяти. Отметим также возможность создания мгновенных снимков (snapshots) системы. Ниже приводится пример плана резервного копирования для различных типов ВМ (табл. 3). Таблица 3 – План резервного копирования для различных типов ВМ Тип доступа Индивидуальная (И) Для рабочих групп (Г) Длительность Не выполняется

Общего доступа (О)

Краткосрочного использования (К)

Не выполняется

Ежедневное, глубиной в 1 день

Среднесрочного использования (С)

Ежедневное, глубиной Ежедневное, глубиной в Ежедневное, глубиной в 1 в 1 неделю 1 неделю неделю + в зависимости от частоты изменений

Долгосрочного использования (Д)

Еженедельное, глуби- Еженедельное, глубиной Ежедневное, глубиной в 1 ной в 1 мес. в 1 мес., + ежедневное, нед. + в зависимости от чаглубиной в 1 нед. стоты изменений

Подобный план позволяет уже на этапе проектирования рассчитать минимальный объем пространства хранения и более равномерно распределить по времени нагрузку, возникающую при выполнении операции. Антивирусная защита В традиционной, необлачной IT-инфраструктуре антивирусное программное обеспечение обычно устанавливается на все рабочие станции и серверы, за некоторыми немногочисленными исключениями. Это стало настолько обычным, что антивирусное ПО считается неотъемлемой частью любого компьютера. С переходом к виртуальной инфраструктуре и IaaS подход к антивирусной защите нуждается в пересмотре. Как и любое средство защиты, антивирус предназначен для нейтрализации определенных угроз и должен применяться там, где вероятность реализации угрозы достаточно высока. Следующие факторы, повышают риск заражения вирусом: 1. компьютер (рабочая станция или сервер) является длительно используемым объектом инфраструктуры, 2. на компьютере установлено всё программное обеспечение, которое когда-либо и кому-либо может понадобиться, в том числе и то, в котором часто обнаруживают уязвимости, 3. компьютер используется несколькими пользователями, 4. компьютер предоставляет общие ресурсы в локальной сети с большим количеством узлов, 5. пользователи осуществляют доступ к интернет-ресурсам, 6. на компьютере используются съемные носители. При реализации вышеизложенных правил проектирования останутся актуальными лишь следующие факторы (табл. 4). Таблица 4 – Факторы, повышают риск заражения вирусом для различных типов ВМ Тип доступа Индивидуальная (И) Для рабочих групп (Г) Общего доступа (О) Длительность Краткосрочного использования (К) Среднесрочного использования (С) Долгосрочного использования (Д)

-

3

3

1

1,3

1,3

1,5,6

1,3,5,6

1,3

Как видно из таблицы, антивирусная защита может с высокой вероятностью потребоваться для виртуальных машин типа (ДИ) и (ДГ) и, скорее всего, не потребуется для (К*), (СИ). В остальных случаях в качестве компенсирующей меры может выступать резервное копирование.

209

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Выводы Нами предложены правила проектирования виртуальных машин, которые соответствуют особенностям виртуальных образовательных ИТ-инфраструктур и не зависят ни от конкретной программноаппаратной реализации элементов физической инфраструктуры, ни от программной конфигурации самих виртуальных машин, но в значительной степени определяют и то, и другое, позволяя минимизировать физические ресурсы, потребляемые виртуальной инфраструктурой, и избежать проблем, свойственных классической образовательной ИТ-инфраструктуре. Построенный пример классификации виртуальных машин, используемых в обучении, показывает, что уже на этапе проектирования виртуальной инфраструктуры можно в значительной мере ответить на некоторые вопросы, которые обычно возникают только на этапе эксплуатации. Список источников 1.

Gartner, Inc. Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2018. Contributor: Kasey Panetta.

03.10.2017. URL: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technologytrends-for-2018/ (дата обращения: 01.11.2017) 2. IBM Global Education. Virtualization in Education. White Paper. URL: http://www07.ibm.com/solutions/in/education/download/Virtualization%20in%20Education.pdf (дата обращения: 01.11.2017) 3. North Carolina State University. VCL. URL://https://vcl.ncsu.edu/ (дата обращения: 01.11.2017) 4. Жданович Д.П., Жданович П.Б. Построение прототипа IaaS-облака для дистанционного обучения // Ученые записки Института социальных и гуманитарных знаний, 2016 No2(14), ч.I. C.23-29 5. Ледовский М.В. Исследование различных способов построения алгоритмов метапланирования ресурсов центра обработки данных // International Journal of Open Information Technologies, 2014. Т.2. N 8. С. 6-10 6. Matt Murphy. 10 Trends Transforming Enterprise IT. URL: https://techcrunch.com/2014/10/18/bigchanges-big-money-10-trends-transforming-enterprise-it/ (дата обращения: 01.11.2017) 7. Major Hayden.

Performance benchmarks: KVM vs.

Xen. URL: https://major.io/2014/06/22/performance-benchmarks-kvm-vs-xen/ (дата обращения: 01.11.2017) 8. How fast is KVM? Host vs virtual machine performance!

URL: https://forum.level1techs.com/t/how-fast-is-kvm-host-vs-virtual-machine-performance/110192 (дата обращения: 01.11.2017) 9. Rick Vanover. Virtualize everything (except in these four scenarios) URL: https://www.techrepublic.com/blog/data-center/virtualize-everything-except-in-these-fourscenarios/(дата обращения: 01.11.2017) 10. Younis A.Younis, Madjid Merabti, Kashif Kifayat. Secure Cloud Computing for Critical Infrastructure: A Survey. URL: https://www.researchgate.net/publication/262817790_Secure_Cloud_Computing_for_ Critical_Infrastructure_A_Survey (дата обращения: 01.11.2017) 11. Microsoft Corp. Licensing Windows desktop operating system for use with virtual machines. URL: download.microsoft.com/download/9/8/D/98D6A56C-4D79-40F4-8462DA3ECBA2DC2C/Licensing_ Windows_ Desktop_OS_for_Virtual_Machines.pdf (дата обращения: 01.11.2017) 12. Eric Siebert. Top five mistakes made when backing up VMs and how to prevent them. URL: http://searchdatabackup.techtarget.com/tip/Top-five-mistakes-made-when-backing-up-VMs-andhow-to-prevent-them (дата обращения: 01.11.2017) Жданович Д.П., Жданович П.Б. О проектировании виртуальных ресурсов облачной образовательной инфраструктуры. В настоящей статье мы предлагаем набор правил для проектировании виртуальных машин в образовательной облачной инфраструктуре. Мы также приводим пример классификации виртуальных машин, не зависящей от конфигурации, которую полезно использовать при планировании виртуальной инфраструктуры. Ключевые слова: дистанционное обучение, IaaS, облачные технологии, лицензирование, свободное программное обеспечение, виртуальная машина Zhdanovich D., Zhdanovich P. On Design of Virtual Resources for Education Cloud Infrastructure. In the present paper we suggest the set of rules that should be observed while designing virtual machines in education cloud infrastructure. We also give an example of a configurationindependent classification of VMs that can be useful while designing of virtual infrastructure.

Keywords: e-learning, IaaS, cloud, licensing, free software, virtual machine

210

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.7

Опыт использования вузами образовательных ресурсов компании D-LINK для подготовки квалифицированных специалистов в области телекоммуникаций Ромасевич П.В. доцент кафедры «Телекоммуникационных систем», Волгоградский государственный университет, г. Волгоград, Россия promasevich@dlink.ru Введение В настоящее время происходит системное развитие и внедрение цифровых технологий во все области жизни: в экономику, госуправление, социальную сферу, в городское хозяйство. В связи с этим одним из важных является вопрос подготовки квалифицированных кадров для области IT. Кафедра «Телекоммуникационных систем» создана в Волгоградском государственном университете в 2007 году [9] и является единственной в Нижнем Поволжье и на Юге России по подготовке специалистов направления 210700.62 «Инфокоммникационные технологии и системы связи». Выпускники кафедры востребованы на рынке и работают в различных сегментах экономики России и за рубежом. Объектами профессиональной деятельности выпускников данной специальности являются широкополосные пакетные сети передачи данных, сети Интернет вещей, автоматические телефонные станции, системы сотовой связи, системы цифровой телефонии и многоканальной передачи, IP-телефония и Internet технологии, сети PDH\SDH, волоконно-оптические системы и линии связи. Смена телекоммуникационных технологий происходит быстрее, чем образовательная система успевает адаптироваться к изменениям. В результате выпускники зачастую имеют хорошую теоретическую базу, но не умеют решать реальные задачи и нуждаются в длительной адаптации на производстве. В этой связи важную роль в процессе IT-образования играют программы обучения производителей телекоммуникационного оборудования. Поэтому уже более 10 лет компания D-Link развивает собственную программу обучения, направленную на подготовку квалифицированных специалистов [1]. С момента образования в 2006 году регионального офиса D-Link по Волгоградской, Астраханской областям и республике Калмыкия кафедра «Телекоммуникационных систем» активно взаимодействует с вендором в Волгограде. По инициативе автора, который также является руководителем регионального офиса, на кафедре «Телекоммуникационных систем» Волгоградского государственного университета уже несколько лет успешно функционирует лаборатория «Мультсервисных систем и сетей» для проведения научных исследований и учебного процесса в области широкополосных пакетных сетей передачи данных. Так, на базе лаборатории автор читает лекции для бакалавров и магистров по курсам «Сети связи», «Современные цифровые системы передачи», «Мультисервсиные сети» и проводит лабораторные практикумы с использованием образовательных ресурсов D-Link в рамках учебного плана кафедры. Активное взаимодействие регионального офиса D-Link с профильной кафедрой также включает в себя научные исследования, руководство научно-исследовательскими и дипломными работами бакалавров и магистрантов, ежегодную работу в ГЭК и ГАК и участие в организации ежегодной Всероссийской конференции «Проблемы передачи информации в телекоммуникационных системах», индексируемой в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ). Обзор учебных курсов D-Link Условно процесс обучения по программам компании D-Link можно разделить на две составляющие: фундаментальные знания в области информационных технологий и конкретные навыки работы с продуктами, предлагаемыми на рынок. В настоящее время для изучения в очной форме, а также на портале дистанционного обучения и сертификации D-Link доступны следующие учебные курсы (рис.1):  «Основы сетевых технологий. Часть 1: Основы передачи и коммутации данных в компьютерных сетях»;  «Основы сетевых технологий. Часть 2: Основы беспроводных сетей Wi-Fi»;  «Технологии коммутации и маршрутизации современных сетей Ethernet. Базовый курс D-Link»;  «Основы сетевой безопасности. Часть 1: Межсетевые экраны»;  «Основы сетевой безопасности. Часть 2: Технологии туннелирования»;  «Использование Linux при программировании».

211

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 1 – Учебные курсы D-Link Курс «Основы сетевых технологий. Часть 1: Основы передачи и коммутации данных в компьютерных сетях» является вводным и служит для получения базовых знаний о сетевых технологиях. В нем подробно рассматриваются технологии физического и канального уровней модели OSI, механизмы сетевого взаимодействия, принципы проектирования компьютерных сетей. Помимо протокола IPv4, в курсе рассматривается протокол IPv6. Курс знакомит с такими сетевыми устройствами, как точки доступа, коммутаторы, маршрутизаторы и методами их настройки и управления. Поддержку теоретической части обеспечивают лабораторные работы, которые учат создавать простую коммутируемую сеть, начиная от обжимки кабелей и заканчивая настройкой коммутаторов, соединяющих клиентские устройства. По курсу предусмотрен сертификационный экзамен. Курс «Технологии коммутации и маршрутизации современных сетей Ethernet. Базовый курс DLink» посвящен рассмотрению технологий уровня доступа и распределения компьютерных сетей. Он учит созданию коммутируемых и маршрутизируемых локальных сетей, удовлетворяющих требованиям «Triple play» по передаче голоса, видео и данных на базе оборудования D-Link. Этот курс позволяет получить знания по сегментации сетей, повышению надежности и производительности, обеспечению качества обслуживания (QoS). Большое место в курсе уделено обеспечению безопасного доступа в сеть. Рассматриваются такие функции как ACL (Access Control List), Port Security, IP-MAC-Port Binding, аутентификация 802.1X, Safeguard Engine, Traffic Mirroring, защита протоколов семейства STP. Эти функции, наряду с другими, позволяют защищать сеть от преднамеренных и непреднамеренных угроз. В курсе предусмотрены 24 лабораторные работы, охватывающие все рассмотренные в теоретической части темы. По курсу можно сдать сертификационный экзамен. Следует отметить, что совместно с преподавателями МГТУ им. Н.Э. Баумана курс издан в виде учебного пособия «Технологии коммутации и маршрутизации в локальных компьютерных сетях», имеющего гриф УМО для направления «Информатика и вычислительная техника» [2]. Курс «Основы сетевых технологий. Часть 2: Основы беспроводных сетей Wi-Fi» появился в конце 2016 года. Данный курс позволяет получить знания по проектированию и развертыванию беспроводных сетей малых и средних предприятий, корпоративных сетей, а также об их интеграции с проводными сетями. Показано поэтапное проектирование беспроводных сетей  от планирования производительности и зоны действия, до развертывания сети. Приведены подробные методики и примеры расчета производительности и зоны действия. Показана работа с инструментом Wi-Fi Planner Pro, разработанным D-Link (рис.2).

Рисунок 2 – Инструмент Wi-Fi Planner Pro

212

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Отличительной особенностью курса является подробное рассмотрение спецификаций физического уровня 802.11n и 802.11ac. Подробно описаны такие функции как формирование диаграммы направленности передатчика, механизмы защиты при работе в сети устройств разных спецификаций 802.11, механизмы сосуществования при использовании каналов разной ширины, описание которых, как правило, отсутствует в русскоязычной литературе, посвященной теме Wi-Fi. При рассмотрении спецификации 802.11ac описана технология MU-MIMO, механизм работы с динамической полосой пропускания при использовании в сети каналов шириной 80 МГц, 160 МГц, 80+80 МГц. Эти функции еще только начинают внедряться в оборудование разных производителей, выходящее на рынок. Также в курсе подробно рассмотрено подключение клиента к сети в инфраструктурном режиме  сканирование, методы аутентификации и ассоциации, вопросы безопасности передачи данных в беспроводных сетях (WEP, TKIP, CCMP, WPA/WPA2, WPS). Не остались без внимания вопросы организации роуминга на 2 и 3 уровне модели OSI, описана технология интеллектуального распределения клиентов, разработанная D-Link. В курсе показана работа с такими средствами поиска неисправностей как InSSIDer, Microsoft Network Monitor. Рассматриваются особенности использования радиочастотного спектра в Российской Федерации. Помимо этого в курсе показано применение комплексного решения D-Link для организации беспроводных сетей, в основе которого лежит использование беспроводных контроллеров. В курсе «Основы сетевых технологий. Часть 2: Основы беспроводных сетей Wi-Fi» имеется 13 лабораторных работ, поддерживающих темы, рассматриваемые в теоретической части. Совместно с преподавателями МГТУ им. Н.Э. Баумана курс издан в виде учебного пособия «Технологии современных беспроводных сетей Wi-Fi» для студентов (адъюнктов), обучающихся по основным образовательным программам высшего образования по направлениям подготовки бакалавриата/магистратуры укрупненной группы специальностей и направлений подготовки 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника» [3]. Вопросы безопасности компьютерных сетей и решения компании D-Link в этом направлении отражены в курсах «Основы сетевой безопасности. Часть 1. Межсетевые экраны» и «Основы сетевой безопасности. Часть 2. Технологии туннелирования», которые являются совместной рабой с преподавателями МГУ им. М. В. Ломоносова. В курсе «Основы сетевой безопасности. Часть 1. Межсетевые экраны» внимание уделяется изучению основных принципов создания надежной и безопасной ИТинфраструктуры, способам сегментирования сетей на канальном уровне, классификации межсетевых экранов и созданию политик межсетевых экранов. Рассмотрены основные технологии и способы классификации систем обнаружения и предотвращения проникновений, способы приоритезации трафика и создания альтернативных маршрутов. Большое внимание уделено практическим вопросам. Теория поддерживается 12 лабораторными работами на межсетевых экранах D-Link. В курсе «Основы сетевой безопасности. Часть 2. Технологии туннелирования» основное внимание уделяется изучению наиболее важных сервисов и механизмов защиты информации в сети Интернет, а именно, криптографических алгоритмов и протоколов, в которых используются эти алгоритмы. Большое внимание уделено практическим вопросам. Теория поддерживается 14 лабораторными работами на межсетевых экранах D-Link. Оба курса изданы в виде одноименных книг, которые имеют гриф УМО для направлений «Прикладная математика и информатика» и «Фундаментальная информатика и информационные технологии» [4]. С каждым годом растет интерес к профессии программиста, но далеко не все представляют, что нужно знать и уметь, чтобы стать высококвалифицированным специалистом в области программирования. Центр исследований и разработки, расположенный в Рязани, столкнулся с проблемой отсутствия необходимых знаний для программирования сетевых устройств у выпускников учебных заведений. Вопервых, на выработку практических навыков программирования в рамках учебных программ ВУЗов и СУЗов отведено небольшое количество часов, во-вторых, у выпускников зачастую отсутствуют навыки инженерного мышления и понимание тех задач, которые решаются при промышленном программировании. Подготовка квалифицированного программиста для разработки программного обеспечения сетевых устройств базируется на следующих дисциплинах телекоммуникационных специальностей: «Физика», «Операционные системы», «Микроконтроллеры» или «Программирование микроконтроллеров». Зачастую в рамках специальности эти дисциплины читаются как самостоятельные курсы, несмотря на то, что они тесно связаны при решении различных задач по разработке программных средств. Большинство производимых и разрабатываемых компанией D-Link сетевых устройств представляют собой, по сути, специализированные компьютеры (встроенные системы), функционирующие под управлением операционной системы Linux. На базе Рязанского государственного радиотехнического университета компанией D-Link организованы факультативные занятия для студентов по тематике разработки программного обеспечения встроенных систем на основе Linux. В рамках этих занятий изучаются основы работы с командным интерфейсом Linux, основы программирования на языке C, устройство

213

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

ядра Linux, работа с программными интерфейсами ядра Linux, основы использования Linux и свободных программ во встроенных системах. На основе первой части материалов данных факультативных занятий разработан дистанционных курс «Использование Linux при программировании». Целью данного курса являются приобретение знаний и навыков работы с операционной системой Linux на уровне пользователя, а также навыков использования ряда утилит Linux для решения типовых задач, стоящих перед программистом. При выполнении лабораторной части курса студенты осваивают открытый инструментарий программиста для Linux – компилятор GCC, систему сборки Make, отладчики GDB и DDD, систему контроля версий Git. Планируется разработка и других дистанционных курсов в области Linuxпрограммирования на основе пока не использованных материалов факультативных занятий в РГРТУ. Программное обеспечение встроенных систем должно работать в условиях сильно ограниченных ресурсов. Встроенные системы могут применяться в разных сферах: от систем контроля за спутниками до высокочастотного алгоритмического трейдинга. Они отличаются аппаратной частью, операционными системами, стилями программирования. Тем не менее, у них существуют определенная схожесть. Для обучения системному подходу к программированию встроенных систем, компания D-Link ведет разработку учебного курса, объединяющего в себе изучение методов программирования, операционных систем, аппаратного обеспечения оборудования и сетевых технологий. Курс будет содержать теоретическую часть и лабораторный практикум на базе микроконтроллеров. Виды сотрудничества с D-Link В рамках программы обучения существует несколько направлений сотрудничества D-Link с учебными заведениями. Учебное заведение может:  открыть авторизованный учебный центр D-Link и обучать в нем всех заинтересованных лиц;  стать академическим партнером D-Link и использовать учебные материалы D-Link или разрабатывать на их основе собственные в рамках учебных программ высшего, среднего, специального образования;  проводить обучение в дистанционной форме, используя уже готовые курсы дистанционного обучения D-Link, либо разработать совместно с представителями компании собственные курсы;  открыть учебные классы D-Link и обучать в них по разработанным преподавателями учебного заведения авторским курсам D-Link;  открыть сетевую лабораторию D-Link для поддержки практических занятий, курсов дистанционного обучения и исследовательской деятельности. Вне зависимости от формы сотрудничества компания D-Link предоставляет учебному заведению возможность бесплатного обучения преподавателей, получения учебных материалов, консультаций специалистов, доступ к технической документации на оборудование. Помимо этого, с целью поддержки учебного процесса в рамках академического партнерства, возможно предоставление оборудования для проведения лабораторных работ согласно учебной программе. Учебные материалы доступны для самостоятельного изучения на портале дистанционного обучения D-Link [5]. С момента открытия портала в 2011 году, обучение на нем прошли более 20 000 человек. Более 2 000 человек сдали сертификационные экзамены. С целью разработки учебных пособий по различным сетевым технологиям компания активно сотрудничает с преподавателями ведущих ВУЗов страны. Так совместно с преподавателями МГТУ им. Н.Э. Баумана изданы учебные пособия «Построение коммутируемых компьютерных сетей», «Технологии защиты информации в компьютерных сетях. Межсетевые экраны и интернет-маршрутизаторы», «Технологии коммутации и маршрутизации в локальных компьютерных сетях», «Технологии современных беспроводных сетей Wi-Fi» с грифом УМО для направления «Информатика и вычислительная техника». Совместно с преподавателями МГУ им. М. В. Ломоносова изданы учебные пособия «Основы сетевой безопасности. Часть 1. Межсетевые экраны» и «Основы сетевой безопасности. Часть 2. Технологии туннелирования», которые имеют гриф УМО для направлений «Прикладная математика и информатика» и «Фундаментальная информатика и информационные технологии». Разработанные в России учебные пособия были переведены на английский язык и изданы за рубежом для поддержки международной программы обучения D-Link Academy. В настоящее время на территории России действуют более 20 авторизованных учебных центров [6]. Более 50 российских учебных заведений высшего и среднего образования стали академическими партнерами D-Link [7]. Академическим партнером D-Link может стать любое образовательное учреждение, заинтересованное в развитии системы IT-образования и внедрении в образовательный процесс информации о новейших сетевых технологиях и практических примерах их использования, а также в повышении квалификации преподавателей. Для приобретения практических навыков работы с сетевым оборудованием D-Link способствует организации производственной практики студентов ВУЗов и СУЗов на базе региональных

214

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

офисов и созданию в учебных заведениях лабораторий сетевых технологий, в которых студенты и преподаватели могут вести также исследовательскую работу в области телекоммуникаций. Пример интеграции D-Link и высшего учебного заведения Особое место среди офисов D-Link в России занимает Рязанский офис, который был открыт в 2005 г. С 2007 года в нем располагается центр разработки и исследований, который выполняет разработку внутреннего программного обеспечения для маршрутизаторов, точек доступа и других устройств, а также адаптацию встроенного программного обеспечения под нужды конкретных корпоративных заказчиков на отечественном рынке [8]. Отдельно необходимо сказать об опыте комплексного взаимодействия компании D-Link с Рязанским государственным радиотехническим университетом (РГРТУ) на различных этапах учебного процесса, создания авторизованной лаборатории, производственной практики и последующего трудоустройства студентов в компанию. Ряд учебных дисциплин факультета вычислительной техники РГРТУ построены на основе учебных и учебно-методических разработок специалистов компании D-Link по темам: «Основы сетевых технологий», «Основы построения беспроводных сетей», «Технологии коммутации компьютерных сетей». К проведению учебного процесса активно привлекаются консультанты компании D-Link, специализирующиеся на определенном типе сетевого оборудования. Они проводят учебные семинары, включающие теоретическую часть и примеры построения реальных корпоративных сетей. На базе кафедры ЭВМ РГРТУ действует авторизованная сетевая лаборатория D-Link. В ней проводятся практические занятия со студентами по различным дисциплинам, связанным с сетевыми технологиями, а также учебные занятия и исследовательская работа студентов в области встроенных систем на базе операционной системы Linux. В учебные программы магистратуры по направлению «Конструирование и технология электронных средств» включена дисциплина «Встроенные компьютерные системы». Магистранты, обучающиеся по данному направлению, изучают устройство и методы разработки встроенных систем на основе операционной системы Linux на примере сетевого оборудования компании D-Link. На базе рязанского офиса и лаборатории сетевых технологий D-Link в РГРТУ каждый год проходят производственную практику порядка 40 студентов специальностей «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети», «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» и направлений «Информатика и вычислительная техника», «Информационные системы и технологии» и «Программная инженерия». Практика проводится по двум направлениям – «Компьютерные сети» и «Программирование». Первое направление предполагает углубленное изучение сетевых технологий и проектирования компьютерных сетей. Второе направление предполагает разработку различных компонентов встроенного программного обеспечения сетевого оборудования D-Link, которая производится под руководством ведущих программистов компании. Студенты, хорошо показавшие себя на практике, приглашаются на работу в отдел технической поддержки и отдел программирования компании. О компании D-Link Компания D-Link является ведущим мировым производителем сетевого оборудования, предлагающим широкий набор решений для создания локальных сетей Ethernet/ Fast Ethernet/ Gigabit Ethernet, построения беспроводных сетей и организации широкополосного доступа, передачи изображений и голоса по IP (VoIP). В 2012 году компания открыла в Российской Федерации собственное производство, сертифицированное в соответствии с требованиями ГОСТ Р ИСО 9001-2008 (ISO 9001:2008). В РФ офисы компании D-Link открыты в Москве, Санкт-Петербурге, Архангельске, Волгограде, Воронеже, Екатеринбурге, Иркутске, Казани, Калининграде, Кемерово, Краснодаре, Красноярске, Курске, Н.Новгороде, Новосибирске, Омске, Перми, Ростове-на-Дону, Рязани, Самаре, Саратове, Таганроге, Туле, Тюмени, Уфе, Хабаровске, Челябинске и Ярославле. В Брянске работает региональный представитель компании. Авторизованные учебные центры работают в Москве, Санкт-Петербурге, Абакане, Екатеринбурге, Ижевске, Иркутске, Красноярске, Магнитогорске, Новокузнецке, Новосибирске, Омске, Перми, Приволжском федеральном округе, Ростове-на-Дону, Рязани, Ставрополе, Челябинске и Ярославле. Портал дистанционного обучения D-Link: http://learn.dlink.ru. Информация о продуктах, решениях, событиях и текущей деятельности D-Link публикуется на официальном сайте http://www.dlink.ru и странице компании в Facebook.

215

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Выводы Опыт продвижения учебных программ D-Link в систему высшего образования для подготовки специалистов разного уровня в области информационных технологий оказался достаточно успешным, как для самой компании, так и для вузов-партнеров. При этом студенты имеют возможность подтвердить качество своих знаний не только государственным дипломом об образовании, но и сертификатами от компании D-Link по отдельным профильным дисциплинам. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

Портал Dlink.ru [Электронный ресурс].

– Режим доступа: http://www.dlink.ru/up//docs/Learn/ Education_Program_D-Link_v.7.pdf Портал Dlink.ru [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.dlink.ru/up//docs/book/ Routing_and_switching_technology_in_LAN.pdf Портал Dlink.ru [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.dlink.ru/up/ support/Learn/2016/WI-Fi_Technology_content.pdf Портал Dlink.ru [Электронный ресурс].

– Режим доступа: http://www.dlink.ru/ru/education/6/ Портал Dlink.ru [Электронный ресурс].

– Режим доступа: http://learn.dlink.ru/login/index.php Портал Dlink.ru [Электронный ресурс].

– Режим доступа: http://www.dlink.ru/ru/education/2/ Портал Dlink.ru [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.dlink.ru/ru/education /art/5/26.html Портал Dlink.ru [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.dlink.ru/ru/about/ Портал Volsu [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.volsu.ru/struct/ institutes/ ipt/telecommunication/

Ромасевич П.В. Опыт использования вузами образовательных ресурсов компании D-LINK для подготовки квалифицированных специалистов в области телекоммуникаций. Статья посвящена рассмотрению образовательных ресурсов компании D-Link для подготовки квалифицированных специалистов для области IT, различным направлениям сотрудничества компании D-Link с высшими учебными заведениями и опыта их взаимодействия с производителем активного сетевого оборудования и использования его образовательных ресурсов в учебном процессе. Ключевые слова: D-Link, IT-образование, учебные курсы, программирование, встроенные системы, Linux, направления сотрудничества IT-компаний и ВУЗов.

Romasevic, P.V. Experience in the use of educational resources D-LINK for the training of qualified specialists in the area of telecommunications. Article is devoted to consideration of DLink company educational resources for training qualified specialists for the IT area, to various directions of cooperation D-Link company with higher educational institutions and their experience of interaction with the producer of the fissile network equipment and use its educational resources in educational process.

Keywords: D-Link, IT education, training courses, programming, embedded systems, Linux, directions of cooperation IT-companies and universities.

216

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 371.3

Перспективы использования информационно-коммуникационных технологий в системе образования Никитина Т.С.1, Иванова С.Б.2, Пигуз В.Н.3, Ивашко К.С.4 ООО «КМ Образование»1, заместитель директора по научной работе2, заведующий отделом Компьютерно-информационных технологий (КИТ)3, ведущий специалист по информационным технологиям отдела КИТ4, ГУ «Институт проблем искусственного интеллекта», г. Донецк tnikitina@km-school.ru1, iai_sb_ivanova@mail.ru2, maxpvn77@gmail.com3, redakcija_intellekt@mail.ru4 Постановка проблемы В настоящее время развитие и становление системы образования дополняется качественно новым явлением – внедрение и использование информационных технологий в систему образования. Среди главных принципов осуществления интеграционных процессов следует отметить формирование единого информационного пространства и создание общих информационных ресурсов. Внедрение и использование информационных технологий является важным элементом в образовании, так как очевидным стало беспрецедентное возрастание популярности и доступа в полном объеме к информационным электронным ресурсам. Произошла настоящая революция в инструментах, с помощью которых осуществляются создание, распространение и применение знаний и умений, это – интеллектуальные уникальные достижения, которые влияют не только на все сферы жизни общества, но и на все стадии образовательного процесса. Процесс образования имеет достаточно специфические особенности, в первую очередь связанные со способом представления информации и рефлексией. Формирование и создание специальных платформ открывают новые возможности в освоении и использовании современных информационных технологий для повышения качества обучения и преподавания. Обеспечение системы образования информационными средствами, продукцией и технологиями с целью совершенствования механизмов управления системой образования на основе использования автоматизированных банков данных, оснащенность учебных заведений современным оборудованием является только одной из составляющих эффективности учебного процесса. Одним из таких приложений является информационный интегрированный продукт (ИИП) «КМШкола». Актуальность и новизна данной работы заключается в изучении влияния информационных технологий на образовательный процесс на примере применения и внедрения интегрированного программного продукта «КМ-Школа» в информационное образовательное пространство Донецкой Народной Республики. ИИП «КМ-Школа» и «Е-КМ-Школа» (портальная версия ИИП «КМ-Школа») – полноценный проект по информатизации учреждений школьного образования, объединяющий уникальный мультимедийный контент (более 2,5 млн систематизированных информационных объектов – уроков с 1 по 11 класс по всем предметам, тестов, медиатек и библиотек, тренингов, курсов развития личности, др.), включающий систему доставки и управления им, а также удобные и эффективные средства для автоматизации управления школой (АРМы директора и завуча, библиотекаря, учителя, учащегося; электронный журнал и конструктор веб-сайта школы). «Е-КМ-Школа» предоставляет площадку для разработки и проведения педагогами авторских дистанционных курсов и учебных проектов, а также включает все виды учебной деятельности: получение информации, представленных в Базе Знаний «КМ-Школы» (система электронных учебных ресурсов, содержащая около 2 000 000 систематизированных информационных объектов, которая постоянно развивается и пополняется с учетом последних достижений в области информационных образовательных технологий), «ноу-хау» – технологии подачи мультимедийной и аудиовизуальной информации – благодаря которому гарантируется качественное и максимально быстрое освоение учебного материала при соблюдении учащимися методического процесса, являющих собой подспорье в разработке нового учебного материала, контроля при подготовке к урокам. Учащимся, в свою очередь, «Е-КМ-Школа» дает возможность дистанционно готовиться к урокам и ЕГЭ, самостоятельно выстраивать и проводить учебные исследования и проекты, практические занятия нацелены прежде всего на закрепление пройденного материала, на разностороннее и гармоничное развитие личности и формирование навыков саморазвития. Учебно-методический комплект (УМК) «Начальная школа. Уроки и медиатеки Кирилла и Мефодия» (1-4 классы) – электронные образовательные ресурсы, включающие 252 тематических урока, 3206 интерактивных упражнений и более 700 мультимедийных объектов в медиатеках по предметам : «Обучение грамоте. Русский язык», «Математика», «Окружающий мир». Практическая ценность использования современных информационных технологий заключается в: – повышении уровня и качества образования;

217

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

– обеспечении подготовки и проведения уроков; – использовании разнообразных методов обучения; – предоставлении наглядной и доступной формы излагаемого школьного материала; – возможности прохождения полноценного и эффективного дистанционного обучения школьному материалу; – формировании элементарной информационной культуры как неотъемлемой части учебной деятельности. Современный уровень качественного среднего образования и контроля уровня знаний в государственных образовательных учреждениях Донецкой Народной Республики требует активного использования мультимедийных программных средств учебного назначения, современных инновационных технологий и инновационных педагогических программ и методик. Большинство современных комплексных программных продуктов, направленных на развитие полноценного обмена информацией, получения дополнительных знаний, расширение возможностей в процессе обучения, опираясь не только на значение норм и правил, но и на развитие личности учащихся являются коммерческими продуктами, и программный продукт «КМ-Школа» не является бесплатным, но российская политическая партия «Справедливая Россия» предоставила этот программный продукт для установки во всех общеобразовательных учреждениях ДНР бесплатно, на безвозмездной основе (28 декабря 2015 года руководитель фракции «Справедливая Россия» в Государственной думе РФ Сергей Миронов вручил Министру образования и науки ДНР Ларисе Поляковой сертификат на получение бессрочного доступа к российскому мультимедийному образовательному комплексу «КМ-Школа»). Ответственным исполнителем по реализации данного проекта, установке и внедрению учебного информационного интегрированного программного продукта «КМ-Школа» (Школа Кирилла и Мефодия), логина и пароля его портальной версии «Е-КМ-Школа», диска учебно-методического комплекта (УМК) «КМ-Школа. Начальная школа» (1-4 классы) в государственные общеобразовательные учреждения Донецкой Народной Республики и детям с ограниченными физическими возможностями, в соответствии с Приказом Министерства образования и науки ДНР, является Государственное учреждение «Институт проблем искусственного интеллекта». По программе поддержки общеобразовательных учреждений ДНР разработан и выполнен целый комплекс сопровождающих мероприятий, направленных на максимальное изучение и освоение информационной платформы «КМ-Школа» и дальнейшее активное применение в профессиональной деятельности учителей и администрации образовательных учреждений, а также в предоставлении участникам педагогического процесса – учителям и учащимся – возможности организации и получения доступного качественного дистанционного образования. Реализация Цель данной работы определить рациональность использования в процессе обучения дидактически ориентированных, информационных интегрируемых контентов (на примере ИИП «КМ-Школа» и «еКМ-Школа»). Все исследования, проводимые институтом направлены исключительно на получение достоверной и полной информации о компьютерном и программном обеспечении учебного процесса, о возможности использования современных информационных технологиях в государственных общеобразовательных учреждениях Донецкой Народной Республики, на организацию обучения участников образовательного процесса работы с информационным интегрированным продуктом (ИИП) «КМ-Школа». Анализ результатов мониторинга и обработки данных по внедрению продукта «КМ-Школа» в учебный процесс общеобразовательных учреждений ДНР показал, что ИИП «КМ-Школа» полностью соответствует современным образовательным стандартам, так как независимо от места проживания, состояния здоровья, материальной обеспеченности обучаемого учитель может организовать полноценное и эффективное прохождение школьного курса для учащихся любых форм обучения, ориентированное, прежде всего, на требования современных средних школ, учитывая пожелания и потребности органов управления учреждениями образования, а также соблюдая интересы родителей и учеников тем самым, повышая качество образования. Необходимость индивидуального подхода к каждому учащемуся, определение соответствующих умений и навыков, классификация каждого учащегося, с учетом индивидуальных способностей, комплексная реализация на практике мероприятий по организации учебного процесса – это основные задачи для реализации поставленной цели. Ключевым моментом применения интегрированного программного продукта «КМ-Школа» является создание единого педагогического пространства в Донецкой Народной Республике, благодаря которому общеобразовательные учреждения будут обеспечены цифровыми информационными, учебно-методическими и дидактическими материалами нового поколения. В связи с тем, что информационный интегрированный продукт «КМ-Школа» и «е-КМ-Школа» является учебным комплексом нового поколения и до недавнего времени не использовался в государственных общеобразовательных учреждениях Донецкой Народной Республики специалистами Государствен-

218

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

ного учреждения «Институт проблем искусственного интеллекта» проведен инструктаж учителей по работе с пакетом «КМ-Школа», что дало возможность провести на систематической основе обучение учителей работе с ИИП «КМ-Школа», а также узнать мнения пользователей по работе с данным продуктом, провести консультации, обменяться опытом работы, решить важные вопросы по освоению среды «КМ-Школы» и ее дальнейшее активное применение в профессиональной деятельности. Социальная значимость работы заключается в том, что особое внимание уделено детям с ограниченными возможностями, находящимся на домашнем обучении. В результате проведенного мониторинга классифицированы и подготовлены отдельные списки детей начальных (1-4 кл.) и старших классов (5-11 кл.), которым были установлены индивидуальные пакеты или выданы индивидуальные ключи для использования портальной версии пакета «Е-КМ-Школа», позволяющие работать с учебным материалом дома. Неограниченные возможности в области мультимедиа пространств и современных Internetтехнологий опираются прежде всего на информационный поиск необходимых сведений. Нарастание объемов информации, потребность в её обработке и фильтровании, а также прогресс в области компьютерных и информационных технологиях стали главными условиями для применения и внедрения ИИП «КМ-Школа». Использование средств «КМ-школа» обеспечит проведение урока исчерпывающим и наглядным учебным материалом, что является методической и технической поддержкой для всех участников образовательного процесса. Прогресс не стоит на месте и модные веяния охватывают все аспекты, включая и образовательный аспект, нельзя забывать о том, что задействованы становятся все участники учебного процесса (учитель, ученик, родитель). Причем данная интеграция направлена на работу не только внутриклассовую, но и проводится так называемая исследовательская деятельность с акцентом на максимальное содействие успешному преподаванию, умственному развитию и формированию информационной картины мира. Современная методика преподавания и изложения материала отрицает деление существующих методик на активные и пассивные: все методы и приемы в процессе преподавания должны опираться на интерес и активность учащихся, для чего каждый метод должен располагать соответствующими (активизирующими) приемами. Обучающая часть программного пакета «КМ-школа» включает выполнение специальных заданий, упражнений, тестов и иных творческих заданий, в которых предусмотрена работа по обогащению памяти учащихся системными объединениями упражнений в единое ядро по заданной тематике для учащихся с 1 по 11 класс по всем предметам, медиатек и библиотек, тренингов, курсов, направленных на развитие личности и т.п. Определяющим моментом для внедрения ИИП «КМ-Школа» » в учебный процесс общеобразовательных учреждений ДНР являются показатели, необходимые для внедрения информационного интегрированного продукта «КМ-Школа»: исправное компьютерное и сетевое оборудование; современная операционная система; наличие локальной сети с подключением к интернету; оснащенность сервера жестким диском более 120 Гб; процессор типа Intel с тактовой частотой не менее 1 ГГц; объем оперативной памяти 256 Мб; видеоадаптер с видеопамятью не менее 8 Мб, 32-bit цветности; звуковая плата (поддержка форматов WAV и MID); объем жесткого диска не менее 10 Гб; стереофоническая акустическая система или наушники, микрофон. Дальнейшее использование средств информационно-коммуникационных технологий в учебновоспитательном процессе позволит не только систематизировать учебную информацию по предметам, по актуальности запрашиваемого материала и т.д., но и поможет значительно улучшить эффективность обучения, сократить затраты на образование, откроет новые возможности в освоении и использовании современных информационных технологий, направленных на повышение качества обучения и преподавания. Никитина Т.С., Иванова С.Б., Пигуз В.Н., Ивашко К.С. Перспективы использования информационно-коммуникационных технологий в системе образования. В статье рассматриваются некоторые аспекты применения и внедрения информационнокоммуникационных технологий (ИКТ) в учебно-воспитательный процесс, актуальность использования информационных технологий в процессе обучения, их роль в учебном процессе, на примере внедрения интегрированного программного продукта «КМ-Школа» в информационное образовательное пространство Донецкой Народной Республики. Ключевые слова: ИКТ, качество обучения, учитель, учащийся, развитие, актуальность.

Nikitina T.S., Ivanova S.B., Pigus V.N., Ivashko K.S. Prospects for the use of information and communication technologies in the education system. This article discusses some aspects of the use and implementation of information and communication technologies in the educational process, the relevance of the use of information technology in the learning process, their role in the educational process on the example of implementing an integrated software product "KM-School" information and educational space of the Donetsk People's Republic.

Keywords: IT, the quality of teaching, teacher, learner, development, relevance.

219

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.8

Научное наблюдение, как основной метод исследовательской работы студентов в образовательном процессе подготовки медицинского специалиста среднего звена Швыдкий О.В., Момоток Л.А. ГПОУ «Донецкий медицинский колледж» Введение Вхождение студентов в исследовательскую деятельность представляет собой особый образовательный этап, в котором молодёжь хотела бы попробовать свои силы. У людей, имеющих пытливый ум, возникает желание анализировать, классифицировать, обобщать, делать выводы. Основы исследовательской деятельности молодёжь должна получить именно в студенческие годы. Умение проводить исследовательскую работу (ИР) может понадобиться в дальнейшем, когда специалист состоится, и на изучение методик в будущем не будет затрачено драгоценное время. Систематическое последовательное знакомство с методологией исследования вырабатывает у студентов устойчивый алгоритм в данной деятельности. Преподаватель становится научным руководителем, от которого зависит, насколько правильно будут усвоены методы, способы и стратегии исследования, насколько увлечёт студентов процесс познания. Преподаватель должен разработать определённую методику пошагового вхождения студентов в исследовательскую работу для развития самостоятельности и самосовершенствования. В начале исследовательской работы необходимо познакомить студентов с «прописными» истинами исследования, а именно: 1. Нельзя заниматься «исследованием вообще», необходимо определить чёткое направление работы, поставить конкретную цель и последовательно идти к ее достижению.

2. Исследовательская работа строится «на плечах предшественников». Прежде чем приступать к работе, необходимо изучить в научной литературе, что было сделано в данной области.

3. Исследователь должен освоить научную терминологию.

4. Результат любого исследования должен быть обязательно оформлен в «письменном» виде (печатном или электронном) и опубликован – в виде научного отчета, научного доклада, реферата, статьи и т.д. Применяемые в исследовательской работе методы не могут быть произвольными, выбранными без достаточных оснований по прихоти исследователя. Студент должен использовать нужные методы, т.е. такие, которые обеспечивают максимальный эффект [1]. Методы обычно отбирают для каждого этапа или части исследований. Целесообразно отбирать методы адекватно объекту, общим задачам исследования, накопленному материалу, чтобы они соответствовали современным принципам научного исследования. Некоторые исследования объектов и процессов ограничиваются невозможностью экспериментальной работы. В этом случае методом научного познания выступает научное наблюдение. Данный метод предполагают получение определенной информации для дальнейшего теоретического осмысления и истолкования, для утверждения или опровержения какой-либо гипотезы. Наблюдение - метод научного исследования, заключающийся в активном, систематическом, целенаправленном, планомерном и преднамеренном восприятии объекта, в ходе которого получается знание о внешних сторонах, свойствах и отношениях изучаемого объекта [2]. Наблюдение – это аналитический метод, с помощью которого изучают, фиксируют и сравнивают процессы и явления в реальных ситуациях.

Постановка задачи На лечебной базе отделения клинической дозиметрии и радиационной безопасности Республиканского онкологического центра (РОЦ), оснащённой информационными технологиями, проводится исследовательская работа студентов кружка медицинской информатики Донецкого медицинского колледжа. Ввиду недоступности эксперимента использованы некоторые теоретические и эмпирические методы познания.

220

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Приоритетным выбран эмпирический метод научного наблюдения, как наиболее информативный метод исследования, который позволяет увидеть все стороны изучаемых явлений и процессов, сопровождающих восприятию наблюдателя – как непосредственному, так и с помощью различных медицинских приборо-компьютерных комплексов. Процесс не является пассивным созерцанием. Это активная форма отношения субъекта к объекту. К наблюдению предъявляется достаточно чёткие требования: цель наблюдения, план наблюдения, контроль за корректностью и надёжностью полученных результатов, обработка, осмысление и, что особенно важно, интерпретация полученной информации . Таким образом, студентами соблюдены основные требования ИР, а именно: определена тема: « Информационная поддержка лечебно-диагностического процесса». Объектом выбрана локальная медицинская информационно-поисковая система (МИПС). Подготовка к проведению научного исследования следовала по плану: 1. Формулирование постановки задачи: Исследовать обработку медицинской информации каждого звена данной МПИС. Сопоставить интеграцию информационных технологий в радиологическое отделение РОЦ с текущими технологиями и мировыми IT-трендами.

2. Определение исходных гипотез:  – убедиться, что обработка медицинской информации на диагностических и лечебных компьютерных комплексах осуществляет цикл в едином лечебнодиагностическом процессе;  – доказать интеграцию IT в лучевую терапию, как эффективное безопасное средство.

3. Выбор цели работы: выявить взаимосвязь между модулями ИПС радиологического отделения, объединяющими диагностический и лечебный процессы. Исследование Для реализации научного исследования студентам предложены методические разработки в виде дидактических таблиц (ДТ), как основные ориентиры в исследовательской деятельности. ДТ содержат в себе направляющую идею пошагового исследования объекта, помогающую студентам выбирать наиболее ценную информацию среди большого информационного потока. Заголовки таблицы чётко указывают, на что конкретно должен обратить внимание студент, какие дополнительные методы должен использовать, какими принципами должен руководствоваться. Используя данную методическую поддержку, исследователь устанавливает связи исследуемых объектов, строит схемы, графики, делает выводы и т. п. Дидактические таблицы помогают последовательно понять суть поставленных задач. Постепенное заполнение таблиц приучают обучающихся к правильной, организованной исследовательской работе, помогает готовить отчёты в рамках научного изложения. В данном исследовании использованы шесть итоговых таблиц, три из которых представлены ниже. На основании дидактических таблиц студенты переходят к завершающему этапу исследования – написанию отчёт-проектов. Научные наблюдения всегда сопровождаются описанием объекта познания. Последнее необходимо для фиксирования тех свойств, сторон изучаемого объекта, которые составляют предмет исследования. Описания результатов наблюдений образуют эмпирический базис науки, опираясь на который исследователи создают эмпирические обобщения, сравнивают изучаемые объекты по тем или иным параметрам, проводят классификацию их по каким-то свойствам, характеристикам, выясняют последовательность этапов их становления и развития [3]. Завершающий этап исследования выглядит представленным ниже проектом. В нём выдержаны принципы ИД, детально проведён анализ назначения, функций и взаимосвязь отдельных звеньев МИПС.

221

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Дидактическая таблица 1. Диагностический процесс. МРТ Какие Виды МПКК деятель изучают ности

Результаты наблюдения, выводы, проблемы.

Исследовательская деятельность

Методы

Внешний вид и работу 1. Наблюдение 1. Получение новых диагностического знаний. процесса.

2. Психологическую 2. Причины ограничения Целенаправленподготовку пациента к ность (внимание обследований на МРТ. обследованию. должно фиксироваться только 3. Безопасность 3. Укладку пациентов в на интересующих обследования на МРТ. соответствии со стандартом явлениях) 4. Составление схемы DICOM на стол пациента в преобразования однородное магнитное поле.

2. Анализ медицинской информации обработки 4. Наложение диагностических мединформации на на высокочастотной резонансной КТ и МРТ. МПКК. катушки на обследуемый 5. Уровень участок.

3. Обобщение общих принципов информативности 5. Включение программы работы на изображений на КТ и МРТ. сканирования. Появление компьютерных 6. Формирование изображений на мониторе. диагностических комплексах КТ и понятий: 6. Определение плотностей МРТ 7. преобразование наблюдаемых структур по шкале Хаунсфилда.

4. Беседа с информационных лучей в графическое изображение медицинским 7. Работу с центральной персоналом о анатомических структур. БД, архивирование и открытие биологическом 8. низкозольный МРТ; графических файлов. действия информационных 9. сканирование, 8. Изображения в разных лучей. режимах.

10. режимы наблюдения реконструированного 9. Описание изображений изображения врачом.

Проектное обучение

Что наблюдаем

1. Составление рабочего отчёта обработки 1. Обсуждение информации (сбора, проблемных хранения, передачи) на КТ, 1. Фиксирование рабочего вопросов. МРТ. процесса малыми подгруппами. 2. Принцип 2. Описание назначения пошаговой ПО диагностического деятельности. процесса на визуальных компьютерных комплексах.

Диагностические медицинские компьютерные комплексы: МРТ

1. МРТ.

222

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Дидактическая таблица 2. Лечебный процесс. Системы дозиметрического планирования (СДП). Какие Виды МПКК деятел изучаем ьности

Что наблюдаем

Методы

Исследовательская деятельность

1.

Наблюдение

2. Изучение свойств моделей. Активность (поиск и фиксация интересующего акцента видения процесса).

2. Создание математических моделей анатомических структур на основании томограмм.

3. Исследование моделей в разных проекциях.

3. Анализ математических моделей в лучевой терапии

4. Создание графических изодозных моделей радиационных полей.

4. Осмысление информационных процессов предлучевой подготовки в СДП.

5. Создание моделей пучков лучей разных конфигураций для многолепесткового каллиматора линейного ускорителя.

Проектное обучение

Лечебный процесс. Системы дозиметрического планирования (СДП).

1. Ознакомление с системой ПО компьютерного комплекса СДП.

5. Обобщение. СДП используется для индивидуального планирования как экспертная система.

1. Фиксирование процесса предлучевой подготовки малыми группами.

1. Использование принципов прогностичности и обратной связи.

2. Нравственный аспект. Согласованность в работе медицинских фииков и лучевых терапевтов.

2.

Интегрирование знаний по радиологии, лучевой терапии, математике, истории медицины, информационным технологиям.

223

Результаты наблюдения, выводы, проблемы 1. Получение новых знаний о математических моделях и их роли в распределении дозной нагрузки.

2. Роль СДП в лечебно-диагностическом процессе.

3. Формирование основных понятий: АРМ, БД, БЗ, индивидуальное планирование на системах ДП. Выводы: При помощи моделей радиационного поля заранее прогнозируется лечение, выбирается оптимальный вариант поля

1. Подготовка коллективных проектов информационной поддержки предлучевой подготовки пациента в рамках научного изложения.

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Дидактическая таблица 3. Лечебный процесс. Линейный ускоритель.

Какие Виды МПКК деятельизучаем ности

Что наблюдаем

Методы

1. Основные программные модули линейного ускорителя на заключительном этапе работы:

1. Планомерность и преднамеренность наблюдения (следование заранее определенному плану ).

Исследовательская деятельность

2. Синтез: объединение подсистем в единый лечебнодиагностический процесс.

 модуль анализа данных;  модуль управления ЛУ.

2. Наблюдение автоматической работы ускорителя в разных режимах.

3. Наблюдение сложной укладки и фиксирования частей тела для точного прицеливания лучей. (Процесс совмещения координат с метками на теле пациента при помощи системы лазерных лучей).

4. В пультовой на мониторе инженера формирование конфигурации луча при помощи многолепесткового коллиматора.

Проектное обучение

Лечебный процесс. Линейный ускоритель (ЛУ).

 модуль укладки пациента;

3. Анализ условий обработки медицинской информации в циклическом процессе.

4. Обобщение: Залог успешного лечения -сведение до минимума ошибок в работе каждого звена для минимизации погрешностей в едином лечебнодиагностическом процессе.

1. Высокую культуру общения служб отделения.

1. Принципы прогностичности и пошаговости.

2. Мониторинг пациента во время лечения.

2. Интегрирование знаний по лучевой терапии в сестринское дело.

.

224

Результаты наблюдения, выводы, проблемы.

5. Осмысление решения главной задачи – получение грамотного предсказуемого лечения при минимальном облучении здоровых тканей. Выводы: 1. Лечение приводит к изменению параметров облучаемых областей, что заставляет их корректировать для последующего цикла.

2. Необходима интеграция IT в лучевую терапию.

1. Обсуждение проблемных вопросов с инженерным и медперсоналом ЛУ.

2. Составление отчёт- проекта завершающего этапа на основе статистических данных лучевой терапии.

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Медицинская информационно-поисковая система (МИПС) радиологического отделения представляет собой локальную сеть, обеспечивающую хранение большого количества информации, быстрый доступ, эффективную обработку. Локальная сеть работает на основе технологий PACS (Picture Archiving and Communication System) - системе архивации и передачи изображений в лучевой диагностике и терапии. Универсальным медицинским форматом изображений и их передачи является стандарт DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine – цифровые изображения и их передача в медицине) – основной стандарт, определяющий передачу и хранение медицинских диагностических изображений и сопутствующей им информации [4]. С помощью PACS любые графические изображения подвергаются перекодировке и совместимости и становятся пригодными для сохранения в компьютерной среде, тогда как обычно в диагностических кабинетах они воспроизводятся по технологии, свойственной каждому конкретному методу [8]. Состав МИПС: 1. Подсистема (модуль) визуальной диагностики – КТ, МРТ.

2. Подсистема (модуль) «Система дозиметрического планирования»(СДП).

3. Подсистема (модуль) топометрических измерений – «Компьютерный симулятор».

4. Подсистема (модуль) линейного ускорителя. Модуль «Визуальная компьютерная диагностика» состоит из медицинских приборокомпьютерных комплексов: компьютерного томографа (КТ) и магнитно-резонансного томографа (МРТ). Модуль предназначен для послойного исследования группы органов и выполняет функцию получения анатомо-топографических данных об опухоли и прилежащих структурах. Сбор медицинских данных происходит при помощи информационных лучей (ИЛ) – волновых процессов разной физической природы. Природа и биологическое действие информационных лучей: для КТ – это рентгеновские лучи, оказывающие лучевую нагрузку на пациента; обследование производится только по показаниям. Природа информационных лучей на МРТ - резонансное э/м излучение человека (Н –спектр). Метод является безвредным ввиду неионизирующего действия ИЛ. На данном этапе аналоговые медицинские данные реконструируются в графическое изображение. При исследовании данного вопроса указан тот факт, что описание изображений опирается на известный Анатомический атлас распилов, который был получен Н.И. Пироговым в XIX веке из первых анатомических срезов, имеющий научную ценность в наше время [5]. На рисунках 1 и 2 представлены изображение распила замороженного человека и компьютерная томограмма головного мозга на одном и том же уровне подкорковых структур. Таким образом, прообразом современных лучевых изображений можно считать «Ледяную анатомию» русского учёного. Для постановки диагноза этот метод являются приоритетными. После постановки диагноза при анализе полученных изображений лечащий врач принимает решение о проведении курса лучевой терапии

Рисунок 1- Пироговский ледяной распил головного мозга человека

Рисунок 2 - Компьютерная томограмма головного мозга человека

Модуль «Система дозиметрического планирования (СДП)» является первым этапом предлучевой подготовки пациента и заключается в создании модели облучаемого поля и программы управления линейным ускорителем . Цель планирования — достижение максимально равномерного дозного распределения в облучаемой мишени так, чтобы здоровые прилегающие критические ткани получили минимальную лучевую нагрузку [6]. Одним из интереснейших моментов работы есть создание 3-D моделей исследуемого участка (рис. 3) и радиационных полей, а так же других видов полей в виде графиков, изодозных поверхностей. Для создания моделей необходимо ввести слайсы с компьютерного томографа, оптимальную дозу облучения и режим фракционирования. На основании полученных моделей можно прогнозировать лечение пациентов с большой точностью. На данном этапе

225

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

отмечаются: профессиональная ответственность медперсонала, согласованность между медицинскими физиками и лучевыми терапевтами, обговаривающими мельчайшие детали плана облучения.

Рисунок 3 - 3-DМодель облучаемого участка

Модуль «Компьютерная симуляция» представляет собой второй обязательный этап предлучевой подготовки пациента, который производится на рентгеновском симуляторе, корректирующим с предельной точностью выбранный план лечения на ускорителе. Рентгеновский компьютерный симулятор – диагностический рентгеновский аппарат, выполняющий совмещение реального изображения с контурами модели поля для нанесения меток на тело пациента. Модуль «Лучевая терапия» Линейные ускорители (ЛУ) используются как один из современных методов борьбы со злокачественными образованиями всех локализаций на основании поражающего действия клеток высокоэнергетическими лучами. В основе работы линейного ускорителя лежат микроволновые технологии. На выходе из линейного ускорителя форма полученного пучка лучей «подстраивается» под параметры опухолевого очага, что обеспечивает его точное облучение. Ускорители создают не только радиационное поле любой требуемой формы, но и осуществлять облучение с различной интенсивностью во время одного и того же сеанса. В тело гентри ЛУ встроено особое и очень важное приспособление: многолепестковый коллиматор. Именно за счет этого устройства и формируется особая форма пучка рентгеновских лучей, что позволяет прицельно обрабатывать опухоль излучением под любыми углами, практически не выходя за ее пределы и не повреждая здоровые ткани. Данный модуль знаменуется сочетанием физико-дозиметрических, технических, клинических и радиологических подходов к лечению каждого больного, рис. 4 [7].

Рисунок 4 - В пультовой линейного ускорителя Информатизация здравоохранения в ДНР находится в стадии активного развития, тогда как в большинстве стран этот процесс вышел на уровень насыщения. Современным мировым флагманом МИС является система iSite PACS фирмы Philips - одной из трех ведущих компаний на рынке медицинских решений. iSite PACS легко интегрируется в телемедицину, в медицину государств постсоветского пространства, в частности, Казахстана, Белоруссии, России. Мировые полноценные системы PACS оснащены алгоритмами сжатия изображений на основе вейвлет- преобразования - коэффициент сжатия до 30 раз практически без потери качества изображения (non - lossy), тогда как обычные алгоритмы не допускают коэффициентов более 4:1.

226

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Выводы Важнейшим требованием к научному наблюдению является требование интерсубъективности. Это означает, что наблюдение может повторить каждый наблюдатель с одинаковым результатом. Если все наблюдатели получили один и тот же результат, то это дает основание считать результат наблюдения объективным научным свидетельством. В данном исследовании всеми участниками исследования получены следующие выводы: 1.

2.

3.

4.

5.

Выявлены основные функции каждого модуля, последовательно проведен анализ и взаимосвязь отдельных звеньев локальной системы в едином лечебно-диагностическом процессе. Студенты убеждаются, что компьютерные технологии, интегрируемые в медицину, формируют единый лечебно-диагностический процесс. Реализуется главная задача лечения – поражение опухоли при максимальном сохранении близлежащих здоровых тканей (не гибнут здоровые клетки, пациенту не угрожает инвалидность). Студенты убеждаются, что гипотезы проверены научным путём на основании научного наблюдения, анализа. Обработка различных медицинских данных и информационной поддержки производится с максимальной точностью, преобразуясь в различные виды. Так, графическая информация преобразуется в высококачественное дозноанатомическое моделирование, на основании которого создаётся специальная программа для управления ускорителем Студенты чётко прослеживают условия организации циклического процесса обработки медицинской информации.

Исследовательская деятельность, как составляющая образовательного процесса, несёт воспитательную функцию. Студенты, впервые сталкиваясь с лечебно-диагностическим процессом онкобольных, испытывают большую эмоциональную и нравственную нагрузку,. видят отношение персонала к пациентам, учатся сопереживать, соболезновать при соприкосновении со страданием и человеческим горем. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

Тимофеева А.С., Федина В. В., Петрова Л.П.// Научно-исследовательская работа студентов в технических вузах. Сборник научных трудов. Направление 1. - Белгород, 003. - часть 1, С. 174-175 Новейший философский словарь. Режим доступа: https://dic.academic.ru/contents.nsf/dic_new_philosophy/ Мамзин А.С. История и философия науки. - СПб.: Питер, 2008. — 304 с. Методы научного познания.1.4. Режим доступа: http://yourlib.net/content/category/8/56/65/ Колесникова И. А. Педагогическое проектирование: Учеб. пособие для высш. учеб. заведений / И.А. Колесникова, М.П. Горчакова-Сибирская; Под ред. И.А. Колесниковой. - М: Издательский центр «Академия», 2005. — 288 с. Каперусов C.Ю., Кострицкий А.В. История развития PACSсистем (систем архивирования, передачии визуализации медицинских диагностических изображений). ЗАО “Рентгенпром”, 2016. – 162 с. Шевченко Ю. Л., Китаев В. М. // Национальный медико-хирургический центр имени Н.И. Пирогова, Москва. Журнал: Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2010;(9): 4-8 "Ледяная анатомия" Н.И. Пирогова. Режим доступа: https://www.mediasphera.ru/journal/khirurgiya-zhurnal-im-n-i-pirogova ГОСТ Р 56317-2014 Изделия медицинские электрические. Системы дозиметрического планирования. Технические требования для государственных закупок. ГОСТ Р 56317-2014 Линденбратен Л.Д., Королюк И.П. Медицинская радиология: Учебник. 2-е изд. М.: Медицина, 2012. -648с . Абрамов Н.В. и др. Информационные системы в медицине: Учебное пособие— Нижневартовск: Изд-во Нижневарт. гуманит. ун-та,2008. — 171 с.. 2008. Режим доступа: [http://scicenter.online/meditsine-tehnologii-informatsionnyie/informatsionnyie-sistemyi-meditsineuchebnoe.html

227

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Швыдкий О.В, Момоток Л.А. Научное наблюдение, как основной метод исследовательской работы студентов в образовательном процессе подготовки медицинского специалиста среднего звена. В статье рассматривается дидактические методы введения обучающихся в исследовательскую деятельность на примере опыта работы студентов на лечебной базе Республиканского онкологического центра (РОЦ), где использованы информационные технологии для диагностики и лечения онкологических больных. Вследствие недоступности эксперимента применялись теоретические и эмпирические методы познания. Основным методом исследования взят эмпирический описательный метод, заключающийся в целенаправленном и организованном восприятии и регистрации изучаемого объекта, важнейшими принципами которого являются – невмешательство в изучаемый предмет или процесс и принцип непосредственного восприятия. Для правильного отбора и фиксирования наиболее ценной информации, а также выработки алгоритма в научной деятельности представлены методические разработки в виде дидактических таблиц (ДТ), как основных ориентиров обучающейся молодёжи, несущих идею пошагового исследования объекта и помогающих в написании итогового отчёта. Ключевые слова: медицинские приборо-компьютерные комплексы (МПКК), визуальные методы диагностики, предлучевая подготовка, системы дозиметрического планирования (СДП), лучевая терапия, линейный ускоритель, дидактические таблицы.

Shvydkii O.V., Momotok L.A. Scientific observation as the main method of students’ research work in the educational process of training of mid-level medical specialists. The article covers the didactic methods of introducing students to research activity on the example of work experience of students at the medical base of Donetsk Republican Oncology Center, where information technologies for diagnosis and treatment of oncological patients are integrated.

Theoretical and empirical methods of cognition were used due to the unavailability of the experiment. The main method of research is the empirical descriptive method, consisting in the purposeful and organized perception and registration of the studied object, the most important principles of which are non-interference in the studied subject or process and the principle of direct perception. The methodical developments in the form of didactic tables are presented as the main reference points of the students who are studying, who carry the idea of step-by-step research of the object and help in writing the final report. It is necessary for the correct selection and fixation of the most valuable information, as well as the development of the algorithm in scientific activity.

Keywords: medical instrument-computer complexes, visual diagnostic methods, pre-radial preparation, dosimetric planning systems, radiation therapy, linear accelerator, didactic tables.

228

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.8

Система контроля посещаемости студентов на основе нейросетевого распознавания лиц Чернышов Б.С., Фоминых И.Д., Рудак Л.В., Федяев О.И. кафедра программной инженерии, Донецкий национальный технический университет, г. Донецк Описание проблемы Для преподавателей университетов необходимость самостоятельно вести контроль посещаемости студентов стала неотъемлемой частью проведения занятий. Однако этот процесс по различным причинам занимает слишком много времени. Цель работы – создать программу для автоматизации контроля посещаемости студентов. На сегодняшний день существующие технологии позволяют сделать контроль посещаемости студентов автоматизированным. Существует несколько способов решения этой проблемы. Известные реализации 1. Метод гибкого сравнения на графах (Elastic graph matching) Суть метода сводится к эластичному сопоставлению графов, описывающих изображения лиц. Лица представлены в виде графов со взвешенными вершинами и ребрами (рис. 1). На этапе распознавания один из графов – эталонный – остается неизменным, в то время как другой деформируется с целью наилучшей подгонки к первому. В подобных системах распознавания графы могут представлять собой как прямоугольную решетку, так и структуру, образованную характерными (антропометрическими) точками лица [1,2].

Рисунок 1 - Граф на основе антропометрических точек лица В вершинах графа вычисляются значения признаков, чаще всего используют комплексные значения фильтров Габора или их упорядоченных наборов – Габоровских вейвлет (строи Габора), которые вычисляются в некоторой локальной области вершины графа локально путем свертки значений яркости пикселей с фильтрами Габора. Недостатки: высокая вычислительная сложность процедуры распознавания. Низкая технологичность при запоминании новых эталонов. Линейная зависимость времени работы от размера базы данных лиц.

2. Нейронные сети Обучаются нейронные сети на наборе обучающих примеров. Суть обучения сводится к настройке весов межнейронных связей в процессе решения оптимизационной задачи методом градиентного спуска. В процессе обучения НС происходит автоматическое извлечение ключевых признаков, определение их важности и построение взаимосвязей между ними. Предполагается, что обученная НС сможет применить опыт, полученный в процессе обучения, на неизвестные образы за счет обобщающих способностей. Наилучшие результаты в области распознавания лиц (по результатам анализа публикаций) показала Convolutional Neural Network или сверточная нейронная сеть (далее – СНС), которая является логическим развитием идей таких архитектур НС как когнитрона и неокогнитрона (рис. 2). Успех обусловлен возможностью учета двумерной топологии изображения, в отличие от многослойного перцептрона. Отличительными особенностями СНС являются локальные рецепторные поля (обеспечивают локальную двумерную связность нейронов), общие веса (обеспечивают детектирование некоторых черт в любом месте изображения) и иерархическая организация с пространственными сэмплингом (spatial subsampling). Благодаря этим нововведениям СНС обеспечивает частичную устойчивость к изменениям

229

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

масштаба, смещениям, поворотам, смене ракурса и прочим искажениям.

Рисунок 2 – Архитектура сверточной нейросети Недостатки нейронных сетей: добавление нового эталонного лица в базу данных требует полного переобучения сети на всем имеющемся наборе (достаточно длительная процедура, в зависимости от размера выборки от 1 часа до нескольких дней). Проблемы математического характера, связанные с обучением: попадание в локальный оптимум, выбор оптимального шага оптимизации, переобучение и т.д. Трудно формализуемый этап выбора архитектуры сети (количество нейронов, слоев, характер связей). Обобщая все вышесказанное, можно заключить, что НС – «черный ящик» с трудно интерпретируемыми результатами работы.

3. Скрытые Марковские модели (СММ, HMM) Одним из статистических методов распознавания лиц являются скрытые Марковские модели (СММ) с дискретным временем [3]. СММ используют статистические свойства сигналов и учитывают непосредственно их пространственные характеристики. Элементами модели являются: множество скрытых состояний, множество наблюдаемых состояний, матрица переходных вероятностей, начальная вероятность состояний. Каждому соответствует своя Марковская модель. При распознавании объекта проверяются сгенерированные для заданной базы объектов Марковские модели и ищется максимальная из наблюдаемых вероятность того, что последовательность наблюдений для данного объекта сгенерирована соответствующей моделью. На сегодняшний день не удалось найти примера коммерческого применения СММ для распознавания лиц. Недостатки: необходимо подбирать параметры модели для каждой базы данных, СММ не обладает различающей способностью, то есть алгоритм обучения только максимизирует отклик каждого изображения на свою модель, но не минимизирует отклик на другие модели.

4. Метод главных компонент или principal component analysis (PCA) Одним из наиболее известных и проработанных является метод главных компонент (principal component analysis, PCA), основанный на преобразовании Карунена-Лоева. Первоначально метод главных компонент начал применяться в статистике для снижения пространства признаков без существенной потери информации. В задаче распознавания лиц его применяют главным образом для представления изображения лица вектором малой размерности (главных компонент), который сравнивается затем с эталонными векторами, заложенными в базу данных. Главной целью метода главных компонент является значительное уменьшение размерности пространства признаков таким образом, чтобы оно как можно лучше описывало «типичные» образы, принадлежащие множеству лиц. Используя этот метод можно выявить различные изменчивости в обучающей выборке изображений лиц и описать эту изменчивость в базисе нескольких ортогональных векторов, которые называются собственными (eigenface).

5. Active Appearance Models (AAM) Активные модели внешнего вида (Active Appearance Models, AAM) – это статистические модели изображений, которые путем разного рода деформаций могут быть подогнаны под реальное изображение. Данный тип моделей в двумерном варианте был предложен Тимом Кутсом и Крисом Тейлором в 1998 году. Первоначально активные модели внешнего вида применялись для оценки параметров изображений лиц. Активная модель внешнего вида содержит два типа параметров: параметры, связанные с формой (параметры формы), и параметры, связанные со статистической моделью пикселей изображения или тек-

230

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

стурой (параметры внешнего вида). Перед использованием модель должна быть обучена на множестве заранее размеченных изображений. Разметка изображений производится вручную. Каждая метка имеет свой номер и определяет характерную точку, которую должна будет находить модель во время адаптации к новому изображению (рис. 3).

Рисунок 3 - Пример разметки изображения лица из 68 точек, образующих форму AAM Выбранная реализация Наиболее оптимальный вариант - использовать комбинированный метод, который включает в себя компьютерное зрение, глубокую сверточную нейронную сеть и классификатор. Первый этап включает в себя поиск лица на изображении. Технология реализации решения данной задачи - OpenCV [4,5]. Однако распознавание лиц состоит из множества взаимосвязанных подзадач: 1. Во-первых, нужно посмотреть на картинку и найти на ней все лица.

2. Во-вторых, нужно научиться распознавать каждое лицо, даже если оно странным образом повернуто, или если освещение плохое – ведь это все равно все тот же человек.

3. В-третьих, нужно уметь определять уникальные черты лица, которые отличают одного человека от других, например, размер глаз, форма лица и так далее.

4. Наконец, нужно сравнить выявленные уникальные особенности этого лица со всеми людьми, которых система уже знает, чтобы понять, кто изображен на фото. Чтобы найти лица на изображении, нужно сделать изображение черно-белым, затем рассмотреть каждый пиксель на изображении, один за другим [6]. Цель алгоритма — выяснить, насколько темным является текущий пиксель по сравнению с соседними. Затем задается вектор направления, в котором изображение становится темнее: Выполнив эту процедуру для каждого отдельного пикселя изображения, замените каждый пиксель вектором. Эти векторы называются градиентами, и они показывают направление от светлых пикселей к темным по всему изображению [7]. Однако, сохранение градиента для каждого пикселя – это слишком много информации. Было бы лучше, если можно было бы увидеть основное направление изменения света на более высоком уровне, получая таким образом общую канву изображения. Для этого требуется разделить изображение на маленькие квадраты размером N x N пикселей каждый. В каждом квадрате необходимо подсчитать, сколько точек градиента повернуто в каждом из основных направлений (вверх, вверх, вправо, вправо и т. д.). Затем нужно заменить этот квадрат на изображении векторами, направленными туда же, куда и большинство. Чтобы найти лицо на HOG-изображении, все, что нужно сделать, — это найти часть изображения, которая наиболее похожа на известный рисунок HOG, полученный из множества других лиц в ходе обучения: Второй этап включает в себя кодирование лица. Решение заключается в создании сверточной нейронной сети глубокого обучения. Но вместо того, чтобы обучать сеть распознавать объекты на изображении, необходимо обучить ее создавать 128 измерений для каждого лица. Во время обучения сети анализируется одновременно три лица: 1. Обучающее изображение лица известного человека.

2. Другая фотография того же известного человека.

231

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

3. Изображение совершенно другого человека. Затем алгоритм просматривает измерения, которые он делает для каждого из этих трех изображений. Затем он немного настраивает нейронную сеть, чтобы удостовериться, что измерения, созданные для изображений #1 и #2, будут более похожи, а измерения для #2 и #3 – менее похожи. Повторив этот этап миллионы раз для миллионов изображений тысяч разных людей, нейронная сеть учится надежно создавать 128 измерений для каждого человека. Любые десять разных изображений одного и того же человека должны давать примерно одинаковые измерения. Полученные 128 измерений каждого лица называют картой. Этот процесс обучения сверточной нейронной сети для получения карты лиц требует большого количества данных и мощного компьютера. Даже при использовании дорогой видеокарты NVIDIA Tesla требуется 24 часа непрерывного обучения, чтобы получить хорошую точность. Но как только сеть будет обучена, она сможет генерировать измерения для любого лица, даже такого, которое видит впервые (рис. 4). Поэтому это нужно сделать всего один раз.

Рисунок 4 – Результат работы сети Третий этап – классификация человека по кодировке изображения. Все, что нужно сделать, это найти человека в нашей базе данных известных людей (рис. 5), измерения которого ближе всего к полученным нами [7].

Рисунок 5 – Обучающая выборка Это можно сделать, используя любой базовый алгоритм классификации машинного обучения. Мы будем использовать простой линейный классификатор – логистическую регрессию. Необходимо обучить классификатор, который будет брать измерения из проверяемого изображения, и скажет, какой известный нам человек больше всего похож на него. Запуск и обучение классификатора

232

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

занимает миллисекунды, а на выходе — имя человека. В рамках данной работы мы обучали классификатор на собственных данных. Были использованы фотографии студентов, которые прошли предобработку (разметку). На рис. 6 приведен результат обнаружения и распознавания лиц.

Рисунок 6 – Результат распознавания Из двух вышеизложенных был выбран второй способ из-за ряда преимуществ:  Время работы  Нет необходимости заново обучать нейронную сеть  Ресурсозатратность. Выводы В данной работе рассмотрены и проанализированы достоинства и недостатки существующих методов распознавания лиц для решения проблемы контроля посещаемости студентов. На основе проанализированных данных и сравнения был выбран оптимальный метод решения проблемы. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

Обзор методов идентификации людей на основе изображений лиц / Ю.П. Кулябичев, С.В. Пивторацкая. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2009.

Imagebased Face Recognition Issues and Methods / WenYi Zhao, Rama Chellappa.

Samaria F. Face Recognition Using Hidden Markov Models // PhD thesis, Engineering Department, Cambridge University, 1994. Форсайт Д.А., Понс Ж. Компьютерное зрение: современный подход / Д.А. Форсайт, Ж. Понс: пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. М., 1992.

Moghaddam B. and Pentland A. // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

1997. V. 19. P. 696.

Face Recognition using Convolutional Neural Network and Simple Logistic Classifier /Hurieh Khalajzadeh

Чернышов Б.С., Фоминых И.Д., Рудак Л.В., Федяев О.И. Система контроля посещаемости студентов на основе нейросетевого распознавания лиц. В данной работе выполнен анализ проблемы автоматизации контроля посещаемости студентов, рассмотрены существующие методы её решения, а также был выбран наиболее подходящий из них. Ключевые слова: распознавание лиц, нейросеть, компьютерное зрение, обучение.

Chernyshov B.S., Fomynikh I.D., Rudak L.V., Fedyaev O.I. Student’s attendance control system based on neural network face recognition. The students’ attendance automation problem was analyzed, the main solving methods were considered and the most appropriate was chosen in this work.

Keywords: face recognition, neural network, computer vision, fitting.

233

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.932.72

Анализ технологий и инструментальных средств разработки многоагентных систем для моделирования образовательных процессов Янкивский А.А., Федяев О.И. Донецкий национальный технический университет, г. Донецк lionsasha@gmail.com, fedyaev@donntu.org Введение Первоначально идея интеллектуального посредника ("агента") возникла в связи с желанием упростить стиль общения конечного пользователя с компьютерными программами. Эта идея оказалась весьма плодотворной, и ее реализация привела к созданию так называемых "автономных агентов", которые обеспечивали новый стиль взаимодействия пользователя с программой. Новым было то, что как пользователь, так и компьютерный посредник-агент принимали участие в запуске задачи, управлении событиями и решении задачи [1]. Исследования и экспериментальные программные разработки довольно быстро показали, что множество задач, в которых агент может эффективно ассистировать пользователю, практически неограниченно. К ним относятся поиск информации в Internet и ее анализ, управление электронной почтой, календарное планирование, электронная коммерция, помощь в каком-либо выборе (подготовка рекомендаций при выборе книг, кино, музыки) и т.д. В настоящее время интеллектуальные агенты – персональные ассистенты рассматриваются как автономные программы ("программные интеллектуальные роботы"), которые могут, как работать на персональном компьютере пользователя, так и мигрировать по компьютерной сети в поисках релевантных данных, знаний и процедур с целью удовлетворения различных информационных, вычислительных и других потребностей пользователей. На текущий момент сфера исследований и разработок в области многоагентных систем очень широка и разнообразна. Начиная с середины 90-х годов, теоретические и прикладные исследования в области многоагентных систем значительно активизировались и заняли одно из ведущих мест в области информационных технологий. Нет сомнений, что, по крайней мере, в ближайшее десятилетие интенсивность исследований в данной области будет усиливаться [2]. Инструментарий JADE JADE – это программное обеспечение промежуточного слоя, разработанное компанией TILAB, предназначенное для создания распределенных мультиагентных приложений на основе транспортной архитектуры «точка-точка» (рис. 1) [3].

Рисунок 1 – Архитектура JADE Платформа JADE включает как программные библиотеки (т.е. наборы Java-классов), требуемые для разработки прикладных агентов, так и среду исполнения, которая предоставляет базовые службы и которая должна быть активна на устройстве до того, как на нем будет исполняться агент. Ограниченный объем места, которое занимает JADE в оперативной памяти, позволяет устанавливать это программное обеспечение на все мобильные телефоны, поддерживающие технологию Java. Основополагающие принципы платформы:

234

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

 функциональная совместимость – продукт JADE разработан в соответствии со спецификациями FIPA. Как следствие JADE-агенты могут взаимодействовать со сторонними агентами, поддерживающими этот стандарт;  портируемость и единообразность – продукт JADE предоставляет гомогенный набор прикладных программных интерфейсов(API), которые не зависят ни от базового устройства сети, ни от версии платформы Java. При развертывании разработчики приложений должны определить тип среды исполнения Java;  простота использования – набор простых и интуитивно-понятных интерфейсов API прячет сложную логику ПО промежуточного слоя от пользователя;  принцип «разрабатывать по средствам» — программистам нет необходимости использовать все возможности, которые предоставляет ПО промежуточного слоя. От программистов не требуется знать что-либо о неиспользуемых функциях платформы. Ни одна из незадействованных функций не создает дополнительные накладные вычислительные расходы. Агенты общаются путем обмена асинхронными сообщениями, модель коммуникаций почти повсеместно применима для распределенных и слабосвязанных коммуникаций, т.е. коммуникаций между гетерогенными сущностями, который ничего не знают друг о друге. Инструментарий Jack JACK TM Intelligent Agents (JACK) представляет собой агентно-ориентированную среду разработки, которая построена на основе языка программирования Java. JACK является надстройкой Java в виде расширения синтаксиса Java конструкциями для программной реализации свойств, связанных с понятием интеллектуального агента. Язык программирования агентов JACK предлагает следующие возможности [4]:  определяет новые основные классы, интерфейсы и методы;  расширяет синтаксис Java для поддержки новых агентно-ориентированных классов, определений и операторов;  предоставляет расширения семантики (особенности при выполнении) для поддержки модели выполнения, требуемой агентно-ориентированной программной системой. Все расширения языка реализованы как plug-in, что делает язык максимально расширяемым и гибким в агентно-ориентированном программировании. На уровне классов введены 5 главных конструкций:  агент, который в JACK моделирует интеллектуальные сущности;  способность, которая собирает в одно целое функциональные компоненты (события, планы, множество убеждений и др. способности), для использования их агентами;  событие, для моделирования ситуаций и сообщений, на которые агент должен быть способен ответить;  план, который предназначен для моделирования процедурного описания того, как агент управляет данным событием (все предпринимаемые агентом действия заранее предусмотрены и описаны в его планах);  множество убеждений, для моделирования знаний агента в виде убеждений, которые придерживаются семантики закрытого или открытого мира. Данная конструкция представляет убеждения агента в виде реляционных кортежей первого порядка и обеспечивает их логическую непротиворечивость. Следует отметить, что желаемое поведение агента инкапсулируется в модульных единицах, определяемых этими классами, а классы содержат все требуемые для независимого выполнения структуры и методы, которые программисты на языке JACK могут использовать. Для установления отношений между упомянутыми выше классами существует набор деклараций. Для поддержки выполнения агентно-ориентированной программной системы JACK предоставляет следующие дополнительные языковые расширения, обеспечивающие следующую семантику: 1. Многопоточность встроена в ядро и выведена из-под контроля программиста.

2. Работа агентов осуществляется таким образом, что агенты обрабатывают множество планов и имеют доступ к описаниям убеждений. Агенты выполняют планы в задачах управления событиями, когда они возникают, сравнивая свои убеждения, когда необходимо. Эти планы могут инициировать подзадачи, которые в свою очередь могут инициировать свои подзадачи, если агент требует трудоемкий и сложный ответ.

3. Введена новая структура данных, названная логический элемент (logical member), значение которого зависит от результата запроса к множеству убеждений агента.

4. Возможность выполнение запросов к множеству убеждений агента, используя для этого логические элементы, посредством их объединения для получения желаемого результата. Если запрос имеет успех, то логический элемент содержит желаемое значение.

235

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Компонент среды разработки JACK (JACK Development Environment) дает возможность рисования обзорных диаграмм, по которым среда генерирует скелет программного кода и следит за тем, чтобы изменения, произведенные в коде, отображались и на диаграммах. Агенты, создаваемые в JACK, имеют архитектуру, присущую интеллектуальным агентам. Таким образом, возможно моделирование разумного поведения, в соответствии с теоретической моделью BDIархитектуры агента, основанной на убеждениях, желаниях и намерениях. Согласно BDI-архитектуре, интеллектуальные агенты JACK - это автономные программные компоненты, которые могут проявлять разумное поведение на основе проактивности (целенаправленность) и реактивности (направляемое событиями) на входные сигналы. Каждый такой агент имеет:  убеждения (это его набор данных о мире);  желания (набор событий на которые он будет реагировать и набор целей, достижения которых он может желать);  намерения (набор планов, которые описывают как он может управлять возникающими целями и планами). Если агента рассматривать как аналог личности, то набор планов описывает шаги, которые агент должен выполнить при возникновении определенного события или желании достичь определенного результата. На первый взгляд, поведение агента может показаться похожим на действия экспертных систем, со всеми присущими им ограничениями. Однако, принципиальное отличие агентноориентированных систем в том, что агенты можно программировать для выполнения планов точно так же, как действовала бы разумная личность. В частности, с помощью агентов можно реализовать следующие свойства, ассоциирующиеся с разумным поведением:  устойчивую целенаправленность - агенты сосредоточены на целях, а не на выбранных методах для их достижения;  контекстную зависимость в реальном времени - агенты будут следить за вариантами, которые применимы в каждый момент времени и принимать решения относительно последующих действий, на основе имеющихся условий;  утверждение правильности подхода в реальном времени - агент будет гарантировать, что он следует выбранному курсу действий до тех пор, пока определенные условия продолжают быть истинными;  одновременность - агентная система является многопоточной. Если возникают новые цели и события, то агент способен определить приоритеты по требованию многозадачности.

JACK приложение представляет собой исходный код, реализующий характерные для агентноориентированного подхода понятия: агентов, способностей, события, планы, убеждения, view (запросы), а также Java класс с функцией main(), которая является точкой входа для виртуальной машины Java, и любые другие Java необходимые файлы. Файлы, которые создаются для этих понятий, должны иметь такое же имя, как и у объекта, определяемого в файле. Они имеют расширение, определяющее тип JACK понятия. Компилятор агентов JACK конвертирует исходные файлы на языке агентов JACK в код на языке Java, который затем компилируется в код виртуальной машины Java для выполнения на целевой системе. Инструментарий Zeus Zeus, результат тщательного синтеза существующих многоагентных технологий и новых подходов, предоставляет интегрированную среду для быстрого создания программного кода сложных многоагентных приложений. Zeus оперирует собственной методологией проектирования многоагентных систем, предоставляет визуальные средства для спецификации агентов пользователем, автоматически генерирует выполняемый программный код на основе пользовательских спецификаций [5]. Причины создания среды Zeus можно отнести к двум категориям. Во-первых, разработчики многоагентных приложений нуждаются в создании методологий и инструментариев в виде фреймворков, инструментальных сред для создания распределенных многоагентных систем. Во-вторых, инструментарий по типу Zeus облегчает разработку многоагентных приложений: ускоряет процесс разработки, позволяет многократно использовать программный код, способствует стандартизации агентных технологий. Цель проекта ZEUS – обеспечение быстрого прототипирования новых приложений за счет "внедрения" в инструментарий общих принципов проектирования агентных систем и компонент, лежащих в основе уже существующих МАС. Также целями при создании среды Zeus стали: определение и разработка концепции агента Zeus; создание понятной методологии проектирования и инструментария Zeus для реализации распределенных многоагентных систем; разработка набора программ визуализации и средств отладки для инструментария Zeus. Инструментарий ZEUS состоит из множества компонент (также реализованных на языке Java), которые можно разбить на три функциональные группы (библиотеки): Agent Component Library, Agent Building Tool и Suite of Utility Agents (рис. 2).

236

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 2 – Концептуальная структура Zeus агента Инструментарий Mason Программная система MASON (Multiagent Simulator of Neighbourhood) – это инструментарий, позволяющий выполнять однопроцессное дискретное моделирование с выборкой случайных событий, содержащий средства визуализации. Он написан на языке Java, является достаточно гибкой средой для широкого применения при моделировании. Особо стоит подчеркнуть тот факт, что инструментарий позволяет строить мультиагентные системы с очень большим количеством (вплоть до миллиона) агентов. Программный комплекс является бесплатным и поставляется с открытым внешним кодом [6]. Программный комплекс написан на языке Java и поэтому обладает портируемостью, строгой типизацией и точностью (для обеспечения воспроизводимости результатов). Список целей разработки: • Небольшое, производительное, доступное для понимания, легко модифицируемое ядро.

• Независимая, расширяемая 2D- и 3D- визуализация.

• Генерация одинаковых результатов независимо от платформы • Поддержка до миллиона агентов (без визуализации) • Поддержка работы с наибольшим возможным количеством агентов (с визуализацией) • Простая интеграция со сторонними библиотеками Каких функций в данном продукте нет (и их реализация не планировалась разработчиками платформы): • Реализация моделирований на распределенной, многопроцессорной системе • Поддержка специальных функций для моделирования социальных агентов и роботов • Эффективное использование оперативной памяти Программное обеспечение MASON (рис.3) предоставляет различные обертки, которые могут группировать агентов вместе, перечислять их, работать с ними в параллельных или отдельных потоках и др.

Рисунок 3 - Основные элементы MASON Инструментарий MadKit Инструментальная среда MadKit является универсальной мультиагентной платформой [7]. Этот инструментарий основан на организационной модели AGR. Архитектура MadKit основана на микроядре. Базовые службы, такие как: распределенная передача сообщений, миграция или контроль - реализованы агентами платформы для достижения максимальной гибкости. Компонентная интерфейсная модель позволяет устанавливать интерфейсы для различных агентов. Есть примеры удачного использования MadKit в проектах, касающихся широкого диапазона приложений от моделирования гибридной архитектуры для управления подводных роботов до оценки социальных сетей или исследованию мультиагентного управления на производственной линии. Методика, используемая в MadKit, является достаточно простой в применении. Большим преиму-

237

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

ществом данной инструментальной среды является тот факт, что она не налагает никаких ограничений на архитектуру агентов для достижения максимальной универсальности приложений. Например, сейчас общепризнанной является BDI-архитектура, а через некоторое время, возможно, будет использоваться другая новая архитектура интеллектуального агента. В данном случае разработчикам агентных систем не нужно будет изучать другую инструментальную среду для использования новой архитектуры. Взаимодействие агентов осуществляется с помощью сообщений различных типов, также есть возможность создавать свои типы сообщений. Большое разнообразие типов сообщений можно отнести к положительным характеристикам среды. Агенты могут взаимодействовать как в сети, так и на одном компьютере из одной или разных сессий моделирования. Система MadKit является удобным инструментом для разработки МАС, т.к. она имеет множество визуальных элементов, которые упрощают работу. Например, в MadKit есть дерево отношений агентов, которая содержит информацию о том, к какой группе относятся агенты, какую роль играют и т.д., таблица сообщений, содержащая сведения об агенте-отправителе, агенте-получателе, дате, времени и т.д., автоматически строится временная диаграмма, есть возможности для построения визуализации МАС. Таким образом, принципиальных недостатков в инструментальной среде MadKit обнаружено не было. Выводы Наиболее удобным инструментарием, который позволяет строить мультиагентные системы с большим количеством агентом является Mason. JADE позволяет устанавливать это программное обеспечение на все мобильные телефоны, поддерживающие технологию Java, также продукт JADE разработан в соответствии со спецификациями FIPA. Zeus оперирует собственной методологией проектирования многоагентных систем, и автоматически генерирует выполняемый программный код на основе пользовательских спецификаций. Система MadKit является удобным инструментом для разработки МАС, т.к. она имеет множество визуальных элементов, которые упрощают работу. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

Зудикова Ю.В., Федяев О.И. Разработка многоагентной модели процесса производства промышленных смесей [Текст] / Ю.В. Зудикова, О.И. Федяев // Інформатика та ком'ютерні технології / Матеріали V міжнародної науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих науковців - 24-26 листопада 2009 р., Донецьк, ДонНТУ. - 2009, с. 261-264. Многоагентная система [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Многоагентная_система. – Загл. с экрана|. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы (обзор) [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://refdb.ru/look/2448008.html. – Загл. с экрана|. Многоагентная система [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.turkaramamotoru.com/ru/Многоагентная-система-71970.html. – Загл. с экрана|.

Hyacinth S. Nwana, Divine T. Ndumu, Lyndon C. Lee. ZEUS: An advanced tool-kit for engineering distributed multi-agent systems [Электронный ресурс]– Режим доступа: http://www.agent.ai/doc/upload/200302/nwan98.pdf. – Загл. с экрана|. Инструментарий AgentBuilder [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://megalektsii.ru/ s12588t1.html. – Загл. с экрана|. Платформы для разработки МАС [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/13858/1255/lecture/23977. – Загл. с экрана|.

Янкивский А.А., Федяев О.И. Анализ технологий и инструментальных средств разработки многоагентных систем для моделирования образовательных процессов. В работе рассматривается анализ технологий и инструментальных средств разработки многоагентных систем для моделирования образовательных процессов. Приведена характеристика инструментальных средств JADE, JAKE, Zeus, Mason, MadKit и выделены их особенности. Ключевые слова: многоагентные системы, инструментальные среды, программный агент Yankivskiy A.A., Fedyaev O.I. Analysis of technologies and tools for developing multi-agent systems for modeling educational processes. The paper considers the analysis of technologies and tools for the development of multi-agent systems for the modeling of educational processes. The characteristics of the tools JADE, JAKE, Zeus, Mason, MadKit are given and their features are highlighted.

Keywords: multi-agent systems, tool environments, software agent

238

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.932.72

Идентификация студента при дистанционном обучении посредством компьютерного распознавания лиц Медведев А.С., Федяев О.И. Донецкий национальный технический университет wwwalex_96@mail.ru, fedyaev@donntu.org Введение Проблема распознавания [1] лиц очень актуальна на данный момент. Этой теме посвящено множество работ. Основные трудности состоят в том, что бы распознать человека по изображению при различных изменениях, связанных с освещением, ракурсом, возрастом, мимикой, прической и т.д. Существуют различные способы решения проблемы распознавания лиц, но все они не идеальны. Свёрточная нейронная сеть [2] — архитектура искусственных нейронных сетей, которая нацелена на эффективное распознавание изображений [1]. Входит в состав технологий глубинного обучения. Использует особенности зрительной коры [3], в которой были открыты клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого набора простых клеток. Идея СНС заключается в чередовании свёрточных слоев и субдискретизирующих слоев. Структура сети многослойна и не содержит обратных связей. Чаще всего для обучения используется метод обратного распространения ошибки [4]. Сверточная нейронная сеть является одним из лучших алгоритмов по распознаванию и классификации изображений. Ее преимущество в удобном распараллеливании вычислений, что предоставляет возможность реализации алгоритмов работы и обучения сети на графических процессорах. Так же СНС относительно устойчива к повороту и сдвигу распознаваемого изображения. К недостаткам можно отнести трудность настройки сети, т.к. имеется большое количество настраиваемых параметров. На данный момент существует множество архитектур сверточных нейронных сетей, которые решают задачи распознавания изображений с высокой степенью точности: AlexNet [5]; семейство моделей VGG [6]; Google Inception [7]; ResNet [8] и др. Указанные выше модели являются достаточно затратными с вычислительной точки зрения, так как в них имеется большое число обучаемых параметров, что делает выбор архитектуры СНС для решения разного класса задач распознавания образов достаточно сложной задачей. Однако, такие сети не требуют ручной подготовки данных для дальнейшей работы, что является важным преимуществом перед классическими методами классификации. Метод обратного распространения ошибки — метод обучения многослойного перцептрона. Многослойный перцептрон — частный случай перцептрона Розенблатта, в котором один алгоритм обратного распространения ошибки обучает все слои. Это итеративный градиентный алгоритм, который служит для минимизации ошибки работы многослойного перцептрона и получения желаемого выхода. Идея этого метода заключается в распространении сигналов ошибки от выходов сети к её входам, в направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы. Постановка задачи распознавания лица Для начала обучения сети нужно определиться с тем, как измерять качество распознавания. Для этого строится функция оценки. Она, явно зависит от выходных сигналов сети и неявно — от всех её параметров. Самый распространенный пример оценки — сумма квадратов расстояний от выходных сигналов сети до их требуемых значений [9] показана на рисунке 1:

Рисунок 1 – Формула суммы квадратов расстояний от выходных сигналов сети до их требуемых значений

239

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

где Z(t) — требуемое значение выходного сигнала. Задача обучения так настроить веса, чтобы они для любой обучающей пары давали минимальную ошибку H. Чтобы посчитать ошибку для всей обучающей выборки берется среднее арифметическое по ошибкам для всех обучающих пар. Теперь необходимо выполнить обратное распространение через сеть. Это определит, какие веса оказали большее влияние на потери, поможет найти способы, как их настроить, чтобы уменьшить потери. После вычисления производной осуществляется обновление весов показано на рисунке 2. Берутся все фильтрованные веса и обновляются так, что они менять в направлении градиента.

Рисунок 2- Обновление весов Скорость обучения — это параметр, который выбирается программистом. Высокая скорость обучения означает, что в обновлениях веса делались более крупные шаги, поэтому образцу может потребоваться меньше времени, чтобы набрать оптимальный набор весов. Слишком высокая скорость обучения может привести к большим и менее точным скачкам, которые помешают достижению оптимальных показателей. Архитектура сверточной нейронной сети Свёрточные нейронные сети (СНС) очень похожи на обычные нейронные сети. Они также построены на основе нейронов, которые обладают изменяющимся весом и смещениями. Каждый нейрон получает некоторые входные данные, выполняет скалярное произведение информации и в отдельных ситуациях сопровождает это нелинейностью. Здесь также присутствует функция потери на последнем (полностью подключенном) слое. В свёрточных нейронных сетях вводные данные состоят из изображений, и они ограничивают построение сети более разумным путем показано на рисунке 3 и рисунке 4. В отличие от обычной нейронной сети, слои СНС состоят из нейронов, расположенных в 3-х измерениях: ширине, высоте и глубине, т. е. измерениях, которые формируют объем.

Рисунок 3 – Расположение нейронов в НС

240

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 4 – Расположение нейронов в СНС Выше было показано, что СНС использует последовательность слоев. Каждый слой преобразует один активационный объем в другой. Для организации свёрточной нейронной сети применяется 3 основных слоя показано на рисунке 5: 1. свёртки, 2. пулинга, 3. полносвязный слой.

Рисунок 5 – Архитектура СНС Слой свертки (convolutions) служит для умножает значения фильтра на исходные значения пикселей изображения, после чего все эти умножения суммируются. Каждая уникальная позиция введенного изображения производит число. Слой пулинга (pool) выполняет операцию по понижающей дискретизации пространственных размеров, в результате чего объем может сократиться до двух раз. На этом этапе выполняется нелинейное уплотнение карты признаков. Логика работы: если на предыдущей операции свертки уже были выявлены некоторые признаки, то для дальнейшей обработки изображение уплотняется до менее подробной картинки. Полносвязный слой (full connection) выводит N-мерный вектор (N — число классов) для определения нужного класса. Работа организуется путем обращения к выходу предыдущего слоя и определения свойств, которые наиболее характерны для определенного класса. Выделение лица в видео потоке Выделение лиц в видеопотоке реализовано с помощью алгоритма детекции лиц Виолы-Джонса. Этот алгоритм позволяет обнаруживать объекты на изображениях в реальном времени. Метод использует технологию скользящего окна. То есть рамка размером меньшим, чем исходное изображение, двигается с некоторым шагом по изображению и определяет, есть ли в рассматриваемом окне лицо. Алгоритм имеет следующие преимущества: - возможно обнаружение более одного лица на изображении; - использование простых классификаторов показывает хорошую скорость и позволяет использовать этот метод в видеопотоке. Однако алгоритм сложно обучаем, так как для обучения требуется большое количество тестовых данных и предполагает длительное время обучения, которое измеряется днями [8]. Обобщенная схема алгоритма выглядит следующим образом: перед началом распознавания алгоритм обучения на основе тестовых изображений обучает базу данных, состоящую из признаков, их паритета и границы. Далее алгоритм распознавания ищет объекты на разных масштабах изображения,

241

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

используя созданную базу данных. Алгоритм Виолы-Джонса на выходе даёт всё множество найденных необъединённых объектов на разных масштабах. Следующая задача – принять решение о том, какие из найденных объектов действительно присутствуют в кадре, а какие – дубли. На рисунке 6 показан результат работы алгоритма.

Рисунок 6 – Результат работы алгоритма Виолы-Джонса Разработка программной модели многослойной сети На этапе объектно-ориентированного анализа и проектирования использован язык моделирования UML для описания моделей программной системы [9]. Для программной реализации данной системы выбран язык программирования C++ из-за его связи с библиотекой ConvNet. Помимо этого в нём есть различные библиотеки для работы с изображениями.

ConvNet - это библиотека C ++, реализующая распространение данных в сверточных нейронных сетях. ConvNet предоставляет эффективный и простой в использовании реализации сверточных нейронных сетей на C ++. Система состоит из нескольких модулей: модуль выделения лица, модуль распознавания и модуль идентификации. Первый модуль отвечает за выделение лиц в видеопотоке. Другими словами создает обучающую выборку для СНС. Второй модуль отвечает за распознавание лиц в видеопотоке. Третий модуль отвечает за идентификацию. Выводы Анализ сверточной нейронной сети показал хороший результат по распознаванию и классификации изображений. Преимущество СНС заключается в удобном распараллеливании вычислений, что предоставляет возможность реализации алгоритмов работы и обучения сети на графических процессорах. Так же СНС относительно устойчива к повороту и сдвигу распознаваемого изображения. К недостаткам можно отнести трудность настройки сети, т.к. имеется большое количество настраиваемых параметров. Большое количество неприятностей приносит долгий процесс обучения. В сложных задачах для обучения сети могут потребоваться дни или даже недели. Существует риск, что СНС вообще не обучится. Несмотря на это, алгоритм хорошо себя зарекомендовал в ходе экспериментов, поэтому он будет использован в системе распознавания лиц человека. Литература 1.

2.

3.

4.

Выделение и распознавание лиц [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://wiki.technicalvision.ru/index.php/Выделение_и_распознавание_лиц Сверточные нейронные сети: взгляд изнутри. [Электронный ресурс]. http://ru.datasides.com/code/cnn-convolutional-neural-networks Применение нейросетей в распознавании изображений. [Электронный ресурс]. https://geektimes.ru/post/74326/ Брилюк Д.В., Старовойтов В.В. Распознавание человека по изображению лица

242

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

нейросетевыми методами. – Минск, 2002. Метод обратного распространения ошибки. [Электронный ресурс]. https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_обратного_распространения_ошибки 6. Татаренков Д. А. Анализ методов обнаружения лиц на изображении // Молодой ученый. - №4, 2015. - С. 270-276.

7. Алфимцев А.Н., Лычков И.И. Метод обнаружения объекта в видеопотоке в реальном времени // Вестник ТГТУ, Т. 17, № 1, 2011.

8. Эволюция нейросетей для распознавания изображений в Google: Inception-ResNet. [Электронный ресурс]. https://habrahabr.ru/post/303196/ 9. Козлов В.А., Потапов А.С. Анализ методов выделения движущихся объектов на видеопоследовательностях с шумами // Научно-технич. вестник СПГУ ИТ, №3 (73), 2011.

10. Байгарова Н.С., Бухштаб Ю.А. Некоторые принципы организации поиска видеоданных // Программирование, №3, 1999.

11. Модификация алгоритма Виолы-Джонса [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://tarapov-conf.univer.kharkov.ua/reports/54.pdf 12. Модификация алгоритма Виолы-Джонса на основе адаптивно скользящего окна [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://www.sworld.com.ua/index.php/uk/technicalsciences-116/informatics-computer-science-and-automation-116/27293-116-160 5.

Медведев А.С., Федяев О.И. Идентификация студента при дистанционном обучении посредством компьютерного распознавания лиц. В работе рассматривается разработка программной системы распознавания лиц в видеопотоке. Она позволит идентифицировать студентов по их лицам. Для решения этой задачи используется сверточная нейронная сеть. Сверточная нейронная сеть является одним из лучших алгоритмов по распознаванию и классификации изображений. Недостатком метода СНС являются трудность настройки сети, т.к. имеется большое количество настраиваемых параметров и долгий процесс обучения. Ключевые слова: видеопоток, лицо человека, распознавание лица, сверточная нейронная сеть Medvedev A.S., Fedyaev O.I. Identification of the student for distance learning through computer recognition of persons. The paper considers the development of a software system for recognizing faces in a video stream. It will identify students by their faces. To solve this problem, a convolutional neural network is used. A convolutional neural network is one of the best algorithms for recognizing and classifying images. The disadvantage of the SNS method is the difficulty in configuring the network; There are a large number of configurable parameters and a long learning process.

Keywords: video stream, human face, face recognition, convolutional neural network

243

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.932.72

Информационно-образовательный сайт интеллектуальных программных разработок кафедры программной инженерии Артеменко О.Г., Федяев О.И., Сысолятина С.А. Донецкий национальный технический университет olga_artyomenko@bk.ru, fedyaev@donntu.org Введение Первостепенной задачей современного общества является достижение нового, качественного уровня образования. Накопление знаний, переход к новым, стремительно развивающимся технологиям во всех сферах жизни, приводят к осознанному пониманию пересмотра не только того, чему нужно учить, но и как именно лучше организовать процесс обучения в условиях современного мира. Меняющийся мир требует соответствующих изменений в образовании. Невозможно в полной мере оценить потенциал, который предоставляют современные технологии для образования на сегодняшний день. Информационное обеспечение деятельности обучающихся и педагогов, возможность свободного доступа к необходимой учебной, научной, культурной и любой другой информации – необходимое условие свободного развития личности [1]. Организационная форма всемирной сети как распределенного и стремительно растущего по структуре и объему общедоступного хранилища информационных ресурсов предполагает, что именно в сфере образования значительная часть этих ресурсов и потребляется, и производится [4]. Без ориентации на сетевые электронные носители информации нельзя рассматривать современные и перспективные образовательные системы. В настоящее время существуют десятки тысяч различных информационно-образовательных ресурсов. Большинство из них являются «визитками» образовательных учреждений. Информационно-образовательные ресурсы учебных заведений в сети Интернет Информационно-образовательные ресурсы – это совокупность технических, программных, телекоммуникационных и методических средств, позволяющих оптимально использовать новые информационные технологии в сфере образования, внедрять их во все виды и формы образовательной деятельности [4]. Это открытая коммуникационная структура, состоящая из взаимосвязанных компьютерных локальных, региональных сетей, совокупности технических и программных средств, обеспечивающих свободный доступ членам общества к любым источникам удаленной информации и обмен информацией учебной, научной, культурной и любой другой [1]. Среди наиболее известных стоит выделить следующие: 1. Универсариум – проект дистанционного обучения, полностью бесплатная площадка, на которой сейчас представлены курсы по огромному количеству дисциплин из точных, гуманитарных и общественных наук.

2. Виртуальная академия Microsoft, где можно пройти бесплатное обучение, как по продуктам компании, так и ознакомится с разработкой приложений, виртуализацией, управлением настольными ПК и устройствами, С#, XAML и еще несколько десятков курсов [2].

3. ИНТУИТ предоставляет множество бесплатных курсов по всевозможным продуктам и дисциплинам, связанным с информационными технологиями. Собственные разделы отведены под учебные курсы от Intel и Microsoft. Также есть возможность получения высшего образования по специальностям «Инженерия программного обеспечения» и «Сетевые технологии».

4. Coursera - один из известнейших ресурсов, на котором представлены учебные материалы по огромному количеству дисциплин и программ от ведущих вузов мира. Обучение строится на просмотре видео-лекций и прохождении контрольных опросов. Настоящее раздолье для тех, кто хочет получить качественные и актуальные знания.

5. Бесплатные материалы Массачусетского Технологического Института - гигантская подборка текстовых и видеоматериалов для самостоятельного изучения. Никакого интерактива и сертификатов, но обеспечение самоподготовки – на самом высшем уровне.

6. Бесплатные курсы Стэнфордского Университета предоставляют большое количество бесплатных лекций, выложенных на различных площадках [4].

244

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Постановка задачи разработки информационно-обучающего сайта Несмотря на то, что значительная часть информации практически по всем областям знаний представлена в Интернете, проблема эффективного обеспечения научного сообщества информацией по интересующим его тематикам ещё далека до своего решения. Информационно-обучающий интернетресурс, предназначенный для информационной поддержки научной и учебной деятельности выпускающей кафедры Программной инженерии (ПИ) Донецкого национального технического университета в области программной инженерии интеллектуальных программных разработок, является одним из шагов к решению таких задач, как:  сведение информационных ресурсов, относящихся к такой важной области знаний, как разработка интеллектуальных программных систем на кафедре ПИ, в единое (компактное) информационное пространство [9];  поддержка логической целостности системы семантических описаний информационных ресурсов, сведенных в единое информационное пространство, по актуальной для программной инженерии тематике;  обеспечение разработчикам сайта возможности открытого содержательного доступа (изменение, обновление) к структурированным информационным ресурсам сайта [10];  оперативное информирование специалистов по программированию интеллектуальных систем о результатах деятельности кафедры ПИ в области искусственного интеллекта и формирование на основе взаимного интереса вокруг этой тематики круга специалистов-единомышленников. Архитектура информационно-образовательного сайта При создании информационно-образовательного портала большое значение имеет проектирование веб-ресурса [5]. На первом шаге информационного проектирования необходимо разработать внутреннюю структуру содержательного наполнения сайта для того, чтобы пользователи могли легко ориентироваться в данном ресурсе. Процесс проектирования состоит из трех основных частей: концептуального, логического и физического проектирования. Первым делом разрабатывается концепция ресурса, основные идеи, которые будут заложены в данный продукт, т.е. содержание будущего информационно-обучающего веб-ресурса строится из информационных потребностей пользователей, проводится анализ, сбор и документирование основных требований и определяются способы их реализации. На следующем этапе, логического проектирования, создается сценарий будущей работы, где описываются возможные страницы сайта и гипертекстовые связи между страницами, способы оживления страниц с использованием мультимедиа. Последняя стадия – физическое проектирование, то есть определение технологий, которые будут применяться на сайте и выбор программного обеспечения, которое поможет реализовать эти технологии. В структуру информационного портала, как правило, входят: новостные ленты и рассылки; расширенные многоуровневые средства навигации и поиска; электронные учебники и библиотеки; каталоги образовательных ресурсов; материалы, посвященные отдельным учебно-воспитательным и организационно-методическим вопросам; интерактивные обучающие средства, обеспечивающие активное участие пользователей в процессе обучения; виртуальные среды учебно-практической деятельности; компьютерные демонстрации; универсальные обучающие среды; базы данных и архивы; справочный отдел для поиска информации, онлайновые журналы; обучающие игры; средства дистанционного и открытого обучения [6]. Структура портала основана на принципе модульности [7]. В конкретизированном виде такая модель должна поддерживать три основных компонента: — общий модуль, отвечающий за управление порталом (компонент, позволяющий осуществлять общее администрирование порталом) — определяет структуру контента (набора разделов и подразделов) и систему сервисов и служб, доступных пользователям; —административный пользователей;

модуль

—

компонент,

отвечающий

за

управление

группами

—модуль управления контентом — компонент, позволяющий осуществлять управление блоками информации, представленной на портале.

245

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 1 – Функциональная схема сайта Проектируемый сайт имеет традиционную для информационных систем трёхуровневую архитектуру, изображенную на рисунке 2, включающую уровень пользовательского интерфейса, уровень обработки запросов и уровень хранения и доступа к информации (базовый уровень).

Рисунок 2 – Архитектура тематического интернет-ресурса Программная реализация На этапе объектно-ориентированного анализа и проектирования использован унифицированный язык моделирования UML для описания моделей[8]. Для программной реализации данной системывыбраны следующие инструментальные средства: HTML, PHP, WordPress. В качестве базы данных использовался MySQL. WordPress — система управления содержимым сайта (CMS) с открытым исходным кодом. Написана на PHP. К сферам ее применения относят создание блогов, новостных ресурсов, интернетмагазинов и множество других проектов.

PHP - серверный язык, который осуществляет непрерывную связь между сайтом и сервером.

HTML - простой, надежный, способ программирования без которого до сих пор не обходиться ни один сайт. Этот язык великолепно подходит для создания сайтов с несколькими легкими страницами, не перегруженными динамикой, высоким функционалом и интерактивным общением. Сайт состоит из нескольких разделов. Тематическая структура сайта представлена на рисунке 3:

246

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 3 - Разделы информационного сайта кафедры Выводы При анализе актуальных вопросов разработки и создания современного информационнообразовательного портала, были рассмотрены вопросы использования современных интернеттехнологий в настоящей разработке (HTML, PHP, WordPress, MySQL) и выявлены их достоинства и недостатки. К достоинствам PHP следует отнести высокую скорость работы и производительность ресурса, простоту синтаксиса, многозадачность и широкие возможности. Однако он обладает и рядом недостатков типа проблем с безопасностью, и слабыми средствами для работы с исключениями.

WordPress обладает достоинствами в лице быстрой установки, простоты и доступности, возможности внесения изменений в код шаблона, но несет достаточно весомую нагрузку на сервер и имеет ограниченный набор базовых функций. И следует отметить преимущества HTMLпри разработке сайтов, к которым можно отнести высокую безопасность и скорость загрузки, что весьма значительно в данной области. Литература Обзор образовательных ресурсов [Электронный ресурс]– Режим доступа:https://webtun.com/websites/6776-obzor-obrazovatelnyh-resursov-bolshaya-podborka.html 2. Архитектура сайта [Электронный ресурс]– Режим доступа:http://www.hmx.ru/arhitektura_saita.html 3. Правильная архитектура сайта [Электронный ресурс]– Режим доступа:http://fb.ru/article/289653/pravilnaya-arhitektura-sayta-kak-izbejat-oshibok 4. Комаревцев Е.М. Образовательные порталы как средство систематизации и структурирования информации: Учебное пособие. — Ставрополь: Изд-во СГУ, 2005.

5. Хоумер . А ., Улмен К . Dynamic HTML: справочник - СПб : Питер.

6. Пауэлл Т.А. Полное руководство по HTML.- Мн.: Попурри, – 2005. 11.Нидерст Дж. Web – мастеринг для профессионалов. Настольный справочник – СПб: Изд-во Питер, 2006. - 240c.

7. Вин Дж. Искусство Web-Дизайна. - СПб: Изд-во «Питер», 2002. – 360с.

8. Шапошников И.В. Интернет программирование.- СПб.: BHV, – 2009. – 224с.

9. Шапошников И. Web-сайт своими руками. - СПб: Изд-во «Питер», 2005. – 390с.

10. Глушаков С.В., Ломотько Д.В., Мельников И.В. Работа в сети Internet. – Харьков: Фолиант, – 2008. – 346с.

1.

247

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Артеменко О.Г., Федяев О.И., Сысолятина С.А. Информационно-образовательный сайт интеллектуальных программных разработок кафедры программной инженерии. В работе рассматривается разработка информационно-образовательного сайта кафедры программной инженерии. Он предоставит возможность ознакомления с новостями кафедры, доступ к новейшим современным разработкам в сфере программной инженерии и искусственного интеллекта, реализованными студентами кафедры программной инженерии Донецкого национального технического университета и позволит студентам делиться своими наработками посредством их добавления на сайт. Для решения этой задачи используется платформа WordPress - программный комплекс, предоставляющий функции создания, редактирования, контроля и организации веб-страниц. Ключевые слова: информационно-образовательный сайт, программная инженерия, структура сайта Artyomenko O. G., Fedyaev, O. I., Sysolyatina S. A. Information and educational website intellectual software development Department of software engineering. This paper considers the development of information-educational site of the Department of software engineering. It will provide the opportunity to review the news of the Department, access to the latest modern developments in the field of software engineering and artificial intelligence, implemented by students of the Department of software engineering, Donetsk national technical University and will allow students to share their experiences by adding them to the site. To solve this problem, we use the WordPress platform -a software package that provides functions for creating, editing, controlling and organizing web pages.

Keywords: information-educational site, software engineering, the structure of the site

248

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.932.72

Дистанционное обучение на основе агентно-ориентированной модели виртуальной кафедры Московченко А.В., Федяев О.И. Донецкий национальный технический университет asya.frech@gmail.com, fedyaev@donntu.org

Введение В современном мире существует возможность получения высшего образования без ежедневного посещения учебного заведения. Эту возможность предоставляет дистанционное обучение, которое осуществляется благодаря информационно-образовательным технологиям и системам коммуникации. Установленные в настоящее время формы получения высшего образования не позволяют своевременно реагировать на изменение требований рынка, в полной мере учитывать индивидуальные возможности и желания студентов в освоении дисциплины за ускоренное время (экстерном), предполагают обязательное личное присутствие преподавателя на всех этапах передачи и контроля усвоения знаний, жесткую привязку студентов к расписанию занятий. Студенту не всегда разрешают работать по индивидуальному графику, поскольку без общения с преподавателем, несмотря на полноценное учебно-методическое обеспечение, практически сложно получить хороший уровень знаний по предметам. Современная тенденция в инженерном образовании характеризуется внедрением индивидуальных образовательных схем, в полной мере отвечающих быстрым изменениям конъюнктуры рынка. Поэтому классические схемы централизованного управления образованием с жесткой структурой должны позволять трансформироваться в более гибкие схемы [1-4]. В статье рассматривается задача построения модели процесса дистанционного обучения студентов, в которая позволит публиковать учебные материалы, оценивать и тестировать знания учащихся. Дистанционное обучение Данный вид обучения предоставляет огромные возможности для получения желаемого образования людям, которые по ряду причин не могут посещать учебное заведение очно или не в состоянии учиться в другом городе (стране). Дистанционное обучение обеспечивает комфортное получение знаний благодаря тому, что учащийся находится дома, в привычной для него обстановке, сам выбирает сроки и темп получения образования [5]. Взаимодействие учителя и учащихся между собой происходит на расстоянии, без потери компонентов учебного процесса и реализуется посредством интернет-технологий. Помимо интернета, популярной технологией является пересылка учащимся образовательных контентов (электронных учебников, лекционных видеокурсов, видеосеминаров и др.). Преимущества дистанционного обучения:  возможность онлайн и оффлайн обучения благодаря использованию аудио- или видеозаписей лекции, что позволяет экономить время преподавателя на проведении одного и того же занятия в различных группах и дает возможность студентам выбирать удобное для прослушивания лекций время;  возможность одновременного обучения большего количества желающих;  экономичность дистанционного обучения выражается в снижении затрат на учебный процесс и связанные с ним дополнительные расходы (аренда учебных помещений, общежитий, транспортировка к месту обучения и др.);  возможность создания единой образовательной базы, например, в корпоративном обучении;  использование специализированных электронных библиотек;  возможность проведения итогового контроля на расстоянии. Дистанционное обучение применяется не только для получения образования студентами. Этот способ получения знаний очень удобен в применение к школьникам, которые по причине болезни не могут посещать школу длительное время или вынуждены получать образование на дому. Помимо этого, с помощью дистанционного обучения осуществляется переподготовка сотрудников различных корпораций и повышение их квалификации.

249

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Организация взаимодействия агентов Поскольку учебный процесс основан на общении преподавателя со студентами, то работа многоагентной системы обучения построена на общении агентов [6]. Для каждого вида общения, определенного названием протокола в модели ролей, составлен протокол взаимодействия. Совокупность всех протоколов взаимодействия ролей составляет модель взаимодействий. На рис.1 представлен пример протокола взаимодействия между ролями СТУДЕНТ и ЛЕКТОР при запросе лекции. В начале агент Студент формирует запрос на лекцию и отправляет сообщение Лектору со своими данными и темой запрашиваемой лекции. Лектор принимает сообщение Студента и возвращает ему лекционный материал.

Рисунок 1 – Протокол запроса лекции на её изучение Для реализации общения между агентами выбран язык коммуникации агентов KQML [7], который предлагает формат сообщений и протоколы управления сообщениями для совместного использования знаний интеллектуальными агентами во время выполнения многоагентной системы. Язык KQML был разработан на основе теории речевых актов с учётом требований, предъявляемых к языкам коммуникации агентов. Его широкое применение обусловлено следующими причинами:  синтаксис языка достаточно прост для грамматического разбора сообщений;  разработаны типовые примитивы языка (перформативы), учитывающие основные акты взаимодействия агентов;  язык обеспечивает общение между агентами в разнородной, распределенной и динамичной среде благодаря присвоению перформативам семантики сообщений. Таким образом, чтобы общаться друг с другом, агенты должны уметь формировать запросы и ответы в формате сообщений языка KQML. В соответствии с моделью взаимодействий, для каждого протокола взаимодействия ролей разработаны сообщения в формате KQML. Например, при запросе Студентом лекции у Лектора общение осуществляется посредством показанных на рис. 2 сообщений [8].

250

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 2 – Формат сообщений при коммуникации агентов Проектирование агентной модели кафедры Для разработки многоагентного приложения, автоматизирующего процесс обучения на кафедральном уровне, был проведен агентно-ориентированный (АО) анализ предметной области образовательного процесса по методологии Gaia [9]. С помощью этой методологии разработаны модели, необходимые для описания виртуальной кафедры и последующей программной реализации. Процесс обучения, в соответствии с методологией Gaia, описывается следующими моделями: моделью ролей, моделью взаимодействий, моделью агентов, моделью услуг, моделью связей. На рисунке 3 показаны взаимосвязи и содержание моделей при агентно-ориентированном проектировании. Воспроизведение функций кафедры ВУЗа является сложной задачей, которую в соответствии с методологией Gaia, естественно рассматривать как организацию множества действительно существующих и взаимодействующих ролей: лектор, ассистент, лаборант, студент [10]. Разработанные агентно-ориентированные модели позволили системно перейти от этапа постановки задачи к этапу программной реализации компьютерной среды с элементами квазиреального общения между субъектами учебного процесса изучения дисциплин кафедры.

Рисунок 3 – Взаимосвязь моделей при агентно-ориентированном проектировании процесса обучения Поскольку программным агентам делегируется выполнение полномочий субъектов образовательного процесса, то они должны имитировать взаимодействия, которые в определённой степени соответствуют их профессиональной деятельности. Для имитации профессиональной деятельности каждый программный агент должен обладать знаниями о порученных должностных

251

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

обязанностях, знаниями об агентах, с которыми возможно общение, а также правилами, определяющими его поведение в плане выполнения своих обязанностей. Из характера образовательного процесса следует, что кроме реактивности, автономности, активности и коммуникабельности, архитектура программного агента должна иметь внутренние механизмы мотивации, которые задаются ментальными свойствами, такими как убеждения, обязательства, способности и правила поведения. Из существующей классификации для создаваемой системы больше подходит архитектура, основанная на классических принципах искусственного интеллекта, т. е. архитектура интеллектуального агента на основе продукционных правил. Выводы Рассмотрены преимущества дистанционного обучения. Выполнен агентно-ориентированный анализ процесса обучения студентов на кафедральном уровне, на основании которого получена новая модель кафедры ВУЗа. Кафедра ВУЗа представлена в виде распределенной системы, элементами которой являются преподаватели и студенты. Общение между агентами описывается моделями связи и взаимодействий. Список литературы 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика.- М.: “Едиториал УРСС”, 2002. -352 с. Гаврилова Т. А., Яшин А. М., Фертман В. П. Взаимодействие интеллектуальных агентов для поддержки сервера дистанционного обучения// Материалы междунар. конф. ”Интеллектуальные системы и информационные технологии в управлении IS&ITC”, Псков, 2000, с.224-227. Курейчик В.М. Эволюционная адаптация интерактивных средств открытого образования /В.М. Курейчик, Л.А. Зинченко //Открытое образование. - 2001. - N1. - С.43-50. Глибовец Н.Н. Использование JADE (Java Agent Development Environment) для разработки компьютерных систем поддержки дистанционного обучения агентного типа// Educational Technology&Society 8(3) 2005 ISSN 1436-4522 pp. 325-345. https://www.kakprosto.ru/kak-895014-kak-provoditsya-distancionnoe-obuchenie Режим доступа: http://kakprosto.ru Пономарева С.М., Хорошевский В.Ф., Методы и модели коммуникации в профессиональных группах и группах интеллектуальных агентов// Труды 4-го сборника Международного семинара по прикладной семиотике, семиотическому и интеллектуальному управлению ASC/IC’99. РАИИ, 1999. с. 20 – 34.

Tim Finin, Yannis Labrou and James Mayfield, KQML as an agent communication language, invited chapter in Jeff Bradshaw (Ed.), “Software Agents”, MIT Press, Cambridge, (1997). Федяев О.И., Жабская Т.Е. Архитектура и функционирование программных агентов в обучающей системе многоагентного типа. // Сб.науч.тр. ДонНТУ. Серия: «Проблемы моделирования и автоматизации проектирования динамических систем» (МАП-2006), выпуск 5(116) - Донецк:ДонНТУ, 2006.

F. Zambonelli, N. R. Jennings, M. Wooldridge. Developing Multiagent Systems: The Gaia Methodology. In ACM Transactions on Software Engineering Methodology, 12(3), 2003.

Zhabska Tetiana, Fedyaev Oleg. The development of agent-based intellectual e-learning environment // Proceedings of the IADIS International conference Intelligent systems and agents, 2011, Rome, Italy, July 24 26, 2011. - Pages 143-147.

Московченко А.В., Федяев О.И. Дистанционное обучение на основе агентноориентированной модели виртуальной кафедры. Рассматривается создание виртуальной кафедры университета агентно-ориентированного типа. С помощью методологии Gaia выполнен агентно-ориентированный анализ процесса изучения студентами одного учебного курса в соответствии с требованиями программной инженерии. Ключевые слова: агентно-ориентированный анализ, программный агент, обучение, виртуальная кафедра.

многоагентная

система,

Moskochenko A.V., Fedyaev O.I. Distance learning based on the agent-oriented model of the virtual department. The creation of a virtual department of the university of an agent-oriented type is considered. With the help of Gaia methodology, an agent-oriented analysis of the process of studying by students of one training course in accordance with the requirements of software engineering was performed.

Keywords: agent-oriented analysis, multi-agent system, software agent, training, virtual department.

252

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.82

Анализ функциональных возможностей современных инструментов изучения иностранных языков и разработка улучшений в данной сфере Гончарук С.И., Коломойцева И.A. Донецкий национальный технический университет fleshed914@gmail.com, bolatiger@gmail.com Введение Актуальность работы: в современном мире с каждым годом всё больше и больше востребованы знания иностранных языков. Необходимость знания иностранного языка в настоящее время (в основном английского) трудно переоценить. А также невозможно представить себе жизнь современного человека, не знающего иностранный язык, ведь большинство современных средств коммуникации и общения ориентированы на людей в той или иной мере, владеющих языком. В основном большинство систем, которые уже созданы обучают не систематизировано, зачастую предполагая наличие уже каких – либо знаний непосредственно перед процессом обучения. Иногда такие системы больше похожи на обычное тестирование, пренебрегая тонкостями употребления тех или иных слов, грамматических правил. Не было создано площадки, которая бы содержала полное описание языка: уроки, описание страны, тематическую информацию, направленную на обучение языку и культуре страны одновременно. Не хватало площадки, которую можно было бы персонализировать под себя и под конкретные задачи обучения. Поэтому разработка новых инструментов в сфере изучения иностранных языков будет всегда востребована. Цель работы: исследование существующих систем для обучения иностранным языкам и разработка требований к разрабатываемому продукту на основании исследования слабых и сильных сторон уже существующих систем.

1. Анализ существующих систем На данный момент функционал схожего направления реализуется во многих системах. Далее будут рассмотрены наиболее известные системы, будут даны: краткая характеристика, а также плюсы и минусы каждой системы.

1.1. Duolingo Duolingo – сервис, который помогает изучать большое количество иностранных языков при помощи веб-сайта и при помощи мобильного приложения. [1] Процесс обучения в этом сервисе похож на LinguaLeo. Одно из главных отличий этого сервиса от конкурентов – возможность обучаться языку, не имея каких-либо начальных знаний. Задания на сервисе выводятся по нарастающему уровню сложности, в начале: необходимо правильно выбирать переводы слов, а в конце - переводить достаточно сложные предложения, используя разноплановые грамматические конструкции. Система помогает новичкам исправлять свои ошибки, если они были обнаружены при вводе или неправильном переводе.

Duolingo предоставляет возможность обучения английскому, немецкому, французскому и других языкам. Главные особенности: • Тренировка способностей чтения, говорения, аудирования — занятия предоставляют задачи, состоящие из чтения, аудирования, грамматики.

• Проверка правильности выполнения заданий — фиксация правильности выполненных пользователем задач на предмет совершенных ошибок. Если в заданиях будут обнаружены ошибки, то сервис переадресует пользователя к ошибке и покажет где конкретно она была совершена.

• Фиксация времени — мониторинг затраченного на обучение в сервисе времени (по каждому языку).

• Сердца — некие кредиты доверия сервиса к уровню владения языком пользователями. Если они закончатся, то сервис запустит конкретный урок сначала.

253

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

1.1.1. Типы заданий Выбор правильного перевода Задание состоит из 3-х предложенных изображений и подписей (переводов) к ним. Необходимо выбрать соответствующий заданию перевод. На рис. 1 изображено задание «Выбор правильного перевода»

Рисунок 1 – Выбор правильного перевода

Перевод текста (англо – русский) Задание состоит из предложенного слова или фразы написанного на английском языке и предложением перевести его на русский язык. При нажатии на иконку рядом с текстом воспроизводится запись звучания этого текста (синтезатор). На рис. 2 изображено задание «Перевод текста»

Рисунок 2 – Перевод текста (англо – русский) Перевод текста (русско – английский) Задание состоит из предложенного слова или фразы написанного на русском языке и предложением перевести его на русский английский язык. При нажатии на иконку рядом с текстом воспроизводится запись звучания этого текста (синтезатор). На рис. 3 изображено задание «Перевод текста»

Рисунок 3 – Перевод текста (русско – английский) 1.2. Lingualeo Сервис выступает в роли инструмента «не для новичков». [2] С помощью различных вспомогательных инструментов: словаря, тематических наборов слов, выражений и упражнений достаточно быстро можно поднять свой уровень английского языка. У сервиса имеется онлайн версия (веб-сайт) и приложение в Google Play и AppStore. Сервис включает в себя разделы, посвященные определенным задачам.

254

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

К примеру - «Джунгли», раздел, где предоставляется возможность поиска необходимых материалов (по тематике) для чтения, просмотра видео и т.д. Основная деятельность сервиса преследует цели обогащения словарного запаса, (у каждого пользователя есть свой словарный запас), куда вы можете вносить слова для повторения, а также существует возможность выделять слова в тексте и добавлять их в программу изучения. Каждому слову присваивается изображение и произношение. При помощи словаря существует возможность формировать группы лексики по степени изученности/неизученности. Слова, которые запомнил пользователь, считаются закреплёнными и больше не добавляются в уроки, а те, в которых пользователь допускал ошибки, будут появляться в уроках до тех пор, пока пользователь не закрепит их. Есть раздел «Курсы», который состоит из «Грамматических курсов» и «Видео курсов». Первые курсы поделены на разделы по грамматическим временам (Present Simple, Past Perfect Tenses). В этом подразделе пользователю объясняется употребление того или инного времени с примерами, которые в последующем отрабатываются в грамматических упражнениях. За каждый правильный ответ в упражнениях пользователь получает очки опыта и специальную валюту, которую можно потратить на открытие платных возможностей. Раздел «Тренировки» позволяет пользователю выбрать способ для отработки набранных за время учёбы лексических единиц. На данный момент развития системы есть 6 видов отработки изученного материала. Одним из наиболее популярных методов является способ под названием «Бридж». Для работы с ним необходимо наличие микрофона или гарнитуры. Это интерактивный процесс: происходит некая битва между двумя оппонентами, задача пользователей — произносить слова, написанные на карточках и, в свою очередь, правильно отгадывать произносимые оппонентом. Набор слов берется из личного словаря конкретного пользователя. Определение словарного запаса На рис. 4 изображено «Определение словарного запаса»

Рисунок 4 – Определение словарного запаса Определение уровня владения грамматикой На рис. 5 изображено «Определение уровня владения грамматикой»

Рисунок 5 – Определение уровня владения грамматикой

255

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

1.3. Busuu Busuu — веб - сайт для обучения иностранным языкам. [3] Веб - сайт содержит озвученные фразы, картинки, интерактивные упражнения, а также возможность взаимодействовать с другими пользователями. На Busuu.com можно обучаться английскому, немецкому и другим языкам. Определенная часть функций доступна бесплатно, к большинству функций доступ получается платно (большая часть языков) и открывается только после приобретения премиум-подписки.

Busuu предоставляет возможность пройти задания, которые делятся на четыре уровня сложности. Так же существует курс для путешественников и языковой курс для бизнеса: Начальный уровень А1 (19 уроков), Элементарный уровень А2 (15 уроков), Средний уровень В1 (14 уроков), Уровень выше среднего В2 (12 уроков), Курс для путешествий (5 уроков), Бизнес-курс (6 уроков). [4] Обучающие курсы для путешественников и языковой курс для бизнеса в свободном доступе только для обладателей премиум подписки, бесплатно предоставляется возможность пройти только одно демонстрационное задание. В уровнях с А1 по В2 часть заданий также доступна при условии активной подписки.

Busuu — интерактивный учебник с красивыми картинками, разнообразными хорошо озвученными заданиями. Пользователю необходимо выполнять задания, тем самым проходя уроки. Существует возможность выполнять упражнения, которые связаны с социальной составляющей сервиса, к примеру, можно оказывать помощь остальным пользователям, при помощи оценки их письменных заданий (взаимная помощь). Отсутствие объяснений В этом сервисе нет объяснений по поводу особенностей использования правил, весь упор ставится на практическую составляющую (что подразумевает под собой перед использованием сервиса некие начальные навыки). Грамматика Большая часть грамматических упражнений открывается только при получении платной подписки, но есть определенный набор заданий доступный для всех пользователей сайта. Упражнения есть как очень простые, например, написать фразу «How are you?» под комментарии голосового синтезатора, так и достаточно сложные. При достижении уровня «выше среднего» сервис предлагает отвечать на вопросы о жизни, рассуждать на высокие темы или излагать мысли, которые вызывает то или иное изображение. Озвученные задания В озвученных заданиях необходимо подставлять недостающие слова, а также собирать по кускам полные фразы. На рис. 6 изображено «Озвученные задания»

Рисунок 6 – Озвученные задания Письменные задания Одной из главных особенностей письменных заданий является возможность отправки заданий на проверку носителям языка. На рис. 7 изображено «Письменные задания»

256

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 7 – Письменные задания Запись голоса При прохождении упражнений «Запись голоса» пользователь участвует в диалоге, при помощи записывания реплик на микрофон. При необходимости существует возможность прослушать весь диалог и по окончании отправить его на проверку другу - владельцу языка. На рис. 8 изображено «Запись голоса»

Рисунок 8 – Запись голоса Ценовая политика Цена на абонемент (платную подписку) колеблется в течение года, но примерно месячная подписка стоит около 400-600 руб., можно подписаться на 1, 6, 12, 24 месяца. На рис. 9 изображено «Ценовая политика»

257

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 9 – Ценовая политика Бесплатные типы заданий В рамках веб – сайта существуют небольшое количество полностью бесплатных заданий. Как правило это задания начального уровня, направленных на знакомство с распространёнными фразами устной речи. Примеры таких упражнений можно увидеть на рисунках 10-13.

Рисунок 10 – Прослушивание фраз

Рисунок 11 – Определение правильности перевода фразы

258

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 12 – Соотношение слов и выражений

Рисунок 13 – Печать услышанного Плюсы  хорошая градация по уровням, есть список тем, поэтому можно оценить объем работы и распределить задания по дням  много картинок, что позволяет визуально запоминать слова  краткие объяснения грамматических структур с выжимкой самого главного  много примеров предложений с новыми конструкциями и словами  проверка письменных заданий носителями языка  приятный и удобный интерфейс  есть мобильные приложения с оффлайн доступом  много письменных тренировок Минусы  слишком просто для продвинутых учеников  желательно уже обладать базовыми знаниями (чтение и лексика, например), чтобы качественно и без лишних сложностей проходить курс  мало возможностей для тренировки произношения и речи  большая стоимость платной подписки 2. Описание проектирования разрабатываемой системы 2.1. Основные отличия от уже созданных систем Далее тезисно будут описаны ключевые особенности и отличия от уже созданных систем.

2.1.1. Обучающая система При помощи системы любой преподаватель (учебного заведения / частный) может построить гибкий план обучения под своих учеников. Эта возможность предоставляется путём закачки пользовательских документов в специальный блок: (методички, задания). Так же возможность создавать задания на самом сайте путём создания заданий из шаблонов: 1) Возможность составлять словари (в форме таблиц и в форме карточек) отдельно и к урокам 2) Возможность создания урока и вставки информации (Текста, изображений, гиф анимации, видео, списков, таблиц) WYSIWYG

259

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

2.1.2. Кабинет ученика У каждого зарегистрированного ученика есть свой профиль, где можно отследить статистику: 1) Информация об ученике 2) Если частные уроки или язык. школа - информация об оплате 3) Если частные уроки или язык. школа - информация о посещении (возможность и для школ, и на основании этого вычисляется оценка ученика (вместе с успеваемостью) 4) Топ учеников по успеваемости 5) Статистика (Диаграмма Ганта) по критериям темы и успеваемости 6) Статистика по преподавателям в зависимости от выбранного 2.1.3. Видео чат Возможность вести персональные частные уроки или полноценные вебинары для нескольких десятков человек онлайн 1) Обмен видео с веб – камеры 2) Информация о ведущем 3) Обмен сообщениями между участниками 4) Возможность модерации сообщений модератором 2.1.4. Персональный блог и образовательные страницы Возможность вести персональный блог 1) Выбрать язык (по сути тему блога) и более узконаправленную тематику 2) Возможность вставлять в посты документы, видео, изображения Возможность вести образовательную страницу 1) Отдельный поддомен для таких случаев 2) Система оплаты на реквизиты клиента 2.2. Структура базы данных реализуемой системы Схема данных изображена на рисунке 14.

Рисунок 14 – Схема данных

260

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Имя поля ClassId TeacherId LearnerId ClassId ReportId MaterialsId LessonsId

Таблица 1 – «Class» Описание Ун. Ид. Класса Ун. Ид. Учителя Ун. Ид. Ученика Ун. Ид. Информации о классе Ун. Ид. Отчета о прохождении урока Ун.Ид. Материалов Ун. Ид. Уроков

Имя поля ClassInfoId Name Language Active Location Organization TeacherId

Таблица 2 – «ClassInfo» Описание Ун. Ид. Информации о классе Название класса Изучаемый язык Преподают ли в данный момент Локация Организация Ун. Ид. Учителя

Имя поля MaterialsId Name Rating Level Avatar File

Таблица 3 – «Materials» Описание Ун. Ид. Файла Название Рейтинг Уровень владения языком Изображение Файл

Имя поля LessonsId Name Level Rank Avatar exerciseId Info Publish_date Result

Таблица 4 – «Lessons» Описание Ун. Ид. Урока Название Уровень владения языком Рейтинг Изображение урока Ун. Ид. Упражнения Информация об уроке Дата опубликования Результат прохождения

Имя поля ReportId LearnerId ClassId

Таблица 5 – «Report» Описание Ун. Ид. Отчета Ун. Ид. Ученика Ун. Ид. Класса

Имя поля LearnerId Name Sername Rank Avatar

Таблица 6 – «Learner» Описание Ун. Ид. Ученика Имя Фамилия Ранг Изображение ученика

261

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Имя поля TeacherId Name Sername Rank Qualification Avatar

Таблица 7 – «Teacher» Описание Ун. Ид. Учителя Имя Фамилия Ранг Квалификация Изображение

Имя поля ExerciseId Name Type Difficult Content Answers Correct

Таблица 8 – «Exercise» Описание Ун. Ид. Упражнения Название Тип Сложность Содержание Ответы Правильный ответ

Имя поля BroadCastId Name Description Owner Stream SchoolId chatId TeacherId

Имя поля ChatId teacherId learnerId Message Date_pub

Имя поля SchoolId Name Description Owner Address Banner Members teacherId

Таблица 9 – «BroadCast» Описание Ун. Ид. Трансляции Название Описание Владелец Видео – поток Ун. Ид. Школы Ун. Ид. Чата Ун. Ид. Учителя Таблица 10 – «Chat» Описание Ун. Ид. Чата Ун. Ид. Учителя Ун. Ид. Ученика Сообщение Дата опубликования Таблица 11 – «School» Описание Ун. Ид. Школы Название Описание Владелец Адрес Баннер Члены Ун. Ид. Учителя

3. Описание реализации разрабатываемой системы 3.1. Выбор инструментов разработки При разработке системы в качестве серверного языка программирования используется ЯП PHP как наиболее зарекомендовавший себя ЯП в среде WEB – разработки. [5] Так же планируется

262

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

использовать PHP Фреймворк Laravel так как у него «из коробки» предоставлено множество готовых решений и код выглядит понятным и не избыточным. [6] При разработке системы в качестве клиентского языка программирования используется ЯП Javascript. [7] Так же возможно использование Фреймворков, таких, как: jQuery, Angular JS, React JS (один из них). Окончательное решение будет принято тогда, когда явно будет определён тип переходов между страницами (экранами) в клиентской части приложения (одностраничное веб – приложение или многостраничное). При разработке системы в качестве хранилища данных используется реляционная СУБД MySQL, так как она больше всего подходит под требования продукта. Основные достоинства MySQL, которые можно использовать при разработке этого программного продукта:  Бесконечный объем таблиц и базы данных (напрямую зависит только от количества свободного места на сервере)  Возможность настроить репликацию (работа с несколькими серверами)  Большое количество документации [8] Разработка данного приложения включает в себя использование так называемого «полного стека» технологий, так как веб – сайт разрабатывается с нуля. Список используемых инструментов при разработке:  Adobe Photoshop – Разработка макетов, дизайн, баннеры. [9]  Adobe Illustrator – Разработка логотипа [10]  Adobe Brackets – Вёрстка страниц сайта (+ Разработка клиентской части)  Twitter Bootstrap – CSS Фреймворк  Code Lobster – Разработка серверной части  Laravel – PHP Фреймворк  phpMyAdmin – MySQL СУБД  FileZilla – FTP – клиент 3.2. Разработка пользовательских форм На рисунках 15 – 22 изображены макеты форм будущего веб – сайта.

Рисунок 15 – Выполнение упражнений

263

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 16 – Материалы о стране

Рисунок 17 – Обучающая система

Рисунок 18 – Описание иероглифа

264

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 19 – Всплывающая подсказка

Рисунок 20 – Изучение алфавита

Рисунок 21 – Всплывающие подсказки

265

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 22 – Онлайн трансляции 4. Дальнейшее развитие системы Основная цель развития: усилить социальную составляющую, чтобы предоставить пользователям максимум информации и способов взаимодействия между собой. Предметная область позволяет охватывать аудиторию различных планов (учителя, ученики, студенты, преподаватели ВУЗов, пенсионеры, работники любых сфер, и т.д.). Далее будут приведены функции, которые планируется реализовать: 1) Система встреч (карта сбора) – ГЕО локация в зависимости от введенного адреса ставить метку на карте. Добавить возможность (Как добраться до места проведения) запрос на получения данных о месте расположения или возможность выбора точки отправки (точка назначения задана автоматически администратором группы); 2) Формирование групп студентов на основании места расположения (город, село, пгт); 3) Календарь событий в зависимости от подписанных групп (ближайшие события, прошедшие события; 4) Рекомендация для пользователя других пользователей, которые расположены в том же городе, что и первичный пользователь; 5) Возможность регистрации и подбора языковых партнёров (иностранцев); 6) Группа пользователей может назначить одного куратора (в теории самый образованный в плане языка пользователь), который сможет просматривать список доступных к языковой практике иностранцев. И так же он может связываться с администрацией ради каких-либо предложений; 7) Пользовательский рейтинг (в зависимости от количества выполненных тестов, заданий, написанных статей и т.д.) Рейтинг влияет на дополнительный функционал; 8) Записи стримов для тех, кто не смог просмотреть вовремя; 9) Специально подготовленный раздаточный материал для студентов (тетрадки, таблицы, буклеты и так далее) от авторских курсов (непосредственно от сайта); 10) Для каждой страницы изучения свой персонаж в стилистике страны; 11) Для каждой страницы с регистрацией бекграунд с определенной стилистикой; 12) Лайк – репост система; 13) Глубокие настройки (шрифты, цвет текста и т.д); 14) Система форума 15) Создатель теста может при создании выбрать настройки приватности; 16) Система достижений и наград; 17) Система титулов (при предоставлении сертификатов об обучении); 18) Система получения опыта (игрового) и наград за прохождение тестов и уроков

266

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Выводы В статье проведен анализ существующих систем для изучения иностранных языков. Проведен анализ предметной области. По результатам изучения предметной области и существующих систем на данный момент можно сделать вывод, что функционал в этих системах недостаточно развит и имеет много существенных минусов. На основании этого предлагается разработка нового программного продукта, который внесёт улучшения в процесс обучения иностранным языкам, сделает его более качественным и интересным. В статье была показана разрабатывающаяся система, которая направлена на инновации в данной сфере, а именно: улучшенная социальная составляющая, более удобный процесс обучения как для учеников, так и для учителей. По сути создается централизованная языковая площадка, где будет содержатся максимум информации о том или ином иностранном языке. Литература 1.

Duolingo [Online]. https://startpack.ru/application/duolingo-learn-language.

2.

LinguaLeo [Online]. http://www.lingvaflavor.com/lingualeo-za-i-protiv/.

3.

Busuu [Online]. https://elenaruvel.com/12-yazykov-na-vybor-onlajn-servis-busuu/.

4.

Busuu Обзор [Online]. http://langformula.ru/busuu/.

5. Хольцнер С., РНР 5 М.: Бином-Пресс, 2007.

6.

Laravel: Up and Running: A Framework for Building Modern PHP Apps, Laravel: Up and Running: A Framework for Building Modern PHP Apps. O`REILLY, 2015.

7.

Marijn Haverbeke., Выразительный Javascript, 2015.

8. Гольцман В., MySQL 5.0. Сп-Б.: Питер, 2009.

9. Топорков С., Adobe Fotoshop CS в примерах. Сп-Б.: БХВ-Петербур, 2005.

10.

Adobe, Adobe Illustrator CS3. Официальный учебный курс. М.: Триумф, 2008. Гончарук С.И., Коломойцева И.A. Анализ функциональных возможностей современных инструментов изучения иностранных языков и разработка улучшений в данной сфере. В статье раскрыта тематика функционального наполнения систем изучения иностранных языков. Приведены примеры уже существующих систем и проанализированы их слабые и сильные стороны. Выведены требования к функциям разрабатываемого продукта на основании проанализированных аналогов. Рассмотрены инструменты реализации конкретной системы. Составлен план дальнейшего развития системы. Ключевые слова: веб – сайт, сервис, иностранные языки, английский язык, японский язык, база данных, языковая платформа, язык программирования PHP, PHP – фреймворк Laravel, Язык запросов SQL, СУБД MySQL, язык программирования Javascript, CSS – фреймворк Bootstrap, Adobe Photoshop, дизайн, макет интерфейса, схема данных.

Goncharuk S., Kolomoyceva I. Analysis of the functional capabilities of modern tools for studying foreign languages and developing improvements in this field. In the article, the subjects of functional filling of systems of studying of foreign languages are opened. Examples of already existing systems are given and their weak and strong sides are analyzed. The requirements for the functions of the developed product based on the analyzed analogs are derived. The tools for implementing a particular system are considered. A plan for the further development of the system was drawn up.

Keywords: Web site, service, foreign languages, English, Japanese, database, language platform, programming language PHP, PHP - Laravel framework, SQL query language, MySQL DBMS, Javascript programming language, CSS - Bootstrap framework, Adobe Photoshop, design , interface layout, data schema.

267

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.051

Приложение для чтения и перевода текста на мобильных устройствах «MReader» Коломойцева И.А., Морнева А.Е. Донецкий национальный технический университет bolatiger@gmail.com, alina.morneva@mail.ru Введение Использование цифровых технологий в различных областях существенно изменило нашу жизнь. Настоящей революцией стало появление электронных книг, а затем и компактных и более удобных устройств для их чтения. За счет этого появилась возможность использовать такие носители как замену бумажных книг. Для чтения книг на электронных носителях существует великое множество различных программ. Современные требования к приложению для чтения следующие: понимать форматы FB2 и EPUB, уметь корректно расставлять переносы в словах на русском языке, уметь синхронизировать позицию чтения через интернет, уметь отображать книгу в две страницы [1]. На текущий момент такой функционал присутствует почти в каждой программе для чтения книг. Цель работы – обзор и сравнение существующих аналогов приложений, для чтения и перевода книг, анализ их достоинств и недостатков, определение и формирование функциональных требований к своей программной системе, а также выбор и обоснование программных средств для ее разработки. Обзор и анализ существующих программных систем Анализ существующих программных систем-аналогов позволяет определить, какие полезные функции и алгоритмы можно использовать в собственной разработке, что необходимо добавить, а от чего отказаться, чтобы готовый продукт был конкурентоспособным и пользователь выбрал именно его. На сегодняшний день существует множество программ, которые пользуются огромной популярностью у пользователей Android. Они обеспечивают основной функционал для чтения книг, оснащены многими полезными функциями, которые помогают сделать чтение для каждого пользователя максимально удобным и комфортным. Рассмотрим некоторые из них.

Cool Reader — кроссплатформенная компьютерная программа для чтения электронных книг в различных форматах на основе XML / CSS. Программа работает на платформах Win32, Linux, Android, Tizen, Mac OS X. Портирована на некоторые устройства на основе EInk и является программным обеспечением с открытым исходным кодом [2]. В Cool Reader присутствует разнообразные варианты отображения текста: скины позволяют придать книге тот вид, который вам больше по душе, изменения текста на любой размер шрифта, форматирование позволяет текстурировать и изменить фон. Помимо этого, в программе для чтения Cool Reader разработан интерфейс поиска текстов, а также поиска элементов в скачанных книгах. Встроен файловый менеджер, который показывает, сколько в определенной папке сохранено книг, это позволяет быстро найти необходимый текст [3]. Преимуществами Cool Reader является возможность чтения книг в форматах: doc, rtf, txt, fb2, html, chm, tcr, epub, pdb, prc, mobi, pml. Реализовано анимированное листание страниц. Присутствует возможность загрузки и распаковки архивов: rar, zip, ha, arj, lha. Возможно также комментировать, исправлять, отправлять по электронной почте любой выделенный вами фрагменты текста. Данная программа умеет распознавать текст в любой кодировке. Присутствуют полезные функции такие, как чтение вслух и подключение различных словарей для иностранных и русских текстов. Можно выделить следующие недостатки данной программы. Отсутствует встроенный перевод иностранного текста или его частей. Отсутствует синхронизация для документов при чтении с разных устройств, что является очень неудобно для большинства пользователей.

Play Книги – сервис полнотекстового поиска по книгам, оцифрованным компанией Google [4]. Сервис Play Книги интегрирован в магазин приложений и мультимедиа-контента для Android — Google Play Маркет. Имеет возможность настройки шрифта 6 видов, кегль, межстрочное расстояние и выравнивание, изменяется цвет фона — белые, черный, бежевый. Отдельно включается ночной режим, в котором на изображение накладывается фильтр теплого цвета для более комфортного чтения в темноте и меньше раздражения ЦНС перед сном. Страницы можно листать нажатием клавиш регулировки громкости. Пользователю предоставляется возможность покупать книги и загружать свои собственные бесплатно. Количество книг ограничено 1000 экземпляров. Поддерживается лишь два формата

268

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

электронных книг — PDF и EPUB. Книги, защищенные авторскими правами, не поддерживаются. Также имеется ограничение на размер загружаемого файла — не более 100 Мб. Но Play Книги, как и многие другие сервисы Google, обладают синхронизацией между разными устройствами: клиент книжного сервиса есть для Android, iOS и браузеров. Пользователи имеют возможность продолжить чтение на планшете или компьютере с того места, где остановились на смартфоне [5].

FBReader – программа для чтения электронных книг. Основные форматы: fb2, ePub, Kindle, rtf, html, plain text. При установке дополнительных бесплатных модулей появляется поддержка PDF и DjVu. Программа работает достаточно быстро, все параметры настраиваются. Начиная с версии 2.0, FBReader поддерживает синхронизацию коллекции книг с книжной сетью FBReader. Позволяет использовать собственные фоны для чтения, любые TTF/OTF шрифты. FBReader автоматически расставляет переносы в книгах. Позволяет быстро посмотреть значение слова во внешних словарях. Книги можно скачивать из сети, покупать на LitRes.Ru, положить на карту памяти в созданный каталог или подключать собственные OPDS-каталоги [6]. К плюсам данной программы можно отнести современный внешний вид программы с огромным количеством пользовательских настроек: размер текста, отступы между словами или строками, цвет текста или фона, множество стилей которые помогут сделать приложение максимально удобным в использовании любого пользователя. Усовершенствованный внешний вид приложения, включающий библиотеку, доступен в виде плагина "Книжной Полки". Сравнение основных характеристик аналогов систем по основным функциональным характеристикам представлено в таблице 1. Таблица 1 – Сравнительная характеристика Название программы CoolReader Лицензия Бесплатное Платформы Android/IOS Синхронизация с устройствами

Play Книги Бесплатное Android/IOS

FBReader Бесплатное Android

+

+

Библиотека

+

+

Перевод текста

+

-

Поддерживаемые форматы Размер

doc, rtf, txt, fb2, html, chm, tcr, epub, pdb, prc, mobi, pml.

3 Мб

PDF и EPUB

Наличие переводчика

-

-

Чтение вслух Закладки и цитаты Объем библиотеки

+ + Неограниченно

+ 1000

36,3 Мб

С помощью дополнительного плагина С помощью дополнительного плагина fb2, ePub, rtf, html, plain text, Kindle 5,36 Мб С помощью сторонних программ + Неограниченно

На основе проведенного анализа аналогов разрабатываемого приложения, следует отметить, что ни одно из приложений не является идеальным, но каждое из них имеет собственные преимущества, отличающие его от других. Например, Cool Reader не имеет синхронизации с другими устройствами, однако обладает функцией чтения вслух, что является очень полезным дополнением к программе. Play Книги показали наихудшие результаты при сравнении. За счет большого веса программы и малого функционала. Play Книги могут читать только два формата, что может быть причиной отказа от использования данного приложения. Вместимость библиотеки 1000 книг. Хоть это и достаточно большой объем, но другие приложения такого ограничения не имеют. FBReader включил в себя почти все необходимые функции, за исключением того, что для использования части функционала необходимо скачивать сторонние программы и модули. За счет этого работа программы может ухудшиться, а ее размер увеличится. Стоит заметить, что ни одно из приведенных приложений не имеет полноценной возможности перевода книги, что конечно является весомым минусом для каждого из них. Так как для людей, предпочитающих чтение иностранных книг, мгновенный перевод слова или словосочетания сокращает не только время для поиска перевода в словарях или электронных переводчиках, но и время чтения самой книги.

269

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

При разработке приложения «MReader» будут учтены все достоинства существующих приложений и исключены их недостатки. Проектирование разрабатываемого программного продукта «MReader» Изучив и проанализировав ряд приложений для чтения и перевода книг, можно сформировать требования для разработки своего программного продукта. Основные требования к разрабатываемой системе:  чтение основных форматов: doc, txt, fb2, epub;  оффлайн перевод с помощью встроенных словарей;  поддержка нескольких языков перевода;  простой и удобный интерфейс пользователя;  наличие библиотеки;  синхронизация с другими устройствами;  расширенный список пользовательских настроек для текста;  возможность выделять текст и вести базу цитат;  обладать функцией закладок для каждой книги;  сохранения прогресса чтения всех книг;  поиск по словам и словосочетаниям;  отображения оглавления при его наличии и работа с ним;  отображать процент прочтения, как текущей книги, так и всех начатых;  хорошее качество перевода иностранного текста. Требования к настройкам:  наличие режима день/ночь;  настройка яркости экрана внутри приложения;  настройка размера шрифта, интервала между словами и предложениями, выравнивание текста;  возможность выбора шрифта;  наличие нескольких тем приложения:  возможность управления добавленными языками для перевода текста (удалить/добавить);  перенос слов (включить/выключить);  изменение ориентации экрана при чтении;  наличие нескольких вариантов перелистывания книги. Распределение описанного функционала по смысловым модулям представлено на рисунке 1 в виде диаграммы.

Рисунок 1 – Диаграмма модулей системы MReader При запуске приложения пользователем активируется модуль пользовательского интерфейса, который содержит описание окон приложения, подгружает книги, а также отвечает за сохранение последнего состояния системы. Модуль пользовательского интерфейса активен на протяжении всей работы программы. При выборе пользователем какой-либо книги для чтения модуль конвертирования считывает файл книги.

270

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Модуль библиотеки – основной модуль системы – предоставляет методы для хранения и отображении загруженных в программу книг; Модуль перевода обеспечивает работу перевода выделенного слова или словосочетания на русский с помощью встроенный словарей. Модуль отображения книги осуществляет корректное отображения текста книги разных форматов на пользовательском экране в независимости от его размера, подбирает корректный размер шрифта, настраивает яркость экрана, выравнивает текст. Модуль настроек предоставляет пользователю возможность изменять внешний вид отображения книги по его усмотрению. Модуль управления прогрессом чтения отвечает за хранения информации о чтении каждой начатой книги пользователя, хранит его закладки и цитаты. С учетом перечисленных требований и характеристик, можно сделать вывод, что произвести такой продукт достаточно сложно. Аналогов таких приложений достаточно много и каждый из них выделяется некоторыми функциями и возможностями, что влечет за собой конкуренцию в этой области. Обладание всеми вышеперечисленными характеристиками является основной целью для разработки данного программного продукта. Выбор технических средств Приложение для чтения и перевода книг будет написана с помощью средств языка Java и оптимизировано под платформу Android. Данный выбор платформы обоснован тем, что около 85% всех телефон оснащены именно этой операционной системой. В качестве среды для разработки приложения выбрана Android Studio.

Android - операционная система для смартфонов, интернет-планшетов, электронных книг, цифровых проигрывателей, наручных часов, игровых приставок, нетбуков, смартбуков, очков Google, телевизоров и других устройств [7]. Операционная система на базе Android является популярной среди пользователей за счет широкого распространения на рынке как бюджетных вариантов, так и дорогие флагмены.

Android Studio – интегрированная среда разработки (IDE) для работы с платформой Android, основанная на программном обеспечении IntelliJ IDEA от компании JetBrains [8]. Данная среда использует язык разработки Java, который активно используется для создания не только мобильных приложений, а также и декстопных. Программы компилируются в нестандартный байт-код для использования их виртуальной машиной. Для такой компиляции используется дополнительный инструмент, а именно Android Software Development Kit [9]. На сегодняшний день программы для Android уже не редкость и имеют популярность у пользователей за счет своего разнообразия и функционала. Разработка мобильных приложений помогает упростить или ускорить работу человека, сэкономить его время на выполнение обычных действий. Именно благодаря постоянному росту популярности Android-устройств и широкому спектру возможностей для разработчиков и была выбрана Anroid-платформа для разработки программного продукта. Выводы В данной работы рассмотрены и проанализированы достоинства и недостатки существующих программных продуктов для чтения и перевода книг. На основе проанализированных данных и сравнения существующих программных систем сформированы основные требования и определены функциональные характеристики разрабатываемого продукта. Обоснован выбор программных средств для разработки приложения. В дальнейшем часть требований к программному продукту может быть изменена или дополнена.

271

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Список литературы 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

AndroidRu// Читаем на Android. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://xakep.ru/2016/10/21/android-read-all/ Википедия// Cool Reader. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/CoolReader Программы для Android// Cool Reader для Андроид. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://programmy-dlya-android.ru/ofis/chitalki/69-cool-reader.html Википедия// GoogleBook. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/GoogleBook AndroidMobileReview// Google Play Книги — удобный и дешевый сервис для чтения классики. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://android.mobilereview.com/articles/robosoft/46718/ SuperAndroid// FbReader. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://superandroid.ru/page/fbreader Википедия// Android. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Android Википедия// Android Studio. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Android_Studio Википедия// Java. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Java

Коломойцева И.А., Морнева А.Е. Приложение для чтения и перевода текста на мобильных устройствах «MReader». В данной работе выполнен анализ существующих программных средств для чтения и перевода книг, оценка их достоинств и недостатков. В результате сформулированы и определены технические и функциональные требования для разработки собственного программного продукта. Ключевые слова: чтение, перевод, словари, точность, интерфейс, программный продукт.

Kolomoitseva I.A., Morneva A.E. Mobile application "MReader" for reading and translating text. In this work the analysis of existing software tools for reading and translating books was made, the advantages and disadvantages were estimated. As a result technical and functional requirements were formulated to develop new software.

Keywords: reading, translation, dictionaries, accuracy, interface, software.

272

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 000.0

Дистанционное обучение. От персональных сайтов преподавателей к обучающим порталам Анохина И.Ю., Кучер Т.В. Донецкий национальный технический университет ingatula@mail.ru Введение Под дистанционным обучением понимается учебный процесс, при котором все или часть учебных занятий осуществляется с использованием современных информационных и телекоммуникационных технологий. Наличие обучающих дистанционных курсов на данный момент является неотъемлемой частью информационно-образовательной среды. Дистанционное обучение не вступает в противоречие с традиционным образованием, а дополняет, обогащает, модифицирует его. Применение технологий дистанционного обучения позволяет расширить возможности обучения по многим критериям: формируется единое информационное пространство, появляется возможность обучения без отрыва от работы, улучшается качество восприятия материала, т.к. вместо конспектов лекций студенты имеют возможность читать полный авторский курс. Ведущие вузы мира ведут разработки в этом направлении. В 2012 году был запущен совместный проект Гарвардского университета и Массачусетского института технологии (MIT), получивший название edX course, целью которого является предоставление бесплатных on-line курсов для всех желающих, вне зависимости от уровня подготовки и местонахождения [1,2]. Для записи на курсы достаточно зарегистрироваться с указанием электронной почты. Если вы собираетесь получить сертификат об окончании курса, то фамилию и имя желательно указать настоящие, если сертификат не нужен, можно использовать псевдоним. Казалось бы, зачем лучшим вузам мира бесплатные курсы? Вполне достаточно желающих учиться платно. Во-первых, это популярность, во-вторых, возможность отбирать талантливых абитуриентов во всех странах мира, в- третьих, прекрасная реклама уровня преподавания. Одним из вариантов дистанционного обучения Рунета можно назвать Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ» [3]. Сайт содержит несколько сотен открытых образовательных курсов по тематикам компьютерных наук, информационных технологий, математике, физике, экономике и другим областям современных знаний. По прохождении курсов можно бесплатно получить электронный сертификат. Также возможно платное получение сертификатов о повышении квалификации. Кроме того, организация действует как издательство, выпуская учебную литературу по курсам.

14 сентября 2015 года восемь ведущих вузов России презентовали Национальную платформу открытого образования, которая сегодня официально начала работать на портале https://openedu.ru [4]. Первоначально были выложены 46 курсов, на данный момент их количество увеличилось до 233. Курсы выкладываются преподавателями ведущих российских вузов − МГУ, НИТУ МИСиС, СПбГУ, СПбПУ, НИУ «ВШЭ», МФТИ, ИТМО и УрФУ. «Открытое образование» − современная образовательная платформа, сочетающая в себе лучший опыт зарубежных коллег и инновационные методы обучения. «Предполагается три варианта использования курсов, первый – это дополнительный высококачественный контент, второй – курсы, которые являются частью образовательных программ для вузов, и третий – курсы, которые сможет освоить каждый желающий» [5]. Таким образом, технологии дистанционного обучения являются признанным компонентом образования, который используют все большее число учебных заведений. Постановка проблемы Длительное время вузы использовали систему дистанционного образования Moodle. Не останавливаясь на ее достоинствах/недостаткам, отметим, что Moodle считается системой закрытого типа, т.е. для работы в системе требовались логин и пароль, выдаваемый администратором составителю курса, который в свою очередь записывал на курс учащихся. Не имея пароля и логина, изучать курс

273

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

невозможно. На данный момент система уступает позицию первенства системам открытого образования, хотя многие вузы еще продолжают ее использовать. Это понятно. Жаль потерять сделанные наработки, ведь те же тесты, увы, изъять из Moodle не удастся. В 2009г. было создано Региональное Северокавказское отделение Объединенного фонда электронных ресурсов «Наука и образование». Донскому государственному техническому университету было поручено ведение Северокавказского отделения объединённого фонда электронных ресурсов. На базе Moodle был создан портал СКИФ. Часть курсов этого портала находятся в свободном доступе, часть в закрытом [6]. Кафедра прикладной математики ДонНТУ уже много лет ведет курсы на факультете повышения квалификации для преподавателей вуза. Один из курсов – «Внедрение в образовательный процесс современных информационных технологий». Целью курса является разработка личных сайтов преподавателей вуза и наполнение их информацией. Много лет назад мы использовали технологию HTML, так называемое «создание сайта по кирпичикам». Преподаватели создавали свои сайты, используя язык гипертекстовой разметки. Учитывая, что на курсах обучались преподаватели разного уровня подготовки в области IT – технологий, сайты получались разного уровня сложности и оформления. С возникновением и распространением Систем управления содержимым (контентом) сайта (англ.

Content management system) CMS задачи значительно упростились. Однако, систем такого вида много и возник вопрос определения, какая именно из систем наилучшим образом подходит под размещение учебных электронных курсов. Таким образом, нами была поставлена задачи определить оптимальную с точки зрения сервиса, удобства и простоты использования, а также возможностей систему управления контентом сайта, причем сайта, создаваемого именно для учебных целей и преподавателями, которые не являются профессионалами в сфере IT – технологий. Все рассматриваемые системы предполагают возможность бесплатного использования.

Исследования В процессе работы сравнивались системы Wordpress, Ucoz, Google Sites, Wix. В каждой из них нами создавались учебные сайты, проводился анализ удобства работы в системе, ее возможностей. Были сформулированы критерии, по которым оценивалась каждая CMS:  простота обучения, т.е. возможность использования системы без дополнительной документации, причем для пользователей с разным уровнем знаний;  удобство панели администратора;  качество и количество готовых шаблонов, возможность их редактирования;  наличие плагинов;  количество и качество предоставляемой статистики;  «хороший» адрес сайта, т.е. такой, который можно достаточно легко запомнить, т.к. пройдет определенное время, прежде, чем сайт станет появляться на первых страницах поисковиков;  безопасность сайта, вероятность его удаления;  работа с библиотекой файлов, размещаемых на сайте, их допустимые форматы. На рис. 1 показан личный сайт автора (http://tatyanakucher.ucoz.ru), а на рис.2 – разработанные в этой системе, сайты преподавателей ДонНТУ (http://gaidaroleg.ucoz.ru, рис.2., цифра 1; http://evolkova.ucoz.net, рис. 2., цифра 2).

274

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 1 – Сайт Кучер Т.В. Как видим, у Ucoz достаточно возможностей для размещения материала для занятий, кроме этого сервис достаточно дружелюбен (в отличие от других сервисов) к чужим разработкам, на сайт можно добавлять различные виджеты от Яндекс, Google и др.

Рисунок 2 – Сайты преподавателей ДонНТУ, cозданные в Ucoz Что можно отнести к недостаткам Ucoz. Во-первых, сложность работы в качестве администратора с точки зрения новичка-разработчика. Также если сайт открыт в режиме администрирования, то через полчаса, если вы в нем не работаете, появляется сообщение «Доступ запрещен. Истек период сессии». Ясно, что преподаватель, размещая материалы лекций, может прерваться и внести дополнения в публикуемый материал. Более того, при повторном открытии браузера, допустим, на следующий день, система Wordpress не требует пароля, если, конечно, сайт открывается с одного и того же компьютера. Для Ucoz пароль следует вводить вновь. Цифрой 3 на рис.2 обозначена предоставляемая статистика. Информацию можно собирать по дням, месяцам, по странам. В отличие от системы WordPress, предоставляющей красивые диаграммы и графики, данные выводятся только таблично без детализации. Существенным недостатком системы является то, что в соответствии с соглашением, заключаемым пользователем, т.е. создателем сайта и Обществом с Ограниченной Ответственностью «Юкоз Медиа» «…при использовании сервиса на безвозмездной основе и в случае признания Аккаунта неиспользуемым, Лицензиат вправе приостановить оказание услуг». К сожалению, нашим преподавателям пришлось столкнуться с этой проблемой в 2014г., когда созданные весной сайты за лето были признаны неиспользуемыми и удалены. Переписка с технической службой Ucoz к восстановлению сайтов не привела.

275

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Проанализировав те недостатки, которые оказались для нас наиболее существенными (сложность управления, возможность удаления сайта, навязчивая реклама), мы пришли к выводу замены платформы. Следующий опыт касался создания сайтов в системе Google Sites. Сразу отметим простоту использования CMS. Даже самые далекие от IT – технологий преподаватели с удовольствием создавали сайты. Нет временных ограничений на использование, т.е. ваш сайт не удалят, если вы сами этого не захотите. На рис. 3 цифрой 1 показан режим заполнения страницы сайта. Панель инструментов напоминает панель форматирования в Word. Цифра 2 – действия над страницами (удалить, добавить, редактировать), а также переход в режим управления макетом сайта. Цифра 3 рисунка – управление сайтом. Пользователи отмечают следующие недостатки сайтов Google:  неудобный для запоминания адрес;  отсутствие CSS и JavaScript;  частичное редактирование дизайна, пользователь сможет форматировать лишь цветовую гамму, изменять размером или шрифт [7,8] ;  трудности в подключении Яндекс или Google метрик, более того информеры Яндекс метрики неточно отображают информацию посетителям, хотя в режиме администрирования таких проблем не возникает.

Рисунок 3 –Google Sites. Режим администрирования Google запустил Google Sites в 2008г. В 2010г. были расширены возможности системы. Теперь можно добавлять календарь (Google Calendar), список задач (Google Tasks) и документы из Google Docs. В 2016г в Google Sites появился более удобный визуальный редактор с возможностью совместного редактирования. Это позволяет организовать командную работу, так как в этом случае администратор может назначать права доступа, закрепляя страницы за пользователями. На страницы сайта можно вставлять документы карты Google Maps. Разработаны адаптивные шаблоны, которые хорошо отображаются на телефонах, планшетах и широких мониторах[9] . На рис. 4 слева сайт Кучер Т.В. (https://sites.google.com/site/tatyanaviktkucher/) и преподавателей кафедры «Физика» (https://sites.google.com/site/0702907mts/). При всех перечисленных недостатках, простота, удобство использования позволяют использовать систему именно для не столь сложных учебных сайтов. В целом если нужен вариант быстро создаваемого, легко редактируемого сайта, без так называемых, «наворотов», то для непрофессионалов, на наш взгляд, это один из лучших и простых вариантов.

276

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 4 – Сайты, созданные в Google Sites Авторами были разработаны сайты и в Wordpress [10, 11]. На рис. 5 показан сайт Анохиной И.Ю. (innaanohina.wordpress.com, цифра 1 рисунка). Wordpress позволяет легко размещать файлы с учебными материалами, как в библиотеке, так и использовать ссылки на размещенные в других местах материалы. В частности, большинство материалов авторов размещены в облаке электронной почты. В библиотеке можно размещать документы, видео, аудио файлы и файлы изображений. При необходимости использовать другие форматы, мы используем облачные технологии. Цифрой 2 на рисунке показана собираемая Wordpress статистика, которая на наш взгляд здесь является одной из лучших среди исследуемых CMS. Кроме стандартной статистики по количеству посещений и посетителей, дается список стран, из которых шли обращения к сайту (цифра 3 рисунка), а также список наиболее популярных страниц сайта. Цифрой 4 нами обозначена лишь часть доступных виджетов, а цифрой 5 – статистика отсеянного спама.

Рисунок 5 – Возможности Wordpress

277

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Систему Wordpress можно рекомендовать для использования, она предоставляет достаточно возможностей и в то же время удобна в эксплуатации. Отметим, что Wordpress для оформления сайта на данный момент предлагает 498 тем, из них 298 – бесплатных. Личные сайты преподавателей, являясь, безусловно, удобным вариантом организации дистанционного обучения, в первую очередь являются рекламой самого автора – преподавателя, а не кафедры, вуза в целом. Поэтому мы решили разработать дистанционный портал кафедры и оценить возможности применения его в учебном процессе. Портал создавался в системе Wix. Нами ставилась задача разместить учебные материалы преподавателей кафедры по разным дисциплинам на одном сайте. Пока жестких требований к внешнему виду не предъявляется, т.к. параллельно ведется опрос студентов, какие страницы удобны для работы, почему, есть ли замечания к дизайну. Цифрой 1, рис. 6 отмечена главная страница сайта (https://pmdonntu.wixsite.com/portal), цифры – 2, 3 – образцы страниц, на которых размещены курсы «Математический анализ» и «Теория вероятностей».

Рисунок 6 – Дистанционный портал кафедры «Прикладная математика» [12] Следует отметить несомненное достоинство системы, Wix позволяет посмотреть, как будет выглядеть сайт на мобильном устройстве и ввести дополнительные функции для улучшения качества просмотра страниц сайта в этом режиме. На данный момент конструктор Wix считают одним из лучших русскоязычных конструкторов. Богатство функционала, простота, качественный дизайн, богатый магазин приложений [13]. Однако, мы не можем пока рекомендовать систему Wix только потому, что портал на этой платформе существует всего два месяца. Нами ранее был создан сайт в системе UMI, первоначально к работе сайта не имелось претензий, но, когда количество посетителей увеличилось, нам предложили или перейти на платный тариф, или убрать все ссылки на сайте(!), оставив только ссылки на государственные учреждения. Ясно, что для сайта, содержащего большое количество ссылок на учебные материалы, бесплатный вариант уже не подходил. Мы сделали вывод, что разработчики UMI (компания «Юмисофт») ожидают, когда сайт раскрутится и после этого своими изменившимися требованиями ставят создателей сайта перед условием «или плати, или теряй сайт». Мы перестали работать с этой системой, однако теперь, прежде чем рекомендовать новую платформу, проверяем каждую CMS не менее полугода. Выводы Дистанционное обучение обладает такими преимуществами как доступность, технологичность, универсальность, эффективность, модульность, параллельность, отвечает требованиям современной жизни. Этим обусловлен постоянно повышающийся интерес как к самому образованию, так и к средствам его реализации.

278

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

В статье рассматривался вопрос поиска оптимальных систем управления контентом CMS для размещения учебных материалов как одного преподавателя, так и подразделения. Как показали исследования, если необходимо создать строгий, классический портал, то оптимальным будет выбор WordPress. Для преподавателей, далеких от IT –технологий, лучше использовать систему Google Sites, которая хотя и менее функциональна, зато проста в использовании. Для тех, кто ценит дизайн, элегантность и современность, нам кажется наиболее подходящей система Wix, обладающая богатым функционалом, современным дизайном и легкостью в использовании. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

Harvard University.

Online learning. Режим доступа: http://onlinelearning.harvard.edu/courses?sort_by=date_added&cost%5B%5D=free Massachusetts Institute of technology.

MITOpenCourseWare. Режим доступа: https://ocw.mit.edu/index.htm Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" | Бесплатное образование. Режим доступа http://www.intuit.ru/ Открытое образование. Курсы ведущих вузов России. Для каждого без ограничений. Режим доступа: https://openedu.ru В крупных вузов основали российскую платформу открытого образования / Наука и технологии России — STRF.RU. Режим доступа: http://www.strf.ru/material.aspx?CatalogId =221&d_no=96104#.WiI4ySmin3F Электронная информационно-образовательная среда ДГТУ. СКИФ. Режим доступа: http://skif.donstu.ru Недостатки конструктора сайтов Google Sites. HostComp.ru. Hi-Tech новости и технологии. Режим доступа: https://www.hostcomp.ru/nedostatki-konstruktora-saytov-google-sayty.html Анохина И.Ю. Сравнительный анализ систем управления контентом сайтов для дистанционного обучения, Информатика и кибернетика, № 1. – Донецк: ДонНТУ, 2015, с.35-43. Обзоры и новости о Google Sites.

LiveBusiness. Режим доступа: http://www.intranetno.ru/tool/409/ Личный сайт Анохиной И.Ю. Режим доступа: innaanohina.wordpress.com Личный сайт Кучер Т.В. Режим доступа: kuchertatyana.wordpress.com Дистанционный портал кафедры «Прикладная математика». Режим доступа: https://pmdonntu.wixsite.com/portal Сравнение конструкторов сайтов uCoz и Wix. SITE-BUILDERS. Режим доступа: https://sitebuilders.ru/ucoz-vs-wix

Анохина И.Ю., Кучер Т.В. Дистанционное обучение. От персональных сайтов преподавателей к обучающим порталам. Статья посвящена актуальной проблеме современного образования – дистанционному обучению. Рассматриваются возможности создания личных сайтов преподавателей, сравниваются такие системы управления контентом сайта как Wordpress, Ucoz, Google Sites, Wix. Анализируются достоинства и недостатки систем именно с точки зрения разработки сайтов для учебных целей. Даны рекомендации по выбору систем управления сайтом. Ключевые слова: дистанционное обучение, Wordpress, дистанционный портал, личные сайты преподавателей.

Ucoz, Google Sites, Wix,

Anokhina I.Yu., Kucher Т.V. Distance learning. From personal sites of teachers to teaching portals. The article is devoted to the actual problem of modern education - distance learning. We consider the possibility of creating personal sites of teachers, we compare such content management systems as Wordpress, Ucoz, Google Sites, Wix. The advantages and disadvantages of systems are analyzed precisely from the point of view of developing websites for educational purposes. Recommendations for the choice of site management systems are given.

Keywords: distance learning, Wordpress, Ucoz, Google Sites, Wix, remote portal, personal sites of teachers.

279

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.822:514

Анализ сообществ в социальных сетях Анохина И.Ю., Рощина Е.В. Донецкий национальный технический университет Ingatula@mail.ru Введение В настоящее время социальные сети можно рассматривать как полноценные средства массовой информации. За сравнительно небольшой срок они прошли этапы развития от простых коммуникативных ресурсов до многофункциональных систем. Теперь это не просто средство общения и связи, а полноценная медиакультура, в рамках которой обсуждаются новости, происходят продажи и покупки, рекламируются товары и формируется общественное мнение, это трибуны для политических партий и средство организации, координации сообщества, это площадки для раскручивания кампании и брендов. Именно социальные сети активно используются организаторами митингов. Так, на митинг «За честные выборы» (24.12.2011г., Москва) в специально созданной группе согласились пойти более 54 тыс. человек и еще около 100 тыс. получили приглашения [1]. Эксперты обращают внимание на стремительную политизацию социальных сетей. Уход в виртуальное пространство предполагает формирование различных сетевых политических сообществ со своими авторитетами и ценностями, причем среди них могут быть как провластные (патриотически настроенные), так и оппозиционные (от конструктивных критиков до радикалов и экстремистов[2]. Таким образом, социальные сети становятся не только неисчерпаемым источником бизнес – возможностей, но и источником, но и нести риск для власти, включая «цветные» революции и другие виды переворотов. И, если сильно политизированной является, как правило, лишь незначительная часть общества, то используя социальные сети как инструмент, возможно привлечение все новых участников именно в политические группы. Как сказал античный философ Перикл: «Если Вы не интересуетесь политикой, то это не значит, что политика не интересуется Вами!» Благодаря появлению социальных сетей стали публичными персональные данные участников сообществ, их биографии, аудио-, видео-, фотоматериалы, что сделало социальные сети отличным инструментом для получения информации как об отдельном индивидууме, так и группах лиц, объединенных общими интересами. Полученная информация используется для моделирования социальных, экономических политических и других процессов [3]. Постановка задачи Как показали исследования, наиболее популярной социальной сетью в России является Вконтакте. Число пишущих авторов на лето 2017г. составило 27.5 млн. человек, основная возрастная группа – авторы в возрасте 25-34лет (37%), авторы женского пола составляют 58%. Наиболее популярной сеть является в Петербурге (44.9% от общего населения), на втором месте – Мурманская область (30%), Москва – 28% [4]. Для анализа выбрана социальная сеть ВКонтакте. Сообщества Вконтакте можно разделить на несколько видов: интернет - СМИ; сообщества по интересам; фан-клубы; представительства фирм, организаций и предприятий; сайты знакомств; профессиональные сообщества и.т.д. Чтобы оценить уровень политизации социальных сетей, возможности пересечения их участников, вероятность перемещения участников из одной группы в другую, мы рассматривали три типа сообществ.

1. Полностью нейтральные к политике группы по интересам (рыбалка, кулинарные рецепты, группы книголюбов, путешественников, любителей животных и пр.). Такие группы здесь и далее определены нами как «группы по интересам», при кластеризации отмечались как группы с показателем gr= -1.

2. Новостные сообщества и сообщества, созданные для обсуждения политических новостей, сообщества партий, сообщества телеканалов, в целом дающие новости в позитивном плане, здесь и далее «политические группы», показатель gr = 0.

3. Третий вид групп аналогичен сообществам второго вида, но с ярко выраженной критической нотой, «критики», gr = +1.

280

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Поставлена задача, провести статистический анализ участников сообществ с целью проведения кластеризации и выявления возможных тенденций миграции участников одного из видов сообществ к другому. Исследования Для решения задачи нами рассматривались 38 сообществ. По каждому сообществу анализировались данные, приведенные в табл. 1. Данные исследовались в процентном отношении числа участников, соответствующих заданному критерию, к общему числу участников группы. Например, в столбце 2 таблицы указано, что 27.4% участников от общего числа в группе имеют возраст до 25 лет. Номера столбцов в таблице соответствуют данным: 2- название группы, 3 – возраст до 25 лет, 4 – возраст от 25 до 35 лет, 5 – от 35 до 45; 6 – от 45 до 55; 7 – старше 55; 8 и 9 – количество женщин и мужчин в группе соответственно. В столбцы 10 и 11 заносились процент участников, указавших в качестве религиозных взглядов православие (10) или светский гуманизм (11). На первом этапе обработки статистических данных мы рассматривали другие религии (буддизм, ислам…), но их процент был столь незначителен, что в дальнейшем оставили только два варианта. Сообщество ВКонтакте предлагает участникам определить главное в жизни, выбирая из нескольких вариантов. В таблице эти варианты указаны в столбцах: 12 - совершенствование мира, 13 семья и дети, 14 – карьера и деньги, 15 – развлечения и отдых, 16 - наука и исследования, 17 – саморазвитие, 18 – красота и искусство, 19 – слава и влияние. Нами на основании данных столбцов 3- 7 вычислялся средний возраст (столбец 20). Мы также ввели дополнительную характеристику, определив ее как степень открытости участников сообщества, оценив отношение количества заполненных анкет к общему числу участников сообщества (столбец 21). Важным показателем реально функционирующего сообщества является процент ботов1 (столбец 22) и активность подписчиков, определяемая как количество лайков, комментариев, репостов сообщений. (23). Эти показатели были определены с помощью on-line сервиса http://smmup.ru [4]. В табл. 1 приводятся выборочно данные по одной группе из каждого типа сообществ. Группа «Интересная планета» насчитывает более трех миллионов подписчиков, не содержит политической и новостной информации. Группа «Народный журналист» относится к группам-критикам (около 6 тысяч подписчиков). «Первый канал» – более миллиона подписчиков. Группы-критики имеют, как правило, незначительную численность. Самая большая по численности из проанализированных нами была группа «Сводки ополчения Новороссии», на момент анализа группа имела около полумиллиона подписчиков. На рис.1 показаны соотношения женщин и мужчин в группах, а также гистограмма распределения участников «групп по интересам» по возрастам. Таблица 1 – Пример исходных данных для анализа сообществ № Группа 1

2

Возраст 3

4

5

Пол 6

7

8

9

Отношение к религии 10

11

Интересная 27.4 44.4 11.2 3.4 3.4 50.5 33.6 14.5 0.7 планета Народный 2 7.5 24.7 29.1 17.3 16.3 31.6 58.6 14.5 3.3 журналист Первый 3 31.4 28.7 12.1 5.6 6.5 49.8 31.7 12.3 0.5 канал 1

Дополнительные характеристики

Главное в жизни 12

13

14 15 16 17 18

19

20

21

1.3 13.5 0.7 1.0 0.2 5.2 0.6 0.2

30

23 13.5 1.1

5.8

42 27 6.50 19.7

9.9 0.5 0.4 0.9 8.1 0.9 0.5

1.0 13.3 0.8 0.8 0.3 3.4 0.6 0.2 32

22 23

20 13.4 0.38

На рис. 2 представлены гистограммы, отображающие распределение участников групп по возрастам (рис. 2а) и характеристики непосредственно групп (процентное содержание ботов и активность посетителей в сутки), рис. 2б.

Боты - страницы Вконтакте, наполненные ложной информацией, либо, взломанные страницы реальных людей. Сферы применения: рассылка спама, накрутка подписчиков, лайков, репостов.

1

281

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Как видно из рис. 1, в группах по интересам преобладают женщины, в группах – критиках количество мужчин-участников почти в три раза больше, чем женщин. Анализируя данные по распределению возрастных категорий, следует отметить, что в группах по интересам преобладают молодые люди в возрасте до 25 лет, в то время, как в политических группах возрастная шкала смещена к 35 годам и старше. В группах – критиках во всех возрастных категориях старше 35 количество участников превышает аналогичные показатели в остальных видах групп.

Рисунок 1 – Процентный состав групп В группах-критиках минимальное количество ботов и активность подписчиков в сутки (8%) более, чем в два раза превышает активность в остальных видах групп.

Рисунок 2 – Количественные характеристики групп. а – распределение по возрастному признаку; б – активность участников групп В целях оценки существенности различий между группами в среде пакета Statistica был проведен t – тест с уровнем значимости р=0.05. В табл. 2 приведены результаты тестирования. Для всех групп рассчитывались значения математического ожидания (столбцы 1, 2, 5, 6, 9, 10), определялась величина коэффициента Стьюдента (t-value) и уровень значимости р. Как видно из таблицы, наличествуют существенные различия по одиннадцати характеристикам между контингентом групп по интересам и участниками групп-критиков (выделены красным). Состав участников политических групп и групп по интересам отличается в меньшей степени и только по шести признакам, в основном связанным с возрастом и отношением к религии. Наиболее существенно различаются политические группы и группы–критики (четырнадцать позиций). Таким образом, первичная обработка данных позволила сделать вывод о наличии существенных различий между контингентом анализируемых групп.

282

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Таблица 2 – T- тест определения существенности различий между выборками данных Сравнение групп по интересам и группкритиков 1

2

3

4

Сравнение групп по интересам и политических групп

Сравнение групп-критиков и политических групп

5

9

6

7

8

10

11

12

gr=- gr= 1 1

tvalue

p

gr=-1

gr=0

t-value

p

gr=1

gr=0

tvalue

p

До 25

0.38 0.18

3.62

0.00

0.38

0.27

2.25

0.03

0.18

0.27

-3.05

0.01

До 35

0.32 0.33 -0.45

0.66

0.32

0.33

-0.36

0.72

0.33

0.33

0.15

0.89

До 45

0.08 0.21 -6.03

0.00

0.08

0.14

-4.75

0.00

0.21

0.14

3.20

0.00

До 55

0.02 0.09 -4.89

0.00

0.02

0.06

-5.73

0.00

0.09

0.06

2.29

0.03

Старше 55

0.04 0.10 -7.57

0.00

0.04

0.07

-4.83

0.00

0.10

0.07

3.52

0.00

Ж

0.42 0.26

2.71

0.01

0.42

0.33

1.57

0.13

0.26

0.33

-1.57

0.13

М

0.41 0.63 -3.45

0.00

0.41

0.50

-1.44

0.16

0.63

0.50

3.24

0.00

Православие

0.12 0.14 -1.96

0.06

0.12

0.16

-3.56

0.00

0.14

0.16

-1.22

0.23

Светский гуманизм

0.01 0.03 -5.74

0.00

0.01

0.01

-2.60

0.02

0.03

0.01

3.57

0.00

Совершенствование мира

0.01 0.07 -3.24

0.00

0.01

0.02

-1.59

0.13

0.07

0.02

2.66

0.01

0.48

0.63

0.16

0.14

0.55

0.59

0.14

0.14

-0.11

0.91

Семья и дети 0.16 0.14 Карьера

0.01 0.01

0.11

0.92

0.01

0.01

-0.03

0.98

0.01

0.01

-0.20

0.84

Отдых

0.02 0.01

1.24

0.23

0.02

0.01

1.57

0.13

0.01

0.01

0.29

0.77

Наука

0.00 0.01 -4.22

0.00

0.00

0.00

-0.97

0.34

0.01

0.00

2.97

0.01

Саморазвитие

0.05 0.09 -3.16

0.00

0.05

0.05

-0.10

0.92

0.09

0.05

3.54

0.00

Искусство

0.01 0.01 -0.47

0.64

0.01

0.01

1.51

0.15

0.01

0.01

3.19

0.00

Слава

0.00 0.01 -3.28

0.00

0.00

0.00

-1.41

0.17

0.01

0.00

2.12

0.05

Открытость

0.83 0.90 -1.95

0.06

0.83

0.84

-0.31

0.76

0.90

0.84

3.17

0.00

0.13 0.09

1.99

0.06

0.13

0.12

0.24

0.81

0.09

0.12

-2.28

0.03

0.04 0.08 -1.75

0.09

0.04

0.03

0.71

0.49

0.08

0.03

2.34

0.03

Боты Активность

Анализируя выборки, состоящие из нескольких групп, мы доказали наличие существенных различий, но в выборках в целом. В то же время нельзя исключать, что отдельные группы, входящие допустим в выборку по интересам, не могут быть по характерным признакам отнесены к той или иной политической группе. Вряд ли можно утверждать, что люди, вступившие в группу, допустим, путешественников, книголюбов, никогда не интересовались политикой и не будут интересоваться ею впредь. Поэтому далее нами был применен кластерный анализ с целью выявления возможных тенденций миграции или добавления участников одной выборки в другую. При проведении кластерного анализа рассматривалась возможность наличия от трех до шести кластеров, на которые могла быть разбита вся выборка, состоящая из 38 групп. В качестве переменных использовались все переменные, указанные в табл. 1. за исключением тех, в которых не были зафиксированы существенные различия между группами.

283

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

На первом этапе кластерного анализа определялось оптимальное число кластеров. Для этого использовали метод иерархического кластерного анализа Joining (Tree clustering). В качестве метрики, определяющей расстояние между кластерами Amalgamation Rule, был выбран метод ближнего соседа или одиночная связь (single linkage) [5,6]. На рис. 3 показана часть обработанных кластеров.

Рисунок 3 – Матрица расстояний между центрами кластеров Как видно из рис. 3, на первом этапе в один кластер объединяются объекты с номерами 6 (группа «Путешествия и туризм) и 8 («Интересная планета»). Ясно, что люди, склонные к путешествиям, не могут не интересоваться планетой, географией и пр. В другой кластер попадают группы 31 (КПРФ – Коммунистическая партия РФ), 33 («Вежливые люди»), 37 – «Телеканал Звезда». Аналогичным образом нами были проанализированы остальные составляющие кластеров. На основании анализа было принято решение разделить группы на пять кластеров. Для определения, какие именно группы входят в кластеры, был применен метод k-средних (kmeans). Суть метода состоит в следующем: заранее определяют количество классов (k), на которые необходимо разбить имеющиеся наблюдения, и первые k – наблюдений становятся центрами этих классов. Для каждого следующего наблюдения рассчитываются расстояния до центров кластеров и анализируемое наблюдение относят к тому кластеру, расстояние до которого было минимальным. После чего для этого кластера (в котором увеличилось количество наблюдений) рассчитывается новый центр тяжести по всем включенным в кластер наблюдениям. Показателем правильности разбиения на кластеры является выводимая таблица расчета дисперсий и уровня значимости р (см. табл. 3). В таблице приняты обозначения: дисперсия между кластерами Between SS, дисперсия внутри кластеров (Within SS), F-критерий для проверки гипотезы о неравенстве дисперсий F, значение уровня р. Таблица 3 – Таблица анализа дисперсий

Показатели

Возраст

Пол

Характеристики группы

<25

<35

<45

<55

>55

Ж

М

открытость

боты

активность

0.43

0.05

0.13

0.04

0.03

0.64

0.89

0.072

0.018

0.043

0.26

0.16

0.04

0.02

0.01

0.21

0.20

0.169

0.063

0.071

F

13.81

2.57

24.68

20.14

18.45

25.77

36.98

3.531

2.405

5.038

p

0.00

0.05

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.017

0.049

0.003

Between SS Within SS

284

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Как следует из анализа данных табл.3, можно считать достоверным предложенное разбиение на кластеры. Уровень р только для одной возрастной группы (от 25 до 35) достигает критического значения 0.05 и для характеристики, связанной с наличием ботов в группах, равен 0.049, т.е. приближается к критическому значению. Аналогично оценили степень достоверности по критерию Фишера. Следовательно, мы можем принять и считать допустим предложенное деление на кластеры. На рис. 4 дана графическая интерпретация полученного деления на кластеры. Как видно из рисунка, наиболее существенное деление в кластерах происходит по возрастному, половому признакам и по степени активности участников групп. Отметим, что участники всех групп в качестве основной составляющей жизни указывали семью. Совершенствованием мира готовы заниматься в пять раз больше участников групп-критиков, чем участники остальных групп. Эта же группа отличается стремлением к самосовершенствованию и тяге к научным исследованиям. А вот карьеру и деньги в качестве основной цели назвали участники политических групп (gr=0).

Рисунок 4 – Средние значения переменных для каждого кластера На основании расчетов и анализа данных следующим образом произведено распределение по кластерам: 1. В первый кластер вошли группы, созданные для лиц, увлекающихся путешествиями, географией, здоровьем, домашними животными и домашним хозяйством. Все эти группы были отмечены у нас как группы по интересам. В этот же кластер вошли группы «Первый канал», «Типичный Донецк» и «Donbass.media Group». Т.е. первый кластер объединил участников без видимого интереса к политике, что показывает и то, что перечисленные три группы, определенные нами ранее как политические, в полной мере таковыми не являются.

2. Во второй кластер вошли группы, которые мы определили как созерцателей. Это группа «Киномания», «Discovery», «Интересная планета», «Бумажный самолетик». Во всех группах, как правило, размещаются красивые фотографии, описания интересных мест. Все перечисленные группы входили в группы по интересам.

3. В третий кластер вошли наиболее остро критикующие группы: «Сводки ополчения Новороссии», «Хроника вставания с колен», «Злюкен Енотен», «Еноты Новороссии», «Очищение», «Народный журналист». Ранее все группы были отнесены к группам критиков.

4. В четвертый кластер вошли группы «Оппозиция», КПРФ, ЛДПР, «Высокие технологии», «Рыбалка», «Преступная Россия», «Другая Россия», «Левый фронт». Отметим, что в этот кластер вошли, как нейтральные группы, так и группы –критики и политические группы. Группы «Другая Россия», «Левый фронт» считаются группами оппозиционных партий.

5. В пятый кластер вошли группы «Единая Россия», «Народное ополчение Павла Губарева», «Донецкая республика», «Комсомольская правда», «МИД России», «Луганск. Новости ЛНР», «Политика», «Права человека», это группы политические, воспринимающие все в позитивном ракурсе. Можно сделать вывод, что в целом рассмотренный контингент участников делится на пять кластеров. Кластер сообществ абсолютно индифферентных к политике (кластер 2); кластер лиц

285

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

имеющих свои увлечения и предпочитающих получать краткие политические новости (кластер 1). Кластер критикующих (кластер 3) и два кластера политической направленности, причем в одном из них в группы выкладываются только позитивные новости (кластер 5), в другом возможна незначительная критика (кластер 4). Общее количество участников во всех проанализированных группах более 33 млн. чел. Как видно из табл. 4, почти 90% сообщества не интересуются политическими темами, 1.24% критикуют происходящие события, 9% политикой интересуются, но в целом их устраивает текущее положение дел. Таблица 4 – Процентное соотношение кластеров Кластер

1

2

3

4

5

Сумма

Участники

1 2416 300

16 972 105

411 020

2 148 030

1 199 613

33 147 068

%

37.46%

51.2%

1.24%

6.28%

3.62%

100%

Результаты расчетов представлены в виде инфографики, рис. 5.

Рисунок 5 – Инфографика. Распределение групп по кластерам Выводы Полученные данные не противоречат данным других источников [9]. Как правило, политически активными является лишь незначительная (до 10%) часть общества, однако, как показывают исследования, политическая активность населения растет [10]. Список источников 1.

2.

3.

Охапкина Е.П., Охапкин В.П. Подходы к кластеризации групп социальной сети//Компьютерные исследования и моделирование, 2015 № 5. -c. 1127−1139. Федорченко С.Н. Глобальное исследование политизации социальных сетей // Обозреватель Observer, 2016. №8(319). С. 57-67. Тематическая классификация сообществ в социальной сети «ВКонтакте» как нового средства массовой информации. Морозова А.А.: Cборник Сучасная медыясфера: практыка трансфармацыі, тэарэтычнае асэнсаванне, інстытуцыянальныя перспектывы матэрыялы I Міжнароднай навукова-практычнай канферэнцыі. С. В. Дубовік (адказны рэдактар). 2017. С. 160-166.

286

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Brand Analytics. Социальные сети в России, лето 2017: цифры и тренды. Режим доступа: http://blog.br-analytics.ru/sotsialnye-seti-v-rossii-leto-2017-tsifry-i-trendy/ 5. Анализ сообществ. On-line сервис Smmup.ru. Режим доступа: http://smmup.ru/activity.php 6. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. - М.: Филинъ, 1998.- 608с.

7. Боровиков В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. - М.: Горячая линия, 2016. - 288с.

8. Statsoft. Электронный учебник по статистике. Режим доступа: http://statsoft.ru 9. Вайдлих. Социодинамика: системный подход к математическому моделированию в социальных науках.- М.: Едиториал, 2004. -480с.

10. Манипуляция обществом или истинный размер пяти процентов. Режим доступа: https://alexleshy.livejournal.com/480772.html 11. Рощина Е.В., Анохина И.Ю. Жизненный цикл групп в социальных сетях / Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование в рамках III форума «Инновационные перспективы Донбасса» (ИУСМКМ – 2017): VIII Международная научнотехническая конференция, 25 мая 2017, г. Донецк: / Донец. национал. техн. ун-т; Донецк: ДонНТУ, 2017, С. 73-77.

4.

Анохина И.Ю., Рощина Е.В. Анализ сообществ в социальных сетях. Рассматриваются вопросы анализа социальных сетей на примере социальной сети «ВКонтакте» На примере тридцати восьми групп различных тематик были определены статистические показатели для оценки количественных и качественных характеристик групп. Рассматривались группы трех видов: аполитичные группы, группы политической направленности без критической составляющей и группы критиков, участники которых подвергают критике большинство рассматриваемых событий. Произведен t – тест сообществ, выявлено наличие существенных различий между контингентом групп. Методами кластерного анализа все группы разбиты на кластеры, определен состав и процентное соотношение кластеров, проанализированы их характеристики. Определено процентное соотношение кластеров, характеризующее степень политизации сообществ. Ключевые слова: социальные сети, ВКонтакте, кластерный анализ, структурные характеристики, политизация сообществ.

Anokhina I.Yu., Roshchina E.V. Analysis of communities in social networks. The analysis of social networks on the example of the social network «VKontakte» is considered. The example of thirty eight groups of different subjects identified statistical indicators to assess the quantitative and qualitative characteristics of groups. Groups of three types were considered: apolitical groups, groups of political orientation without a critical component and a group of critics whose participants criticized the majority of the events under consideration. A t-test of communities was carried out, the presence of significant differences between the contingent of groups was revealed.

By cluster analysis methods, all groups are divided into clusters, composition and percentage of clusters are determined, their characteristics are analyzed. The percentage of clusters that characterizes the degree of politicization of communities is determined.

Keywords: social networks, VKontakte, cluster analysis, structural characteristics, politicization of communities.

287

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 681.513.7

Инструменты анализа социальных сетей Анохина И.Ю., Черепов В.Г. Донецкий национальный технический университет Ingatula@mail.ru Введение IT – технологии изменили современный мир. Сейчас уже невозможно представить жизнь без компьютеров, Интернета, а для многих и без социальных сетей. Как показали исследования, 96% населения планеты имеют доступ к социальным сетям. Лидирует Facebook – 1.5 миллиарда пользователей, среднее время пребывания – три часа в день [1]. Социальная сеть – площадка для развития бизнеса. Это и размещение рекламы, и поиск клиентов, и анализ политики конкурентов. Социальная сеть незаменима для учебных заведений. Современные реалии таковы, что для поддержания рейтинга вузу необходимо использовать весь арсенал доступных средств для продвижения и рекламы, для привлечения абитуриентов. А если учесть, что контингентом является молодежь, то возникает острая необходимость использования медиакоммуникационных средств, в том числе и социальных сетей. Учитывая, что социальные сети позволяют решать широкий круг задач в области маркетинга и рекламы, то ясно, что возможно и целесообразно их использования для создания имиджа вуза, его рекламы, проведения агитационной работы, набора и оценки потенциальных студентов. По данным исследования массачусетского университета, 100% американских колледжей и университетов используют хотя бы одну форму социальных сетей; 98% высших учебных заведений США имеют свои официальные странички в Facebook, 84% – в Twitter, у 66% есть свой блог, 41% используют сети для проведения лекционных курсов и поиска перспективных студентов. [2]. Facebook еще в 2007 году реализовал возможность делать специальные страницы для университетов, которые стали активно использоваться начиная с 2010г. Опыта использования социальных сетей в образовательных учреждениях, показал, что они имеют ряд достоинств:  школьники и студенты используют социальные сети не только для общения, но и в образовательных целях;  социальные сети являются бесплатным вариантом информирования целевой аудитории (абитуриентов, студентов, преподавателей, выпускников…);  социальные сети оперативны;  позволяют объединиться в групповых проектах;  узнать мнение о выложенных материалах;  в отличие малоинтерактивных официальных сайтов вузов, позволяют задать вопрос и быстро получить ответ на него [3,4]. Какие инструменты используют вузы для привлечения абитуриентов? Дни открытых дверей, выступления преподавателей вузов в школах, статьи в СМИ, рекламные ролики, проведение олимпиад для школьников, кружки, школы юных математиков, программистов, химиков… Это достаточно затратные по времени действия, которые далеко не всегда дают ожидаемый результат. Веб-сайт вуза - инструмент не столь активный, т.к. на него заходят в том случае, если вуз уже смог заинтересовать. И в тоже время использование социальных сетей позволит активизировать работу по привлечению будущих студентов за счет оперативности, актуальности, возможности говорить с участниками сети не на официальном языке, выкладывать информацию в доступном виде. Постановка задачи Наш университет имеет свои страницы в нескольких социальных сетях: ВКонтакте [5], Одноклассниках [6], Twitter [7], Facebook. Мы проанализировали указанные страницы. За неделю (с 3.11 по 10.11.17г.) на странице ДонНТУ в Контакте количество лайков и репостов составляло 28 и 6 соответственно. По данным сервиса http://smmup.ru количество реальных подписчиков 2240, активность подписчиков в сутки 0.35%, активность на один пост 0.088% от числа подписчиков. В среднем в сутки приходится семь лайков и один репост.

288

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

В Twitter за неделю информация понравилась только семи пользователям. Не радуют показатели и по страницам в Одноклассниках и Facebook. В связи с этим возникает вопрос, насколько целесообразно иметь одновременно несколько страниц в социальных сетях, может быть нужно иметь одну страничку в наиболее популярной сети для данного региона, города? Может быть, время подачи новостей следует ограничить определенным диапазоном. Влияет ли день недели на активность подписчиков. Как и что нужно сделать, чтобы повысить рейтинг страниц вуза в сетях. Для того, чтобы дать ответы на эти вопросы, необходимо провести анализ групп в социальных сетях и на основании полученных данных разработать рекомендации. Основными задачами информационно-аналитической работы с социальными сетями являются мониторинг и анализ социальных сетей, это необходимо для определения оптимальных путей достижения цели, будь то реклама предприятия, раскручивание бренда, агитация или попытка воздействовать на электорат для продвижения политической идеи, поиск будущих абитуриентов для вуза. Цель одна – реклама и продвижение. Аналитика сетей позволит смоделировать происходящие в них процессы, а, следовательно, дает инструмент для управления и прогнозирования. Многие крупные промышленные гиганты сообщают о разработке специальных методов и моделей сбора первичных данных и анализа социальных сетей. Однако, эти разработки не появляются в свободном доступе. Ясно, что небольшое предприятие/организация не будут заниматься глобальными разработками в целях анализа социальных сетей. А значит, требуется алгоритм, позволяющий на уровне существующих и по возможности бесплатных сервисов получать первичную информацию, оценивать тенденции сети, и, наконец, просто определять, в какой из сетей и в каком именно виде лучше предоставлять информацию. На первом этапе нами была поставлена задача проанализировать существующие сервисы сбора первичной информации в социальных сетях, причем желательно найти те сервисы, которые могут одновременно работать с несколькими сетями. Сравнить страницы нашего вуза со страницами в социальных сетях других вузов г. Донецка. Мы мониторили страницы ДонНТУ с использованием нескольких сервисов, что позволило, вопервых, определить их доступность, работоспособность, а во-вторых, оценить сами анализируемые страницы. Исследования На рис. 1 приводятся данные анализа Brand Analytics за 2017г. [8]

Рисунок 1 – Тенденции социальных сетей России Как видим, в русскоязычной аудитории лидирует Контакт, причем с ярко выраженной тенденцией к увеличению активности подписчиков. Зная, какая сеть в стране является лидером, можно сделать вывод о том, в каких социальных сетях есть смысл наиболее активно продвигать орагнизацию. На рис.2. нами показана активность социальных медиа по типам сети. В социальной сети ВКонтакте за месяц зафиксировано 25 722 тыс. авторов и более 310 795 тыс. сообщений, в остальных сетях значительно меньше (цифры 1 и 2 рисунка). Отличительной особенностью сообществ ВКонтакте является возраст авторов. Как видим, только здесь доля участников до 18 лет составляет 17.9%. В социальной сети Мой Мир – 4.7%. В остальных социальных сетях авторов до1 8 лет практически нет. Это означает, что если социальная сеть направлена на работу со школьниками и студентами, видимо, ВКонтакте следует считать лидером.

289

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 2 – Активность авторов социальных сетей и их возраст SEO-AUDITOR. Одним из сервисов, позволяющих получать статистику Интернета, является сервис SEO-AUDITOR. Анализируются данные, собранные счетчиками, установленными на пользовательских сайтах: Яндекс.Метрика, Глобальная статистика SpyLog/Openstat, Рейтинг LiveInternet, Глобальная статистика Hotlog, Глобальная статистика Рейтинг@Mail.ru, а также на основании собственной статистики SEO-AUDITOR. На рис. 3 показан рейтинг социальных сетей России за период с ноября 2016г. по октябрь 2017г.[9]

Рисунок 3 – Рейтинг социальных сетей России Сервис Livedune предоставляет статистику по блогерам из России, Казахстана, Беларуси, Украины и др. стран СНГ, пишущим в Instagram, ЖЖ, ВКонтакте и Твиттере, анализирует группы сообществ [10]. Сервис предоставляет данные о количестве подписчиков, лайков, комментариев, тенденции изменения числа подписчиков и их активности, выкладывает материалы, которые пользовались максимальным спросом, так называемые топы по лайкам и комментариям. К сожалению, бесплатный период длится только три дня, дальше требуется оплата в размере приблизительно 1000р. в месяц. При регистрации указывается адрес электронной почты, но не фиксируется IP – адрес компьютера, что позволяет при необходимости использовать сервис с разных электронных ящиков.

290

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

На рис.4. показаны варианты работы с сервисом. Для примера нами были использованы страницы Инстаграм национальной географии ( https://www.instagram.com/natgeo/?hl=ru) и NASA в Твиттере (Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства, https://twitter.com/nasa).

Рисунок 4 – Результаты работы сервиса Livedune Сервис производит выборку наиболее интересных статей за анализируемый период. На основании этого можно делать вывод о том, что интересует участников в большей мере, а что не пользуется успехом. У NASA около 27 млн. подписчиков, чаще всего сайт просматривают в выходные и понедельник, оптимальное время для выдачи новостей около 16 часов. Таким образом, сервис позволяет получить достаточно полную информацию о группах в различных социальных сетях, а именно: количество подписчиков, характеристики их активности (просмотры, лайки, репосты, комментарии), тенденции изменения численности подписчиков в группе, распределение активности по дням недели и времени суток, осуществляет подборку топовых новостей, выдает список блогеров, пишущих по выбранной тематике. Недостатком сервиса, как было сказано выше, является отсутствие бесплатного доступа. Сервис Popsters.ru — онлайн-сервис статистики и аналитики контента. Поддерживает следующие социальные сети: Вконтакте, Facebook, Одноклассники, Instagram, Twitter, YouTube, Pinterest, Coub, Google+, Flickr. К сожалению, бесплатным является лишь недельный период, затем ежемесячная стоимость составляет 399р. за одну сеть. Это означает, что если вы, допустим, хотите отследить группы Вконтакте, Facebook и Одноклассниках, то за каждую сеть придется платить указанную сумму. Кроме этого для отслеживания сети вы должны быть в ней зарегистрированы. Как видно на рис.5, наш пробный период исследования сети ВКонтакте уже закончился, поэтому мы демонстрируем исследование Твиттера. Для поиска достаточно войти в нужную сеть и указать адрес или название страницы. Автоматически вы получите информацию за один месяц, но можно устанавливать произвольные строки и даты. Вы получаете различные типы графиков вовлеченности пользователей по дням недели и времени суток. Например, сайт NASA чаще всего посещают по понедельникам около 16 часов, что подтверждается данными рассмотренного выше сервиса Livedune. Для ДонНТУ пиковым днем оказалось воскресенье, в остальные дни активность сохраняется практически постоянной, за исключением среды, наблюдается небольшой всплеск активности. Сервис позволяет оценить уровень вовлеченности читающих страницы. Показателей, характеризующих уровень активности аудитории, довольно много. Наиболее применимые:

291

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Вовлечение (Engagement) - единица реакции аудитории: лайк [like, нравится], комментарий, шер [поделиться, share, ретвиты, retweet], клики (переходы по ссылке), дизлайки [не нравится, dislikes] для YouTube. Объем вовлечения (Engagement Volume) - общее количество вовлечений (сумма всех действий). Уровень привлекательности (Love Rate) - количество лайков, деленное на количество участников в группе, сообществе, в % . Уровень общительности (Talk Rate) - количество комментариев, деленное на количество участников в группе, сообществе, в % . Охват (Reach) - количество людей, имевших хотя бы один контакт с публикацией. Просмотры (Views) - количество просмотров публикации

Рисунок 5 – Результаты работы сервиса Popsters Сервис Popsters рассчитывает параметр ER- показатель уровня вовлеченности аудитории, вычисляется по формуле сумма всех интеракций в месяц количество постов ER  % количество подписчиков сообщества

Под интеракцией понимается любое действие пользователя. Отметим, что именно социальные сети предоставляют уникальный шанс для авторов прямого взаимодействия с аудиторией. Ставя лайк, пользователь не только соглашается с публикацией, сообщает, что новость ему нравится, но и ставит свою уникальную подпись. Поэтому вопрос оценки уровня вовлеченности аудитории в коммуникацию является крайне существенным. Сервис Followerwonk. Одним из лучших инструментов для аналитики Твиттера, к сожалению, платным, считается сервис Followerwonk (https://moz.com/followerwonk/analyze/) [11,12]. Известно, что твит «живет» не более 20 минут. Только в течение этого времени велика вероятность, что новость прочтут и ретвитнут, увеличив тем самым охват. Редко, когда читают ленту твитов каждый день от начала до конца или просматривают новости за предыдущий день. Исходя из этого, самым существенным является определение оптимального времени подачи важной информации и поиск влиятельных читателей, т.е. тех, кто ретвитнет информацию и у кого будут в свою очередь читать его подписчики. На рис. 6 показана незначительная часть вариантов работы сервиса. Цифрой 1 отмечено месторасположение читателей твиттера ДонНТУ. Цифрой 2 – временная диаграмма их активности. Пики активности приходятся на 21:00 и 14:00. Ниже на рисунке показана диаграмма оценки социального авторитета читателей. Авторитет изменяется от 1 до 100, чем выше значение, тем больше авторитет. Диаграмма отображает процент читателей с разными уровнями авторитета. Например, уровень авторитета от 41 до 50 имеют 11.7% читателей. К ним принадлежат такие

292

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

блоги, как «Новости науки и нано-технологий», «Микроблог Северо-Восточного федерального университета имени Максима Амосова», «Журнал интерьеров»…

Рисунок 6 – Результаты работы сервиса Followerwonk Кроме этого дается статистика по возрастному составу читателей, оценивается процент женщин и мужчин, «возраст» присутствия в Твиттере вообще. И что особенно важно, по любому запросу (возраст, пол, социальный авторитет, активность…) можно получить список читателей. Сервис Babkee. Если ставится задача определить, как часто в Сети упоминается кампания/организация, оценить, в каком именно контексте происходит упоминание, можно использовать сервис Babkee. Как пишут создатели сервиса, «основная цель Babkee - качественный мониторинг упоминаний в социальных медиа и СМИ». Сервис платный, однако, на постоянной основе предоставляется возможность мониторить бесплатно два любых объекта, при этом сервис будет выдавать не более 3000 сообщений об объекте в месяц. Если мониторятся конкретные предприятия или организации, то такое количество вполне достаточно, а вот если требуется анализировать еще и сайты конкурентов, то предоставляемых бесплатно возможностей будет недостаточно [13]. На рис. 7 показаны варианты работы с сервисом. Нами были созданы два объекта мониторинга, цифрой 1 отмечены статьи, в которых упоминался ДонНТУ, каждую из статей можно открыть, что показано на примере упоминания ДонНТУ на страницах Голоса ДНР (цифра 2 рисунка). Цифра 3 – список страниц, на которых упоминался вуз, например, на страницах Министерства образования, в lenta.ru, в новостях Горловки…

Рисунок 7 – Результаты работы сервиса Babkee

293

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Говорят, что в Интернете ничего нельзя спрятать и потерять, или полностью удалить из Сети непонравившуюся страницу. Ярким подтверждением этому является Архив Интернета (англ. Internet Archive). Эта некоммерческая организация основана в 1996 году в Сан-Франциско Брюстером Кейлом. Архив собирает копии веб-страниц, графические материалы, видео- , аудиозаписи, программное обеспечение. Архив обеспечивает бесплатный доступ к базам данных любому пользователю. По мнению создателей Архива это необходимо для сохранения культурно-исторических ценностей в эпоху интернет-технологий, создания и поддержки электронной библиотеки.

Web.archive.org — глобальный проект, целью которого является создание архива сайтов, размещенных в интернете. Сайты сохраняются не в виде скриншотов, а в виде полноценно работающих веб-страниц со всеми ссылками, картинками, комментариями. Для каждого сайта может накопиться по несколько копий, датированных разными этапами жизни ресурса [14]. Особенную ценность сервису придает то, что его можно использовать как практически единственный шанс восстановления сайта, если он был удален ошибочно. На рис. 8 показаны результаты работы сервиса. Мы тестировали страницы ДонНТУ в Твиттере и Одноклассниках. Цифрой 1 отмечена временная шкала, показывающая за какие даты представлена в архиве информация и копия страницы твиттера ДонНТУ за 26 декабря 2016г. Наш вуз вошел в архив сервиса с 2016г. Цифрой 2 обозначена страница, на которой предлагается выбрать архивы страницы вуза в Контакте, начиная с 2015г. Наличие такого архива позволяет не только восстановить сайт, как было сказано выше, но и свидетельствует о рейтинге страниц. Цифра 4 рис. 5 – копии страниц Первого канала России. Было снято 4525 копий за период с 1 октября 2002г. по ноябрь 2017г. Цифра 5 – копии страниц Министерства образования и науки ДНР. Как видно, копия относится к 2015г.

Рисунок 8 – Результаты работы сервиса Babkee Наиболее оптимальным и доступным на наш взгляд, является сбор статистики в Контакте. Для примера приводим работу только одного сервиса Smmup.ru. Мы поставили целью провести сравнительный анализ страниц в Контакте некоторых вузов Донецка. Как видно (см. рис.9), наибольшее число подписчиков у Донецкого национального медицинского университета (ДонНМУ). По активности лидирует ДонНУ (67 лайков, репостов и комментариев в день), меньше всего подписчиков на странице музыкальной академии.

294

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 9 – Результаты работы сервиса Smmup

Выводы Аналитика социальных сетей необходима, т.к. позволяет сравнить свои страницы с сайтами конкурентов, как это показано при описании сервиса Smmup, сделать выводы и исправить ошибки. Статистика позволяет оценить аудиторию паблика, оптимальное время подачи новостей, наилучшую форму контента. Несмотря на преобладание платных сервисов, бесплатно можно произвести достаточный по глубине анализ. И, наконец, статистика позволяет ответить на вопрос, нужно ли предприятию/организации иметь несколько страниц в разных сетях или вполне достаточно одной. У нашего вуза наибольшей популярностью пользуются страницы в Контакте и Твиттере. можно сделать вывод о том, что социальные сети представляют собой мощный инструмент взаимодействия образовательного учреждения с его целевой аудиторией. Литература Социальные сети: плюсы и минусы.

Webakula. Режим доступа: https://webakula.ua/blog/socialnye-seti-plyusy-i-minusy/ 2. N. G. Barnes. Social Media Adoption Soars as Higher-Ed Experiments and Reevaluates Its Use of New Communications Tools, According to New Research Study Режим доступа: http://www.prweb.com/releases/socialmedia/higher-ed2011/prweb8668892.htm 3. The Facebook Classroom: 25 Facebook Apps That Are Perfect for Online Education Режим доступа: http://www.collegedegree.com/library/college-life/15-facebook-apps-perfect-for-onlineeducation 4. БГУ попался в сети. Зачем университет собирает лайки в соцсетях? Режим доступа: https://42.tut.by/378428 5. ДонНТУ, официальная группа. Режим доступа: https://vk.com/donetsk.donntu.

6. ДонНТУ, официальная группа. Режим доступа: https://ok.ru/donetsk.donntu 7. ДонНТУ. Режим доступа: https://twitter.com/donetsk_donntu.

8. Социальные сети в России, лето 2017: цифры и тренды. Режим доступа: http://blog.branalytics.ru/sotsialnye-seti-v-rossii-leto-2017-tsifry-i-trendy/ 9. Глобальная статистика Интернета. Seo-auditor Режим доступа: http://gs.seo-auditor.com.ru 10. Actualtraffic. Обзор сервиса Livedune. Режим доступа: http://actualtraffic.ru 11. Acrit. Сервис Followerwonk. Режим доступа: https://www.acritstudio.ru/it_is_important_to_know/twitter/followerwonkib1/ 1.

295

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

12. Эффективная работа с микроблогом Twitter: планирование твитов по времени. Режим доступа: https://netpeak.net/ru/blog/effektivnaya-rabota-s-mikroblogom-twitter-planirovanie-tvitovpo-vremeni/ 13. Сервис babkee . Режим доступа: http://www.babkee.ru 14. Webarchive — веб-архив всего интернета и сайтов или машина времени на archive.org.

KtoNaNovenkogo.ru. Все о создании сайтов, блогов, форумов, интернет-магазинов, их продвижении в поисковых системах и заработке на сайте. Режим доступа: http://ktonanovenkogo.ru/web-obzory/webarchive-archive-org-veb-arxiv-interneta-sajtov.html 15. Анализ сообществ. On-line сервис Smmup.ru. Режим доступа: http://smmup.ru/activity.php

Анохина И.Ю., Черепов В.Г. Инструменты анализа социальных сетей. Показана работа сервисов анализа социальных сетей. Рассматриваются характеристики оценки активности и степени вовлеченности аудитории. На примере страниц ДонНТУ в социальных сетях показано, как выбирается оптимальное время подачи новостей, как найти самых активных и авторитетных участников, как оценить уровень упоминаний в СМИ. Ключевые слова: социальные сети, ВКонтакте, Твиттер, степень вовлеченности, активность аудитории, мониторинг сетей.

Anokhina I.Yu., Cherepov V.G. Tools for analyzing social networks. The work of social network analysis services is shown. The characteristics of the assessment of activity and the degree of involvement of the audience are considered. On the example of DonNTU pages in social networks it is shown how the optimal time of news delivery is chosen, how to find the most active and authoritative participants, how to assess the level of mentions in the media.

Keywords: social networks, VKontakte, Twitter, level of involvement, audience activity, network monitoring.

296

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 681.3.06

Применение системы Mathcad для решения задач теоретической механики Черепов В. Г., Кучер Т. В. Донецкий национальный технический университет wayne-slava1997@mail.ru, kucher_t@mail.ru Введение Теоретическая механика является одной из важнейших фундаментальных физикоматематических дисциплин, которые изучают в высших учебных заведениях. Как теоретическая наука, механика при выводе своих положений опирается на логику и математику. Решение задач теоретической механики сводится к решению таких математических задач, как решение системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), дифференцирования, интегрированию, решения дифференциальных уравнений и т.д. [1]. Развитие компьютерных технологий позволяет значительно сэкономить время решения задач. В данной работе мы остановили свой выбор на системе компьютерной алгебры Mathcad. MathCAD – это мощная и в то же время простая универсальная среда для решения математических задач в различных отраслях науки и техники [2]. Решение задач статики Задачи на равновесие системы сил сводится к решению системы линейных алгебраических уравнений. Но при «ручном» вычислении, во-первых, есть довольно большая вероятность получения ошибочного результата, а во-вторых, даже при правильном вычислении следует учитывать, что в процессе вычисления накапливается ошибка, связанная с округлением промежуточных результатов. В математических пакетах, в том числе и в системе Mathcad, встроенные функции решения систем линейных алгебраических уравнений реализованы с высокой точностью получаемого результата. Рассмотрим несколько примеров. При решении задач равновесия плоской произвольной системы сил решение задачи сводится к решению СЛАУ из 3-х уравнений. В этом случае удобство системы Mathcad – это простота вычисления и проверки результатов с помощью дополнительного уравнения. Задача немного усложняется для пространственной системы сил или определения опор составной конструкции. В этом случае в системе уже 6 уравнений. Рассмотрим пример определения реакций опор в однородной прямоугольной пластине ABCD (рис. 1), которая удерживается в горизонтальном положении с помощью сферического шарнира А, петли В и троса СЕ, закрепленного в точке Е. Необходимо определить реакции в опорах А и В и натяжение троса СЕ. Реакцию сферического шарнира раскладываем на три составляющие X A , YA , Z A , реакцию петли В раскладываем на две составляющие X B , Z B , реакция троса T приложена в точке С и направлена по направлению стержня СЕ. В данной задаче имеем 6 неизвестных – 5 реакций и сила троса. Составляем 6 уравнений равновесия, решение задачи показано на рис. 2.

Рисунок 1 – Пластина с приложенными силами и реакциями

297

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 2 – Расчет в Mathcad При определении реакций в фермовых конструкциях задача усложняется в зависимости от сложности конструкции. Рассмотрим пример расчета плоской фермы, изображенной на рисунке 3. Определим усилия в стержнях фермы методом вырезания узлов. Ферма содержит n=7 узлов, соединенных 11-ми стрежнями (m=11). Ферма считается жесткой и статически определимой, если выполняется условие m = 2n – 3, т.е. 11=27-3 – условие выполняется, значит ферма статически определима. Рассмотрим равновесие фермы. Проведем систему координат xAy и изобразим действующие на нее внешние силы: активные P1 , P2 , P3 и реакции связей. Реакцию неподвижной шарнирной опоры А изобразим двумя составляющими X A и Y A , реакция X B катковой опоры направлена перпендикулярно опорной плоскости горизонтально. Для нахождения усилий в стержнях фермы воспользуемся методом вырезания узлов. Стержни, сходящиеся в узлах, являются для каждого узлового соединения связями. Отбросим мысленно связи и заменим их действие реакциями – усилиями в стержнях. Пронумеруем узлы фермы i=1, 7 (рис. 4) и покажем реакции всех стержней. Согласно аксиоме о равенстве действия и противодействия S i  Si ' . Направление реакций всех стержней показаны от узлов вдоль их осей в предположении, что стержни растянуты. Если в результате расчета усилие в стержне получится отрицательным, это будет означать, что данный стержень сжат. Составляем уравнение равновесия для каждого узла: i=1, 7 Fki x  0 , Fki y  0 ,

B





k

k

P3

4

y

6

5

d

c

6

c

5 7

7

11 b

3

2

8 a

a

P1

b

10 9 a

1 a

a

b

a

2

g

a

3

x

a a

4

P2

Рисунок 3 – Конструкция плоской фермы

Рисунок 4 – Расчетная схема фермы

298

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Решение задачи с помощью математического пакета Mathcad показано на рисунке 5.

Рисунок 5 – Расчет в Mathcad В примере была рассмотрена ферма, состоящая из 7 стержней, в реальной жизни фермовые конструкции намного сложнее, что соответственно усложняет решение таких задач. Решение задач кинематики Математический пакет Mathcad удобен для определения кинематических характеристик движущейся точки [3]. Если известен закон движения точки в зависимости от времени, то с помощью встроенных инструментов дифференцирования можно легко определить траекторию, скорость и ускорение точки М в заданный момент времени, найти тангенциальную и нормальную составляющие ускорения, радиус кривизны траектории движения, построить графики изменения кинематических характеристик точки от времени. Также Mathcad можно применять для определения кинематических характеристик твердого тела при различных видах движения, в том числе и сложного. Рассмотрим пример расчета механизма, состоящего из вращающихся дисков и поступательно движущегося груза (рис. 6). Пример расчета показан на рисунках 7 и 8.

299

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 6 – Схема механизма

Рисунок 7 – Расчет в Mathcad

Рисунок 8 – Графики в Mathcad Решение задач динамики В динамике решают две основные задачи. Первая задача динамики – это определение по кинематическим уравнениям и массе точки силы, вызывающей данное движение. Эта задача связана с решением дифференциального уравнения, описывающего движения точки. Вторая задача – это определения закона движения, связанная с интегрированием.

300

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рассмотрим простой пример первой задачи динамики. Тело М массой m движется вдоль оси Оx (рис. 9), на тело, кроме силы тяжести и силы трения, действует сила F . Необходимо найти уравнение движения тела М, принимая его за материальную точку, при заданных начальных условиях.

Рисунок 9 – Схема движения тела Тело движется поступательно, поэтому можно считать его материальной точкой. Проведем ось Ox по направлению движения точки. Покажем положение точки на оси x в произвольный момент времени и силы, действующие на эту точку: m g – сила тяжести; N – реакция опоры; F – заданная сила; F тр – сила трения, численное значение которой определяется по формуле Fтр=fN. Составим дифференциальное уравнение движения точки в проекции на ось Ox: mx   F  Fтр или (1) mx  10 x  fmg Численное решение дифференциального уравнения (1) представлено на рис. 10. И рассмотрим задачу применения общих теорем динамики к исследованию движения материальной точки. Задано – автомобиль М массой m = 1 т, имея в точке А начальную скорость V0, движется по трассе АВС и по мосту СД (рис.11); участок трассы АВ горизонтальный (рис. 12), имеет длину l1, а участок ВС составляет угол b= 8 с горизонтом (рис. 13). На участке трассы АВ действует постоянная сила F = 2 кН. На участке трассы ВС на автомобиль действует постоянная сила трения ⃗ . В точках В и С автомобиль не изменяет модуля своей скорости. Мост образует дугу окружности радиуса R (м), максимальная выпуклость моста h (м). Необходимо определить скорости автомобиля в точках В и С трассы и в точке К моста, силу давления автомобиля на мост, когда он находится в точке К.

Рисунок 10 – Решение дифференциального уравнения в Mathcad

301

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 11 – Схема движения автомобиля Для нахождения скорости в точке В и в точке К на мосту (рис. 12 и 14) применим теорему об изменении кинетической энергии. Для определения скорости в точке С применим теорему об изменении количества движения точки. Решение задачи в Mathcad показано на рисунке 15.  N

C

M

 F

A  P

Рисунок 12 – Движение автомобиля по участку АВ

B

 S тр

 SN

M

D

h1 h  P

y  N

K  n

R

g

B C  SP

b

x

Рисунок 13 – Движение автомобиля по участку ВС

Рисунок 15 – Решение задачи в Mathcad

302

Рисунок 14 – Движение автомобиля по мосту

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Выводы В работе были рассмотрены некоторые примеры использования системы компьютерной алгебры Mathcad при решении задач по теоретической механике. Применение Mathcad в учебном процессе позволит ускорить процесс решения задачи, не отвлекая студента от изучения законов механики, а также позволяет студенту применить ранее освоенные знания по математике и математическим пакетам на практике. Список источников 1.

2.

3.

Тарг С.М . Краткий курс теоретической механики: Учеб. для втузов. — 20-е изд., стер. — М.: Высш. шк., 2010. — 416 с. Алексеев Е.Р., Чеснокова О.В. Решение задач вычислительной математики в пакетах MathCad 12, MATLAB 7, Maple 9. – М. : НТ Пресс, 2006. – 496 с. Бетяев В.Д. Теоретическая механика на базе Mathcad. Практикум. – Спб.: БХВ-Петербург, 2005. – 752 с. : ил.

Черепов В.Г., Кучер Т.В. Применение Системы Mathcad для решения задач теоретической механики. В работе рассматривается применение современной компьютерной математической системы Mathcad для решения задач теоретической механики из разделов статики, кинематики и динамики. Ключевые слова: статика, кинематика, динамика, Mathcad Cherepov V.G., Kucher T.V. The use of Mathcad for solving problems of theoretical mechanics.

This paper examines the use of modern computer mathematical system Mathcad for decision of problems of theoretical mechanics topics of statics, kinematics and dynamics.

Keywords: statics, kinematics, dynamics, Mathcad.

303

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.056.5

Модель защиты интернет-магазина на основе метода построения деревьев атак Гаранжа А.В., Губенко Н.Е. Донецкий национальный технический университет Кафедра компьютерного моделирования и дизайна garazh94@gmail.com Постановка проблемы Для множества производственных и торговых компаний в условиях современной реальности именно интернет-магазин занимает ключевую позицию в списке приносящих доход структурных единиц. Безопасность веб-ресурса, деятельность которого имеет непосредственное отношение к финансам, является важной и одной из первоочередных задач. На сегодняшний день уделяется крайне мало внимания безопасности при создании официальных сайтов предприятий, веб-каталогов, а также интернет-магазинов. Бесперебойная работа онлайн-магазина значительно повышает шансы на успешное продвижение товаров и услуг, последующую их реализацию и получение прибыли. Чтобы обеспечить бесперебойную работу, следует принимать во внимание ряд проблем, сформулировать и эффективно решить которые можно на основе построения деревьев атак. Цель статьи Цель статьи – разработка модели защиты интернет-магазина, которая позволяет минимизировать угрозы безопасности и риск их осуществления. Анализ угроз безопасности По своей сути, интернет-магазин — это web-приложение, состоящее из клиентской и серверной частей, реализующих технологию «клиент-сервер». Клиентская часть реализует интерфейс приложения, посылает запросы к серверу и обрабатывает ответы на эти запросы. Серверная же часть получает запрос, выполняет вычисления относительно запроса, после чего формирует web-страницу, которую видит пользователь. Само же приложение может работать в качестве клиента других служб, например, базы данных или другого веб-приложения, расположенного на другом сервере. Гораздо проще устранять проблемы еще на этапе проектирования, чем решать их в процессе эксплуатации готового веб-ресурса. Деревья атак позволяют смоделировать возможные атаки и перебои в работе ресурса, а также найти пути их решения, защитив интернет-магазин. Согласно данным компании «Positive Technologies», наиболее распространенными являются виды угроз, представленные на рис.1. Большая часть атак на web-сайты проводится в автоматическом режиме, посредством автоматических программ сканирования и подобных инструментов специального программного обеспечения, позволяющего обнаруживать «дыры» в обеспечении безопасности сайта [1]. Появление в программном обеспечении web-сайта любой CMS делает этот сайт менее безопасным. Сайт обслуживается http-сервером. Http-серверы проверяются на наличие уязвимостей, но даже в них продолжают находить новые “дыры”. Любая CMS устанавливается в дополнение к http-серверу, и это приводит к тому, что уязвимости CMS прибавляются к уже имеющимся. И всё же тот факт, что CMS приводит к снижению безопасности сайта, не должен становится препятствием внедрению CMS. На практике более важно управление рисками. Даже защищённый Интернет-магазин может быть взломан потому, что владелец установил легко угадываемый пароль. Таким образом, риски, связанные с использованием CMS, могут быть значительно ниже, чем риски в организации самого веб-ресурса. Защищенность веб-ресурса определяется как степень адекватности реализованных в нём механизмов защиты информации (идентификация, аутентификация, управление доступом, протоколирование и аудит, криптография, экранирование), соответствие мер безопасности существующим в данной среде функционирования рискам, способность механизмов защиты обеспечить конфиденциальность, целостность и доступность информации. На сегодня наиболее эффективным механизмом построения моделей защиты являются деревья атак [2].

304

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 1 – Наиболее распространенные виды угроз для веб-сайтов Деревья атак — это диаграммы, демонстрирующие, как может быть атакована цель. В области информационных технологий они применяются, чтобы описать потенциальные угрозы компьютерной системе и возможные способы атаки, реализующие эти угрозы [3]. Под угрозой понимается совокупность условий и факторов, определяющих потенциальную или реально существующую опасность возникновения инцидента, который может привести к нанесению ущерба функционированию веб-ресурса, защищаемым активам или отдельным лицам [4]. Угрозы могут классифицироваться по различным признакам. В частности, по характеру происхождения угрозы делятся на две группы: умышленные и естественные. Основными умышленными угрозами считаются следующие: 1. Подключение нарушителя к каналам связи.

2. Несанкционированный доступ.

3. Хищение носителей информации. К основным естественным угрозам относятся: 1. Несчастные случаи (пожары, аварии, взрывы).

2. Стихийные бедствия (ураганы, наводнения, землетрясения).

3. Ошибки в процессе обработки информации (сбои аппаратуры) [5]. При анализе защищенности компьютерных сетей во внимание следует принимать все разновидности угроз, однако наибольшее внимание должно быть уделено тем из них, которые связаны с действиями человека. Все проанализированные данные представлены в виде дерева атак (рис.2), которое позволяет наглядно демонстрировать угрозы системе. Определение оптимальной модели защиты. Естественные угрозы предотвратить практически невозможно в виду того, что в большинстве своем они носят природный характер. Свести к нулю хищение носителей информации – задача непреодолимая. Чтобы снизить риск нужно принять примитивные меры охраны физических объектов. Для предотвращения атак, которые случаются чаще других (подключение к каналам связи), эффективнее использовать более распространённые CMS, в этом случае несколько выше вероятность того, что уязвимости в них уже обнаружены и закрыты. Впрочем, нет таких гарантий, что в будущем в системе не обнаружат новых “дыр”. Оптимальным выбором является та система, развитие которой не прекращается. Если разработчики прекратили развивать систему, то существует вероятность того, что вновь обнаруженная уязвимость не будет вовремя исправлена. Так же необходимо следить за всеми обновлениями CMS, ориентированными на её безопасность и своевременно устанавливать эти обновления. Некоторые современные CMS, например “1С:Bitrix”, позволяют автоматизировать процесс поиска и установки обновлений.

305

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 2 – Дерево атак на интернет-магазин Выводы Таким образом, создавая модель, обезопасить компанию от всевозможных угроз и неприятностей можно за счет следующих действий:  оптимального выбора системы управления контентом сайта (CMS); 

использования хостинга, обладающего достаточной надежностью;



применения необходимого серверного программного обеспечения;



своевременных мероприятий, позволяющих минимизировать непредвиденных проблемных ситуаций на веб-сайтах.

возможность

появления

Использование предложенной модели анализа защищенности интернет-магазина является существенным шагом к этапу комплексной автоматизации одной из основных функций системного администратора (проектировщика) сети — обеспечение требуемого уровня защищенности используемой (планируемой к использованию) компьютерной сети. Список литературы

1.

2.

3.

4.

5.

6.

Котенко, И. В. Обманные системы для защиты информационных ресурсов в компьютерных сетях Текст. / И. В. Котенко, М. В. Степашкин // Труды СПИИРАН. — СПб.: Наука, 2004. — т. 1. — С. 211. Информационная безопасность: концептуальные и методологические основы защиты информации. Учеб. пособие для вузов / А. А. Малюк. — М.: Горячая линия-Телеком, 2015. — 280 с. Деревья атак – Википедия [электронный ресурс]. Режим доступа: http://wikiorg.ru/wiki/Деревья_атак Hack Attack Testing— How to Conduct Your Own Security Audit Text. / J. Chirillo. — [S. 1.]: Wiley Publishing, 2003. Степашкин, М. В. Структура базы знаний об уязвимостях для системы моделирования атак на web-сервер Текст. / М. В. Степашкин // Труды конференции «Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2003)». — СПб.: Издательство Политехника, 2003. Обнаружение атак Текст. / А. Лукацкий. — СПб.: BHV-СПб, 2003. — 608 с.

306

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Основы защиты информации Текст. / В. А. Герасименко, А. А. Малюк. — М.: МИФИ, 1997, —539 с.

8. Инструменты, тактика и мотивы хакеров. Знай своего врага : Пер. с англ. — М.: ДМК Пресс, 2003. —312 с.

9. Теоретические основы защиты информации: Учебное пособие Текст. / С. С. Корт. — М.: Гелиос АРВ, 2004. — 240 с.

10. Кононов, А. Страхование нового века. Как повысить безопасность информационной инфраструктуры Текст. / А. Кононов // Connect. — М., 2001. — № 12.

7.

Гаранжа А.В., Губенко Н.Е. Модель защиты интернет-магазина на основе метода построения деревьев атак. Выполнен анализ существующих угроз для безопасности и стабильной работы интернет-магазина. На основе метода построения деревьев атак определена оптимальная модель защиты веб-ресурса. Ключевые слова: интернет-магазин, безопасность, деревья атак, защита веб-сайта, угрозы.

Garanha A.V., Gubenko N.E. Model of defence of online shop on the basis of method of construction of trees of attacks. The analysis of existent threats is executed for safety and stable work of online shop. On the basis of method of construction of trees of attacks the optimal model of defence of web-resource is certain.

Keywords: online shop, safety, trees of attacks, defence of web site, threat.

307

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.356.2

Разработка лазерного гравёра на базе Arduino Сметанников А.Д., Теплинский С.В. Донецкий национальный технический университет iv@donntu.org Актуальность работы На сегодняшний день, рынок станков ЧПУ может предложить огромное разнообразие. Но к сожалению у всех представленных моделей рынка есть несколько недостатков: 1) дороговизна оборудования. Средняя рыночная цена может достигать до 3000 долларов США [1], сумма слишком большая для пользователей из ДНР; 2) малая гибкость настройки. Обычно, станок ЧПУ запрограммирован на 1 функцию. К примеру гравёр может только прожигать рисунок, а фрезер только резать; 3) трудность доставки и огромный размер. Одним из самых больших поставщиков станков ЧПУ, на сегодняшний день, является Китай. Изза геополитической ситуации, доставка затрудняется пересечением границ многих государств. К тому же размеры одного станка могут достигать до нескольких метров в длину или ширину, что делает невозможным его быструю транспортировку по городу. Для решение вышеописанных проблем и реализуется создание мобильного станка ЧПУ с функцией гравировки. Описание устройства Лазерный гравёр представляет собой станок ЧПУ. За нанесение рисунка на материал (гравировку) отвечает лазер, мощностью 2 Вт. Каркас станка был смоделирован в программе Autodesk Inventor [2] (рис. 1).

Рисунок 1- Модель каркаса станка ЧПУ: 1) направляющая каретка оси X; 2) Направляющая оси Y, 3) Стол для материала,4)держатели направляющих. Преимущества выбранного каркаса заключаются в следующем: 1) лёгкость сборки; 2) малые размеры, в сравнении со стационарными станками ЧПУ; 3) безопасности работы с лазером. Недостатки заключаются в слабой фокусировке лазера, что обуславливается отсутствием возможности движения по оси Z и появлением неточности резки из-за вибрации. Построить такой корпус не получилось из-за отсутствия нужных направляющих. Имеющиеся в доступе направляющие рейки для осей не такие устойчивые, как требуются, из-за этого под весом каретки лазера начинает появляться люфт хода лазера, что не допустимо. Поэтому было принято решение использовать новую модель корпуса, представленную на рисунке 2.

308

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 2 - Новая модель корпуса Данный корпус не настолько безопасен, как первый, но более лёгок в проектировке. За движение лазера по осям XY отвечают два шаговых мотора, управляемые микроконтроллером Arduino. Каждый шаговый двигатель связан со своей направляющей кареткой, лазер перемещается сначала по оси X, затем по оси Y. Из-за этого мы можем видеть рисунок как цикл прохода по матрице. Формируем алгоритм для цикла прохода. Работой шаговых двигателей управляют драйверы. Для этого проекта были выбраны драйверы DRV8825 (рис. 3).

Рисунок 3 - Драйверы шаговых двигателей В лазере для прожига используется диод М140 на 5 вт, встроенный в металлический корпус, который прикреплённой к каретке, двигающейся по направляющим оси Y (рис. 4).

Рисунок 4 - Лазер прожига в сборе с кареткой Из-за сильного нагрева диода, была разработана система охлаждения. Она состоит из активной и пассивной составляющих. Пассивная часть представляет два радиатора, закреплённых на корпусе диода с помощью двух болтов. Активная часть включает два кулера, встроенных в корпус устройства. Первый кулер нагнетает воздух внутрь корпуса, второй же выдувает нагретый воздух. Связь шаговых двигателей и кареток происходит при помощи зубчатых ремней. Упраление станком ЧПУ выполняетет микроконтроллер Arduino Nano (рис. 5).

309

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 5 - Arduino Nano Arduino Nano– это устройство на основе микроконтроллера ATmega328. ATmega328 оснащен 32 КБ флэш-памяти (память программ), 2 КБ из которых отведено под так называемый загрузчик. Он позволяет прошивать Arduino с обычного компьютера через USB. Эта память постоянна и не предназначена для изменения по ходу работы устройства. Ее предназначение - хранение программы и сопутствующих статичных ресурсов. Также имеется 2 КБ SRAM-памяти (память данных), которая используются для хранения временных данных вроде переменных программы. По сути, это оперативная память платформы. SRAM-память очищается при обесточивании. Ещё имеется 1 КБ EEPROM-памяти для долговременного хранения данных. По своему назначению это аналог жесткого диска для Arduino. На платформе расположены 14 контактов (pins), которые могут быть использованы для цифрового ввода и вывода [3]. Назначение контактов описано в коде программы. За питание устройства отвечает модуль питания с входным переменным напряжением 220В и выходным постоянным 12В, для питания драйверов шаговых моторов, платы Arduino и лазера. Алгоритм работы устройства 1) Устанавливаем лазер в координатную точка {0;0}.

2) Закачиваем точечный рисунок формата PNG или BMP в программу разбития рисунка.

3) Программа воспринимает фон рисунка как поверхность изделия, куда будет нанесена гравировка, задаёт для каждой точки свои координаты {X;Y}, где X - множество точек на оси Х (Формула 1), а Y множество точек на оси Y (Формула 2), где x 0 - начальная точка установки лазера по оси X; x n1 конечная точка рисунка по оси Х, n - количество точек рисунка по оси X, y 0 - начальная точка установки лазера по оси Y; y m1 - конечная точка рисунка по оси Y, m - количество точек рисунка по оси Y. (1) X {x0 ,...,xn1} (2) Y { y 0 ,...,y n1} 4) Подаём команду на шаговый двигатель оси X, устанавливая лазер в начальную точку по оси X { x 0 ;0}.

5) Подаём задержку на двигатель оси X, чтобы он не смещался.

6) Подаём команду на шаговый двигатель оси Y, устанавливая лазер в начальную точку по оси Y { x 0 ; y 0 }.

6) Подаём задержку на двигатель оси Y, но задержка будет в несколько раз меньше чем для двигателя оси X. 7) Подаем команду включения лазера, начинаем прожиг рисунка. Прожиг одной точки закончится по задержке двигателя оси Y. 8) Двигатель оси Y смещает каретку по своей оси на 1 шаг.

9) Переходим к шагу 6.

10) Повторяем шаги 8 и 9, пока не закончатся точки на оси Y последняя точка имеет координаты { x 0 ; y m1 }.

310

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

11) Подаём команду отключения лазера. Прожиг на оси Y окончен 12) Подаем команду на двигатель оси X сдвинуть каретку на один шаг 13) Повторяем шаги 6,7,8,9,10,11. Последняя точка имеет координаты {x1;ym-1} 14) Повторяем шаги 12 и 13 до конца рисунка. Последняя точка будет иметь координаты { x n1 ; y m1 } 15) Повторяем шаг 1. Прожиг рисунка завершен. Программа работы устройства (скеч) int motorPins[3][2] = {{8,9},{10,11},{12, 13}}; int count; //подключение первого мотора int count2[3] = {0,0,0}; //пин STEP на пин ардуины D8 int delayTime = 150; //пин DIR на пин ардуины D9 int val = 0; int rot=0; //подключение второго мотора int incomingByte = 0 //пин STEP на //пин ардуины D10 int sign=1; //пин DIR на пин //ардуины D11 int s_p=40; void setup() { //Лазер подключается на пин D2 int i; Serial.begin(57600); //Эта скорость должна //совпадать со скоростью в программе pinMode(2, OUTPUT); for (i=0; i<3; i++) { for (count = 0; count < 2; count++) { pinMode(motorPins[i][count], OUTPUT);}} //установка режима работы цифровых pin'ов //Ардуино delayTime=150;} //задержка между шагами //по умолчанию void moveForward(int sm) { digitalWrite(motorPins[sm][1], HIGH); digitalWrite(motorPins[sm][0], HIGH); digitalWrite(motorPins[sm][0], LOW);} void moveBackward(int sm) { digitalWrite(motorPins[sm][1], LOW); digitalWrite(motorPins[sm][0], HIGH); digitalWrite(motorPins[sm][0], LOW);} void delayMicros(long wt){ unsigned long mls; unsigned int mks; mls=(unsigned long)(wt / 1000); mks=(unsigned int)(wt % 1000); if (mls>0) delay(mls); if (mks>0) delayMicroseconds(mks);} void MoveSM(long x, long y, long z) { long c[3], c2[3]; double c1[3], d[3]; long m, i; boolean flg; long ms; long d1, d2, d3, d4, t, dt; c[0] = x; c[1] = y; c[2] = z; m = 1; for (i=0; i<2; i++) { if (m < abs(c[i])) m = abs(c[i]);} for (i=0; i<2; i++) { c1[i] = 0; d[i] = 1.0 * c[i] / m;

311

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

c2[i] = 0;} flg = false; for (i=0; i<2; i++) { if (abs(c1[i]) < abs(c[i])) flg=true;} t=m; if (z>0 && t>0) { if (z>=delayTime) { dt=z; d1=s_p; d2=1; d3=0; if (d1==d2) d4=z/2; else d4=z; } else { dt=delayTime; d3=dt*s_p*(dt-z)/dt/2; d2=d3/dt; d1=s_p-d2; d3=d3-d2*dt; d2=d2+1; if (d1==d2) d4=dt/2-d3; else d4=dt-d3;} } else { dt=delayTime; d1=-1; d2=-1; d3=0; d4=0;} while (flg) { flg=false; for (i=0; i<2; i++) { if (abs(c1[i]) < abs(c[i])) c1[i] += d[i]; if (abs(c1[i]) - abs(c2[i]) >= 0.5) { if (c[i]>0) { c2[i]++; moveForward(i); } else if (c[i]<0) { c2[i]--; moveBackward(i);}} if (abs(c1[i]) < abs(c[i])) flg=true;} if (z>0) { if (t==d1) { delayMicros(d3); digitalWrite(2, HIGH); delayMicros(d4);} if (t==d2) { delayMicros(d4); digitalWrite(2, LOW); delayMicros(d3);} if (t!=d1 && t!=d2) { delayMicros(dt);} } else { delayMicros(dt);} t--;}} void loop() { if (Serial.available() > 0) { long c[5]={0,0,0,0,0}; int i; sign=1; i=0; incomingByte = Serial.read(); while (incomingByte!=';') { if (c[i]==0) { if (incomingByte=='-') sign=-1;} if (incomingByte==',') {

312

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

c[i]*=sign; sign=1; i++; } else if (incomingByte>='0' && incomingByte<='9') { c[i]=c[i]*10+incomingByte-'0';} while (Serial.available() == 0) { delayMicroseconds(1);} incomingByte = Serial.read();} c[i]*=sign; if (c[3]>0) s_p=c[3]; if (c[4]>0) delayTime=c[4]; MoveSM(c[0],c[1],c[2]); Serial.println("OK");} Else delayMicroseconds(1); } Установка Arduino и проверка электроники Не забывайте о технике безопасности. При работе с подобными лазерами надо использовать защитные очки! Для проверки вся электроника (Arduino, блок питания, макетка, драйвера) была

подключена за пределами основания лазерного гравировочного станка (рис. 6). Для охлаждения использовался кулер с персонального компьютера. Станок управляется с помощью платы Arduino Nano, который взаимодействует с программой сnc [4], взятой из Интернета.

Рисунок 3 - Пример станка Настало время испытаний (рис. 7). На этом этапе можно сказать, что лазерный гравировщик готов. Но для того, чтобы сделать его красивее и безопаснее, надо сделать для него корпус.

Рисунок 4 - Пример первой гравировки Боковые грани корпуса сделаны из фанеры с белым покрытием. Боковушки крепятся болтами. Над Arduino, драйверами и т.п., которые установлены на нижней части бокса установлена дополнительная деревянная платформа. Она служит базой для материала, который режется лазером. Кроме того, предусмотрены отверстия для охлаждения, для кабелей питания и для USB порта. Края передней и верхней частей корпуса сделаны из той же фанеры.

313

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Выводы: 1) Для лучшей фокусировки лазера можно добавить дополнительную ось Z, чтобы приближать лазер к заготовке.

2) Чтобы уменьшить люфт кареток., ось Y можно перенести с верхней части станка вниз и обеспечить движение стола. Т.е. лазер движется по осям X и Z. А заготовка движется по оси Y. 3) Заменить лазер на более мощный, чтобы использовать гравёр, например, для металла. Список источников 1.

2.

3.

4.

Ресурс интернет-магазин "Алиэкспресс" \ Интернет-ресурс. - Режим доступа: https://ru.aliexpress.com Ресурс Википедия \ Интернет-ресурс. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Autodesk_Inventor Петин В.А. «Проекты с использованием контроллера Arduino». БХВ-Петербург, 2014 г. Ресурс Яндекс Диск \ Интернет-ресурс. - Режим доступа : https://yadi.sk/d/om0O5_yN33FjNH

Сметанников А.Д., Теплинский С.В. Разработка лазерного гравёра на базе Arduino: Разработка ЧПУ станка для гравировки рисунков на изделиях из кожи, дерева и др. Для резки изделий из фанеры и модельного пластика. Устройство реализовано на базе микроконтроллера Arduino. Ключевые слова: проектирование

Arduino,

станок

ЧПУ,

лазерная

гравировка,

резка

лазером,

Smetannikov A.D., Teplinsky S.V. Development of laser carver on the basis of Arduino: Development of CNC machine for engraving drawings on products made of leather, wood, etc.

For cutting products from plywood and model plastic. The device is implemented on the basis of the microcontroller Arduino.

Keywords: Arduino, CNC machine, laser engraving, laser cutting, designing.

314

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.384

Стенд для изучение работы микроконтроллера ATmega32 Бережной М.Г., Теплинский С.В. Донецкий национальный технический университет iv@donntu.org Актуальность работы Технические ВУЗы преподают хорошие знания в области микроконтроллеров, но мало в каких ВУЗах есть стенды с микроконтроллерами, на которых можно проводить практические занятия по программированию микроконтроллеров. Студенты вынуждены работать в программах моделирования, что слабо дает представление о реальной работе устройства. Описание устройства Устройство представляет собой плату с распаянной на ней контактной площадкой для микроконтроллера, в которую установлен микроконтроллер ATmega32. Atmega32 является КМОП 8битным микроконтроллером, построенным на расширенной AVR RISC архитектуре. Используя команды, исполняемые за один машинный такт, контроллер достигает производительности в 1 MIPS на рабочей частоте 1 МГц, что позволяет разработчику эффективно оптимизировать потребление энергии за счёт выбора оптимальной производительности.

AVR ядро сочетает расширенный набор команд с 32 рабочими регистрами общего назначения. Все 32 регистра соединены с АЛУ, что обеспечивает доступ к двум независимым регистрам на время исполнения команды за один машинный такт. Благодаря выбранной архитектуре достигнута наивысшая скорость кода программы и соответственно производительность, которая в 10 раз превосходит скорость соответствующего CISC микроконтроллера.

ATmega32 содержит 32Кбайт системно-программируемой FLASH памяти программ, допускающей чтение во время записи, 1024 байт EEPROM памяти, 2К байт SRAM памяти, 32 рабочих регистра, JTAG интерфейс сканирования внутренних регистров, встроенную систему отладки и программирования, три гибких таймера-счётчика с модулем сравнения, внутренние и внешние прерывания, последовательный программируемый интерфейс USART, байт-ориентированный двухпроводный последовательный интерфейс, 8-и канальный 10-и битный АЦП с дифференциальным программируемым усилителем ( только для TQFP ), программируемый Watchdog таймер с внутренним генератором, порт SPI и шестью режимами сбережения энергии. В режиме Idle ЦПУ не функционирует, в то время как функционируют USART, двухпроводный интерфейс, АЦП, SRAM, таймеры-счётчики, SPI порт и система прерываний. В Atmega32 существует специальный режим подавления шума АЦП, в спящем режиме функционирует только АЦП и асинхронный таймер для уменьшения цифровых шумов преобразования. В режиме Выкл. процессор сохраняет содержимое всех регистров, замораживает генератор тактовых сигналов, приостанавливает все другие функции кристалла до прихода внешнего прерывания или поступления внешней команды Reset. В режиме ожидания работает один тактовый генератор, при остановке остальных функций контроллера. Благодаря быстрому переходу в нормальный режим работы в том числе и по внешнему прерыванию Atmega32 успешно приспосабливается к внешним условиям работы и требует меньше энергии, чаще оказываясь в режиме Выкл. В расширенном режиме ожидания в рабочем состоянии находятся основной генератор и асинхронный генератор. Микросхемы выпускаются при использовании Atmel технологии энергонезависимой памяти высокой плотности. Встроенная ISP FLASH память позволяет перепрограммировать область программной памяти через последовательный SPI интерфейс стандартным программатором, или используя загрузочную программу из энергонезависимой памяти работающую в AVR ядре. Комбинация расширенной 8- битной и RISC архитектуры ЦПУ и твёрдотельной FLASH памяти обеспечивают Atmega32 высокую гибкость и экономическую эффективность во встраиваемых системах управления. Микроконтроллер имеет 40 портов, которые разделены на несколько групп разного назначения. На рисунках 1, 2 представлен контроллер с подписанными портами и его внешний вид.

315

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 1 – Микроконтроллер ATmega32 .

Рисунок 2 – Внешний вид ATmega32 Ко всем выходам устройства подключены резисторы, которые в случае аварийной ситуации или в случае короткого замыкания обезопасят порты микроконтроллера. После резисторов установлены светодиоды, которые отображают выходной сигнал с каждого порта устройства (рис. 3).

Рисунок 3 – Печатная плата с ATmega32 К микроконтроллеру подключены LCD-дисплей, клавиатура, переменный резистор и звуковой спикер. Дисплей хранит в себе ASCII таблицу символов, что упрощает вывод сообщения на экран. Также с помощью дисплея можно отображать интерфейс созданной программы. На корпусе дисплея есть джампер с помощью которого можно включать или отключать подсветку дисплея. Клавиатура позволяет управлять ходом программы либо поведением микроконтроллера. Она состоит из 12 кнопок пронумерованных от 1 до 12, однако в программе они пронумерованы как от 0 до 9 а также кнопки A и B. С помощью кнопок A и B , 0 и 9 осуществляется выбор пунктов меню установленной в устройстве программы. Спикер используется для оповещения пользователя о каком-либо событии. Переменный резистор позволяет управлять аналого316

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

цифровым преобразователем. С его помощью можно устанавливать любое входное значение напряжения, необходимое пользователю (рис. 4).

Рисунок 4 –Собранное устройство Для программирования может использоваться любая среда, которая позволяет компилировать файлы для указанного микроконтроллера. Программа, установленная в устройстве, была написана в среде Flowcode. Данная среда содержит большой набор стандартных компонентов-функций, что позволяют создавать программы без использования языков программирования, Flowcode выделяется простотой создания программы. С другой стороны Flowcode включает компиляторы языков С и ассемблера. Также программа удобна тем, что она работает с шаблонами функций, что значительно сокращает время написание программы. В Flowcode предусмотрены стандартные компиляторы для микроконтроллеров, однако можно добавлять другие. После написания программы есть возможность откомпилировать ее в код языка С, а затем в HEX файл, который сразу загружается в память микроконтроллера для исполнения. Разработка и отладка программы на стенде микроконтроллера это непрерывный процесс. Программа, установленная на устройстве, представляет собой меню состоящее из нескольких пунктов, в которых есть дополнительные пункты меню, построенные по иерархии 1 - 1.4. Каждый пункт может отвечать за какую-то одну либо несколько функций. Для перемещения по меню используются кнопки 0, 9, 10, 11. Кнопки 0 и 9 отвечают за пролистывание пунктов меню, кнопка 10 – вход в выбранный пункт – Enter, кнопка 11 – вернуться в предыдущий пункт меню, выше по иерархии – Back (рис. 5).

Рисунок 5 – Пример работы устройства В программе реализовано 5 функций, которые отображают работу устройства как пример. Первая функция выводит на экран номер нажатой кнопки, а также выводит ASCII символы на экран по порядку. Для просмотра всех символов необходимо нажимать кнопки 1 и 4, где 1 следующий символ, а 4 – предыдущий. Вторая функция (см. ниже) отображает простой вывод символов с тире и нижним подчеркиванием попеременно. Между выводами символов выполняется задержка. void FCM_Mle4niy() {FCV_KEY = 13; FCD_LCDDisplay0_Clear(); FCD_LCDDisplay0_Start(); while (1 == 1)

317

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

{delay_ms(50); FCD_LCDDisplay0_Clear(); FCD_LCDDisplay0_PrintString("-_-_-_-_-_-_-_-_", FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintString("_-_-_-_-_-_-_-_-", FCV_KEY = FCD_KeyPad0_GetKeypadNumber(); delay_ms(50); FCD_LCDDisplay0_Clear(); FCD_LCDDisplay0_Start(); FCD_LCDDisplay0_PrintString("_-_-_-_-_-_-_-_-", FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintString("-_-_-_-_-_-_-_-_", if (FCV_KEY == 11) {FCD_LED0_LEDOn(); delay_ms(100); FCD_LED0_LEDOff(); FCM_Punkt1_2(); }}}

16); 16);

16); 16);

Третья функция (см. ниже) управляет пинами микроконтроллера которые формируют вывод ШИМ-сигнала и отображает этот сигнал на светодиодах. void FCM_PWM() {FCD_LCDDisplay0_Clear(); FCD_LCDDisplay0_Start(); FCD_LCDDisplay0_PrintString("PWM", 3); FCD_PWM0_Enable(); FCD_PWM1_Enable(); FCV_PWM = 0; FCV_PWM1 = 128; while (1) {FCV_KEY = FCD_KeyPad0_GetKeypadNumber(); for (FCLV_LOOP2=0; FCLV_LOOP2<128; FCLV_LOOP2++) {if (FCV_KEY == 11) {FCD_LED0_LEDOn(); delay_ms(100); FCD_LED0_LEDOff(); FCM_Punkt1_3(); FCD_PWM0_SetDutyCycle(FCV_PWM); FCD_PWM1_SetDutyCycle(FCV_PWM1); delay_ms(10); FCV_PWM1 = FCV_PWM1 - 1; FCV_PWM = FCV_PWM + 1;} for (FCLV_LOOP3=0; FCLV_LOOP3<128; FCLV_LOOP3++) {if (FCV_KEY == 11) {FCM_Punkt1_3();} FCD_PWM0_SetDutyCycle(FCV_PWM); FCD_PWM1_SetDutyCycle(FCV_PWM1); FCV_PWM1 = FCV_PWM1 + 1; delay_ms(10); FCV_PWM = FCV_PWM - 1;} }}

Четвертая функция управляет (см. ниже) светодиодом, через аналого-цифровой преобразователь. На входе аналого-цифрового преобразователя подключен переменный резистор, которым осуществляется управление АЦП. void FCM_ADC() {FCV_KEY = 13; FCD_LCDDisplay0_Clear(); FCD_LCDDisplay0_Start(); FCD_LCDDisplay0_PrintString("adc", 3); FCD_PWM0_Enable(); while (1 == 1) {FCV_KEY = FCD_KeyPad0_GetKeypadNumber(); if (FCV_KEY == 11) {FCD_LED0_LEDOn();

318

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

delay_ms(100); FCD_LED0_LEDOff(); FCM_Punkt1_4();} FCV_ADC7 = FCD_ADC0_ReadAsByte(); FCV_ADC7 = FCV_ADC7 / 2; FCD_PWM0_SetDutyCycle(FCV_ADC7);}}

Пятая функции отображает работу АПЦ вместе с переменным резистором. На экран выводится линейка с нумерацией от 0 до 9, а по строке ниже передвигается символ, в зависимости от положения ручки переменного резистора. Данную функцию можно реализовать как перемещение по пунктам меню в зависимости от положения ручки переменного резистора (см. ниже). void FCM_Lin() {FCV_KEY = 13; FCD_LCDDisplay0_Start(); FCD_LCDDisplay0_PrintString("0123456789", 10); while (1 == 1) {FCV_ADC7 = FCD_ADC0_ReadAsByte(); FCV_ADC7 = FCV_ADC7 / 16; switch (FCV_ADC7) {case 1: { FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(94); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 9); break;} case 2: {FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(32); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(94); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 8); break;} case 3: {FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 2); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(94); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 7); break;} case 4: {FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 3); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(94); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 6); break;} case 5: {FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 4); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(94); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 5); break;} case 6: {FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 5); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(94); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 4); break;} case 7: {FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 6); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(94); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 3); break;} case 8: {FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1);

319

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 7); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(94); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 2); break;} case 9: {FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 8); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(94); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(32); break;} case 10: {FCD_LCDDisplay0_Cursor(0, 1); FCD_LCDDisplay0_PrintString(" ", 9); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(94); break;}} FCV_KEY = FCD_KeyPad0_GetKeypadNumber(); if (FCV_KEY == 11) {FCD_LED0_LEDOn(); delay_ms(100); FCD_LED0_LEDOff(); FCM_Punkt2_1(); }}}

Все описанные функции записаны в пунктах меню программы. В программе есть еще пустые пункты меню, в которые можно добавлять новые функции. Часть кода программы, реализующая пункт меню: void FCM_Punkt1() {FCV_KEY = 13; FCD_LCDDisplay0_Clear();//очистка дисплея FCD_LCDDisplay0_Cursor(4, 0);//перемещение курсора в позицию 4 первой строки #if 0 FCD_LCDDisplay0_PrintString("Punkt1", 6); #endif FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(168);//вывод букв русского алфавита через таблицу ASCII FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(121); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(189); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(186); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(191); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(32); FCD_LCDDisplay0_PrintString("1", 1); FCD_LCDDisplay0_Cursor(15, 0); FCD_LCDDisplay0_PrintASCII(201); delay_ms(100);//задержка 100мс. while (1 == 1)//цикл постоянного опроса { FCV_KEY = FCD_KeyPad0_GetKeypadNumber(); switch (FCV_KEY)//условие проверяющее нажатие необходимой кнопки. {case 10:// если нажата кнопка 10, то перейти к пункту меню 1.1 {FCD_LED0_LEDOn();//включение светодиода delay_ms(100); FCD_LED0_LEDOff();//выключение светодиода FCM_Punkt1_1();//переход к пункту меню 1.1 break;} case 11://если нажата кнопка 11, то вернуться к приветсвию. {FCD_LED0_LEDOn(); delay_ms(100); FCD_LED0_LEDOff(); FCM_Privetstvie();//переход к приветствию break;} case 0://если нажата кнопка 0, то перейти к пункту меню 2 {FCD_LED0_LEDOn(); delay_ms(100); FCD_LED0_LEDOff(); FCM_Punkt2();переход к пункту меню 2 break;}}}

320

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Список источников 1.

2.

3.

Рынок Микроэлектроники. Форум / Режим доступа: http://www.gaw.ru/html.cgi/txt/ic/Atmel/micros/avr/atmega32.htm robozone.su.//«Универсальный робо-контроллер MRC-40 (ATmega 16/32/644)» /Режим доступа: http://robozone.su/mrc40/27-universalnyjj-robo-kontroller-mrc-40.html Сайт русскоязычной поддержки Flowcode. Форум / Режим доступа: http://flowcode.info/

Бережной М.Г., Теплинский С.В. Изучение работы микроконтроллера ATmega32. Изучение контроллера ATmega32 позволяет понять структуру работы микроконтроллера, а также позволяет научиться создавать аналоги существующих устройств либо разрабатывать новые. Ключевые слова: ATmega32, стенд, LCD-дисплей, клавиатура, АЦП.

Berezhnoy M.G., Teplinsky S.V. The study of the ATmega32 microcontroller. Stand for study of the ATmega32 controller allows you to understand the structure of the microcontr oller, and also allows you to learn how to create analogues of existing devices or to develop new ones.

Keywords: ATmega32, stand, LCD-display, keyboard, ADC.

321

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.9.1.2

Критерии проектирования моделей обучения основам алгоритмизации и программирования Курилов М.А. Донецкий национальный технический университет кафедра прикладной математики тел. 095 358 14 80 Постановка проблемы в общем виде и ее связь с важными научными или практическими заданиями Настоящий момент в развитии Донецкой Народной Республики характерен чрезвычайной потребностью в высококвалифицированных специалистах практически во всех областях знаний. Особое место здесь занимают специалисты в области IT − Информационных Компьютерных Технологий. Выбор критериев проектирования систем обучения с учетом современных геополитических условий, пожалуй, является актуальным в настоящее время. Основные пути качественной подготовки высококвалифицированных специалистов в этой области и объективные причины их выбора изложены в работе [1]. Автор предлагаемой работы ставит своей целью не только реанимацию, но и дальнейшее развитие основных идей основоположника мировой информатики В.М. Глушкова, автора ОГАС [2], системно − кибернетического подхода [3], отвергнутому более 40 лет назад [4-6]. Анализ последних исследований и публикаций, в которых начато решение данной проблемы и на которые опираются авторы Системно − кибернетический подход к проблеме обучения, а также выбор критериев проектирования систем обучения предварим вначале описанием того, что из себя представляет такое понятие как система. Обратимся к [7], где даны варианты основных дефиниций рассматриваемого понятия:  Система ─ сложное единство, сформулированное многими, как правило, различными факторами и имеющее (это единство) общий план или служащее для достижения общей цели;  Система ─ собрание или соединение объектов, объединенных регулярным взаимодействием или взаимозаменяемостью;  Система ─ размещение множества или собрание вещей, связанных между собой таким образом, что вместе они образуют некоторое единство ─ целостность;  Система ─ собрание сущностей или вещей, одушевленных или неодушевленных, которое воспринимает некоторые входы и действует согласно им для производства некоторых выходов, преследуя при этом цель максимизации определенных функций входов и выходов; Академик В.М. Глушков осуществил дальнейшее “кибернетическое” развитие понятия системы, которое воплотилось в виде организационной системы управления (ОСУ) [3]. Этапы проектирования всякой организационной системы управления заключаются прежде всего в последовательном разукрупнении полученных описаний на отдельные (хотя обычно и взаимосвязанные) блоки. С каждым блоком (как и со всей системой в целом) связываются и описываются потоки входной (выходной) информации. На определенных стадиях разукрупнения уточняется, какие блоки алгоритма управления будут выполняться людьми, а какие — ЭВМ. Соответствующим образом последовательно уточняется и структура базы данных. На каждом очередном этапе процесса разукрупнения блоков в процесс проектирования вовлекаются, вообще говоря, все новые и новые исполнители. Конечная цель этого процесса - довести описание блоков, исполняемых ЭВМ, до машинных программ, а блоков, исполняемых людьми, до должностных инструкций, написанных столь подробно, чтобы люди с соответствующим (указанным в проекте) образовательным цензом, но, быть может, не имеющие специального опыта работы, могли самостоятельно разобраться в инструкциях, однозначно интерпретировать их и фактически исполнять описываемые в них управленческие действия (сначала, возможно, в замедленном ритме). В рамках практической реализации функционирования ОСУ В.М. Глушков рассматривал в качестве одной из ее составляющих − автоматизированную систему контроля исполнительской дисциплины.

322

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Нерешенные ранее части общей проблемы, которым посвящается обозначенная статья Во времена постсоветского периода доминирующую роль играл следующий принцип: Бытие определяет сознание. Нынешний период развития человечества, особенно в рамках глобальных информационных войн [1], характерен тем, что приведенный принцип сменился на свою противоположность: Именно сознание, читай разум, определяет благосостояние отдельного индивидуума, общественной группы и всего человечества. На этом неоднократно акцентировал внимание В.М. Глушков [1-6] более 40 лет назад, хотя в те времена высказывания такого рода шли в разрез “политике партии и правительства”. Научно − технический прогресс и особенно ускоренные темпы развития информационных технологий выдвинули на повестку дня подготовку высококвалифицированных специалистов с использованием современных методов обучения. Эти методы непосредственно связаны с основными задачами и проблемами, стоящими перед таким направлением науки, как искусственный интеллект. “Мы знаем что-то, если можем это запрограммировать” − это высказывание А.П.Ершова, впервые официально появилось в кибернетическом научном издании, руководимым В.М.Глушковым [8] и, естественно, разделяемое последним. Всякое обучение должно проводиться с позиции интеллектуальной (профессиональной) силы того, кто обучает. Это полностью согласуется с принципом первого лица и инстинктом самосохранения, приоритетную роль которых В.М.Глушков продвигал всю свою сознательную жизнь [1]. С учетом этого, вопрос подготовки специалистов в области информационных технологий и особенно вопрос выбора тех лиц, которые отвечают за такую подготовку, приобретает приоритетное значение. Формулировка целей статьи Всякая статья, претендующая не только на статус научности, но и на статус практической ценности, должна предложить пути решения актуальных на текущий момент задач. Авторы данной статьи ставили перед собой целью предложить такие способы обучения специалистов, которые бы могли в кратчайшие сроки и наиболее эффективно решать поставленные задачи. При этом будем четко придерживаться той позиции, что все то, что обсуждается в нашей работе, имеет самое непосредственное отношение к искусственному интеллекту (ИИ). Многозначная интерпретация этого термина до сих пор вызывает различные споры между специалистами. Вспомним высказывание одного из основоположников искусственного интеллекта Г.С.Поспелова [10]. “…Этот термин гипнотизирует многих, особенно людей, далеких от кибернетики, заставляет их настроиться на определенную волну небывалых доселе возможностей и достижений, которые станут посильны столь могучему помощнику человека. Поэтому следует сразу очертить границы распространения термина, выделить главное: искусственный интеллект не есть синоним искусственного разума, а исследовательское направление в науке, к которому относятся проблемы и задачи не вычислительного характера, требующие переработки смысловой информации… ” В рамках подтверждения важности основных идей В.М. Глушкова в области информатизации общества, высказанных им более сорока лет назад, вспомним аналогичное высказывание основоположника информатики одного из крупнейших государств западной Европы [9]. “…Я полагаю, что в будущем кибернетика станет универсальной наукой. Кибернетик станет посредником между специалистами различных областей. Тот, кто хочет занять ведущую роль в государстве или экономике, должен изучать кибернетику. Еще в 1834 г. Ампер видел в кибернетике науку об управлении государством. Уже сейчас мне представляется сомнительным, чтобы человек, получивший только юридическое образование, мог быть способен оптимально управлять обществом с высоким уровнем развития техники. Организация современного индустриального общества требует гораздо больше того, что дает юридическая подготовка. Кибернетические методы станут важнейшим инструментом не только в физиологии, но и в психологии. Я еще раз напомню о возможности такого моделирования поведения человека на электронных вычислительных машинах, при котором становится возможным предсказание его поведения в тех или иных условиях…”. Это высказывание увидело свет в начале эпохи первых компьютеров и для автора статьи эта цитата носит аксиоматический характер. Здесь на лицо полное подтверждение необходимости выбора системного подхода, о котором говорил В.М.Глушков. И, поэтому, вызывает удивление политика некоторых чиновников в системе образования, которые значительно сокращают, а порой и просто исключают учебные часы, отведенные для изучения основ компьютерных технологий, мотивируя это недостаточным финансированием изучения соответствующей отрасли знаний. Следует отметить еще один фактор, о котором говорил академик [ 1- 6]. Ускоренные темпы развития IT непременно приведут к тому, что компьютер будет самым мощным инструментом духовного, идейного и политического воздействия на общество. Речь идет о софизме, под которым понимают умышленный обман, основанный на нарушении правил языка или логики. Но обман тонкий и

323

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

завуалированный, так что его не сразу и не каждому удается раскрыть. Цель его - выдать ложь за истину. Достоверным подтверждением этого является соглашение между правительством Украины и правительством Соединенных Штатов Америки о гуманитарном и технико-экономическом сотрудничестве от 07.05.1992 г. Всемирная паутина более тридцати лет хранит и другие данные, которые подтверждают априорность аксиом программирования [1-6] и исключительную необходимость реанимации научного наследия В.М. Глушкова: https://youtu.be/9TfpawfbVdcа, http://zakon2.rada.gov.ua/laws/show/840_295, https://youtu.be/TqzkVDad9LM Изложение основного материала исследования с полным обоснованием полученных научных результатов. Перейдем к основным вопросам статьи − критерии проектирования систем обучения, подготовка специалистов IT через современные методы обучения и формы такого обучения. Начнем с критериев проектирования и выделим среди них следующие: • Массовость; • Доступность; • Открытость; • Современноcть; • Побудительные мотивы; • Развитие собственного “Я”; • Профессионализм; • Преемственность. Рассмотрим подробнее предлагаемые критерии. Массовость. Всякое обучение, особенно на уровне его самостоятельного проведения, предполагает достаточно большой объем знаний. Естественно, вся эта составляющая должна быть представлена в электронном виде. Представлена она должна быть как авторскими разработками, так и уже существующими. Применительно к условиям высшей школа это может быть архив ранее выполненных и естественно тщательно проверенных лабораторных, курсовых и дипломных работ обучаемых. Доступность. Доступ к информации может быть, например, обеспечен на индивидуальных интернет-ресурсах преподавателей или ресурсах образовательного учреждения. Открытость. Предполагается непременное сопровождение соответствующих интернет ресурсов и постоянное их пополнение и обновление. Современность. Содержательная часть должна отвечать текущему состоянию знаний, а также включать в себя компоненты воспитательного и патриотического аспектов с учетом своих исторических фактов. Для автора проведение “дебилизации” подрастающего поколения нашей страны с целью изменения существующего статуса очевидно. Побудительные мотивы. У всех обучаемых необходимо развивать настоятельное желание глубоко познать сущность рассматриваемого вопроса. “… Любите книгу – источник знаний…” – это высказывание известного пролетарского писателя еще никто не отменял. Развитие собственного “Я”. Каждый обучаемый должен быть мотивированным принципом не быть хуже и глупее других. Вспомним высказывание экс госсекретаря США Дж.Керри о том, что американцы могут быть глупыми и это право дано им конституцией. Интерпретация такого высказывания для автора статьи очевидна. Профессионализм. Семантическое наполнение данного критерия предполагает высокий профессионализм самого преподавателя и подготавливаемой им знаниевой компоненты. Преемственность. Предполагается фактор непрерывности самого процесса обучения и органическая связь ранее полученных знаний с вновь получаемыми. Пришло время, чтобы начать уважать свое прошлое. Использование системного подхода к проблеме обучения особенно актуально в эпоху высокоразвитой информатизации общества. Если общеобразовательный уровень такого общества и каждого отдельного его члена не соответствует уровню развития информационных технологий, то такое общество ( читай “система”) обречено на исчезновение. Модель обучения всегда должна соответствовать тем социальным условиям, в которых эта модель функционирует. Очевидно, что приходится сталкиваться с рядом трудностей при создании таких моделей. Большинство этих трудностей предвидел В.М.Глушков. Он, например, был одним из тех, кто предлагал проводить всякие занятия в форме семинаров и чтобы все присутствующие принимали в них самое активное участие. При этом иногда лектор (преподаватель) задает аудитории вопросы и он всегда разрешает самой аудитории задавать вопросы ему, если что-нибудь окажется неясным. Если лектор разрешает прерывать себя вопросами, то это значит, что он вполне владеет предметом и не боится услышать вопрос, на который не сможет дать ответ. Вряд ли нужно говорить о том, что для лектора такого рода боязнь по меньшей мере неосновательна: никто не требует от преподавателя «всезнайства».

324

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Преподавателя, действительно знающего свой предмет, невозможно поставить в тупик. Вполне очевидно, что такой метод ведения занятий куда более продуктивен, чем торжественное вещание с кафедры перед безмолвно внимающей аудиторией. Настоящий момент характерен высоким уровнем развития информационных технологий. Ряд ведущих государств мира уже вступил в информационную эпоху. Экстраполируя идеи В.М. Глушкова относительно моделей обучения при помощи компьютера, отметим концепцию авторских электронных учебных модулей. Здесь главное - модульный принцип формирования собственного банка цифровых образовательных ресурсов. Один из основных элементов такого банка по курсу “Математика” для средних классов общеобразовательных учебных заведений подробно описан в [12]. Традиционно каждый из учебных модулей состоит из трех составляющих:  определённого фрагмента (куска) учебной информации по данной теме;  практической части (примеры и задачи);  тестирующей части (контроль): проверка факта усвоения учебной информации. Модуль большой темы состоит из ряда подчинённых модулей. В заключение изложения стратегического направления в обучении остановимся на описании одного из авторских вариантов модуля по дисциплине Информатика для школьников младших классов. Представим саму задачу следующим образом. Необходимо описать алгоритм и составить программу для вывода двух или более графических изображений на экран дисплея. Автоматически обеспечить независимое горизонтальное их перемещение в пределах экрана или реализовать их перемещение при помощи клавиш управления курсором.

Рисунок 1 – Графические изображения В качестве языка описания, при помощи которого будем составлять программы, реализующие поставленные ранее задачи, будем использовать уникальный язык, разработанный непосредственно автором статьи. Здесь мы рассмотрим лишь те команды, которые используются для машинной реализации первой задачи (окно с именем “Кошка и мышка”). Описание оформим в виде таблицы 1, где во втором ее столбце в скобках указано число самих параметров.

325

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Таблица 1- Описание команд Код команды Параметры программы ГРАФИКА

(4)ДЛИНА, ШИРИНА, ЦВЕТА, ВИД ОКНА

Н= ЗАГРУЗИТЬ_ ИЗОБРАЖЕНИЕ

(1) ИМЯ ФАЙЛА

ОТРИСОВАТЬ_ИЗОБРАЖЕНИЕ H

(3) код картинки, X,Y

НАЧАЛО … КОНЕЦ

Без параметров

Назначение команды Настраивает графический вывод на экране монитора. Задает в пикселях ширину(1), высоту(2) окна, режим цветности(3), вид окна (масштабируемое, развернутое и свернуто в иконку).

H – код картинки, который присваивается автоматически. Указывается имя графического файла изображения.

H - Код картинки, полученный при ее загрузке из файла. Координаты левого верхнего угла изображения. Командный блок, в пределах которого помещаются команды управления изображениями.

Практика общения автора статьи со школьниками начальных классов показала, что уже через несколько часов обучаемые вполне самостоятельно могут реализовывать простые программные модели игрового характера. Такой подход в обучении обеспечивает достаточно быстрый переход школьников к самостоятельной постановке (вот она мотивация) более сложных задач на алгоритмизацию таких сущностей, как сложные траектории движения, обработка их столкновений, преодоление препятствий и т.д. Проблемная направленность такой модели здесь для автора очевидна − Искусственный Интеллект. В качестве заключительной, и пожалуй, основной части наших авторских изысканий, отметим следующее. В Российской Федерации в рамках своего ускоренного информационного развития создан ряд образовательных ресурсов. Одним из них является Федеральный Центр информационнообразовательных ресурсов (http://fcior.edu.ru/), авторы которого подчеркивают «неограниченный жизненный цикл системы: поскольку каждый учебный модуль автономен, а система открыта, Открытая Модульная Система является динамически расширяемым образовательным ресурсом, не требующим сколько-нибудь существенной переработки в целом при изменении содержательных или технических внешних условий». Об этом В.М. Глушков говорил более 40 лет назад и для всех здравомыслящих людей реанимация и практическое использование идей основоположника информатики гарантирует создание полноценного индивидуума, который успешно будет существовать в условиях всеобщей глобализации. Выводы по исследованию и перспективы дальнейших поисков в данном направлении В статье предложены критерии систем обучения, рассмотрены общие принципы системно − кибернетического подхода при подготовке специалистов широкого круга профессиональной ориентации основам информационных технологий (алгоритмизация, программирование, базы данных и т.д.). Предложены адаптированные методы реализации обучения, широко используемые в странах Запада. Реализация таких дидактических приемов требует серьезных изменений в среде нормативно − правовых отношений в сфере образования, так как революционные новшества в области образования (Болонская конвенция, кредитная система и т.д.), предложенные Западом, полностью подтвердили свою несостоятельность. Принцип мотивации в обучении, повышение собственного “Я”, полностью лежащие в сфере проблем искусственного интеллекта − вот что может и должно вывести задачу подготовки высококвалифицированных специалистов на принципиально новый уровень. Литература 1.

2.

3.

4.

Информатика, Алгоритмизация и программирование: Специальные формы обучения по методу академика В.М.Глушкова [Текст] / Меживой В.П., Курилов М.А. // Право Донецкой Народной Республики. − 2016. − № 1. − С. 92-100. Глушков В.М. Что такое ОГАС? / Глушков В.М., Валах В.Я. – М.: Наука, 1981. – 160 с. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики / В.М. Глушков. – М.: Наука, 1987. (гл. ред. физ.-мат. лит.). –552 с. Малиновский Б.Н. Академик В.М. Глушков / Б.Н. Малиновский. – К.: Наукова думка, 1993. – 140 с.

326

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Курилов М.А. Еще раз об аксиомах программирования и об обучении ему / Курилов М.А., Иванова С.Б., Пигуз В.Н. // Искусственный интеллект. – 2014. – № 3. – C. 4-11.

6. Аксиомы программирования и некоторые вопросы Дистанционного Обучения / А.И. Шевченко, М.А. Курилов, Л.П. Сыпченко, А.С. Барашко // Искусственный интеллект. – 2012. – № 1. – C. 244-251.

7. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М., / А.И.Уемов, “Мысль”, 1978 г., − 272 с.

8. Ершов А.П. О человеческом и эстетическом факторах в программировании / А.П. Ершов // Кибернетика. – 1972. – № 5. – С. 95-99.

9. Штейнбух К. Автомат и человек / К.Штейнбух, “СОВЕТСКОЕ РАДИО”, М., 1967. —405c.

10. Интервью Г.С.Поспелова / Техника − молодежи. − 1981. − №7. − С.215 − 216.

11. Вопросы реализации дистанционного обучения в высших учебных заведениях юридического профиля [Текст] / Меживой В.П., Курилов М.А. // Право Донецкой Народной Республики. − 2016. − № 2. − С. 78-84.

12. Курилов М.А. Об одной модели дистанционного обучения программированию. [Текст] / М.А.Курилов // Научные труды Донецкого национального технического университета. Серия ‹‹Проблемы моделирования и автоматизации проектирования динамических систем››. – Донецк, 2011. – Вып. 10(197). – С.51-57.

5.

Курилов М.А. Критерии проектирования моделей обучения основам алгоритмизации и программирования. В статье рассматриваются методологические аспекты создания систем обучения основам алгоритмизации и программирования, критерии проектирования таких систем и предпосылки решения актуальных вопросов обучения с учетом нынешних геополитических условий. Ключевые слова: информатика, алгоритмизация, программирование, мотивация обучения, дистанционное обучение.

Kurilov M.A. The Criteria of the designing the models of the education base akgorithmization and programming. In article are considered methdological aspects of the making the systems of the education base algorithmization and programming, criteria of the designing of such systems and premiseses of the decision of the actual questions of the education with provision for present geopolitic conditions.

Keywords: informatics, алгоритмизация, programming, motivation of the education, remote education.

327

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.4

Исследование организации кроссплатформенной рабочей среды с облачным хранилищем данных Когутенко А.А., Плотникова С.В. Государственное бюджетное нетиповое общеобразовательное учреждение «Республиканский лицей-интернат «Эрудит» – центр для одаренных детей» Министерства образования и науки Донецкой Народной Республики and.kogutenko@yandex.ru Введение В современном мире существует множество различных технологий, одной из которых является облачное хранение данных, дающее доступ к ним из любой точки Интернета и уверенность в сохранности файлов. Есть сервисы, позволяющие хранить информацию удобно и надёжно (Яндекс.Диск [1], Dropbox [2] и т.п.). Однако подобные сервисы не позволяют работать с данными непосредственно из веб-браузера, или же предоставляют крайне ограниченный функционал. Появляется необходимость в разработке расширяемого веб-приложения, которое позволило бы работать с данными и облаком, а именно виртуальный рабочий стол в браузере. Актуальность разрабатываемой системы заключается в доступе к рабочей среде и облаку непосредственно в веб-браузере – на любом компьютере, ноутбуке, планшете с установленным браузером и доступом к сети Интернет или локальной сети. Цель статьи: исследовать организацию расширяемой кроссплатформенной рабочей среды с облачным хранилищем данных. В соответствии с целью в статье ставятся и решаются следующие задачи:  изучить способы обработки данных посредством веб-браузера.  исследовать методы организации серверной части приложения.  спроектировать архитектуру системы: технологии поддержки приложений, процесс обмена данными с облаком. При использовании виртуального рабочего стола в браузере пользователь имеет следующие преимущества:  легко переходить с устройства на устройство, работая при этом с актуальными данными из облака;  в случае поломки устройства данные останутся в облаке, таким образом устраняются проблемы потери данных из-за возможной неисправности накопителей;  защищённость данных обеспечивается шифрованием на стороне клиента. Особенности организации облачных хранилищ данных Облачное хранилище – онлайн-хранилище, в котором данные хранятся на множестве распределённых в сети серверов. То есть, пользователям выделяется пространство на серверах и они получают к нему доступ. Обычно облачные хранилища работают следующим образом. Как только пользователь начинает загрузку файла в облако, промежуточный сервер делает запрос серверам хранилища на выделение свободного места. С получением ответа, в котором указывается внутренний адрес сервера с выделенным пространством (что должно происходить почти мгновенно), соединяется с сервером хранилища и передаёт данные непосредственно ему. На серверах хранилища при получении файла сразу же происходит резервное копирование. Также немаловажную роль играет операционная система, используемая на серверах. От неё требуется надёжность, стабильность работы, производительность и безопасность. Кроме того, изучению и сравнению подлежат принципы работы файловых систем. Способы обработки данных посредством веб-браузера Проанализируем доступные способы обработки информации в веб-браузере, их достоинства и недостатки. Существует две основные технологии, поддерживаемые современными браузерами – JavaScript и Flash [3]. JavaScript поддерживается наверняка, так как встроен непосредственно в веб-обозреватель и поставляется со всеми современными браузерами. Flash является также довольно популярной

328

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

технологией, но для его установки необходимо скачивать отдельную программу. В настоящее время JavaScript является лучшим выбором для создания интерактивных веб-страниц. Однако во время реализации поддержки работы с микрофоном и камерой не стоит забывать о Flash, так как мультимедийные функции не в полной мере поддерживаются JavaScript. Идеальным вариантом будет комбинирование JavaScript и Flash. Организация серверной части приложения Среда обработки информации. Важной составляющей организации работы сервера является выбранная операционная система её надёжность, безопасность и гибкость.

Windows Server хоть и стабильна, но содержит большое количество уязвимостей и является коммерческим продуктом. Из дистрибутивов Linux одним из самых стабильных является Debian [4]. Операционные системы на базе Linux и BSD очень гибки и имеют бесплатную лицензию. Однако размер ядра Linux постоянно увеличивается; увеличивается и количество уязвимостей в нём. Известно, что операционные системы семейства BSD отличаются высокой надёжностью и стабильностью. Помимо того, они безопасны и производительны. Вероятность нахождения ошибки в BSD ниже, чем в Linux и Windows Server [5]. Так или иначе, выбор падает на Debian или FreeBSD. Веб-сервер. Лидирующие места занимают Apache HTTP Server, Internet Information Services (IIS) и nginx. Возможно разработать новый веб-сервер конкретно для поставленной задачи, однако этот вариант не является надёжным и безопасным. Поэтому лучше использовать решения, зарекомендовавшие себя и проверенные временем. Рассмотрим применение и предназначение каждого из выбранных серверов. Веб-сервер Apache [6] создавался для обработки запросов и отдачи контента. К его достоинствам можно отнести гибкость, надёжность, кроссплатформенность, поддержку модулей. Недостатком является его средняя производительность. Веб-сервер nginx [6] предназначен для отдачи статических данных и передачи динамических запросов другому программному обеспечению для обработки, может использоваться, как прокси. Достоинствами nginx является эффективное потребление ресурсов, кроссплатформенность, возможно использовать, как прокси. Также данный сервер превосходен для отдачи статического контента. Среди недостатков можно отметить среднюю гибкость. Веб-сервер IIS [7] используется для размещения сайтов в сети Интернет. Его достоинствами являются безопасность, удобство администрирования, а недостатками – средняя производительность, совместимость только с Windows. Все три веб-сервера поддерживают безопасность на должном уровне. Apache хорошо подходит для обработки информации, nginx – для отдачи статических данных. Также в nginx стоит отметить большую отказоустойчивость, чем в остальных. Так как требуется одновременно быстрое и мощное решение, то лучше всего использовать Apache и nginx в связке: nginx как front-end (для получения запросов и передачи на обработку другому ПО), а Apache – как back-end, для получения и обработки запросов от nginx. Способ обработки информации. Большое значение имеет выбор языка программирования, позволяющего писать программы/скрипты для обработки данных и генерации динамического контента. Основными серверными языками являются Hypertext Preprocessor (PHP), Python, Java, Ruby on Rails. Предпочтение отдаётся производительным и потребляющим мало памяти языкам. Для сравнения эффективности языков были взяты результаты тестирования. Таблица 1 – Сравнение языков программирования по времени работы программы Время выполнения (секунды) Операция/Язык PHP Python Java Ruby Множество Мандельброта 125,17 273,43 7,1

~420

Норма матрицы

37,94

188,83 4,29

141,49

k-нуклеотид

43,96

84,73

7,93

101,95

Задача n тел

~300

~780

21,54 290,75

329

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Сходство белков

59,37

Число π

2,15

–

Комплементар-ность

2,81

Двоичные деревья

88,07

110,91 2,13

77,16

3,06

3,14

2,82

1,1

4,03

86,9

11,26 54,24

Регулярные выражения 3,34 14,86 12,31 28,8 Таблица 2 – Сравнение языков программирования по использованию памяти Использованная память (КБ) Операция\ Язык PHP Python Java Ruby Множество Мандельброта 8,688

13,748

27,108

69,656

Норма матрицы

8,796

9,016

29,884

10,036

k-нуклеотид

235,632 221,028 185,16

133,912

Задача n тел

8,668

7,728

27,092

8,916

Сходство белков

8,812

8,024

28,824

9,712

Число π

9,856

31,76

163,316

Комплемен-тарность

359,768 265,428 294,36

Двоичные деревья

734,364 274,404 520,676 434,456

Регулярные выражения

158,792 439,208 834,824 260,46

–

133,304

Относительно неплохие результаты показывает Java, однако при выполнения некоторых заданий иногда имеет неоправданный расход памяти. Python и Ruby временами выполняются дольше, чем PHP. Для разработки серверной части приложения целесообразно выбрать PHP. Необходимо определиться с системами управления базами данных, поскольку база данных – хранилище на сервере для различных типов данных, которое достаточно сильно влияет на производительность и стабильность системы. Так как от базы данных, в первую очередь, требуется надёжность и высокая скорость работы, есть смысл говорить о разработке таковой на производительном языке программирования. Это позволило бы разработчикам полностью осознать принцип работы СУБД и, как следствие, сделать её гарантированно качественной и надёжной. Рассмотрим три основные серверные СУБД: MySQL, SQLite, PostgreSQL [8]. Таблица 3 – Сравнение серверных СУБД Достоинства Недостатки MySQL Простота в работе. Богатый функционал. Безопасность. Масштабируемость. Скорость.

Есть ограничения. Проблемы с надёжностью. Медленно развивается.

SQLite Состоит из одного файла. Использует язык SQL. Подходит для разработки и тестирования.

Отсутствие системы пользователей. Отсутствие возможностей увеличения производительности. Разрешён только один процесс записи в промежуток времени.

PostgreSQL Большое количество Низкая производительдополнений. ность. Объектность.

330

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

MySQL, имея довольно высокую скорость и безопасность в работе, также обладает большим количеством функций обработки данных. Исходя из анализа способов организации серверной части, в качестве операционной системы будет выступать FreeBSD. Уверенно можно сказать, что в идеале необходимо использовать Apache и nginx в связке: nginx для отдачи статического контента и передачи внешних запросов внутреннему ПО (Apache с дополнениями). Надёжное хранилище структурированной информации обеспечит MySQL. Проектирование системы. Построение базовых концепций Весь функционал реализован в виде веб-сайта. Сначала посетитель попадает на страницу приветствия, описывающую сервис. Там же расположены ссылки на страницы входа и регистрации. После входа или регистрации пользователь видит персональный рабочий стол (также в виде вебстраницы). Некоторые базовые программы, такие как «Настройки» и «Магазин приложений» уже установлены. На использование приложений накладываются некоторые ограничения. Безопасность рабочей среды. В целях создания безопасной рабочей среды, любое изменение в облаке должно производиться только с помощью функции API. Целесообразно создать отдельный интерпретатор программного кода, так как использование JavaScript для написания пользовательских программ и его встраивание непосредственно в код страницы не обеспечивает безопасность рабочей среды. Безопасность хранилища. Основные требования к алгоритму шифрования на стороне клиента – производительность и надёжность. Как показывает практика и тесты, наиболее подходящим является алгоритм AES-256. Он существует уже достаточно долго (создан в 1998 году [9]) и успел зарекомендовать себя в качестве быстрого и надёжного алгоритма. Помимо обычного шифрования может возникнуть потребность в необратимом шифровании (хешировании). Для таких целей целесообразно использовать SHA-512, однако он имеет слишком большую длину и его лучше использовать исключительно для обеспечения безопасности. В случае проверки целостности файлов с помощью контрольных сумм можно применить CRC-32, так как этот алгоритм выдаёт достаточно короткий результат. Проверка целостности информации может пригодиться при запросе пользователем файлов из облака. Ограничения на использование приложений. По уровню привилегий приложения можно разделить на два класса – системные и пользовательские. Системные приложения не подлежат удалению и имеют повышенные привилегии. Скорее всего, они будут реализованы на «чистом» JavaScript. Функционал системы. В первую очередь, система должна предоставлять платформу для запуска программ. В её функции входит:  интерпретация пользовательских программ  предоставление функций API для приложений  шифрование передаваемых данных Помимо того, система должна взаимодействовать с пользователем (с помощью графической оболочки) и иметь в своём составе компоненты для настройки оболочки. Они представляют собой системные приложения. Выводы Основной целью является исследование процесса разработки расширяемого приложения для работы с облачным хранилищем. Под расширяемостью предполагается предоставление возможности написания пользовательской программы с использованием API (программный интерфейс приложения), предоставляемого сервисом. Рабочей средой приложения будет являться современный веб-браузер (Chrome, Opera, Firefox). В процессе рассмотрения структуры облачных систем и технологий обработки информации были рассмотрены такие основные моменты, как:  устройство облачных систем.  технологии обработки информации средствами веб-браузера.  организация серверной части приложения (хранилища): выбор программного обеспечения, наилучшей их компоновки. Выбрана наиболее подходящая конфигурация для серверных задач. Так, в качестве операционной системы выбрана FreeBSD, так как имеет высокую стабильность и надёжность. Вебсервером будет комбинация apache и nginx. Базой данных будет выступать MySQL, благодаря хорошей

331

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

скорости работы и функциональности. В качестве языка программирования для разработки серверной части выбран PHP. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

Яндекс.Диск [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://disk.yandex.ua/ – Загл. с экрана.

Dropbox [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.dropbox.com/ru/ Кантор И. Современный учебник Javascript. [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://learn.javascript.ru/intro – Загл. с экрана. Причины выбрать Debian [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://www.debian.org/intro/why_debian.ru.html – Загл. с экрана. Почти объективно на тему «чем FreeBSD лучше Linux» [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: http://eax.me/freebsd-vs-linux/ – Загл. с экрана.

Apache vs Nginx: практический взгляд [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/267721/ – Загл. с экрана.

Apache или IIS – сравнение и преимущества [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: http://wiki.merionet.ru/servernye-resheniya/3/apache-ili-iis/ – Загл. с экрана.

SQLite vs MySQL vs PostgreSQL: сравнение систем управления базами данных [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: http://devacademy.ru/posts/sqlite-vs-mysql-vs-postgresql/ – Загл. с экрана.

Advanced Encryption Standard [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Advanced_Encryption_Standard – Загл. с экрана.

Когутенко А.А., Плотникова С.В. Разработка кроссплатформенной рабочей среды с облачным хранилищем данных. В данной статье рассмотрены этапы создания кроссплатформенной рабочей среды с облачным хранилищем данных. Изучены особенности организации облачных хранилищ данных. Обоснован выбор операционной системы для сервера, проанализированы доступные способы обработки информации в веббраузере (JavaScript и Flash). Рассмотрено применение и предназначение, достоинства и недостатки основных веб-серверов (Apache HTTP Server, Internet Information Services (IIS) и nginx), серверных языков (Hypertext Preprocessor (PHP), Python, Java, Ruby on Rails), серверных систем управления базами данных (MySQL, SQLite, PostgreSQL) с целью выбора оптимальных инструментов для разработки и обеспечения работоспособности среды. Описана организация системы, определены ключевые моменты политики безопасности (безопасность рабочей среды, безопасность хранилища данных), основной функционал системы. Ключевые слова: WebOS, облачное хранение данных, веб-браузер, расширяемое вебприложение, JavaScript, Debian, Apache, nginx, MySQL. PHP. Kogutenko A.A., Plotnikova S.V. Development of cross-platform working environment with the cloudy depository of information. The stages of creation of cross-platform working environment with the cloudy depository of information are considered in this article. The features of organization of cloudy depositories of information are studied. The choice of the operating system for a server is grounded, the accessible methods of treatment of information in a web-browser are analysed (JavaScript and Flash). Application and destiny, dignities and lacks of basic web-servers (Apache HTTP Server, Internet Information Services (IIS) and nginx), server languages (Hypertext Preprocessor (PHP), Python, Java, Ruby on Rails), server control systems by databases with the purpose of choice of optimum instruments for development and providing of capacity of environment is considered. Organization of the system is described, the key moments of policy of safety (safety of working environment, safety of depository of information), basic functional of the system, are certain.

Keywords: WebOS, cloudy data storage, web-browser, extended web-appendix, JavaScript, Debian, Apache, nginx, MySQL. PHP.

332

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.5

Применение контроллера Arduino Mega 2560 для разработки геймифицированного теста функциональных состояний учащихся Зайка Д.Д., Плотникова С.В. Государственное бюджетное нетиповое общеобразовательное учреждение «Республиканский лицей-интернат «Эрудит» – центр для одаренных детей» Министерства образования и науки Донецкой Народной Республики dianissimka@gmail.com Введение В последнее время во всем мире наблюдается резкий рост исследований и проектов в области робототехники. Робототехника сейчас используется во всех областях человеческой жизни: как в серьезных научных проектах, обучении, производстве и медицине, так и в развлекательных целях. Специфические особенности лицея (профилизация обучения, поиск и целенаправленный конкурсный отбор наиболее способных учащихся, интенсификация обучения, работа в научных кружках, изменения в привычном учебном процессе для учеников, особенности интернатного обучения и др.) значительно интенсифицируют учебно-воспитательный процесс в целом, но при этом являются стрессом и фактором риска здоровья учащихся. Эти факторы могут приводить к преждевременному утомлению, снижению работоспособности, ухудшению состояния здоровья, а, следовательно, и успешности обучения в целом [1, 2]. При этом традиционные методики изучения функциональных состояний не всегда принимаются испытуемыми, в отличии от исследования в виде игры (геймификации). Точная оценка функционального состояния человека до сих пор является актуальной задачей. Например, анализ данных психофизиологических состояний учеников старших классов необходим для совершенствования методик обучения. Правильный режим труда и отдыха позволяет эффективно и оптимально использовать рабочее время, тогда как без оценки функциональных состояний разработка такого режима представляет значительные затруднения [1, 2]. Цель статьи: изучить возможности современных контроллеров, создать прототип прибора для тестирования некоторых психофизиологических параметров учеников лицея с использованием контроллера и с помощью этого создать автомат. В соответствии с целью ставятся и решаются следующие задачи:  изучить возможности современных микроконтроллеров и контроллеров и выбрать платформу для создания прибора.

 разработать аппаратную часть игры «Футбол» с помощью подходящего контроллера.  разработать программное обеспечение для программно-аппаратного комплекса для игры «человек против человека».

 провести необходимое количество игр среди учеников лицея в разные дни недели в разное время с фиксацией параметров игры. предыдущей задачи, определить реакции, стратегии игры и т.д.) в разное время (после выходных, занятий).

Обработать и изучить данные, полученные после решения особенности параметров функциональных состояний (время разных группах учащихся в зависимости от пола и возраста; в в середине и в конце учебной недели, до занятий и после

 на основе полученных данных доработать программное обеспечение для полноценного решения поставленных задач. Материалы и методы В качестве предварительного прототипа для выполнения задачи по созданию геймифицированного инструмента для тестирования функциональных состояний учащихся лицея было решено использовать разработанное в СССР устройство «Электроника ИМ-37» Настольная электронная игра «Футбол: Кубок чемпионов».

333

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Оригинальная версия игры построена на микроконтроллере КР1814ВЕ8 и состоит из светодиодного игрового поля (28 красных светодиодов); поля текущего счета с одноразрядной светодиодной индикацией; 4-х кнопок для каждого игрока, три клавиши – направление удара, одна — перехват мяча; переключателей, расположенных на торцевой части, используемых для включения, а также установки типа и скорости игры. В оригинальную конструкцию было решено внести несколько изменений – использовать светодиоды 2-х цветов (12 красных и 12 зеленых) для индикации игроков разных команд, а также 4 трехцветных светодиода с общим катодом для индикации угловых и выхода мяча за поле, добавить кнопку для передачи мяча назад, заменить одноразрядные индикаторы счета на многофункциональный символьный жидкокристаллический индикатор (ЖКИ) 16 на 2 символа (LCD1602 I2C). После изучения возможностей современных микроконтроллеров и контроллеров для дальнейшей работы были выбраны контроллеры семейства Arduino. Изучены характеристики контроллеров семейства Arduino [3 – 14]. Данное семейство контроллеров отличают полностью открытые аппаратные и программные части, высокая доступность, низкая цена. Программное обеспечение (ПО) можно создавать при помощи официальной свободной интегрированной среды разработки (Arduino IDE) с использованием простого диалекта C++ (Wiring), а также при помощи множества других сред разработки и языков, включая диалект SCRATCH для детей. Большинство контроллеров оснащены широко распространенным интерфейсом USB и загрузчиком, позволяющими обойтись без программаторов. Все вышеперечисленное сделало данное семейство очень распространенным и популярным, что в свою очередь привлекло множество энтузиастов к работе над платформой и наработке множества готовых свободных библиотек ПО, электронных модулей и готовых проектов. Таким образом, семейство Arduino позволяет сосредоточиться на разработке прототипов, а не на изучении устройства и принципов функционирования отдельных элементов. Наличие готовых модулей, а также плат расширения, монтируемых прямо на контроллер (в терминологии сообщества Arduino шилдов (shield – щиток)), и библиотек программ позволяет непрофессионалам в электронике быстро и просто создавать готовые работающие устройства для решения своих задач. Варианты использования Arduino ограничены только возможностями микроконтроллера и имеющегося варианта платы. Очевидно, что только для прямого подключения всех светодиодов без сдвиговых регистров к контроллеру необходимо задействовать 36 цифровых выводов, поэтому в качестве платформы для создания устройства был выбран контроллер Arduino Mega 2560, поскольку он имеет необходимое оснащение. Платформа Arduino Mega 2560 построена на микроконтроллере ATmega2560. Плата имеет 54 цифровых порта ввода/вывода (14 из которых могут использоваться как выводы с широтно-импульсной модуляцией (ШИМ), 16 аналоговых вводов, 4 последовательных порта UART TTL, I2C, SPI, кварцевый генератор 16 МГц, USB-UART преобразователь, разъем питания, разъем ICSP и кнопку перезагрузки. В микроконтроллерах ATmega2560, используемых на платформах Arduino Mega, существует три вида памяти: флеш-память – используется для хранения программ (в терминологии сообщества Arduino скетчей (sketch – эскиз)); ОЗУ (статическая оперативная память) – служит для хранения и работы переменных; EEPROM (энергонезависимая память) – применяется для хранения постоянной информации. Флеш-память и EEPROM являются энергонезависимыми видами памяти (данные сохраняются при отключении питания). ОЗУ является энергозависимой памятью. Контроллер обладает достаточным быстродействием для решения поставленных задач, поскольку 1 такт работы микроконтроллера выполняется за 1 с / 16000000Гц * 1000000мкс = 0,0625мкс, то даже операции, выполняемые за несколько сотен тактов будут исполнятся быстрее 1 мс, что значительно меньше погрешности для большинства необходимых измерений, так, например, среднее время реакции на ожог у человека порядка 150-200мс. Для создания устройства дополнительно были использованы: модуль SD карты с SD картой для записи журналов тестирования и хранения звуковых файлов, плата расширения PCB для Arduino Mega2650, динамик, тумблеры, потенциометры. ПО для устройства написано на диалекте C++ для Arduino с использованием официальной IDE. Для написания ПО проекта использовались открытые библиотеки: Wire и LiquidCrystal_I2C для управления ЖКИ, MsTimer2 для работы с прерываниями по таймеру, SD и SPI для работы с SD картой, TMRpcm для воспроизведения звуковых файлов. Разработка аппаратной части устройства производилась с использованием ПО Fritzing. Соединения компонентов между собой в устройстве выполнены навесным монтажом.

334

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Разработка игры «Футбол» В процессе работы над проектом активно использовалась система версионирования Git, материалы проекта расположены на сайте Gitlab [14]. Аппаратная часть устройства очень проста – все исполнительные устройства кроме трехцветных светодиодов подключены непосредственно к цифровым портам вывода контроллера (светодиоды к портам 22-45, динамик – 46 и т. д.), трехцветные светодиоды подключены к аналоговым портам 2-13 для возможного использования ШИМ регулировки яркости каждого цвета. Датчики подключены к цифровым и аналоговым портам ввода (кнопки к портам A0-A9, переключатели и переменные резисторы 47-49, A15). ЖКИ подключен к портам шины I2C (20, 21), а модуль SD карты к портам SPI (50-53). Для всех светодиодов подключение осуществляется через токоограничивающий резистор на 220 ом. Динамик подключен через усилитель на 1 транзисторе. Для программирования событий используются режимы игры с соответствующими числовыми кодами: GAME_START 0, GAME_PERFORMED 1, GAME_SIDE_OUT 2, GAME_END_OUT 3, GAME_OFFSIDE 4, GAME_HALFEND 5, GAME_STOP 6, GAME_GOAL 9, для жеребьевки, непосредственно игры, выхода мяча за боковую линию, а также за линию ворот, превышения времени удержания мяча одним игроком, окончания первого тайма, окончания игры и взятия ворот соответственно. Для каждого события написан обработчик в виде функции, которая выполняется из тела функции loop(), при соответствии режима игры определенному значению. Игровое поле разделено координатной сеткой на прямоугольные области 12х5. Это x и y координаты мяча, при попадании мяча в соответствующую область загорается светодиод, расположенный в этой области. На игровом поле расположены по 12 светодиодов красного и зеленого цветов, по 11 соответствуют игрокам, и по 1 для индикации взятия ворот. В программе для работы со светодиодами создан трехмерный массив 12х5х2, где первые 2 индекса указывают на координаты светодиода, а 3-й на номер порта и цвет (для трехцветных светодиодов вместо номера порта индекс по которому расчитывается номер порта). Пустые области обозначаются числом -1 (минус единица), цвета 1 (единица) — зеленый, -1 (минус единица) — красный, пустая область и трехцветные светодиоды — 0 (ноль): Каждый игрок управляет игрой при помощи 4-х кнопок для перемещения мяча и 1-й кнопки для перехвата мяча. Для работы с кнопками в программе создан класс, обрабатывающий дребезг и описывающий необходимые свойства и методы кнопок. Для считывания состояния кнопок используется прерывание по таймеру с интервалом в 15мс. Для перемещения мяча при помощи комбинации кнопок используется суммирование условных баллов за каждую кнопку — так нажатие кнопки вперед оценивается в 3 балла, назад в -3, влево в -1 и вправо в 1 балл, суммы баллов рассматриваются как направления для перемещения мяча соответственно схеме: // directions // 2 3 4 // -1 0 1 // -4 -3 -2 Игра начинается с жеребьевки, когда после звукового сигнала и соответствующего сообщения на ЖКИ игрокам нужно как можно быстрее нажать на кнопку перехвата мяча. Выигрывает игрок, который нажал на кнопку раньше после звукового сигнала, и не допустил фальстарт. Игра состоит из 2х таймов по 3 минуты. После жеребьевки мяч перемещается к игроку команды выигравшей жеребьевку в центре поля, в начале 2-го тайма мяч перемещается к игроку команды проигравшей жеребьевку в центре поля. Удержание мяча игроком без перемещения более чем на 10с приводит к обработке GAME_OFFSIDE и мяч перемещается к игроку в центре поля. После выхода мяча за боковую линию мяч возвращается к ближайшему игроку противоположной команды. После выхода мяча за линию ворот мяч возвращается к игроку противоположной команды для выполнения углового удара или к вратарю для удара от ворот. Для рандомизации в игре при каждом вызове функции loop() выбрасывается условная семигранная кость с гранями от -3 до 3. При перемещении мяча по полю через

335

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

область с игроком мяч может быть перехвачен в течении заданного времени перехвата кнопкой перехвата, это событие вероятностное, оно определяется суммой заданной вероятности перехвата и текущей выпавшей гранью кости. При перемещении мяча в координаты ворот противоположной команде добавляется 1 балл (очко) к сумме балов (очков) с вероятностью, определяемой суммой заданной вероятности поражения ворот (гола) и текущей выпавшей гранью кости, если ворота не поражены, игра перейдет к режиму выхода за линию ворот. Победа засчитывается стороне, набравшей больше очков, иначе объявляется ничья. Все события, происходящие в течении игры записываются в файл журнала со случайным названием, уникальным для каждой игры, для последующей обработки и сравнения. Журнал позволяет далее проанализировать время реакции игроков на события игры, стратегии игры, качество принимаемых участниками игры решений. Выводы Выбранная платформа позволяет качественно решить все поставленные в работе задачи. Аппаратная часть проекта создана на платформе Arduino Mega 2560. Разработанное ПО для игры «человек против человека» позволяет проводить геймифицированное тестирование функционального состояния учащихся лицея для получения данных, используемых в дальнейшей работе над оптимизацией обучения. А затем после сбора данных, создания автомата «человек против компьютера». В дальнейшем после проведения необходимого количества игр, полученные результаты будут использованы для создания автоматического режима игры «компьютер против человека», что позволит проводить тестирование с одним испытуемым. Список источников 1. Шмелёв А., Лисица И., Компьютерное тестирование и геймификация: перспективы мониторинга функционального состояния работников в эпоху компьютеризации психодиагностики [Электронный ресурс] – 2016 – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/kompyuternoe-testirovanie-i-geymifikatsiya-perspektivymonitoringa-funktsionalnogo-sostoyaniya-rabotnikov-v-epohu-kompyuterizatsii – Загл. с экрана.

2. Алексеева Э.А, Шантанова Л.Н., Петунова А.Н. , Иванова И.К. Оценка функционального состояния организма студентов в период экзаменационного стресса [Электронный ресурс] – 2010 – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-funktsionalnogo-sostoyaniyaorganizma-studentov-v-period-ekzamenatsionnogo-stressa – Загл. с экрана.

3. Омельченко Е.Я., Танич В.О., Маклаков А.С., Карякина Е.А. Краткий обзор и перспективы применения микропроцессорной платформы arduino [Электронный ресурс] – 2013 – Режим доступа:. https://cyberleninka.ru/article/n/kratkiy-obzor-i-perspektivy-primeneniyamikroprotsessornoy-platformy-arduino – Загл. с экрана.

4. Официальный практикум Arduino // [Электронный ресурс]. – 2017 – Режим доступа: https://www.arduino.cc/en/Tutorial – Загл. с экрана.

5. Петин В.А. Проекты с использованием контроллера Arduino. СПб. : БХВ-Петербург, 2015. – 448 c.

6. Плат Ч. Электроника для начинающих //Пер. с англ. – 2-е изд. – СПб.: БХВ – Петербург, 2017. – 416 c 7. Официальный репозиторий и документация библиотеки Arduino MsTimer2 // [Электронный ресурс]. – 2016 – Режим доступа: https://github.com/PaulStoffregen/MsTimer2 – Загл. с экрана.

8. Официальный репозиторий и документация библиотеки ArduinoLiquidCrystal-I2C-library // [Электронный ресурс]. – 2017 – Режим доступа: https://github.com/fdebrabander/ArduinoLiquidCrystal-I2C-library – Загл. с экрана.

9. Официальный репозиторий и документация библиотеки Arduino SD Library for Arduino // [Электронный ресурс]. – 2017 – Режим доступа: https://github.com/arduino-libraries/SD – Загл. с экрана.

10. Официальный репозиторий и документация библиотеки Arduino TMRpcm Arduino library for asynchronous playback of PCM/WAV files direct from SD card [Электронный ресурс]. – 2017 – Режим доступа: https://github.com/TMRh20/TMRpcm – Загл. с экрана.

11. Официальный справочник Arduino // [Электронный ресурс]. – 2017 – Режим доступа: https://www.arduino.cc/en/Reference/HomePage – Загл. с экрана.

336

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

12. Русскоязычный wiki справочник ардуино [Электронный ресурс]. – 2017 – Режим доступа: http://wikihandbk.com/wiki/Arduino – Загл. с экрана.

13. Урок 10. Прерывание по таймеру в Ардуино. Библиотека MsTimer2. Параллельные процессы [Электронный ресурс]. – 2016 – Режим доступа: http://mypractic.ru/urok-10-preryvanie-potajmeru-v-arduino-biblioteka-mstimer2-parallelnye-processy.html – Загл. с экрана.

14. Arduino-soccer [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://github.com/ventricola/arduino-soccer – Загл. с экрана. Зайка Д.Д., Плотникова С.В., Применение контроллера Arduino Mega 2560 для разработки геймифицированного теста функциональных состояний учащихся. Робототехника сейчас используется во всех областях человеческой жизни: как в науке, обучении, производстве и медицине, так и в развлекательных проектах. Специфические особенности лицея значительно интенсифицируют учебно-воспитательный процесс, но при этом являются стрессом и могут приводить к снижению успешности обучения. Для оптимизации обучения важно изучение функциональных состояний учащихся, что облегчается при исследованиях в виде игры (геймификации). Для изучения функциональных состояний создан инструмент игра «Настольный футбол» на платформе ArduinoMega 2560, котрый позволяет упростить и улучшить изучение функциональных состояний учащихся лицея. Ключевые слова: робототехника, геймификация, Arduino Mega, футбол.

Zajaka D.D., Plotnikova S.V., Application of the Arduino Mega 2560 comptroller for development of gameficication test of the functional states studying. Robot techique is now used in all spheres of human life: how in science, teaching, production and medicine, so in entertaining projects. The specific features of lyceum considerably intensify an study process, but here are stress and can result in the decline of success of teaching. For optimization of teaching the study of the functional states studying is important, that is facilitated at researches as the game (gameficication). For the study of the functional states an instrument is created the game «Table football» on the ArduinoMega 2560 platform, allows to simplify and improve the study of the functional states of studying lyceum.

Keywords: robot techique , gameficication, Arduino Mega, football.

337

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.4

Методика компьютеризации психодиагностического теста Векслера Озеров А.И., Олейник М.С., Плотникова С.В. Государственное бюджетное нетиповое общеобразовательное учреждение «Республиканский лицей-интернат «Эрудит» – центр для одаренных детей» Министерства образования и науки Донецкой Народной Республики kolyamba.lol@yandex.ru, potapuch2001@gmail.com Введение Тест Д. Векслера является одним из наиболее известных и часто используемых при проведении психодиагностики интеллекта в психологической, педагогической и медицинской практике. Следует отметить, что у психологов, работающих в системе здравоохранения временные затраты на проведения и обработку теста Векслера составляют в среднем 3-3,5 часа, что делает данное исследование достаточно сложным и ресурсозатратным. При этом, в европейских странах специалисты разработали уже четвертое поколение компьютерного варианта адаптированного теста Векслера, который оптимизирует работу практического психолога при проведении исследования интеллекта, снижая временные и личностные затраты в 1,5-2 раза. В соответствии с принятыми в России, Украине и других странах СНГ стандартами медицинской помощи, в психодиагностике используется адаптированный тест Векслера. По сравнению с европейскими и американскими стандартами, у нас приняты более высокие значения нормы. Республиканская клиническая психоневрологическая больница – медико-психологический центр нуждается в адаптированной компьютеризированной версии теста Векслера. Вышеописанные данные свидетельствуют о высокой актуальности разработки и внедрения в практику компьютеризированного варианта теста Векслера как в медицинской, так и в психологической, и в педагогической практике. Цель и задачи работы Целью статьи является исследование методики создания компьютеризированного психодиагностического теста, включающего различные стимульные материалы (текст, изображения, трехмерные модели, звук). В связи с поставленной целью в статье ставятся и решаются следующие задачи:  определить вид теста и выбрать уровень компьютеризации;  ознакомиться с особенностями компьютеризации теста Векслера;  выбрать необходимые технологии и среду разработки;  спроектировать компьютеризированную версию теста. Определение вида теста и выбор уровня компьютеризации Среди существующих компьютерных тестов можно выделить следующие их виды [1]: по структуре – аналоги бланковых тестов и собственно компьютерные тесты; по количеству тестируемых – тесты индивидуального и группового тестирования; по степени автоматизации тестирования – автоматизирующие один или несколько этапов обследования и автоматизирующие все обследование;  по задаче – диагностические и обучающие;  по адресату – профессиональные психологические, полупрофессиональные и развлекательные. Компьютеризированный тест Векслера будет профессиональным диагностическим тестом, имеющим структуру компьютерного теста для индивидуального тестирования, автоматизирующий большую часть обследования. Выделяют несколько вариантов применения компьютерной техники в процедуре психодиагностического исследования: высокий, низкий и средний. При высоком уровне компьютеризации компьютер может применяться для выбора методов воздействия, подготовки психодиагностического заключения, толкования результатов тестирования. Для разработки психодиагностических тестов высокого уровня компьютеризации на сегодняшний день не достаточно развита база компьютерных наук. При среднем уровне вовлечения компьютерной техники в процесс психодиагностического исследования стимульный материал представлен в компьютерном виде, тестирование проводится в   

338

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

автоматическом режиме, а наиболее трудоемкая и затратная по времени обработка результатов проводится без участия психолога. Низкий уровень компьютеризации методики включает сохранение данных обследования и обработку первичных результатов, привлечение компьютерной техники предполагается только при обработке и хранении результатов психодиагностических исследований. Поскольку методика проведения теста Векслера предполагает наблюдение психолога за действиями испытуемого, анализ его поведения, то целесообразно разработать данный тест со средним уровнем вовлечения компьютерной техники в процесс психодиагностического исследования. Особенности компьютеризации теста Векслера Известно, что процесс проведения психодиагностического исследования (как в традиционной системе, так и с использованием компьютеризированных методик) состоит из инструктирования обследуемого, его работы с тестом, количественной обработки и интерпретации тестовых данных, вынесения заключения по тесту. Рассмотрим подробнее особенности компьютеризации этапов тестирования на примере теста Векслера. Тест Векслера состоит из 11 отдельных субтестов, каждый из которых состоит из вопросов в количестве от 10 до 30 штук. К вербальным субтестам относятся задания, выявляющие общую осведомленность, общую понятливость, способности, нахождение сходства, воспроизведения цифровых рядов и т. д. К невербальным субтестам относятся следующие: шифровка, нахождение недостающих деталей в картине, «Кубики Коса» [2], определение последовательности картин, сложение фигур. По мере приближения к концу субтеста сложность вопросов увеличивается. Выполнение каждого из субтестов оценивают в баллах, которые потом переводят в специальную шкалу. Задания большинства вербальных субтестов идут по увеличению сложности. В случае если испытуемый не выполняет задания основной серии, то ему предъявляются для выполнения первые задания. Инструктирование испытуемого включает создание у него необходимых представлений о целях тестирования, ознакомление его с правилами тестирования. В условиях компьютеризации по большей части процесс инструктирования передается компьютеру, что облегчает работу психодиагноста, освобождая его от однообразного сообщения инструкций каждому обследуемому. При передаче компьютеру некоторых элементов инструктирования, они должны быть представлены на экране монитора в удобной для восприятия и запоминания форме. В инструкции для обследуемого перед прохождением субтестов, где необходима работа с изображениями, помимо пунктов, используемых при традиционном тестировании, должны быть обозначены управляющие клавиши приложения, описан процесс взаимодействия испытуемого с объектами субтеста. Целесообразно включить процесс тренировки для наиболее комфортного и уверенного прохождения испытания. Выбор среды разработки Для разработки любого приложения необходимо выбрать среду разработки, которая позволит удобно и без лишних усилий создать необходимый продукт. Выбор среды зависит от:  функциональных возможностей среды разработки;  языков программирования, поддерживаемых средой;  доступности среды;  поддержки разработчиками;  порога вхождения;  количества обучающих материалов. Важно, чтобы в среде был функционал, который необходим для разработки данного приложения. В качестве основной платформы для компьютеризированного теста Векслера целесообразно использовать сайт по причине удобства разработки и последующего использования психологами. Преимущества этого выбора состоит в том, что сейчас практически на каждом компьютере есть возможность использовать браузер, и, соответственно, нет необходимости устанавливать какие-либо дополнительные компоненты. Также, при отсутствии возможности проходить тест через интернет, есть возможность поместить этот сайт в локальной сети или непосредственно на компьютере. В некоторых субтестах испытуемому необходимо работать с интерактивной информацией (изображениями или звуком). Для предоставления этих видов информации и обработки ответов испытуемого можно использовать JavaScript или FlashPlayer, однако FlashPlayer устарел и перестает поддерживаться новыми версиями браузеров, и по этой причине будет использован JavaScript.

339

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Для реализации веральных субтестов будет использована библиотека с открытым исходным кодом SurveyJS [3], которая была специально создана для проведения различного рода опросов. Для реализации субтеста «Кубики Коса» важным в среде является наличие возможности работы с 3D графикой, работы с базами данных, создания GUI. Было проведено сравнение самых популярных сред разработки (XNA, Game Maker, Construct 2 [4], Unity 3D [5], Unreal Engine [6], CryEngine [7]) по критериям: наличие бесплатной версии, поддержка языков программирования, поддержка 3D графики, поддержка работы с интернетом. В итоге был сделан выбор в пользу Unity 3D, так как:  в этой среде присутствует весь необходимый для разработки данного приложения функционал;  поддерживает популярный язык программирования С# [8];  существует бесплатная версия;  имеется огромное количество обучающих материалов и документации.

Cубтест «Кубики Коса» будет обладать таким функционалом:  добавление/регистрация пользователя;  возможность проведения обучения, тренировочного режима;  составление картинки с помощью вращения и расстановки кубиков;  проверка получившейся картинки на правильность;  сохранение и отправка времени выполнения задания в базу данных. Весь функционал этого субтеста будет реализован на языке С#. Кроме Unity 3D, для разработки субтеста «Кубики Коса» необходимо использовать и дополнительные программы, в частности, программы для создания и редактирования изображений. Для этих целей были выбраны два графических редактора: GIMP и Inkscape. Для интерпретации результатов с использованием шкал и построением диаграмм будет использована библиотека ChartJS [9], в ней используется HTML5 canvas для рендеринга. Также присутствует поддержка старых браузеров. Графики ChartJS отзывчивы по умолчанию. Они отлично работают на мобильных устройствах и планшетах. Благодаря 6 заранее заготовленным основным разновидностям графиков, ChartJS определённо является одной из наиболее впечатляющих библиотек для построения графиков и диаграмм с открытым исходным кодом. Также, будет реализована возможность загрузить результаты испытуемого к себе на компьютер. Это будет сделано при помощи автоматизрованного создания .xlsx файлов при помощи библиотеки для PHP «PHPExcel». Также, необходимо хранить данные пользователя для возможности получения результата через некоторое время после похождения теста, для чего целесообразно использовать базу данных MySQL. Серверная часть сайта, на которой и будет происходить обработка ответов, занесение их в базу данных и выдача результатов реализуется на Apache2 и PHP [10]. Выводы Таким образом, определено, что компьютеризированный тест Векслера будет профессиональным диагностическим тестом, имеющим структуру компьютерного теста для индивидуального тестирования, автоматизирующий большую часть обследования. Необходимыми технологиями для разработки компьютеризированной версии теста Векслера обозначены Apache2, PHP, MySQL, JavaScript, PHP библиотека PHPExcel и JavaScript библиотеки SurveyJS, ChartJS, а также С# и среда Unity 3D для разработки субтеста «Кубики Коса», а также спроектировали компьютеризированную версию теста Векслера. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

Никандров В.В. Метод тестирования в психологии: Учеб. пособие / В.В. Никандров, В.В. Новочадов; Институт биологии и психологии человека. – СПб.: Речь, 2003. – 41 с. [Электронный ресурс]. – https://www.psyoffice.ru/3605-nikandrov-v.-v.-jeksperimentalnajapsikhologija..html – Загл. с экрана. Кубики Коса [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: http://www.imaton.com/metodiki/met/18/ – Загл. с экрана.

PROJECT SURVEYJS [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://surveyjs.io/Documentation/Library/ — Загл. с экрана.

SCIRRA [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://www.scirra.com – Загл. с экрана.

Unity [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://unity3d.com/ru – Загл. с экрана.

Unreal Engine [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://www.unrealengine.com/en-US/blog – Загл. с экрана.

340

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Cryengine [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://www.cryengine.com – Загл. с экрана.

8. C# Guide [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://docs.microsoft.com/enus/dotnet/csharp/index – Загл. с экрана.

9. ChartJS [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: http://www.chartjs.org/docs/latest/ – Загл. с экрана.

10. Справочник функций PHP [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: http://php.net/manual/ru/funcref.php — Загл. с экрана.

11. Документация по библиотеке PHPExcel [Электронный ресурс] – 2017 – Режим доступа: https://github.com/PHPOffice/PHPExcel/tree/1.8/Documentation – Загл. с экрана.

7.

Озеров А.И., Олейник М.С., Плотникова С.В. Методика компьютеризации психодиагностического теста Векслера. В данной статье рассматривается методика создания компьютеризированных психологических тестов, что включают в себя различные стимульные материалы (текст, изображения, звук, трёхмерные модели и т.п.), в частности – теста Векслера. Новизна данного исследования заключается в том, что на данный момент не существует компьютерной версии теста Векслера, адаптированной под русскоязычную аудиторию. Таким образом, разработка данного теста является актуальной задачей. В статье рассмотрены особенности теста Векслера с целью выявления нюансов его компьютеризации и выбраны необходимые средства разработки, спроектирована компьютеризированная версия этого теста. Ключевые слова: тестирование, Unity, PHP, MySQL, компьютеризация теста, Кубики Коса, JavaScript.

Ozerov A.I., Oleynik M.S., Plotnikova S.V. The technique of computerization of Wechsler’s psychodiagnostic test. This article describes the technique of creating computerized psychological tests which include a variety of stimulus materials (text, images, sound, three-dimensional models, etc.), in particular Wechsler’s test. The novelty of this study lies in the fact that at the moment there is no computer version of the Wechsler’s test adapted for Russian-speaking audience. Thus, the development of this test is an actual problem. In the article the peculiarities of the Wechsler’s test to identify the nuances of its computerization and the development of tools, designed a computerized version of this test.

Key words: testing, Unity, PHP, MySQL, computerization of the test, Kohs block, JavaScript.

341

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.4

Медиаобразование в школе. Школьный сайт Нетребская Т.Б. учитель Информатики и ИКТ МОУ «Школа №45 г. Донецка» tnetrebskaya@mail.ru Школьный сайт – не дань моде, а требования времени С. В. Лобанов Введение Сегодня медиа проникли во все сферы человеческой жизни и стали основным средством производства современной культуры. Значительные изменения, которые произошли в информационной среде общества, связаны с появлением новых технических средств передачи информации, благодаря которым любая информация стала доступна практически каждому человеку. Ни родители, ни учителя, которые выросли и сформировались как личности в совершенно других информационных условиях, оказались не готовыми к работе с подрастающим поколением в изменившемся мире. Какое воздействие Интернет оказывает на школьников? Хорошее? Плохое? Одни считают компьютер злом и всерьез обеспокоены интернетзависимостью подростков, а другие говорят о компьютерных технологиях как о новом языке культуры. Медиаобразование – особый стиль взаимоотношений между учениками и педагогами. Помимо двух основных участников информационного процесса — учителя и ученика — появляется третий участник: средства массовой коммуникации, которые представляют собой здесь основной источник информации. Школа, являясь открытой системой, нуждается в создании особой информационной среды для обеспечения эффективного взаимодействия всех участников образовательного процесса, а также организации своеобразного пространства так называемой профессиональной рефлексии. Подобной площадкой Интернетобщения учеников, родителей и педагогов, безусловно, является школьный веб-сайт. Сайт школы, в первую очередь, это «визитная» карточка школы, презентация учебного заведения в глобальной сети. Но помимо этого школьный сайт – это интернет-пространство самих школьников, а также неформальное общение, обсуждение волнующих тем и, конечно, обмен интересной информацией. Достижения и направления деятельности школы могут быть доступны для каждого пользователя сети Интернет. Школьный сайт является информационной средой, содержащей методические материалы и информационные ресурсы. Цель работы Целью создания web-сайта школы является всестороннее освещение образовательной, научнопрактической, общественной деятельности учебного заведения, обмена знаниями, творческими идеями, достижениями, формами внеклассной работы. С другой стороны школьный сайт является эффективным инструментом для решения задачи расширения образовательных возможностей очного обучения, организации процесса дистанционного образования в школе, отражения деятельности учеников и педагогов для внешних посетителей сети Internet, информационной поддержки учащихся и педагогов, проведения дистанционных родительских собраний, семинаров, конкурсов и т.д. Таким образом, официальный сайт Internet-представительства школы должен привлекательно выглядеть внешне и по содержанию, эффективно использовать возможности глобальной компьютерной сети, выполнять представительские функции в расчете на различные категории потенциальных посетителей и играть роль связующего звена между школой и Internet-пространством. Изложение материала Школьный сайт выполняет функцию внутришкольного взаимодействия. Иными словами, организующееся пространство общения на сайте школы может служить показательным материалом для профессиональной деятельности администратора и педагога, предоставляет интересный диагностический материал для осмысления своей деятельности. Школьный сайт может также рассматриваться в качестве коммуникативного инструмента не только администрации, педагогов и учеников, но и "внешних" по отношению к образовательному учреждению субъектов - родителей, работников образования и культуры. В этом качестве школьный сайт способствует повышению открытости образовательного учреждения. В настоящее время тысячи школ по всей стране подключены к сети Internet и имеют возможность создать собственный сайт, «открыв» таким образом свое образовательное учреждение широкой педагогической общественности и социальным партнерам. Каким должен быть сегодня школьный web-сайт? Как привлечь к нему внимание? Каким образом организовать работу с обучающимися, родителями и педагогами?

342

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Обеспечить привлекательность сайта, с одной стороны, и его информативную ценность, с другой, позволит грамотное сайтостроение. Разрабатывать структуру сайта и осуществлять отбор материалов для него необходимо с учетом следующих основных требований:  На сайте должна быть представлена информация об учебном заведении, необходимая для учеников, родителей и партнеров по педагогическому сообществу.  Необходимо через сайт предоставить возможность задавать вопросы, а также принимать участие в коллективном обсуждении тех или иных проблем.  Дизайн сайта должен быть прост, удобен для чтения и одновременно визуально привлекателен. Обязательна в этой связи проверка цветовой гаммы размещаемых объектов через эмблему или любой другой символ школы.  Структура web-сайта должна иметь древовидную форму.  Каждую страницу сайта следует снабдить цепочкой навигации, позволяющей найти любой его раздел не более чем за три нажатия на клавишу мыши, не используя при этом кнопки браузера. Важно, чтобы названия файлов и каталогов отражали их содержание и соответствовали логической структуре сайта.  На сайте необходимо разместить «методическую копилку» разработок учителей. Современный педагог, работающий в режиме открытой школы, должен знакомить учеников с материалами уроков, а коллег — со своими методическими разработками.  Веб-сайт должен предоставлять учащимся информационное пространство для творческих работ.  Размещение на сайте анонсов делает его более востребованным, поскольку информация обо всех предстоящих важных событиях — конференциях и общешкольных родительских собраниях — становится доступна учителям, ученикам и их родителям в считанные секунды.  Необходимой является система гиперссылок на другие образовательные информационные ресурсы. Сайт МОУ «Школа №45 г. Донецка» http://school-45.nov.ru/ (рис. 1) был создан в 2010 году с помощью современных и эффективных web-технологий, благодаря чему, с технической точки зрения, его наполнение и поддержка представляют собой довольно простые процессы. Продуманная система навигации, минималистичный дизайн страниц позволяют посетителям сайта не испытывать неудобств в поиске нужной информации.

Рисунок 1 - Главная страница сайта МОУ «Школа №45 г. Донецка»

343

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

На сайте нашей школы можно найти: 1) новости Министерства образования ДНР; 2) новости школьной жизни; 3) нормативные документы; 4) расписание; 5) электронные учебники; 6) историю школы; 7) фотогалерею; 8) информацию о школьных и городских мероприятиях; 9) страницу подготовки к ГИА; 10) результаты олимпиад и конкурсов; 11) информацию для родителей и педагогов. Фотогалерея сайта школа показана на рис. 2.

Рисунок 2 - Фотогалерея сайта МОУ «Школа №45 г. Донецка» Выводы В будущем мы планируем использовать школьный сайт для качественного и эффективного решения задач управления школой, например, организация дистанционных педагогических совещаний, родительских собраний, проведение конкурсов. К управлению сайтом важно привлекать учащихся старших классов, непременно контролируемых педагогами. Если в администрировании сайта участвуют школьники, он становится читаемым и значимым для них. Организованная таким образом колоссальная работа команды увлеченных педагогов и учащихся, с одной стороны, позволяет превратить школьный сайт в общедоступный источник знаний, а с другой — создает условия для подготовки выпускников к жизни в информационном обществе.

344

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

Сайков Б. П. Организация информационного пространства образовательного учреждения: Практ. руководство. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005 Эльмаа Ю., Смирнова З. Создание школьного сайта как управленческая проблема // Народное образование. 2009. N 2. Якушина Е. В. Интернет для школьников и начинающих пользователей / Под ред. А. А. Журина (серия "От игры к делу"). М., 1997. Интеграция медиаобразования в условиях современной школы: сборник научных трудов III Всероссийской заочной научно-практической конференции с международным участием / под. ред. А.С. Галченкова. – М.: Изд-во МОО «Информация для всех», 2016. –135с. Медиаобразование 2010. №1. Российский журнал истории, Теории и практики медиапедагогики.

Нетребская Т.Б. Медиаобразование в школе. Школьный сайт. В статье рассматривается понятие медиаобразования, сферы его внедрения в современной школе, сформированы цели создания школьного сайта, описаны особенности его использования в организации процесса обучения и требования к его содержанию. Ключевые слова: медиаобразование, веб-сайт, педагогика, сетевое взаимодействие, Интернет.

Netrebskay T.B. Mediaeducation at school. School site. The concept of mediaeducation is examined in the article, the spheres of his introduction at modern school, the aims of creation of school site are formed, are described to the feature of his use in organization of process of teaching and requirement to his maintenance.

Keywords: mediaeducation, web site, pedagogics, network co-operation, Internet.

345

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.4

Структура и задачи внедрения компьютерных обучающих систем в ВУЗе Павлыш В.Н., Зайцева М.Н. Донецкий национальный технический университет pavlyshvn@mail.ru Актуальность исследования Развитие современного общества характеризуется процессом информатизации, одним из приоритетных направлений которого является информатизация образования. Тенденции постиндустриального развития общества таковы, что образование и наука должны модернизироваться. В этой ситуации основной акцент перемещается с простого усвоения информации на развитие мышления, с умения использовать информацию на способность решать практические и профессиональные задачи в условиях, которые быстро изменяются. Наиболее перспективным направлением интенсификации учебного процесса в ВУЗах является его компьютеризация, однако при этом возникают проблемы, игнорировать которые было бы неразумно. В этой связи задача анализа положительных аспектов и отрицательных последствий компьютеризации учебного процесса является актуальной. Анализ публикаций и результатов исследований По мере развития технологий образования необходимо постепенно отказываться от репродуктивного метода, от запоминания знаний, от усвоения умений – «ум заключается не только в знании, но и в умении применять знание на деле» (Аристотель). В период модернизации процесса обучения необходимо воспитывать у нового поколения студентов установку личности на самообразование, самовоспитание, саморазвитие, самоусовершенствование, творческое отношение к любому виду деятельности и развитие критического мышления. Логическое мышление, умственная деятельность являются основой, на которой держится весь научно-образовательный процесс – «не мыслям надобно учить, а мыслить» (И. Кант). Применение информационных технологий в процессе обучения различным учебным дисциплинам в ВУЗах требует от преподавателя знаний как в области подготовки сценария учебного курса с учетом возможностей инструментальных средств разработки программ, так и в области методики преподавания конкретной дисциплины [1]. Этот аспект должен учитываться и при подготовке преподавателя, который призван не только обучать одному предмету, но и быть проводником использования распределенных информационных ресурсов в обучении другим дисциплинам [2]. Обучение с использованием компьютерных технологий постепенно становится новым образовательным стандартом, который внедряется во все структуры, проводящие подготовку и переподготовку специалистов. Актуальным вопросом на пути информатизации и автоматизации учебного процесса в вузах становится вопрос о внедрении компьютерных программных продуктов, которые помогают организовать учебную деятельность. Целью статьи является выявление и анализ блока проблем, связанных с разработкой компьютерных систем обучения (КСО) для улучшения и повышения эффективности учебного процесса в ВУЗе. Содержание исследования Для эффективной разработки и использования КСО необходимо рассмотреть их основные виды [1]: компьютерные учебники, компьютерные обучающие системы, компьютерные системы контроля знаний, компьютерные задачники, компьютерные тренажеры, компьютерные лабораторные практикумы, компьютерные справочники, мультимедийные учебные занятия, компьютерные учебные курсы, компьютерные восстановительные курсы. Одной из базовых технологий компьютерного обучения является программированный подход, основными достоинствами которого являются: 1) дозированность учебного материала.; 2) активная самостоятельная работа ученика; 3) постоянный контроль усвоения; 4) индивидуализация темпа обучения, объема учебного материала; 5) возможность использования технических автоматизированных средств обучения.

346

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Программированное обучение особенно эффективно в преподавании дисциплин, основанных на фактическом материале и повторяющихся операциях, имеющих однозначные, четкие формулы, алгоритмы действий. Главная задача при организации программированного обучения – выработка автоматизированных навыков, крепких однозначных знаний и умений. Разработанная обучающая программа реализуется в составе КСО на базе ПК. Решение указанной задачи связано с преодолением трудностей, обусловленных тем, что одну часть задачи – конструирование КСО и программирование ПК – выполняет инженер-программист, а другую – педагог, и каждый должен найти разумное, дидактически обоснованное соответствие между логикой работы ПК и логикой развертывания живой человеческой деятельности учения. В настоящее время последняя приносится в жертву логике машинной [3, 4, 5]. Другая трудность состоит в том, что средство является лишь одним из равноправных компонентов дидактической системы наряду с другими ее звеньями: целями, содержанием, формами, методами. Все эти звенья взаимосвязаны, и изменение в одном из них обусловливает изменения во всех других. Как новое содержание требует новых форм его организации, так и новое средство предполагает переориентацию всех других компонентов дидактической системы. Поэтому установка в аудитории ПК есть не окончание компьютеризации, а ее начало – начало системной перестройки всей технологии обучения. Коренным образом преобразуется деятельность субъектов образовательного процесса – преподавателя и студентов [5]. И в этом, а не в насыщенности обучающей техникой состоит основная трудность программированного обучения. Индивидуализация – одно из главных преимуществ компьютерного обучения, хотя она и ограничена возможностями конкретной обучающей программы и требует больших затрат времени и сил программиста. Однако тот идеал индивидуализации, который связывают с повсеместным внедрением персональных компьютеров, имеет свою оборотную сторону. Свертывается и без того дефицитное в учебном процессе диалоговое общение преподавателя со студентом и предлагается его суррогат в виде диалога с ПК. Сокращение коллективных по своей форме и сути учебных занятий с развитыми возможностями общения и взаимодействия уменьшает возможности формирования мышления учащихся. Реальна и опасность свертывания социальных контактов, индивидуализма в производственной и общественной жизни. С этими явлениями уже столкнулись в экономически развитых странах, широко внедряющих компьютеры во все сферы жизнедеятельности. Возникает серьезная проблема выбора стратегии, которая позволила бы использовать все преимущества компьютера и избежать потерь, влияющих на качество учебно-воспитательного процесса, призванного формировать не только практические навыки студента, но и его нравственный облик. Большим недостатком компьютерного обучения является опасность отрыва от реальности, неадекватного отражения действительности. Знания – это адекватное отражение в сознании человека объективной действительности, обеспечивающее ему возможности разумного, компетентного действия. Однако в обучении знание является результатом работы человека не с реальными объектами, а с их заместителями – знаковыми системами, которые составляют содержание учебных предметов, учебную информацию. Отражение действительности осуществляется через усвоение таких систем – в этом преимущество всякого обучения. Его недостаток состоит в том, что эти знаковые системы как бы закрывают человеку возможности практического отношения к действительности. Ведь многие обучающиеся не умеют применять знания на практике. При компьютерном обучении этот недостаток возрастает вдвойне, поскольку содержательная информация, представленная в учебнике на том или ином предметном языке, должна быть выражена еще на одном искусственном языке – языке программирования. Происходит, так сказать, замещение замещения, что умножает возможность получения обучающимися формальных знаний, которые не приближают к практике, а отрывают от нее. С другой стороны за счет огромных возможностей компьютера по переработке информации, увеличения ее объема и скорости передачи электронная среда в большей мере способна формировать такие черты характера как склонность к экспериментированию, гибкость, связность, структурность. Эти характеристики способствуют созданию условий для творческого учебного познания. Создаются возможности воспринимать по- новому кажущиеся очевидными факты, находить способы соединения далеких, на первый взгляд, вещей, устанавливать оригинальные связи между новой и старой информацией. Ясно и то, что мышление, формируемое с помощью такого средства, как компьютер, в чем-то отличается от мышления, формируемого с помощью, например, привычного печатного текста. Действительно эффективным может считаться только такое программированное обучение, в котором обеспечивают возможности для нормального формирования мышления учащихся. Этот вопрос еще ждет своего исследования.

347

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Следует отметить, что особую роль приобретает внедрение КСО при организации дистанционного образования. При создании компьютерных систем обучения, разработанных для дистанционного обучения, возникает ряд проблем [2, 3, 4]: - до начала применения обучающей программы практически невозможно прогнозировать эффективность этой программы; - учебный материал по некоторым дисциплинам сложно представить в достаточно формализованном виде; - при изучении отдельных тем необходим личный контакт между преподавателем и студентом; - не всегда можно подобрать адекватные критерии оценивания знаний и навыков обучаемых: в некоторых случаях субъективная оценка преподавателя оказывается более объективной, чем оценка, вычисленная по формальным правилам. Наряду с этим можно выделить еще две проблемы, на которые важно обратить внимание: - необходимость создания общей структуры и состава обучения КСО (компьютерные системы обучения могут решать разные задачи, в зависимости от того, какой вид КСО создается); - необходимость учета принципов создания КСО. Обеспечение необходимого уровня обратной связи с обучаемым является важным требованием к обучающим системам. Если в программе не предусмотрена возможность реакции на его действия, то получится красивая презентация или информационно-справочная система, но не обучающая программа. При создании КСО необходимо разработать структуру и состав обучающей системы. При этом необходимо учесть объекты, предметы, методы и формы учебного процесса. Ниже предлагается принципиальная структура и состав обучающей системы (рис.1).

Рисунок 1 - Структура и состав обучающей системы В компьютерных системах обучения предусматриваются лекционный материал, практические и лабораторные задания, а также задания для усвоения учебного материала, средства для самоконтроля и контроля знаний и умений. КСО служат для организации входного, текущего (промежуточного) и итогового контролей [1]. Формой и методом входного и итогового контролей могут быть контрольная работа, тестирование, зачет или экзамен в режиме on-line. Опыт показывает, что в совокупности с другими видами проверки использование тестовых заданий есть эффективным инструментом, который стимулирует подготовку студентов к каждой проверке знаний и повышает мотивацию к предмету, который изучается.

348

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Средства контроля знаний предусматривают накопление и анализ сведений об исполнении контрольных мероприятий. Соответствующая информация записывается в файл протокола (базу данных), а обобщенные сведения выводятся на экран в виде отчетов. Для повышения индивидуализации самостоятельной работы студентов необходимо лекционный материал представлять с помощью систем навигации по материалу, включить поиск необходимой информации, использовать мультимедийные технологии (например, учебные видеоролики по теме). Традиционные формы организации самообразовательной деятельности студентов присущи для средней (основной) массы студентов, а для способных и одаренных необходимыми являются творческие, научно-исследовательские задания, поэтому нужно усовершенствовать формы и методы организации и контроля самообразовательной деятельности студентов. Модернизированные формы и методы контроля знаний можно использовать как при стационарном обучении, так и дистанционно. Ниже приведена схема организации контроля знаний студентов (рис. 2).

Рисунок 2 - Схема организации контроля знаний студентов Текущий контроль является механизмом построения текущей модели студента. Диагностируя студентов после изучения каждой темы можно выявить те знания/умения, которые студент не усвоил. Знания о том, каким мы хотим видеть обучаемого, требования к его возможным достижениям называют нормативной моделью студента, стандартом образования. Конечной целью обучения является достижение такого положения, когда текущая модель студента при выпуске совпадает с его нормативной моделью [8]. Наша задача, как педагогов, сделать так, чтобы при выпуске текущая модель совпала с нормативной. Необходимо построить нормативную модель, а потом в соответствии с ней построить текущую модель. Нормативная модель уже построена в учебно-методических картах дисциплины, но она представлена в общем виде. И для того, чтобы управлять данной программой в своей ежедневной работе, необходима конкретизация этих умений. Для построения текущей модели предлагается выполнить специальным образом составленное задание, и по результатам данной работы строится текущая модель студента. Для наиболее качественного построения текущей модели студента, целесообразно применять так называемый спектральный подход. Суть данного подхода лежит в том, что каждая учебная задача имеет собственный спектр умений, то есть совокупность умений, которые должны быть сформированы для решения конкретной задачи.

349

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Выводы Использование компьютерных систем обучения, которые были разработаны с учетом принципов и структуры КСО, дает ряд преимуществ, к которым относят следующие: - возможность комбинирования различных форм представления информации (текстовой, графической, анимации, видео, аудио); - возможность адаптации курса к индивидуальным познавательным особенностям обучаемых; - предоставление обучаемым права управлять размером и очередностью выдачи порций учебного материала; - предоставление обучаемым права задавать себе скорость обучения и самостоятельно его контролировать; - интерактивность - диалоговый режим на протяжении всего процесса обучения; - применение упражнений «на собственном опыте»; - обеспечение немедленной реакции на действия обучаемых; Таким образом, проблемы программированного обучения не сводятся к массовому производству компьютеров и встраиванию их в существующий учебный процесс . Изменение средств обучения, как, впрочем изменение в любом звене дидактической системы, неизбежно приводит к перестройке всей этой системы. Использование вычислительной техники расширяет возможности человека, однако оно является лишь инструментом, орудием решения задач, и его применение не должно превращаться в самоцель, моду или формальное мероприятие. Необходимо проектирование нового учебного процесса на основе современной педагогической или психолого-педагогической теории. А эта задача гораздо сложнее, чем подготовка обучающих программ по существующим учебным предметам. Судьба компьютеризированного программированного обучения в конечном счете будет зависеть от педагогически и психологически обоснованной перестройки всего учебно-воспитательного процесса. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. – М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2013. – 616 с. Гультяев А.К. Macromedia Authorware 6.0. Разработка мультимедийных учебных курсов – СПб.: Учитель и ученик: КОРОНА принт, 2002. – 400 с. Башмаков А.И., Башмаков И.А., Щербин В.М. Компьютерный учебник «Информатика» для дистанционного обучения // Дистанционное обучение – образовательная среда XXI века: Материалы международной научно-методической конференции. Мн.: Бестпринт, 2011. - С.

193-195. Башмаков И.А., Щербин В.М. Организация дистанционного обучения с использованием компьютерных учебников // Международный форум информатизации - 96: Тезисы докладов международной конференции «Информационные средства и технологии».М.:Изд-во «Станкин», 2006. - С. 20-25. Харламов И. Ф. Педагогика: Учебное пособие. - М: Высшая школа, 1990. - 576 с.

Павлыш В.Н., Зайцева М.Н. Структура и задачи внедрения компьютерных обучающих систем в ВУЗе. Рассматриваются перспективы внедрения компьютеризированного обучения в ВУЗах и возникающие при этом проблемы. Анализируется базовая структура системы, определяется место преподавателя и студента в процессе усвоения знаний, представляются формы и методы контроля результатов учебного процесса. Ключевые слова: процесс, компьютерная система, метод, контроль, студент.

Pavlysh V.N., Zaytseva M.N. The structure and the problems of installation of computer studying systems in high school. The perspectives of installation of computer studying in high school and corresponding problems are considered. The base system structure is analyzed, the roles of teacher and student in knowledge learning process are defined, the forms and methods of learning process results control are represented.

Keywords: process; computer system; method; control; student.

350

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.89

Комбинированный подход к решению задачи классификации текстовых массивов Павлыш В.Н., Бурлаева Е.И. ГОУ ВПО «Донецкий национальный технический университет» pavlyshvn@mail.ru Актуальность работы Развитие современного общества характеризуется процессом информатизации всех сфер деятельности. Тенденции постиндустриального развития общества таковы, что основной акцент перемещается с простого восприятия информации на развитие умения использовать информацию для решения практических и профессиональных задач в условиях, которые быстро изменяются. Наиболее перспективным направлением интенсификации усвоения информационных потоков является их классификация, однако при этом возникают проблемы, игнорировать которые было бы неразумно. В этой связи задача анализа принципов и алгоритмов классификации текстовой информации, определение их положительных аспектов и отрицательных последствий является актуальной. Цель работы Целью данной работы является анализ вариантов классификации данных и обоснование структуры алгоритма, использующего идею композиции алгоритмов системы текстовой классификации. Основное содержание работы Важность для теории и практики рассматриваемой задачи определяет достаточно широкий круг исследователей, разрабатывающих метлы решения в различных отраслях. Информация о состоянии массива горных пород является важнейшей базой для принятия решений о выборе систем разработки и способов поддержания горных выработок [1]. Одним из первых фундаментальных этапов при проектировании угольной шахты является обоснование принятия решения о выборе системы разработки. На этом этапе проводится анализ больших объемов разнообразной информации о состоянии массива горных пород, при этом в ряде случаев традиционные методы не дают достаточно надежных результатов, что определяет проблему модификации применяемых математических методов. Современная концепция мониторинга каких-либо процессов или явлений, в том числе и анализ информации о состоянии массивов горных пород, включает в себя следующие обязательные компоненты:  первоочередную разработку математических или иных моделей контролируемых процессов;  выбор и расчет приоритетных контролируемых параметров;  измерение этих параметров в натурных условиях;  сопоставление расчетных и измеренных величин с целью внесения необходимой коррекции принятых моделей;  оценку современного состояния контролируемого объекта путём сопоставления измеренных и прогнозно-критических значений наблюдаемых параметров;  разработку технических мер по обеспечению эффективности и безопасности горных работ;  контроль реализации разработанных технических мер и их корректировка. Любой контролируемый процесс сводится к анализу и обработке временного ряда, полученного путем измерения наблюдаемых значений. Современное состояние рынка характеризуется повышением значимости и ценности информации в процессе формирования управленческих решений. Машиностроительное предприятие является сложной открытой системой, взаимодействующей с субъектами с помощью информационных потоков, которые способствуют образованию конкурентных преимуществ предприятия в занимаемом сегменте рынка. Поэтому качество и скорость передачи информационных потоков является важным элементом в информационной системе, которая составляет контур внутренней и внешней среды машиностроительного предприятия [2].

351

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

В управленческой политике машиностроительного предприятия необходимо четко определять цели и задачи, чтобы оценить эффект совершенствования управления с помощью информационных технологий. Допустим, между стадиями принятия решения покупателем и эффективными коммуникативными каналами, доводящими информацию о товаре, существует определенная зависимость (табл. 1). Таблица 1 - Характер стадий принятия решения покупателем и цели информационной политики Стадия принятия решения Цели (эффекты) покупателем информационной политики Незнание (потребитель не знает о существовании марки)

Осведомленность о марке

Осведомленность, знание (потребитель ознакомлен, но эмоциональная оценка его случайна)

Отношение к марке

Положительное отношение (потребитель ознакомлен с информацией и разделяет данную ей оценку)

Намерение купить

Предпочтение, желание купить (потребитель ознакомлен с информацией, разделяет данную ей оценку, и готов транслировать ее)

Содействие покупке

Для достижения эффективности коммуникационная политика должна строится не только на поиске уникальных коммерческих аргументов для продвижения товара, но и концентрации на его уникальных покупательских свойствах; причинах, по которым потенциальный потребитель отдаст предпочтение товару, сравнив его с аналогичными продуктами других предприятий. Уникальные покупательские свойства, находящие выражение в ощутимых выгодах для покупателя, главным образом являются субъективными и напрямую не зависят от объективных свойств товара. Потребитель сравнивает аналогичные продукты различных предприятий и отдает предпочтение тому, который для него «более приятен и полезен». В этой связи понятие образа имеет определяющий смысл. Поэтому создание и поддержание оптимального образа компании и выпускаемых продуктов является основой не только специализированных видов коммуникации, но влияет на весь комплекс продвижения продукции (реклама, персональная продажа, стимулирование сбыта). В мировой системе образования быстрыми темпами развивается дистанционная форма обучения. Анализируя сайты как российских, так и зарубежных учебных заведений, можно заметить большое количество программ, создаваемых для разработки дистанционных комплексов [3]. В 2012г. стартовал совместный проект Гарвардского университета и Массачусетского технологического института (MTI), получивший название edX course. Как заявили авторы проекта, они поставили задачей разработку концепции и оптимальных стратегий дистанционного обучения. Особенностью проекта является полная открытость выложенных на сайты вузов курсов; лекции и другие учебные материалы можно скачать бесплатно, есть возможность ознакомиться с уже завершенными курсами или же стать участником действующих. Однако, как заявили авторы проекта, у них пока не выработана окончательная стратегия дистанционного образования. По мере развития технологий образования необходимо постепенно отказываться от репродуктивного метода, от запоминания знаний, от усвоения умений – «ум заключается не только в знании, но и в умении применять знание на деле» (Аристотель). В период модернизации процесса обучения необходимо воспитывать у нового поколения студентов установку личности на самообразование, самовоспитание, саморазвитие, самоусовершенствование, творческое отношение к любому виду деятельности и развитие критического мышления. Логическое мышление, умственная деятельность являются основой, на которой держится весь научно-образовательный процесс – «не мыслям надобно учить, а мыслить» (И. Кант). Применение информационных технологий в процессе обучения различным учебным дисциплинам в вузах требует от преподавателя знаний как в области подготовки сценария учебного курса с учетом возможностей инструментальных средств разработки программ, так и в области методики преподавания конкретной дисциплины [4]. Этот аспект должен учитываться и при подготовке преподавателя, который призван не только обучать одному предмету, но и быть проводником использования распределенных информационных ресурсов в обучении другим дисциплинам [5]. Обучение с использованием компьютерных технологий постепенно становится новым образовательным стандартом, который внедряется во все структуры, проводящие подготовку и переподготовку специалистов.

352

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Как видно из вышеизложенного, объёмы и разнообразие информационных потоков требует решения задачи классификации текстовых документов. Одной из технологий обработки текстовой информации является автоматическая классификация текстовых документов. Использование этой технологии позволяет сократить время на обработку электронных документов. Для решения этого вопроса часто применяются различные тематические классификаторы рубрикаторы и т.д., которые облегчают поиск информации автоматически или вручную. Одной из самых эффективных становится идея алгоритма объединения нескольких классификаторов в так называемую композицию. В настоящее время достаточно часто используются системы управления знаниями, которые применяются для решения широкого круга задач. В данной работе рассмотрен подход к решению одной из таких задач – классификации документов. При построении алгоритма использована композиция существующих алгоритмов. Предложена компоновка методов, позволяющая сократить временные затраты на обработку текстовых документов и повысить точность отнесения документа к той или иной рубрике. Для построения алгоритма использованы положительные качества методов машинного обучения и сведены к минимуму недостатки. Алгоритм классификации текстов состоит из нескольких блоков: - предобработка векторов; - метод классификации. Успешный, качественный алгоритм – это удачно подобранные все «кирпичики» алгоритма. Анализируя результаты опубликованных экспериментов, можно увидеть, что конечный результат зависит от предобработки входных данных не в меньшей степени, чем от метода машинного обучения. Задача выбора модели классификатора документов зависит от предметной области и характеристик рассматриваемых текстов. Реализации существующих методов машинного обучения являются универсальными и не учитывают специфики предметной области. Интерес в данной работе представляют варианты предобработки данных и преобразование при помощи композиций алгоритмов, в которых ошибки отдельных классических алгоритмов взаимно компенсируются. Алгоритм состоит из 5 шагов, выполняемых последовательно. Первые три шага алгоритма представляют собой предварительную обработку документа. Четверной и пятый шаг является композицией алгоритмов. Описываемый алгоритм имеет ряд параметров, которые могут влиять на скорость вычисления и качество (полноту, точность, размер) получаемых результатов. Рассмотрим последовательность построения алгоритма. Первым шагом алгоритма является составление текстового набора данных на русском языке, который будет состоять из n-го числа документов, то есть формируется своеобразная выборка, на которой будут проводиться эксперименты, так как русский язык имеет свою специфику. Второй шаг включает в себя несколько способов предобработки текста: - стемминг; - стоп слова. Стемминг – удаление окончания приведение слова к основе (единому корню) [6]. Русский язык относится к группе флективных синтетических языков, то есть языков, в которых преобладает словообразование с использованием аффиксов, сочетающих сразу несколько грамматических значений. Пример приведен в таблице 2. Статистика показывает, что наибольшее число парадигм имеют длину основ от 6 до 10 букв. Это позволяет значительно сократить объем занимаемой словарями памяти. Используемые в системе словари русского языка из порядка 1 500 000 словоформ занимают менее 2 Мб каждый вместе с необходимыми для адресации таблицами. Стоп-слова. Словарь стоп-слов это топ символы, они же стоп-слова, это отнюдь не слова, на которых все останавливаются. Их еще называют "шумовые слова", это слова, встречающиеся практически во всех текстах и не несущие специальной смысловой нагрузки. Обычно, в большинстве алгоритмов обработки текстов, эти слова удаляются. В русском языке, к стоп символам относятся предлоги, суффиксы, причастия, междометия, частицы и т.п. пример в таблице 3.

353

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Таблица 2 - Пример стемминга Список словоформ Программа Программы Программе Программой Программе Программы Программ Программам Программами Программах Программировать Программировал бы Таблица 3 - Пример списка стоп-слов г их а где к без говорил кажется более да как больше даже какая будет два какой будто для когда бы до конечно был другой которого была его которые были ее кто было ей куда быть ему ли в если лучше вам есть между вас еще меня вдруг ж мне ведь же много во жизнь может вот за можно впрочем зачем мой все здесь моя всегда из мы всего из-за на всех или над всю им надо вы иногда наконец

Представление после сжатия Программа* 8ы* 8е* 8ом* 8е* 8ы* 8* 9м * 9ми* 9х* 8ировать* 8ировал бы* нас не него нее ней нельзя нет ни ни будь никогда ним них ничего но ну о об один он она они опять от перед по под после

сказать со совсем так такой там тебя тем теперь то тогда того тоже только том тот три тут ты потом потому почти при про раз разве с

сам свое свою себе себя сегодня сейчас сказал сказала у уж уже хорошо хоть чего человек чем через что чтоб чтобы чуть эти этого этой этом этот эту я

Помимо указанных слов имеет смысл еще фильтровать цифры, отдельные буквы и знаки препинания. Получившийся набор слов переводим в векторную модель с помощью tf-idf модели, которая характеризует баланс между частотой появления термина, не учитывая (не присваивая вес) стоп словам (словам из словаря стоп слов). Объединение слов в темы и представление текстовых единиц в пространстве тем осуществляется путем применения к данной матрице одного из матричных разложений. Например, сингулярное разложение и факторизация неотрицательных матриц. Согласно теореме о сингулярном разложении, любая вещественная прямоугольная матрица может быть разложена на произведение трех матриц: , где , матрицы и - ортогональные, а - диагональная матрица, значения на диагонали которой называются сингулярными значениями матрицы A, транспонированная матрица.

354

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Если в матрице S оставить только k наибольших сингулярных значений, а в матрицах U и V только соответствующие этим значениям столбцы, то произведение получившихся матриц S, U и V будет наилучшим приближением исходной матрицы A к матрице A' ранга k: . Так как в качестве матрицы A использовалась матрица слова-на-тексты, то матрица A', содержащая только k первых линейно независимых компонент A, отражает основную структуру различных зависимостей, присутствующих в исходной матрице. Структура зависимостей определяется весовыми функциями слов. Таким образом, каждое слово и текст представляются при помощи векторов в общем пространстве размерности k — пространстве гипотез. Сходство между любой комбинацией слов и/или текстов вычисляется при помощи скалярного произведения векторов. Как правило, выбор k зависит от поставленной задачи и подбирается эмпирически. Если выбранное значение k слишком велико, то метод теряет свою мощность и приближается по характеристикам к стандартным векторным методам. Слишком маленькое значение k не позволяет улавливать различия между похожими словами или текстами. Выводы В результате выполненной работы исследована идея, лежащая в основе ансамблевого алгоритма, представляющего объединение нескольких методов машинного обучения классификации для достижения более высокой точности классификации объектов. Представлена подобная система, которая показала пошаговый процесс построения алгоритма. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

Павлыш В.Н., Гребенкин С.С., Тихонова О.А. Совершенствование методов статистического анализа для обработки информации о состоянии массивов горных пород // Проблемы горного дела и экологии горного производства: Матер. IX междунар. науч.-практ. конф. (24-25 апреля 2014 г., г. Антрацит). – Донецк: Донбасс, 2014. – с. 24 – 29. Павлыш В.Н., Миньковская М.В., Лагойко С.Б. Информационное обеспечение управления экономической деятельностью машиностроительных предприятий в современных условиях // Известия ТТИ ЮФУ – ДонНТУ. Материалы Одиннадцатого Международного научнопрактического семинара «Практика и перспективы развития партнерства в сфере высшей школы». В 3-х кн. – Таганрог, изд-во ТТИ ЮФУ, кн.2, 2010, № 10. – с.171-175 Павлыш В.Н., Анохина И.Ю. Информационные технологии в дистанционном образовании // Известия ЮФУ–ДонНТУ. Материалы Пятнадцатой Международной научно-практической конференции «Практика и перспективы развития партнерства в сфере высшей школы», кн. 2, 2014, № 14 – Таганрог: Изд-во ЮФУ,2014. –с.120 – 125. Павлыш В.Н., Зайцева М.Н. Проблемные вопросы внедрения компьютерных обучающих систем в вузе// «Практика и перспективы развития партнерства в сфере высшей школы»: Материалы десятого научн.-практ. семинара, г. Донецк, 4–7 мая 2009 г. В 2-х томах. Т.1 – Донецк, ДонНТУ, 2009. – С.160–164. Павлыш В.Н., Зайцева М.Н. Задачи и формы контроля в учебном процессе// Известия ТТИ ЮФУ – ДонНТУ. Материалы Одиннадцатого Международного научно-практического семинара «Практика и перспективы развития партнерства в сфере высшей школы». В 3-х кн.

– Таганрог, изд-во ТТИ ЮФУ, кн.1, 2010, № 10. – с.146-150

Павлыш В.Н., Бурлаева Е.И. Комбинированный подход к решению задачи классификации текстовых массивов. Рассматривается задача формирования алгоритма классификации информационных массивов произвольного назначения. Предлагается использовать комбинированный подход, основанный на композиции принципов построения группы известных алгоритмов. Ключевые слова: алгоритм, информация, массив, композиция, классификация.

Pavlysh V.N., Burlayeva E.I. The combined approach to solution of text massives classification problem. The task of voluntary information massive classification algorithm forming is considered. The using of combined approach, based on constructive principles of known algorithm group is proposed.

Keywords: algorithm, information, massive, composition, classification.

355

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 371.315.7.014.3

Электронная обучающая система повышения квалификации педагогов: моделирование и внедрение Волобуева Т. Б. Донецкий институт последипломного педагогического образования Введение Показателем современности образования сегодня является использование электронного обучения. Поэтому все более востребованными становятся электронные обучающие системы (ЭОС), платформы дистанционного обучения, другие программно-инструментальные среды. ЭОС предлагает обучающемуся учебный контент, контрольно-оценочный блок, справочную информацию. Однако, системы обучения нового поколения имеют более расширенные опции. Главное их нововведение – адаптивность. Они позволяют проектировать индивидуальные программы обучения, персонально отбирать учебные материалы. Обучающая система Для моделирования адаптивной электронной обучающей системы в процессе повышения квалификации педагогических кадров предлагаем пять ключевых шагов. Шаг первый. Выбор технологии электронного обучения. Высокая технология отличается комфортностью пользования, легкостью освоения, большими возможностями коммуникаций. Программное обеспечение, требующее специальной подготовки пользователей, снижает мотивацию обучения и познавательную активность обучающихся. Во всем многообразии средств организации электронного обучения [1] можно выделить следующие группы:  авторские программы (Authoring Packages);  системы менеджмента содержимого учебных курсов (контентов) (Content Management Systems – CMS);  системы менеджмента учебного контента (Learning Content Management Systems – LCMS);  системы управления обучением (Learning Management Systems – LMS), Авторские программы. Этот программный продукт, как правило, носит локальный характер. Разрабатывается для изучения определенных дисциплин или разделов предмета с использованием удобных для него технологий, например, PowerPoint, Lectura, HTML. Такие программные продукты имеют ряд недостатков: нет возможности контролировать процесс обучения и промежуточные результаты; трудоемкость коммуникаций большого количества обучающихся. Авторские программы обычно создаются для разработки занятий с мгновенной обратной связью. Они эффективны для самостоятельной работы, для усиления наглядности, мотивации обучения на аудиторных занятиях. Их мультимедийность повышает качество восприятия учебного материала. Однако низкий интерактивный потенциал делает их малоценными для ЭОС. Разработка подобных курсов в основном ведется преподавателями-энтузиастами и носит не систематический характер. Системы менеджмента содержания учебных курсов содержат опции, позволяющие не только размещать учебные материалы в разных форматах, но варьировать его согласно целям или запросам обучающихся. Такие системы включают базы данных с возможностью сортировки, быстрого поиска, фильтрации. Они удобны, когда академический курс создает группа преподавателей, которым нужно вариативно использовать один и тот же учебный блок. Системы менеджмента учебного контента соединяют возможности управления обучением и содержанием учебного материала. Организационно привлекательны для больших образовательных учреждений или их крупных структур, так как реализуют менеджмент больших потоков обучающихся, позволяют быстро создавать курсы, предоставляют дополнительные модули. Системы менеджмента обучения эффективны для обучения большого количества пользователей. Их разрабатывают как для учебных заведений, так и для корпоративного обучения. Они предоставляют возможность отслеживать процесс обучения, накапливать данные обучающихся, включая число их заходов на определенные вкладки учебных материалов, затраченное время прохождения учебного блока и т.п. Регистрация обучающихся фиксирует целевую аудиторию, позволяет создавать учебные группы или динамические команды, использовать автоматическую рассылку, как учебных материалов, так и информацию о текущих событиях, отчеты, рекомендации. Кроме того, такие системы позволяют организовать проверку знаний и он-лайн общение.

356

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Для моделирования адаптивной электронной обучающей системы в процессе повышения квалификации педагогических кадров нами выбраны системы менеджмента обучением (LMS). Шаг второй. Выбор электронной обучающей среды. Сегодня на рынке программного обеспечения позиционируется два вида сред электронного обучения: коммерческие и бесплатные (свободного доступа). Коммерческие системы разрабатываются под дистанционное образование или электронное обучение в пределах учебного заведения. Определенную популярность завоевали у нас среды “Amiro.CMS”,”, “inDynamic 2.3”, "Прометей", “Битрикс”, “NetCat и др. Их недостатками являются: большая стоимость, жесткие аппаратные требования, ограниченное число образовательных лицензий. К бесплатным средам относятся свободно распространяемые LMS\LCMS: Moodle, ATutor, Dokeos, Claroline, OLAT, LAMS, , Sakai, OpenACS и др. Используя классификацию требований по К. Вигерсу (рис. 1), мы выделяем три уровня требований к программной среде для электронного обучения педагогов на курсах повышения квалификации: педагогические, пользовательские и функциональные [2].

Функциональные требования

Педагогические требования

Нефункциональные требования

Нормативные правила Атрибуты качества

Пользовательские требования Специфика вариантов использования

Системные требования

Внешние интерфейсы

Требования к программному обеспечению

Ограничения

Спецификация требований Рисунок 1 - Классификация требований по К. Вигерсу Педагогические требования очерчивают глобальные цели и миссию образовательной организации. Пользовательские требования описывают возможности, предоставляемые системой, для решения задач пользователей. Функциональные требования отображают пакет функций программного обеспечения, заложенных в техническое задание разработчиком для реализации своих задач пользователями. Нефункциональные требования описывают эксплуатационные характеристики и признаки качества (например, целостность, устойчивость, эффективность, практичность). Здесь же перечисляются ограничения, т.е. указывается лимит выбора возможных решений. Нормативные правила – включают законодательные акты, образовательные стандарты, корпоративную политику, учетные таблицы и алгоритмы вычислений. Мы выделили следующие основные критерии выбора электронной обучающей среды для повышения квалификации педагогических кадров (рис. 2):  Функциональность. В системе должны быть заложены интерактивные функции (форумы, чаты), менеджерские опции (анализ активности педагогов, управление ресурсами и т.п.)  Надежность. В среде должны присутствовать подсистемы защиты информации, шаблоны формирования контента, удобные в пользовании управляющие модули. Важным показателем привлекательности системы является простота администрирования.  Стабильность. Среда должна обеспечивать надежность работы в разных режимах, при большом количестве одновременных вхождений. Она должна быть устойчивой к сбоям.

357

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

 Привлекательность цены. Стоимость системы суммируется из затрат: на приобретение (аренду), внедрение, создание курсов, сопровождение обучения. Она должна быть приемлемой для института.  Лимит лицензий. Для построения электронной обучающей системы повышения квалификации педагогических кадров ценно отсутствие ограничений на количество лицензий для обучающихся. За год в Донецком ИППО проходят курсы повышения квалификации около девяти тысяч педагогов, еще столько же принимают участие в постоянно действующих межкурсовых мероприятиях, поэтому неограниченное право доступа к электронному обучению большого числа пользователей является весомым требованием к электронной среде.  Инструментальность. Для работы в системе необходимы средства разработки учебного контента. Встроенные текстовые, табличные и другие редакторы, шаблоны, библиотеки и приложения не только облегчают создание обучающих и проверочных материалов, но и обеспечивают единое представление различной информации.  Совместимость. Система должна поддерживаться SCORM – международными стандартами дистанционного обучения. Это важно для интеграции, переносимости учебных материалов, мобильности обучения.  Контрольно-оценочная система. Для проверки знаний обучающихся нужны модули, обеспечивающие входное, выходное тестирование, промежуточный контроль в виде контрольных работ, оценивания активности в дискуссиях, форумах, выполнения практических заданий и т.д.  Комфортность эксплуатации. Работа в системе не должна требовать специальной подготовки педагогов. Трудности при использовании среды резко снижают мотивацию к обучению. Комфортность пользователя должна обеспечивать удобный интерфейс, быстрый поиск, интуитивно понятные опции, доступность коммуникаций, легкость навигации.  Модульность. Модульная структура контента позволяет манипулировать учебными блоками для решения различных педагогических задач. Такая организация учебных материалов обеспечивает большую вариативность их использования, интеграцию и диференциацию информации.  Доступность. Привлекательность электронного бучения состоит еще и в индивидуальном режиме работы: - учиться педагог может в любое удобное время и в любом месте (обязателен беспрепятственный доступ в систему); - проблемы здоровья не будут мешать обучению, так как предполагаются настройки среды под особые потребности (слабое зрение, другие ограниченные возможности); - постоянная связь с тьютором.

Критерии выбора электронной обучающей среды Функциональность

Надежность

Стабильность

Наличие или отсутствие ограничений по количеству лицензий на слушателей Поддержка SCORM

Стоимость

Наличие средств разработки контента

Система проверки знаний

Модульность

Обеспечение доступа

Удобство использования

Рисунок 2 – Критерии выбора электронной обучающей среды Мы выбрали самую популярную систему Moodle. С ее помощью можно организовать оn-line курсы повышения квалификации, целевые сайты, Web-факультативы, виртуальные педагогические мастерские и другие обучающие мероприятия. Мы используем преимущества социальнопедагогического конструирования, заложенного в среде:  обучение проводится с актуализацией жизненного опыта педагогов и имеющихся знаний;  взаимообучение – обязательная составляющая повышения квалификации. Электронное обучение строится на принципах андрагогики с использованием интерактивных методов, ситуативного моделировании и педагогического творчества. Наши преподаватели освоили специфику ролей тьютора, модератора и фасилитатора, используя их в соответствии с целями и

358

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

форматами курсов повышения квалификации. Moodle также дает нам возможность применять геймтехнологии, гибридное обучение, большие данные, адаптивное обучение. Еще одно важное преимущество этой системы – мультиязычность. Бесплатная поддержка работы в многоязыковой среде позволяет создавать модули для учителей иностранных языков, использовать зарубежные ресурсы и развивать поликультурную компетентность педагогов. Шаг третий. Проектирование архитектуры электронной обучающей системы. На основе всего вышесказанного в данной работе предлагается следующая модель (рис. 3) построения электронных курсов повышения квалификации:

Сбор и обработка данных

Формирование системы обучающих модулей

Формирование индивидуальной траектории обучения

Формирование контрольнооценочного блока

Выбор коммуникати вных сред

6

БД «Учебные материалы»

БД «Мультимедийное сопровождение

БД «Часто задаваемые вопросы»

Рисунок 3 – Архитектура электронной обучающей системы Шаг четвертый. Формирование баз данных. Основные требования к организации баз банных (БД): установление многосторонних связей; производительность; минимальные затраты; возможность поиска; целостность (восстановление данных); безопасность. Шаг пятый. Формирование электронных курсов повышения квалификации. Мы используем единый структурный шаблон для составления электронных курсов повышения квалификации: входной и выходной контроль, учебные модули, контрольные работы, дискуссии, дополнительные материалы, справочные материалы, методические рекомендации, практические работы, курсовая работа, консультации. Входной и выходной контроль представляют собой оn-line тесты по всему курсу. Первый тест позволяет очертить проблемное поле и акценты обучения, последний – оценить когнитивный результат курсов. Учебные модули предоставляют возможность выстроить индивидуальную траекторию обучения, создавать творческие мини группы. Каждый модуль, как правило, содержит одну проблемную лекцию, практикум и вебинар. Особой популярностью у педагогов пользуются видео мастер-классов, web-тренингов, on-line супервизий. Требования к учебным материалам:  четкая структурированность текста;  разбиение на блоки;  подача текстового материала в таблицах, схемах, картах;  гиперссылки, подстрочные подсказки;  мультимедийность – наличие презентаций, видеоматериалов, анимации. Содержание учебных материалов тоже имеет свою специфику:  в них отражены самые последние педагогические новации и достижения педагогической науки и практики;  они носят опережающий характер и направлены на обеспечение перспективных видов учебной деятельности;  имеют практико-ориентированную направленность: разрабатываются под контингент.

359

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Контрольные работы содержат три вида заданий: репродуктивный, частично-поисковый, творческий и имеют разный максимальный оценочный балл. Инструктивно-методические материалы содержат конкретные рекомендации, четкие алгоритмы работы и советы по повышению эффективности обучения. Справочные материалы не перегружены лишними словарями. В них находятся тезаурусы по теме, методические карты, компиляция нормативных документов и т.п. Дополнительные материалы предоставляются текстовыми и видеофайлами, аудиокнигами и Е-хрестоматиями, профильными оn-line журналами и ссылками на сайты по теме. Тьюторинг включает постоянное консультирование педагогов, форумы, чаты и предметные конференции, мотивационную рассылку, организацию дискуссий и презентаций творческих работ. Курсовая работа представляет собой творческий продукт педагога, например, авторский проект, пакет мультимедийных дидактических материалов, сборник ситуативных задач по конкретным темам предмета, набор эвристических заданий, мини видеотека предметного содержания, анимация опытов по физике или химии и т.п. При этом в работе должны быть: отражены новые навыки и компетенции, полученные на курсах; обоснована целесообразность ее применения в педагогическом процессе. Электронные курсы направлены на развитие профессиональной компетентности педагогов. Результат обучения в электронной системе повышения квалификации можно представить пятиуровневой спиралью (рис. 4).

V уровень. Личностные изменения VI уровень. Педагогическое творчество III уровень. Специально-профессиональные компетентности II уровень. Общепрофессиональные компетентности I уровень. Базовые компетентности

Рисунок 4 – Результаты обучения на курсах повышения квалификации Первый уровень – базовые компетентности, которые опираются на деятельностные процессы и оказываются в контексте структуры педагогической деятельности; Второй уровень – общепрофессиональные компетентности, которые относятся к определенной категории специалистов, объединенных одним предметом деятельности (например, категории учителей, управленцев, методистов и др.); Третий уровень – специально-профессиональные компетентности – это частные компетентности, которые приобретаются во время работы по определенным специализациям: дидактика, воспитание, психология, логопедия, методика, язык, математика, физика, химия, история и т.п. Четвертый уровень – моделирование, педагогическое творчество. Пятый уровень – личностные изменения, готовность к саморазвитию не только профессиональному, но и личностному. Качество обучения отслеживается и через анализ педагогической практики в послекурсовой период, полноту использования приобретенных на курсах знаний и навыков, уровень их адаптации к конкретным условиям учебного заведения. Шаг шестой. Оценивание качества электронной обучающей системы Требования к электронным обучающим системам каждый год повышаются и дополняются. Поэтому важной составляющей моделирования ЭОС является оценивание их эффективности и управление их качеством. Под качеством ЭОС мы понимаем пакет индикаторов успешного усвоения материала педагогами. Воздействовать на качество можно через коррекции контента и процессов, супервизии тьюторов. Процесс управления качеством электронных обучающих систем показан на рисунке 5.

360

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Разработчик Требование к обучающей системе

Критерии оценивания

Интерфейс

Педагоги Знания обучающихся

Обучающий курс Электронная обучающая система

Среда разработки

Оценка качества

Рисунок 5 – Процесс управления качеством электронной обучающей системы В настоящее время для оценивания качества ЭОС используют два подхода: целостный и многослойный. Оценивание «в целом» использует: несколько общих критериев (например, безопасность, продуктивность); проверку соответствия стандартам; отзывы пользователей. Как показывает практика, такой подход недостаточен для проведения серьезных коррекций и модернизации системы. Для адаптивных электронных обучающих систем чаще используют второй подход. В них на конечный результат влияют непосредственно используемые механизмы адаптации. Сама ЭОС состоит из различных подсистем, которые взаимодействуют друг с другом. Для оценивания качества задействуют различные наборы критериев для каждой подсистемы. Таким образом, диагностируется весь процесс обучения, более полно выявляются недостатки и риски, разрабатывается целевая коррекция. На рисунке 6. проанализированы примеры автоматизированных систем оценивания качества электронных обучающих систем. Их общий недостаток – узкая специализация, привязка к определенной обучающей системе. Система оценки качества электронного обучения eLup (Университет Монпелье-2, Франция)

Оценка качества на основе диаграмм описания процесса обучения

Quality Integration Tool (Университет Дуйзбург-Ессен, Германия)

Система поддержки процесса управления качеством электронных обучающих систем на основе процессного подхода и методологии ISO

Hypermethod Assessment Tools (Лаборатория программных систем искусственного интеллекта, Санкт-Петербург)

Метод оценки качества на основе методик менеджмента предприятием

Система оценки качества программных комплексов для дистанционного обучения (МИЭМ)

Оценка качества по стандарту «Оценивание программного продукта»

Подсистема оценки качества информационнообразовательной среды "Chopin" (АлтГТУ) SADEP Интеллектуальная система оценки качества учебного процесса (КТИ, филиал ВолгГТУ)

Оценка качества на основе свертки критериев: валидность; надежность; трудность; экономичность и избыточность; интегрированность; - практичность. Оценка качества на основе «контрольных карт», показывающих успешность обучения по отдельным частям курса

Рисунок 6 - Анализ автоматизированных систем оценки качества процесса обучения и обучающих материалов

361

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Мы взяли главным критерием качества электронной обучающей системы повышения квалификации педагогов – эффективность обучения. Чтобы оценить эффективность нашей модели мы рассмотрели четыре уровня оценки обучения, предложенных Дональдом Киркпатриком (рис. 7). [5].

І уровень

ІІ уровень

Оценивание эмоционального фона обучения: как обучающиеся реагируют на обучающее событие

Оценивание уровня обучения: знания, навыки, компетенции

Понравилось ли педагогам обучение? Что они планируют делать с новыми знаниями и навыками? Какие навыки, знания, установки изменились после обучения? Насколько значительны эти изменения?

ІІІ уровень

Оценивание изменения поведения: как педагоги применяют новые знания

Изменили ли педагоги свое поведение на рабочем месте после обучения?

ІV уровень

Оценивание результатов обучения:

Оказывают ли изменения в поведении педагогов положительное влияние на школу?

Рисунок 7 - Уровни оценки Дональда Киркпатрика Не смотря на простоту такого подхода, учтены не все факторы, влияющие на качество обучения. Поэтому мы адаптировали набор коэффициентов, предложенных исследователями [3] к педагогической системе повышения квалификации (рис. 8). І уровень Реакция

Коэффициент удовлетворенности обучением Коэффициент качества организации обучения Коэффициент мотивации к самообучению

ІІ уровень Обучение

Коэффициент приращения знаний Коэффициент усвоения знаний Коэффициент изменения компетентностей

ІІІ уровень Поведение

Коэффициент использования полученных знаний и навыков

ІV уровень Результаты

Коэффициент влияния обучения на развитие учебного заведения

Рисунок 8 - Показатели оценки эффективности ЭОС Статистические расчеты позволяют точнее и глубже провести диагностические процедуры, получить более полную картину качества, определить преимущества и недостатки отдельных составляющих системы и оптимальнее провести коррекцию. Оценивание качества электронной обучающей системы является важным элементом повышения квалификации педагогов. Новые компетенции педагогов, полученные при работе в ЭОС, применяются в педагогической практике. Это влияет на качество обучения школьников, результативность работы образовательных организаций, а значит и региональной системы образования в целом. Выводы Предложенная адаптивная электронная обучающая система повышения квалификации педагогических кадров моделируется по следующему алгоритму: 1) выбор технологии электронного обучения; 2) выбор электронной обучающей среды; 3) проектирование архитектуры; 4) формирование баз данных; 5) формирование электронных курсов повышения квалификации;

362

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

6) оценивание качества электронной обучающей системы. Реализация данной модели позволяет обеспечить:  четкую структуру системы и регламент функционирования;  возможность персонификации обучения педагогов, удовлетворение индивидуальных образовательных запросов;  многофункциональность механизмов обучения;  поэтапный самоконтроль обучения педагога и контроль со стороны руководителя курса;  повышение мотивации непрерывного обучения;  постоянное обновление содержания, инновационность;  повышение информационной культуры педагогов;  пространство для профессионального самосовершенствования. Список исочников 1.

2.

3.

4.

5.

Богомолов В.А. Обзор бесплатных систем управления обучением. [Электронный ресурс] – http://cyberleninka.ru/article/n/obzor-besplatnyh-sistem-upravleniya-obucheniem Вигерс Карл. Разработка требований к программному обеспечению. Пер, с англ. – М.: Издательско-торговый дом "Русская Редакция", 2004. – 576с. Гусева А.И., Дроздова А.А. Анализ применения электронных обучающих курсов в системе корпоративного обучения банковских сотрудников. [Электронный ресурс] – http://www.rae.ru/fs/?section=content&op=show_article&article_id=10004912 Дмитриев Л.В. Об электронном обучении на базе свободного ПО // Третья конференция «Свободное программное обеспечение в высшей школе». – Переславль, 2 – 3 февраля 2008 года. – Тезисы докладов. – М.: ALT Linux, 2008. – С. 33-34. Сидоров В.А. Образование и подготовка кадров в условиях новой технической реконструкции. – М.: Высш. шк., 2004. – 271 с.

Волобуева Т.Б. Электронная обучающая система повышения квалификации педагогов: моделирование и внедрение. В статье рассматривается моделирование адаптивной электронной обучающей системы для повышения квалификации педагогических кадров по следующему алгоритму: 1) выбор технологии электронного обучения; 2) выбор электронной обучающей среды; 3) проектирование архитектуры; 4) формирование баз данных; 5) формирование электронных курсов повышения квалификации; 6) оценивание качества электронной обучающей системы. Автор приводит требования к цифровой среде, модель управления качеством электронной обучающей системы, коэффициенты ее эффективности. Реализация данной модели позволяет обеспечить: четкую структуру системы и регламент функционирования; возможность персонификации обучения педагогов, удовлетворение индивидуальных образовательных запросов; многофункциональность механизмов обучения; поэтапный самоконтроль обучения педагога и контроль со стороны руководителя курса; повышение мотивации непрерывного обучения; постоянное обновление содержания; повышение информационной культуры педагогов; пространство для профессионального самосовершенствования. Ключевые слова: электронная обучающая система, педагог, повышение квалификации, качество, курсы.

Volobueva T.B. Electronic education system of the in-plant training of teachers: design and introduction. The author examines in the article the simulation of adaptive e-learning systems for professional development. It is modeled by the following algorithm: 1) selection of elearning technology; 2) selecting an e-learning environment; 3) architecture design; 4) databases; 5) formation of electronic training courses; 6) assessment of the quality of elearning systems. The author cites requirements for the digital environment, the model of elearning systems, the coefficients of its effectiveness. This model provides: a clear structure and order; the organization of individual approach to the training specialist, the flexibility of information presentation, versatility training systems; staged self-control training of the teacher and supervision by the course Director; a permanent interest in learning; the relevance of the training course; the opportunity for professional self-improvement.

Keywords: electronic learning system, teacher, training, quality, courses.

363

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 371.315.7.014.3

Дистанционное образование как инструмент для работы с одаренными детьми Коротких В. В. ГОУ ДПО «Донецкий РИДПО Введение Современный мир меняется с огромной скоростью. Внедряются новые технологии, изменяется характер деятельности человека, появляются новые возможности и потребности. В современном обществе ценятся компетентные, инициативные люди, умеющие быстро ориентироваться в большом количестве информации [8]. Проблема выявления и сопровождения одаренных учащихся всегда была актуальной и перспективной, тем более что значение интеллектуального и творческого потенциала человека постоянно возрастает. Цель работы Цель данной статьи – рассмотреть некоторые особенности одаренных детей и проанализировать дистанционное образование, как инструмент работы с ними. Основное содержание работы Современное общество постоянно развивается, а вместе с ним развивается и образование. Меняются требования к знаниям учащихся, подходы к преподаванию. Выделим положительные показатели. К ним можно отнести:  возможность использования ИКТ;  новые формы и методы работы с учащимися;  новые подходы к оценке качества образования;  новые инструменты для работы с учащимися;  новые формы представления материала учащимся. Что касается обучения и развития одаренных учащихся, то использование информационнокоммуникационных технологий позволяет решить задачу максимальной индивидуализации учебного и воспитательного процесса, что является необходимым условием полноценной реализации одаренности. Дистанционное образование (ДО) – новая технология, позволяющая организовать процесс обучение на новом уровне. Удобно организовывать дистанционное обучение с помощью глобальной сети Интернет. Широкий спектр ресурсов сети Интернет позволяет реализовать любую идею творческого учителя. Способы организации ДО разнообразны: начиная от простого обмена сообщениями по электронной почте и, заканчивая использованием, как готовых платформ для организации ДО, так и наличие собственного сайта. Взаимодействие учителя и учащихся между собой происходит на расстоянии, без потери компонентов учебного процесса и реализуется посредством интернет-технологий. Помимо интернета, популярной технологией является пересылка учащимся образовательных контентов (электронных учебников, лекционных видеокурсов, видеосеминаров и др.). Обогащенная интерактивная функциональность электронного учебника отвечает требованиям современного подхода к работе с информацией, позволяет пользователю делать заметки и закладки, прикреплять собственные файлы с дополнительными материалами, постоянно расширяя среду электронного учебника. Преподаватель имеет возможность работать с устройством каждого ученика отдельно со своего планшета или другого компьютера, комментировать работу учеников. Стоит отметить и большое количество интернет-сервисов, которые можно применять при организации ДО. Дистанционное обучение одаренных детей предоставляет им возможность существенно улучшить свои «стартовые позиции» и в будущем стать более конкурентоспособным в обществе. Основными преимуществами онлайн конкурсов, олимпиад, различных викторин являются:  отсутствие субъективного оценивания, поскольку проверка заданий возложена на независимых экспертов или же выполняется автоматически компьютерной программой;  возможность наблюдения за ходом мероприятия;  практически всегда присутствует возможность задавать вопросы в случае необходимости и получение ответов на них;  возможность получения результатов сразу после завершения или в короткие сроки;

364

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

 оперативный метод проверки знаний и ориентация на развитие способностей [7]. Работа с одаренными детьми – вид педагогической деятельности, который требует особых подходов и у каждого педагога они свои. Нет книги, в которой описан строгий алгоритм. Вот приходишь на урок к пока еще незнакомым ребятам и как определить, кто же из них одаренный ребенок? Одаренный ребенок – это тот, у кого есть желание заниматься, есть искорка в глазах. А задача педагога разжечь огонь и не погасить его. Искорка есть у каждого ребенка, но не каждый учитель замечает ее. И тот, кто заметит – получает высокие награды. Похвала, поддержка, личный пример, доброжелательное отношение к детям, поддержка их интересов, готовность отвечать на вопросы в любое время, открытость к общению во внеурочное время. Нужно показать ребенку, что он не один, что учитель работает вместе с ним, не ругает его за его неудачи и лень. Ребенок это не машина, которая готова круглосуточно работать. Впрочем, таких нет и взрослых [1]. Для успешного участия учащихся в олимпиадах и конкурсах требуется отдельная от урочной деятельности, особая подготовка. Особая подготовка к олимпиаде требуется прежде всего, потому что при их организации и проведении предпочтение отдается оригинальным идеям решения тех или иных проблем с четким их обоснованием, выбору оптимального метода выполнения задания, аргументированным выводам и т. д. К тому же участникам олимпиад часто предлагаются задания не только с использованием программных понятий и законов, но и такие задания, которые выходят за рамки учебных программ даже углубленного изучения предмета [2]. В любом классе всегда найдется хотя бы один учащийся, которому интересен предмет, который вы преподаете. Стоит отметить, что одаренный ребенок – это не тот учащийся, который уже все знает и умеет, а тот, который стремится к знаниям и готов их добывать. Учитель же, в свою очередь, должен помогать в поиске новой информации, мотивировать и помогать в решении возникающих вопросов у учащихся. Но здесь возникает еще одна проблема – время. Не только учителю сложно найти время после уроков для проведения консультаций, но и учащийся после учебного дня уже не в силах освоить еще и дополнительный материал. Стоит взять во внимание, что учащемуся нужно вечером подготовить домашние задания по всем основным предметам. А у учителя вечером – заслуженный отдых с семьей, домашние хлопоты, и, конечно же, подготовка к следующему рабочему дню [4]. Каким бы плотным не был график человека, у него всегда есть время на досуг. Почему бы не посвятить это время занятиям по любимому предмету? Но совпадает ли это время у учителя и учащегося? Организация дистанционного образования решает проблему. Учитель в свободное время дает задания и указания для их решения, а учащийся в свободное время выполняет их и отправляет на проверку. Естественно, в процессе выполнения могут у учащегося могут возникнуть сложности и вопросы. Консультацию можно провести как после уроков, так и виртуально, в зависимости от ситуации. Дистанционное образование можно реализовать через:  общение по электронной почте;  вести диалог через сайт или блог учителя;  через социальные сети (многие из них позволяют обмениваться файлами, что очень удобно);  через специальные интернет-платформы (например, https://moodle.org). Данные способы в процессе использования можно комбинировать. К указаниям для выполнения заданий для учащихся можно отнести:  алгоритм решения в виде текстового документа;  пример выполнения аналогичного задания;  ссылки на сайты с теоретическим материалом и примерами выполнения;  скрины с комментариями;  видеоуроки и др. Особенно использование видеоуроков помогает реализовывать помощь учащемуся дистанционно. Не стоит тянуть с проверкой решенных заданий. Учащийся ждет свои результаты. И каким бы нагруженным не был ваш день, вы просто обязаны проверить задания и дать комментарии по их выполнению. Учащийся, который выполняет дополнительные задания, имеет высокую мотивацию, а не своевременная проверка значительно понизит ее [5]. Нельзя не брать во внимание, что учитель должен показывать личный пример: показывать учащимся высококлассное мастерство, знание предмета на все 100% и умение решать олимпиадные задания. Для этого нужно следить за новостями и последними исследованиями в мире компьютерной техники, обновлением программного обеспечения, изучать литературу по своему предмету, решать задания олимпиады прошлых лет. Дистанционное образование позволяет реализовать работу с одаренными детьми с минимальными затратами времени. Для учащихся такая организация обучения позволяет готовиться к олимпиадам и другим конкурсам в удобное для них время. Если правильно организовать дистанционное обучение, можно вести работу с большим количеством учащихся одновременно.

365

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Процесс выявления и поддержки одаренных детей сложен и многогранен - это никогда не прекращающийся процесс. Но очевидно, что работа с одаренными детьми будет успешной только в том случае, если руководят этим непростым процессом одаренные взрослые - педагоги. Работать с одаренными детьми одновременно и интересно и трудно: он требует от учителя хороших знаний по предмету, знаний в области психологии одаренных детей и их обучения, тесного взаимодействия с другими учителями, родителями. Он требует постоянного роста мастерства учителя, гибкости, умения отказаться от того, что еще сегодня казалось творческой находкой и вашей сильной стороной. И чтобы становление одаренного ребенка не проходило случайностями, его окружающими, педагог должен дать направление этим случайностям [4]. Выводы Закончить статью хотелось бы следующими словами о процессе обучения из романа Бориса Акунина «Сокол и Ласточка» (рассуждение попугая, постигшего смысл жизни): «…всякую новую науку нужно постигать не наскоком, а постепенно. Не станет же понимающий человек залпом вливать в глотку драгоценное старое вино? Нет, он будет смаковать каждый глоток, наслаждаться вкусом, цветом, букетом. Учение – одно из приятнейших занятий на свете. Правильно прожитая жизнь вся должна состоять из учения, я глубоко в этом убежден. Даже если в зрелости ты сам стал Учителем, все равно продолжай учиться» [6]. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

Богоявленская Д.Б. Психология творческих способностей. М., 2002. Шумакова Н. Б. Обучение и развитие одаренных детей / Н. Б. Шумакова. – М.: Изд-во МПСИ; Воронеж: НПО «МОДЭК», 2004 а. – 336 с. Щебланова Е. И. Психологическая диагностика одаренности школьников: проблемы, методы, результаты исследований и практики / Е. И. Щебланова. – М.: Изд-во МПСИ; Воронеж: НПО «МОДЭК», 2004. – 368 с. Экштейн М. Сообщества одаренных / Дети в информационном обществе. – М.: Фонд развития Интернет, 2010. Обухов, А.С.Развитие исследовательской деятельности учащихся. М.: Народное образование.

– 2010г. Акунин Б. Сокол и ласточка». М.: Олма Медиа Групп, 2010. – 624 с. Бабаева Ю.Д. Информационные технологии в обучении и развитии одаренных детей и подростков / Ю.Д. Бабаева, А.Е. Войскунский // Новые ценности образования. – 2006. – № 3(27). – С. 136-149. Битуова Д.Р. Одаренные дети: проблемы и перспективы. / Д.Р. Битуова // Исследовательская деятельность школьников. – 2005. – Вып. № 3. – 157 с.

Коротких В.В. Дистанционное образование как инструмент для работы с одаренными детьми. В статье представлен опыт работы с одаренными детьми с использованием технологий дистанционного образования. Рассмотрены способы применения дистанционного образования в организации учебного процесса для учителя-предметника. Ключевые слова: дистанционное образование, одаренные дети, учитель, родители, образовательная организация, самостоятельная работа, исследование, олимпиада.

Korotkih V.V. Controlled from distance education as instrument for work with the gifted children. Experience with the gifted children with the use of technologies of the controlled from distance education is represented in the article. The methods of application of the controlled from distance education in organization of educational process for a teacher are considered.

Keywords: controlled from distance education, gifted children, teacher, parents, educational organization, independent work, research, olympiad.

366

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 519.725, 625.7, 681.3

Компактное тестирование на основе минимальных полиномов в цифровых схемах с самотестированием Дяченко В.О., Дяченко О.Н. Донецкий национальный технический университет do@donntu.org Введение Стремительные темпы разрастания всемирной паутины приводят к формированию цифровой цивилизации: если в 2000 году было 359 млн. пользователей сети Интернет, то в марте 2017 года количество пользователей уже 3732 млн. – это половина населения земного шара. В средствах массовой информации все чаще объявляют грядущую (а некоторые – уже наступившую) зеттабайтную эпоху развития человечества. Зеттабайт или зебибайт (ЗБ) – это 1021 или 270 байт. Оценки самые разные, нередко, противоречивые. По оптимистическим прогнозам – в период с 2012 по 2020 годы ежегодно будет происходить удвоение объема данных и на конец этого периода он составит примерно 37 ЗБ [1]. Все чаще говорят об искусственном интеллекте. Наша планета постепенно оказывается в своеобразном информационном “коконе”. Достоинства информационной революции трудно переоценить. Вместе с тем, увеличение количества информации, которая передается, хранится и обрабатывается, приводит к требованиям обеспечения ее достоверности и надежности используемых аппаратных и программных средств. От успешного решения этих задач, с одной стороны, зависит процветание нынешней цивилизации, или, с другой стороны – ее саморазрушение, например, из-за случайного или намеренного сбоя в военных приложениях. Поэтому для устранения возможных ошибок или дефектов аппаратных средств используется весь арсенал методов и средств помехоустойчивого кодирования, встроенного самотестирования [1-19]. Одним из способов повышения тестопригодности СБИС микропроцессоров, устройств на ПЛИС является применение встроенных средств контроля, реализующих методы компактного тестирования. Метод сквозного сдвигового регистра (LSSD - level sensitive scan design) - другой широко известный способ снижения трудоемкости тестирования дискретных устройств. Метод LSSD, по принципу “разделяй и властвуй”, сводит задачу тестирования к проверке нескольких регистров сдвига и комбинационных схем. Наиболее совместимым с методом LSSD из широкого ряда методов компактного тестирования является сигнатурный анализ, поскольку основой анализатора тестовых реакций (АТР) в этом случае является регистр сдвига с линейными обратными связями (РСЛОС). С помощью незначительных аппаратных затрат сдвиговые регистры преобразуются в РСЛОС, которые выполняют роль генераторов тестовых последовательностей (ГТП) и АТР для тестирования комбинационных схем (КС). Реализация методов компактного тестирования ставит задачу определения достоверности результатов контроля. В одной из первых работ, посвященных вопросу зависимости тестируемости схемы в зависимости от вида ГТП и АТР, предлагается синдромное тестирование [7]. В этом случае в качестве ГТП используется любой счетчик, АТР – двоичный счетчик. В работах [9- 12] рассматривается сигнатурно-сндромное исчерпывающее тестирование, при котором ГТП - двоичный счетчик, АТР – РСЛОС. В работах [3, 4, 8, 9, 14, 15] рассматриваются вопросы комплексной оценки достоверности тестирования КС при применении ГТП и АТР в виде РСЛОС, которая учитывает не только обнаруживающие способности АТР, но также структуру ГТП и характер тестовых реакций объекта диагностики. В частности, получен вывод о значительной зависимости эффективности сигнатурного анализа от выбора того или иного сочетания порождающих полиномов РСЛОС ГТП и АТР. Данная работа представляет собой продолжение исследований в этом направлении для случая тестирования на основе минимальных полиномов. Реализация самотестирования СБИС и ЭВМ Применение принципов псевдослучайного и вероятностного диагностирования позволило эффективно диагностировать типовые элементы замены (ТЭЗ) и модули серийно выпускаемых в СССР ЭВМ серии ЕС, таких как: ЕС-1036, ЕС-1061, ЕС-1130, ЕС-1842 и др. Высокая эффективность компактного тестирования с использованием псевдослучайных тестовых воздействий и синтезированных генераторов псевдослучайных исчерпывающих тестов позволила применить его для реализации тестирования всех 108 типовых элементов замены ЭВМ ЕС-1130. [8] Анализ диагностического обеспечения микропроцессорных СБИС ведущих зарубежных фирм: IBM (S/390, метод LSSD); Hewlett Packard (сигнатурный анализ); альянс компаний Apple, IBM и Motorola

367

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

(Power PC); Motorola (MC 202-206); Intel Corporation (микропроцессоры 80386, Pentium Pro); Advanced Micro Devices (AMD-K6), показывает, что 5-8 % площади кристалла СБИС занимают встроенные схемы тестирования, которые позволяют обнаружить практически 100% дефектов. Например, диагностическое обеспечение микропроцессора S/390 включает: ОЗУ, кэш, память, схемы их управления со встроенными схемами самотестирования; триггеры, регистровые сети, образующие в режиме тестирования сканируемый путь по методу LSSD; встроенные ГТП; встроенный АТР - многоканальный сигнатурный анализатор; порт JTAG в соответствии со стандартом IEEE 1149.1. Методы исчерпывающего тестирования КС и сканирования позволяют вместе обнаруживать 95% неисправностей. Применение разных псевдослучайных последовательностей, обеспечивает 99,9 % покрытия всех неисправностей СБИС. Цель статьи Цель статьи – провести анализ эффективности компактного тестирования цифровых схем при предположении, что ГТП и АТР - РСЛОС с минимальными порождающими полиномами. На основе такого анализа можно выбрать наиболее оптимальное сочетание порождающих полиномов для исчерпывающего тестирования комбинационных схем. Аналитический метод вычисления сигнатур Предположим, что ГТП и АТР реализованы в виде РСЛОС с внутренними сумматорами в цепях обратной связи с порождающими полиномами соответственно h(X) и g(X), причем оба полинома примитивные, а их корни связаны равенством β=αk , m=degh(X)=degg(X). Тестовые наборы, которые поступают на входы исследуемой КС, представляют собой ненулевые элементы поля GF(2m), являющегося расширением поля GF(2) над полиномом h(X). Эти элементы поля могут быть представлены в двоичном, полиномиальном и степенном обозначениях. Каждому ненулевому элементу αk поля GF(2m) соответствует минимальный полином, причем, если минимальный полином примитивный, то его степень равна m. Если в качестве порождающего полинома РСЛОС АТР выбрать минимальный полином, соответствующий элементу αk, то между корнями полиномов h(X) и g(X) будет выполнено равенство β=αk . Анализ таблицы минимальных полиномов [13] показывает, что для любой степени m<5 существует только два примитивных полинома, причем β=α-1, т. е. эти полиномы являются двойственными (взаимообратными). Поэтому для примеров будем рассматривать h(X) степени m=12. Основное отличие предлагаемого метода расчета сигнатур от известного [4] заключается в выборе степенного обозначения тестовых наборов вместо двоичного. В этом случае значение сигнатуры для конъюнкции с рангом m может быть вычислено согласно следующему выражению: S=MkX-Ak , где XA - степенное обозначение тестового набора, M - матрица для перехода от значений РСЛОС ГТП к значениям РСЛОС АТР. Параметр оценки эффективности сигнатурного анализа В общем случае для k=-1 сигнатура конъюнкции с рангом r=m-1 равна произведению матрицы M-1 и Xi , где i - индекс отсутствующей переменной, уменьшенный на единицу; сигнатура конъюнкции с r<m-1 равна нулю. Аналогично, для произвольных примитивных полиномов h(X) и g(X) степени m, корни которых связаны равенством β=α-3, для конъюнкции с рангом r<m-2 S=M-3(0)=0. Сигнатура равна нулю в следующих случаях: k=-5, r<m-3; k=-7, r<m-4; k=-9, r<m-3; k=-11, r<m-4; k=-13, r<m-4; для произвольного k r<m-1-w, где w - вес двоичной записи -k. Если рассматривать полученный результат при конкретных значениях m, условие равенства сигнатуры нулю можно сформулировать иначе: r<w[(kо)], где w[(kо)] - вес двоичной записи k в обратном коде. Таким образом, если неисправность в КС, описываемой функцией F, приводит к тестовой реакции Fн, и в представлении F+Fн в виде полинома Жегалкина присутствуют только конъюнкции с рангом r<w[(k)о], то S(F+Fн)=S(F)+S(Fн)=0, или S(F)=S(Fн), т.е. неисправность будет необнаруженной. Число w (вес двоичной записи -k) представляет собой параметр, с помощью которого можно оценить эффективность сигнатурного анализа при применении в качестве ГТП и АТР РСЛОС с порождающими примитивными полиномами одинаковой степени. Параметр w принимает минимальное значение 1 при k=-1, и максимальное значение m-1 при k=1. Несмотря на трудоемкость операций, предлагаемый метод аналитического расчета значений сигнатур позволяет сформулировать важный вывод: при любом начальном состоянии РСЛОС ГТП и РСЛОС ГТП и АТР с порождающими примитивным полиномом h(X) и неприводимым полиномом g(X),

368

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

корни которых связаны равенством b=ak , degh(X)=m, degg(X)=n, значение сигнатуры конъюнкции с рангом r<m- w, где w - вес m-разрядного двоичного числа -k, равна нулю. Сравнительная оценка различных сочетаний порождающих полиномов На основании приведенных утверждений можно выполнить простую сравнительную оценку различных сочетаний порождающих полиномов РСЛОС ГТП и АТР. Например, для h(X)=X12+X6+X4+X+1 при g(X)= X12+X6+X4+X+1 z=1, сигнатура конъюнкции с рангом r<1 равна нулю; при g(X)= X6+ X5+1 z=2, k=(212-1)/(26-1)=65, поэтому w принимает максимальное значение для degg(X)=6 и degh(X)=12, равное 12-2=10, сигнатура конъюнкции с рангом r<2 равна нулю. Эти и другие результаты анализа для различных сочетаний минимальных полиномов, выбранных из таблицы неприводимых полиномов для степени 12 [13], приведены в таблице 1, а в таблице 2 аналогичные результаты для соответствующих двойственных полиномов.

k 1 65 195 273 455 585 715 819 1365

Таблица 1 – Результаты анализа для различных сочетаний минимальных полиномов k 2 c/c g(X) 8 c/c g(X) 2 c/c g(X) z w(-k) m-w=r< 1 10123 1 000 001 010 011 X12+ X6+ X4+ X+1 1 12-1=11 12-11=1 1000001 00141 1 100 001 X6+ X5+1 2 12-2=10 12-10=2 11000011 00165 1110101 X6+ X5+ X4+ X2+1 2 12-4=8 12-8=4 100010001 00023 10 011 X4+ X+1 3 12-3=9 12-9=3 111000111 00111 1 001 001 X6+ X3+1 2 12-6=6 12-6=6 1001001001 00013 1 011 X3+ X+1 4 12-4=8 12-8=4 1011001011 00133 1 011 011 X6+ X4+ X3+ X+1 2 12-6=6 12-6=6 1100110011 00037 11 111 X4+ X3+ X2+ X+1 3 12-6=6 12-6=6 10101010101 00007 111 X2+ X+1 6 12-6=6 12-6=6

Таблица 2 – Результаты анализа для различных сочетаний двойственных минимальных полиномов k k 2 c/c g*(X) 8 c/c g*(X) 2 c/c g*(X) z w(-k) m-w=r< -1 1 14501 1 100 101 000 001 X12+ X11+ X8+ X6+1 1 1 12-1=11 -65 1000001 00103 1 000 011 X6+ X+1 2 2 12-2=10 -195 11000011 00127 1 010 111 X6+ X4+ X2+ X+1 2 4 12-4=8 -273 100010001 00031 11 001 X4+ X3+1 3 3 12-3=9 -455 111000111 00111 1 001 001 X6+ X3+1 2 6 12-6=6 -585 1001001001 00013 1 011 X3+ X+1 4 4 12-4=8 -715 1011001011 00155 1 101 101 X6+ X5+ X3+ X2+1 2 6 12-6=6 -819 1100110011 00037 11 111 X4+ X3+ X2+ X+1 3 6 12-6=6 -1365 10101010101 00007 111 X2+ X+1 6 6 12-6=6

Выводы Из приведенных вариантов сочетаний порождающих полиномов наилучшим с точки зрения обеспечения максимальной эффективности сигнатурного анализа является первый из таблицы 1 и наихудшим - из таблицы 2, при этом разрядность РСЛОС АТР равна 12. При разрядности РСЛОС АТР равной 6 из рассмотренных девяти вариантов минимальных полиномов наихудшими являются пятый, седьмой (табл. 1), причем все варианты являются хуже второго (разрядность РСЛОС АТР равна 6) и четвертого (разрядность РСЛОС АТР равна 4). Как правило, для минимальной аппаратной реализации порождающие полиномы для РСЛОС ГТП и АТР выбирают с минимальным количеством ненулевых коэффициентов. Такие полиномы, в частности, в таблице неприводимых полиномов [13] расположены на первом месте. Рассмотренный пример показывает, что для разрядности РСЛОС ГТП и АТР соответственно 12 и 6, выбор первых минимальных полиномов (табл. 1) для исчерпывающего тестирования КС является наиболее эффективным, а выбор первых двойственных минимальных полиномов (табл. 2) является наихудшим. Эти и другие варианты выбора порождающих полиномов были проверены с помощью имитационного моделирования на основе САПР Active-HDL. Полученные результаты могут найти применение при реализации самотестирования цифровых схем, ппроектировании схем встроенного контроля и диагностирования, например, для ПЛИС, при компактном тестировании КС, в том числе, при сочетании с методом сквозного сдвигового регистра.

369

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

Гладких, А. А. Методы эффективного декодирования избыточных кодов и их современные приложения / А. А. Гладких, Р. В. Климов, Н. Ю. Чилихин. – Ульяновск : УлГТУ, 2016. – 258 с.

Richard E.Blahut. Algebraic Codes for Data Transmission/ Cambridge University Press, 2012. – 498p. Дяченко, О.Н. Альтернативный метод укорачивания циклических кодов / Дяченко О.Н., Дяченко В.О. // Электронные информационные системы. 2017. № 1 (12). С. 94–100. Ярмолик, В.Н. Эффективность сигнатурного анализа в само-тестирующихся СБИС / Ярмолик В.Н., Калоша Е.П. // Электрон. моделирование.- 1992.- 14,N3. - С.51-56. Ершов, А.Н. Улучшение радиационной стойкости памяти с помощью помехоустойчивых кодов / Ершов А.Н., Петров С. В., Пятошин Ю.П., Коханько Д. В., Зяблов В.В. и др. // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2014, том 1, выпуск 4, c. 42–49. Дяченко, В.О. Циклическое кодирование цифровой информации на основе двойственных полиномов/ Дяченко В.О., Дяченко О.Н. // Современные тенденции развития и перспективы внедрения инновационных технологий в машиностроении, образовании и экономике: материалы II Международной научно-практической конференции (Азов, 19 мая 2015 г.) – Ростов н/Д, ДГТУ, 2015. – С. 71-76.

Savir, J. Syndrome-testable design of combinational circuits / Savir J. // IEEE Trans. Com-put. – 1980. – C-29. – P. 442-451. Ярмолик, В.Н. Тестовое диагностирование аппаратного и программного обеспечения вычислительных систем / Ярмолик В.Н., Иванюк А.А. // Доклады БГУИР, № 2 (80), 2014. – С.127-142. Дяченко, О.Н. Сравнительная оценка эффективности методов компактного тестирования комбинационных схем / Дяченко О.Н. // Сборник трудов факультета вычислительной техники и информатики. Выпуск 1. Донецкий государственный технический университет.- Донецк: ДонГТУ, 1996.- С.103-110. Дяченко, О.Н. Анализ сигнатурной тестируемости комбинационных схем / Дяченко О.Н. // Автоматика и вычислительная техника. - 1990. - № 5. С.85-89. Дяченко, О.Н. Спектральный метод компактного тестирования в области сигнатурного анализа / Дяченко О.Н., Тарасенко А.Н. // Электрон. моделирование.- 1992.- 14, N6.- С.60-65. А.с. 1829035 СССР, МКИ5 G06F 11/00. Сигнатурно-синдромный анализатор / О.Н.Дяченко (СССР) № 4864016/24; Опубл. 23.07.93.Бюл. № 27. – 2с. Питерсон, У. Коды, исправляющие ошибки / Питерсон У., Уэлдон Э. - М.:Мир. - 1976.- 594с., ил. Дяченко, В.О. Циклическое кодирование цифровой информации на основе двойственных полиномов / Дяченко В.О., Дяченко О.Н. // Современные тенденции развития и перспективы внедрения инновационных технологий в машиностроении, образовании и экономике: материалы II Международной научно-практической конференции (Азов, 19 мая 2015 г.) – Ростов н/Д, ДГТУ, 2015. – С. 71-76 Дяченко. В.О. Особенности применения двойственных полиномов для аппаратной реализации циклических кодов / Дяченко В.О., Дяченко О.Н. // Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг в рамках форума “Инновационные перспективы Донбасса” (ИУС КМ2015): VI Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых, 20-22 мая 2015, г.Донецк: / Донец. национал. техн. ун-т; сост.: К.Н.Маренич (председатель) и др. – Донецк: ДонНТУ, 2015. - С. 130–136. Дяченко, В.О. Альтернативный способ построения укороченных кодов Файра / Дяченко В.О., Дяченко О.Н. // Компьютерная и программная инженерия. Сборник материалов международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных 15-16 декабря 2015 года . - Донецк, ДонНТУ - 2015. – С. 86–89. Дяченко, О.Н. Укорачивание циклических кодов на основе альтернативного деления полиномов / Дяченко О.Н., Дяченко В.О. // Современные тенденции развития и перспективы внедрения инновационных технологий в машиностроении, образовании и экономике: материалы III Международной научно-практической конференции (Азов, 25 мая 2016 г.). / Азов: Изд-во: ООО "АзовПечать", 2016. – С. 45-50 Дяченко, О.Н. Альтернативный метод укорачивания циклических кодов / Дяченко О.Н., Дяченко В.О. // Электронные информационные системы. 2017. № 1 (12). С. 94–100. Дяченко, О.Н. Аппаратная реализация кодов БЧХ и кодов Рида-Соломона / Дяченко О.Н., Дяченко В.О. // Современные тенденции развития и перспективы внедрения инновационных технологий в машиностроении, образовании и экономике: материалы IV Международной научно-практической конференции (Азов, 25 мая 2017 г.). – Ростов н/Д, ДГТУ, 2017. – С. 30-34.

370

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Дяченко В.О., Дяченко О.Н. Компактное тестирование на основе минимальных полиномов в цифровых схемах с самотестированием. Выполнен анализ эффективности компактного тестирования комбинационных схем, учитывающего характер распределения ошибок в тестовой реакции и структуру генератора тестовых последовательностей и анализаторов тестовых реакций, построенных на основе минимальных полиномов. Предложены рекомендации по выбору порождающих полиномов регистров сдвига с линейными обратными связями для различных вариантов компактного тестирования. Ключевые слова: минимальные полиномы, генератор тестовых последовательностей, анализатор тестовых реакций, порождающий полином.

Dyachenko O. V., Dyachenko O. N. Compact testing based on minimal polynomials in digital circuits with self-test. The efficiency of compact testing of combinational circuits based on the nature of the error distribution in the test reaction and the structure of the generator of test sequences and analyzers test reactions based on minimal polynomial, under study.

Recommendations on the choice of the generator polynomials of linear feedback shift register for different variants of compact testing are proposed.

Keywords: minimal polynomials, generator of test sequence, analyzer of test reactions, generating polynomial.

371

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 681.322

Повышение защищенности маршрутизаторов в корпоративной сети компании "ИнфоТек" Еремеев В.В., Губенко Н.Е. Донецкий национальный технический университет flexer_17@mail.ru Введение Большинство материалов по сетевой безопасности посвящено защите хостов и настройкам файерволов, однако мало внимания уделяется построению схем защиты маршрутизаторов от атак, которым они могут подверженны извне [1]. Маршрутизаторы - это первая линия обороны корпоративной сети. Они часто применяются в качестве ключевых элементов в системах защиты сетей[6]. Контроль над маршрутизатором дает атакующему уникальную возможность испортить жизнь всем пользователям по ту сторону: проводить DNS-спуфинг, исследовать внутреннюю сеть, позволить реализацию целого спектра атак, компроментацию оборудования и пользователей. Рассмотрим несколько примеров реализаций атак на подобное оборудование, которые помогут представить масштабы и серьезность подобных уязвимостей. В декабре 2014 года специалисты компании Check Point обнаружили свыше 12 миллионов роутеров (в том числе топовых моделей) и DSL-модемов, которые можно взломать из-за уязвимости в механизме получения автоматических настроек. Он широко применяется для быстрой настройки сетевого оборудования на стороне клиента (CPE — customer premises equipment) [12]. Последние десять лет провайдеры используют для этого протокол управления абонентским оборудованием CWMP (CPE WAN Management Protocol). Провайдеры еще усложняют ситуацию: большинство из них никак не шифруют соединение между ACS и оборудованием клиента и не ограничивают доступ по IP- или MAC-адресам. Вместе это создает условия для легкой MITM-атаки. Помимо маршрутизаторов, уязвимость затрагивает телефоны VoIP, сетевые камеры и другое оборудование, допускающее удаленную настройку через CWMP. Обычно для этого используется порт 7547. В 2013-м году эксперты DefenseCode обнаружили целый набор уязвимостей в роутерах и другом активном сетевом оборудовании девяти крупнейших фирм [20]. Все они связаны с некорректной программной реализацией ключевых компонентов. В частности — стека UPnP в прошивках. Вместе со специалистами Rapid7 и CERT сотрудники DefenseCode нашли около семи тысяч уязвимых моделей устройств. За полгода активного сканирования случайного диапазона адресов IPv4 было выявлено свыше 80 миллионов хостов, ответивших на стандартный запрос UPnP на WAN-порт. Каждый пятый из них поддерживал сервис SOAP (Simple Object Access Protocol), а 23 миллиона позволяли выполнить произвольный код без авторизации. В большинстве случаев атака на роутеры с такой дырой в UPnP выполняется через модифицированный SOAP-запрос, который приводит к ошибке обработки данных и попаданию оставшейся части кода в произвольную область оперативной памяти маршрутизатора, где он выполняется с правами суперпользователя [5]. Самой распространенной проблемой с защитой роутеров остаются заводские настройки. Это не только общие для всей серии устройств внутренние IP-адреса, пароли и логин admin, но также включенные сервисы, повышающие удобство ценой безопасности. Помимо UPnP часто по умолчанию включен протокол удаленного управления Telnet и сервис WPS (Wi-Fi Protected Setup). В обработке запросов Telnet часто находят критические ошибки. Например, маршрутизаторы D-Link серии DIR-300 и DIR-600 позволяли удаленно получить шелл и выполнить любую команду через демон telnetd безо всякой авторизации. На роутерах Linksys E1500 и E2500 была возможна инжекция кода через обычный пинг. Параметр ping_size у них не проверялся, в результате чего методом GET бэкдор заливался на роутер одной строкой. В случае E1500 вообще не требовалось никаких дополнительных ухищрений при авторизации. Новый пароль можно было просто задать без ввода текущего [5]. В 2016-м году ботнет Mirai использовался для осуществления мощнейшей кибератаки, которая достигала интенсивности 620 Гб/с и была осуществлена с IoT-устройств. Основным методом компрометации устройств со стороны вредоносного ПО является подбор паролей среди стандартного списка. Таким образом, если к роутеру или цифровой камере разрешен доступ через SSH и там установлен стандартный пароль, например, admin:admin, устройство заражается вредоносным ПО и становится частью ботнета Mirai[10].

372

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Анализ проблемы безопасности маршрутизаторов корпоративной сети предприятия "Инфотек" Для анализа уязвимостей маршрутизаторов в корпоративной сети предприятия составлена схема, которая наглядно демонстрирует ее сетевой инфраструктуры (рис. 1).

Рисунок 1 - Структура корпоративной сети предприятия Для анализа уязвимостей маршрутизаторов в данной сети следует понимать, что такое среднестатистический роутер. Обычно это доступная извне веб-панель с агрессивным дизайном, readonly файловая система squashfs и ~10 МБ флеш-памяти, компактный UNIX-интерфейс командной строки с набором утилит, веб-сервер micro http, SSH-сервер DropBear, открытые порты 80, 443, 23, 22, 21, 137. При этом средний возраст прошивки на устройстве составляет 3–4 года. Этот возраст коррелирует со средним возрастом самого роутера, или, другими словами, пользователи скорее меняют само устройство, чем обновляют его прошивку [9]. На данный момент опытным путем установлено, что пароли примерно 15 из 100 устройств никогда не менялись со значений по умолчанию. И зная всего пять самых популярных пар(admin:admin, admin:0000, user:user, root:12345, support:support)[9], можно получить доступ к админке каждого десятого устройства. Наиболее частые уязвимости подобных устройств приведены в таблице 1. Таблица 1 - Типичные уязвимости роутеров со стандартными настройками и атаки, использующие их Элемент системы Уязвимость Сценарий возможной атаки 1 2 3 Заводской стандартный пароль; Получение злоумышленником Пароли суперпользователя хранение пароля в полного контроля над роутером незашифрованном виде Через уязвимую реализацию CWMP злоумышленник может Возможность отправлять с его делать практически что угодно: Механизм получения помощью настройки и задавать и считывать параметры автоматических настроек CWMP подключать сервисы через конфигурации, сбрасывать сервер автоконфигурации ACS установки на значения по умолчанию и удаленно перезагружать устройство. Возможность удаленной Эксплуатация уязвимостей конфигурации маршрутизатора и SNMP позволяет проникнуть в Протокол SNMP мониторинга сетей через данный технологические сети и изменять протокол настройки оборудования Тelnet-сервер подвержен угрозе Возможность изменения срыва стека, что позволяет конфигурации сетевого Telnet-сервер выполнить на удаленной машине оборудования или его любой код блокировки Возможность изменения Пароль для конфигурирования HTTP-сервер конфигурации сетевого передается в открытом виде оборудования

373

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Продолжение табл. 1 1 Консольный порт и порт AUX

FTP-сервер

2 По умолчанию, когда пользователь подсоединяется к консоли или порту AUX, пользователь работает в EXEC сессии без пароля.

3 Возможность использования функции восстановления пароля и получение прав суперпользователя на устройстве

Используется для удаленного обновления прошивки

При подборе учетных записей кто угодно обладает возможностью установить прошивку со встроенным бэкдором. Таким образом злоумышленник получит ботов, которые точно переживут перезагрузку и вряд ли будут взломаны кем-либо еще

Используя данные уязвимости, злоумышленник может реализовать нижеперечисленные атаки: 1. Спуфинг DNS и перенаправление вполне корректных запросов на фейковые сайты, имитирующие банки, магазины, сервисы оплаты. Как правило, проверка компьютеров антивирусом и внутренними DLP- и IPS-системами не выявляет данную атаку.

2. Сниффинг пакетов как внутренней интрасети, так и пакетов, идущих на внешний гейт и далее в Интернет или же из него.

3. SYN-спам и/или DDoS-атака внутри сети с зараженного маршрутизатора.

4. Вывод из строя подсети из общей сетевой инфраструктуры или ее сегмента путем блокировки захваченного маршрутизатора.

5. Если администрирование внутренней сетевой инфраструктуры идет по не защищенному каналу, то возможен и дальнейший захват роутеров в сети.

6. Блокировка отправки сетевых пакетов по определенному протоколу или на определенный адрес, что может скрыть действия злоумышленника от SIEM-систем и DLP. Комплексное повышение защищенности маршрутизаторов Главная задача роутера: обеспечивать маршрутизацию IP пакетов. Однако, современные маршрутизаторы также имеют особенности, которые позволяют использовать их как статические фильтры пакетов, для организации VPN шлюзов и других ключевых компонентов в системах защиты сетей [5]. Под термином защищенный роутер в статье подразумевается роутер, специальным образом сконфигурированный для отражения определенного класса атак, основное внимание сосредоточено на двух областях: защита самого маршрутизатора и защита хостов, находящихся за ним в подсети. Проанализировав типичные уязвимости сетевого оборудования, был составлен перечень наиболее желательных настроек маршрутизаторов, которые помогают противостоять наиболее актуальным атакам. Пароли Пароли (и другие секреты, например SNMP последовательности) обеспечивают защиту от НСД маршрутизатора. Команда enable secret используется для установки паролей, которые предоставляют привилегированный доступ администратору в IOS. Данный пароль должен быть всегда установлен[2]. Нельзя устанавливать enable password , т.к. данная команда использует слабую криптографию. Команда service password-encryption позволяет зашифровать пароли, CHAP-секреты и другие данные, находящиеся в конфигурационном файле[3]. Основной способ доступа По умолчанию удаленный пользователь может установить соединение с TTY через сеть, так называемый "reverse Telnet", что позволяет данному пользователю работать с модемом или терминалом, подсоединенным к данному TTY. Для защиты необходимо работать с командой transport input none , которая запрещает принимать соединения из сети. Если есть возможность , то необходимо разнести dialin и dial-out модемы и запретить использование reverse Telnet для линий, которые используются в dial-in. Управляющий VTY Любые VTY должны быть сконфигурированы для того, чтобы принимать соединения только по протоколам, которые нужны. В СISCO IOS используется ограниченное количество VTY (обычно пять). Когда все VTY используются, больше никто подсоединиться не может. В этом и есть возможность

374

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

использования DoS атаки. Способ защиты - ограничить доступ с помощью ip access-class. Например, для одного VTY используется общий доступ, а для четырех - только с одной рабочей станции. Также можно использовать команду exec-timeout для ограничения времени атаки. Можно использовать команду для TCP keepalive входящих соединений service tcp-keepalive-in для защиты от атак на хосты. Желательно отключить возможность использования отличных от IP протоколов для доступа к VTY. SNMP Данный протокол широко используется для мониторинга и управления маршрутизаторами. К сожалению, версия 1 данного протокола использует очень слабую схему аутентификации, базирующуюся на "community string", при которой пароль может передаваться в открытом виде. Поэтому необходимо использовать версию 2 , которая работает с алгоритмом MD5 и не передает пароль по каналам связи. Если все-таки необходимо использовать версию 1, то необходимо быть внимательным при выборе community string (нельзя использовать public или private). Необходимо избегать использования одних и тех же community string для различных устройств. Если возможно, то установить для periodic SNMP ver 1 polling в read-only community string. Для версии 1 необходимо использовать ACL на команде snmp-server community для ограничения доступа на станции управления. Нельзя использовать команду snmp-server community в окружении, где используется версия 2 (переключает в версию 1). Для версии 2 необходимо сконфигурировать защиту с помощью команд authentication и md5 в конфигурации snmp-server party. Если возможно, то лучше использовать различные секреты MD5 для каждого маршрутизатора.

HTTP Для облегчения конфигурирования маршрутизатора есть возможность "поднять" на нем HTTP сервер. Пароль передается в открытом виде. Для защиты необходимо ограничить перечень IP-адресов путем ip http access-class. Также можно использовать аутентификацию с использованием команд ip http authentication. Управление и доступ через Интернет или другие незащищенные сети Многие пользователи управляют своими маршрутизаторами удаленно, и часто через Интернет. Все схемы удаленного управления подвержены атакам, например, Packet Sniffers. Злоумышленники очень часто взламывают машины ISP или другие компьютеры в Сети и устанавливают программысниферы, которые мониторят весь трафик, пытаясь заполучить парольную фразу (если используется telnet, HTTP, snmp v.1). Защита - использование технологии S\Key, Kerberos, RADIUS, TACACS+. Логирование Способы ведения логов в CISCO: 1. AAA logging - ведение записей о пользователях , которые подключаются.

2. SNMP trap logging - посылка данных об изменениях в системном статусе.

3. system logging - записывает огромное множество событий: logging console logging ipaddress, logging trap logging monitor, termonal monitor logging buffered Запись нарушений списков доступа Если используются списки доступа для ограничения трафика, есть возможность записи их нарушений. Команды - в старых версиях - log, в новых - log-input.

Anti-spoofing Множество сетевых атак проводятся с подмененными IP-адресами источника атаки, что снижает риск для атакующего быть замеченным. Система защиты от спуфинга (anti-spoofing) должна быть использована на каждой точке, где существует возможность подобной атаки, обычно устанавливают данную защиту на границах сети, между большими блоками адресов или между доменами сетевого администрирования. Основная идея, лежащая в основе данного механизма защиты состоит в том никто из внешней сети не может слать пакеты, имеющие в поле адреса источника какой-либо адрес из вашей подсети или зарезервированный адрес. Защита с помощью ACL К сожалению, нет общих примеров по конфигурации ACL, каждый раз поход различный. Однако основа одна: отбросить пакет, который пришел с интерфейса, с которого данный адрес прийти не может. Например, система имеет два интерфейса, один из них смотрит в сеть Интернет, а другой в сеть Интранет. Все пакеты, принятые из сети Интернет с адресами источника внутренней сети (адреса Интранет), будут отброшены. Если CPU позволяет, то anti-spoofing должен быть включен на каждом интерфейсе.

Anti-spoofing with RPF checks Практически во всех CISCO IOS , которые поддерживают CISCO Express Forwarding (CEF),

375

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

существует возможность "заставить" маршрутизатор проверять source address каждого пакета. Это будет работать только в случае, если маршрутизация симметричная. Если сеть будет построена так, что путь трафика от хоста А до хоста В будет проходить другим путем, чем трафик от B до A, проверка всегда будет давать неверный результат, и связь между хостами будет невозможна. Данная асимметричная маршрутизация обычно используется на Internet core. Данная проверка известна как reverse path forwarding (RPF) и включается с помощью команды ip verify unicast rpf.

Controlling Directed Broadcasts Для атаки типа "smurf" обычно используется IP directed broadcasts.

IP directed broadcast - это пакет, который посылается на адрес broadcast подсети, к которой посылающая машина напрямую не подключена. Directed broadcast маршрутизируется через сеть как обыкновенный пакет unicast пока не достигнет подсети назначения, где и будет конвертирована в linklayer broadcast. Согласно архитектуре протокола IP только последний маршрутизатор в цепочке, тот который напрямую подсоединен к подсети-назначения, может идентифицировать directed broadcast. При атаке типа "smurf" атакующий посылает пакеты ICMP echo requests, используя сфальсифицированный адрес источника, и все хосты подсети отвечают на подмененный адрес источника. Посылая поток таких запросов, атакующий может создать мощный поток ответов на подмененный адрес. На интерфейсе маршрутизатора CISCO для защиты можно использовать команду no ip directedbroadcast, при этом необходимо сконфигурировать no ip directed-broadcast на каждом интерфейсе каждого маршрутизатора, который может быть подсоединен к подсети назначения.

IP Source Routing Протокол IP поддерживает опцию source routing, которая позволяет отправителю IP-пакета контролировать путь пакета до получателя. Ранние реализации IP отрабатывали пакеты source-routed неправильно, что могло в результате посылки на нее пакета с опцией source routing привести в зависанию машины. Маршрутизаторы CISCO с установкой no ip source-route не будут пересылать пакеты IP, в которые будет включена опция source routing.

ICMP Redirects Сообщение ICMP redirect "заставляет" конечное СВТ использовать указанный маршрутизатор для достижения определенной точки в сети. В нормально функционирующей сети маршрутизатор посылает пакеты redirects только хостам, расположенным в локальной подсети, ни один конечный узел не посылает данные пакеты, и ни один такой пакет не проходит больше одного сетевого hop. Однако атакующий может обойти эти правила . Хорошая идея -отфильтровать входящие ICMP redirects на входящем интерфейсе любого маршрутизатора, находящегося на границе между административными доменами. Необходимо отметить, что данное фильтрование защищает от атак redirect , которые начинаются удаленными злоумышленниками.

Routing Protocol Filtering and Authentication Если используется динамическая маршрутизация, которая использует аутентификацию, то ее необходимо использовать. Это позволяет избежать проблемы подмены данных маршрутизации. В части ISP или других больших сетях целесообразно использовать фильтрацию протоколов маршрутизации с использованием команды distribute-list in. Например, если вы используете динамическую маршрутизацию для связи с пользовательской "stub" сетью, вам не нужно принимать данные об обновлении маршрута с данной сети[3]. Ограничение локального доступа По умолчанию, когда пользователь подсоединяется к консоли или порту AUX, пользователь работает в EXEC сессии без пароля, под аккаунтом обычного пользователя. Соответсвенно, если маршрутизатор не защищен физически, то лучше установить пароль на работу в EXEC по этим портам. Если физический доступ к роутеру не может быть достаточно ограничен, то необходимо установить установить пароль на работу в EXEC по этим портам. Ограничение ICMP Некоторые DoS атаки используют ICMP протокол, поэтому необходимо ограничиться использованием только ICMP сообщений строго определенных типов. Как минимум, чтобы надлежащим образом организовать использование Path MTU discovery (PMTU), небходимо ограничить "packet-too-big" сообщения. Остальные типы разрешенных ICMP сообщений будут зависеть от местной политики безопасности [2]. Защита от атак типа SYN-flood с помощью TCP Intercept SYN flood происходит, когда нападающий посылает на открытый порт хоста большое количество SYN пакетов с заведомо недостижимым адресом источника. Жертва отвечает пакетом SYN,

376

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

ACK по недоступному IP и в результате трехступенчатая схема установления TCP соединения никогда не завершается. Очередь half-open сессий TCP со статусом SYN_RCVD хоста-жертвы быстро растет и достигает определенного предела. В итоге хост перестает принимать новые запросы на установление соединения(SYN пакеты) [1, 4]. В IOS реализован механизм названный TCP Intercept, защищающий от разновидностей данной атаки[2]. Защита от атак из внутренней подсети(фильтрация доступа) Если во внутреней подсети есть подозрительные хосты или пользователи, Вы можете использовать Ingress Filtering. Запрещая пакеты c поддельным IP адресом источника Ingress Filtering[9] кроме того может противостоять DоS атаке идущей из внутренней подсети[8]. Противодействие атакам типа Smurf Smurf атаки по прежнему являются чумой Интернeта[3][1]. Чтобы сеть не выступала в роли распространителя данной атаки, необходимо в обязательном порядке фильтровать пакеты перед их отправкой по шировещательным адресам локальной сети по всем Ethernet интерфейсам. Выводы Защита маршрутизаторов является как никогда актуальной задачей как для специалистов в области информационной безопасности, так и пользователей, имеющих доступ в Интернет со своего оборудования. Увеличение набора функций и приложений в прошивках ведет и к увеличению уязвимостей и эксплойтов. Рост рынка вещей дает доступ к Интернету миллионам сетей с устройствами зачастую без какой-либо защиты от НСД. В статье проанализирована текущая обстановка в сфере сетевой безопасности и выбраны способы комплексного повышения защищенности сетевого оборудования от различного вида атак силами программного обеспечения самого оборудования без привлечения каких-либо сторонних средств. Защитные меры, описанные в статье, позволяют создать базу для ПО, централизованно и удаленно управляющего настройками сетевого оборудования для повышения общей защищенности сети и ее отдельных узлов. Список источников 1.

"Defining Strategies to Protect Against TCP SYN Denial of Service Attacks" [Электронный ресурс]. - 2013 // Режим доступа: http://www.cisco.com/warp/public/707/4.html 2. Information on TCP Intercept [Электронный ресурс]. - 2014 // Режим доступа: http://www.cisco.com/univercd/cc/td/doc/product/software/ios113ed/13ed_cr/secur_c/scprt3/scdenia l.htm 3. Information on land attacks [Электронный ресурс]. - 2015 // Режим доступа: http://www.cisco.com/warp/public/770/land-pub.shtml 4. RFC 2267: Network Ingress Filtering: Defeating Denial of Service Attacks by P. Ferguson and D. Senie [Электронный ресурс]. - 2014 // Режим доступа: ftp://ftp.isi.edu/in-notes/rfc2267.txt 5. Как найти уязвимости в роутерах и что с ними делать [Электронный ресурс]. - 2014 // Режим доступа: https://xakep.ru/2015/04/07/195-routers/ 6. Сетевая безопасность. Безопасность маршрутизаторов Cisco [Электронный ресурс]. - 2013 // Режим доступа: http://www.rublin.org/article/setevaya-bezopasnost-bezopasnostmarshrutizatorov-cisco-network-security-cisco-router-securi 7. Построение защищённых роутеров на базе Cisco IOS [Электронный ресурс]. - 2011 // Режим доступа: http://network.xsp.ru/8_2_1.php 8. Курс молодого бойца: защищаем сам маршрутизатор [Электронный ресурс]. - 2009 // Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/69782/ 9. Роутеры, векторы атак и другие приключения Шурика [Электронный ресурс]. - 2017 // Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/pt/blog/329902/ 10. Ботнет Mirai использовался для мощной DDoS-атаки на компанию Dyn [Электронный ресурс]. - 2016 // Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/eset/blog/313444/ 11. Критическая уязвимость во многих роутерах различных вендоров [Электронный ресурс]. 2016 // Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/168613/ 12. 12 миллионов домашних роутеров уязвимы для перехвата трафика [Электронный ресурс]. 2015 // Режим доступа: https://threatpost.ru/12-millionov-domashnih-routerov-uyazvimy-dlyaperehvata-traffika/5422/

377

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Еремеев В.В., Губенко Н.Е. Повышение защищенности маршрутизаторов в корпоративной сети компании "Инфотек". В данной статье рассматривается проблема защиты маршрутизаторов в корпоративной сети от наиболее актуальных и опасных информационных атак. Проанализированы наиболее распространенные векторы атак на сети, детально рассмотрены различные меры защиты сетевого оборудования и разработан общий подход к политике безопасности маршрутизаторов в корпоративной сети. Ключевые слова: статья, сетевая безопасность, информационные системы, векторы атаки, защита информации.

Eremeev V.V., Gubenko N.E. Increase the security of routers in the corporate network of Infotech. This article discusses the problem of protecting routers in the corporate network from the most relevant and dangerous information attacks. The most common vectors of network attacks are analyzed, various measures for protecting network equipment are considered in detail, and a general approach to the security policy of routers in the corporate network is developed.

Keywords: article, network security, information systems, attack vectors, information protection.

378

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.272

Квантовые компьютеры Матвеев М.О.1, Ольшевский А.И.2 Донецкий национальный технический университет, г. Донецк 1 студент гр. ПОИС-16, 2ст. преп. каф. ИИСА max_mat@inbox.ru Общая постановка проблемы Квантовый компьютер – это гипотетическое вычислительное устройство, использующее для обработки данных квантово-механические эффекты: квантового параллелизма, квантовой суперпозиции и квантовой запутанности [1-4]. Такие устройства оперируют кубитами (Q-биты – квантовые биты), которые могут одновременно принимать значение и логического ноля, и логической единицы. Поэтому с ростом количества использующихся кубитов число обрабатываемых одновременно значений увеличивается в геометрической прогрессии [3]. Идея квантовых вычислений впервые была предложена Р. Фейнманом и Ю. И. Мининым. При моделировании на компьютере квантовых процессов было определено, что для решения многочастичных квантовых задач объем памяти компьютера недостаточен, так как при решении задачи с 1000 электронными спинами в памяти должно храниться 21000 переменных. Поэтому все квантовые задачи, которые сейчас рассчитываются на классических компьютерах, являются очень грубыми приближениями. Была высказана мысль о том, что квантовые задачи должен решать квантовый компьютер: природе задачи должен соответствовать способ ее решения. В 1995 году американский математик Шор переложил для квантового компьютера алгоритм вычисления простых множителей больших чисел. Шор показал, что если классический компьютер для нахождения множителей числа из 1000 двоичных знаков должен сделать 21000 операций, то квантовому компьютеру для этого понадобится всего 10003 операций [4]. Существует несколько теоретических моделей квантового компьютера, которые базируются на том, что квантовая система из N двухуровневых кубитов имеет 2N линейно независимых состояний, и таким образом, квантовое вычислительное устройство может выполнять параллельно 2N операций [1]. Основные направления разработки квантового компьютера Квантовый компьютер, основанный на ядерно-магнитном резонансе – импульсный ядерный магнитнорезонансный спектрометр высокого разрешения. Спины ядер, входящих в состав атомов, образующих исследуемую молекулу считаются кубитами. Каждое ядро имеет свою частоту резонанса в данном магнитном поле. При воздействии импульсом на резонансной частоте одного из ядер оно начинает эволюционировать, остальные же ядра «молчат». Для того чтобы заставить эволюционировать второй атом, на него подается импульс другой частоты. Таким образом, процесс вычислений управляется импульсами переменного магнитного поля. Например, 10003 операций в алгоритме Шора для 1000-разрядного числа – это миллиард воздействий на отдельные спины и на их пары. При этом в молекуле есть прямая связь между спинами, и поэтому она является идеальной заготовкой для квантового компьютера, а сам спектрометр – готовый «процессор» для этого компьютера. Однако в настоящее время удается работать с системами с общим числом спинов не более пятисеми, в то время как для решения полномасштабных задач их необходимо порядка 1000. Считается принципиально невозможным применение такой модели квантового компьютера. Квантовый компьютер, основанный на использовании ионных ловушек, которые удалось «растянуть» и получить одномерный ионный кристалл, удерживаемый и в осевом, и в радиальном направлении внешними полями. У каждого иона кристалла берутся два уровня энергии, образующих один кубит. Между собой эти ионы связаны через колебания внутри одномерного кристалла, который имеет набор резонансных частот. Несмотря на большое количество экспериментов по квантовым вычислениям с использованием таких кристаллов удалось получить только цепочку из 30 ионов. Но дальнейший прогресс в увеличении числа ионов связывают с созданием трехмерной лазерной стоячей волны – трехмерной совокупности точек с минимумами потенциальной энергии для поляризованных атомов. Квантовый компьютер, основанный на твердом теле, которое может быть представлено как сверхпроводником, так и кремнием, на котором реализуется современная микроэлектроника. В нужных местах твердого тела на расстояниях порядка 100 ангстрем располагают атомы фосфора. Если на таком расстоянии расположить два атома фосфора, то облака внешних электронов немного пересекутся, что необходимо для их взаимодействия, и атомы смогут обмениваться состояниями. Один атом управляет электронами другого. Над этими атомами делаются 50-ангстремные электроды, с помощью напряжения на электроде меняют резонансную частоту спина ядра атома фосфора, тем самым изменяя состояние атома. Предложено работать не на одном атоме, а на серии атомов; под этими электродами должна быть последовательность атомов, чтобы они действовали параллельно, тогда сформируется относительно больший сигнал, который легче регистрировать [2,4].

379

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Структура квантового компьютера и организация вычислений

Инициализация

Квантовые методы выполнения вычислительных операций, а также передачи и обработки информации, уже начинают воплощаться в реально функционирующих экспериментальных устройствах, что стимулирует многообещающую работу на передовом крае науки и компьютерной техники [2]. Исследования по квантовой теории информации и квантовым вычислениям, проводимые компаниями IBM, Google, Microsoft и др. позволяют представить структуру квантового компьютера в следующем виде (рис. 1).

01 02 03 …

0n

…

Квантовый регистр

КВАНТОВЫЙ ПРОЦЕССОР Квантовые вычисления (унитарное … … преобразование U(t) над кубитами)

Измерение состояния кубитов

Генератор импульсов воздействия на кубиты Рисунок 1 – Структура квантового компьютера Основу структуры составляет квантовый регистр – совокупность некоторого числа N кубитов. Перед вводом данных в квантовый компьютер выполняется инициализация – все кубиты регистра приводятся в базисные состояния, то есть в состояния 01 , 0 2 , 0 3 ,…, 0 n . Затем каждый кубит подвергается выборочному воздействию, например, с помощью импульсов внешнего электромагнитного поля, управляемых классическим компьютером, которое переведет основные базисные состояния определенных кубитов в неосновные состояния. При этом состояние всего регистра перейдет в суперпозицию базисных состояний вида x  x1 , x2 ,...,xn , задающую бинарное представление числа n. При вводе информации в квантовый компьютер состояние входного регистра, с помощью соответствующих импульсных воздействий преобразуется в когерентную суперпозицию базисных ортогональных состояний  (0) . В таком виде информация далее подвергается воздействию квантового процессора, выполняющего последовательность квантовых логических операций, определяемую унитарным преобразованием, действующим на состояние всего регистра. К моменту времени t в результате преобразований исходное квантовое состояние становится новой суперпозицией вида  (t )  U  (0) , которая и





определяет результат преобразования информации на выходе. Совокупность всех возможных операций на входе данного компьютера, формирующих исходные состояния, а также осуществляющих унитарные локальные преобразования, соответствующие алгоритму вычисления, способы подавления потери когерентности – так называемой декогерентизации (decoherence) квантовых состояний и исправления случайных ошибок, играют здесь ту же роль, что и программное обеспечение в классическом компьютере [2-4]. Вследствие того, что работа квантового компьютера будет основываться на принципе суперпозиции и вместо битов использоваться квантовые биты, которые одновременно могут находиться во всевозможных состояниях, то квантовые компьютеры для определенных классов задач будут в миллионы раз мощнее классических. Уже сейчас описаны десятки алгоритмов работы квантового компьютера и разрабатываются специальные языки программирования. Упрощённая схема вычисления на квантовом компьютере выглядит так: берётся система кубитов, на которой записывается начальное состояние. Затем состояние системы или её подсистем изменяется посредством унитарных преобразований, выполняющих те или иные логические операции. В конце измеряется значение, являющееся результатом работы. Такая концепция квантового процессора и квантовых логических вентилей была предложена в 1989 году Дэвидом Дойчем, который в 1995 году нашёл универсальный логический блок, позволяющий выполнять любые квантовые вычисления [4]. Определено, что для построения любого вычисления достаточно двух базовых операций. Квантовая система даёт результат, только с некоторой вероятностью являющийся правильным. Но за счёт небольшого увеличения операций в алгоритме можно сколь угодно приблизить вероятность получения правильного результата к единице. С помощью базовых квантовых операций можно симулировать работу обычных логических элементов, из которых сделаны обычные компьютеры. Поэтому любую задачу, которая решена сейчас, квантовый компьютер решит, и почти за такое же время [1]. Большая часть современных ЭВМ работают по такой же схеме: n бит памяти хранят состояние и каждый такт времени изменяются процессором. В квантовом случае система из n кубитов находится в состоянии, являющемся суперпозицией всех базовых состояний, поэтому изменение системы касается всех 2n базовых состоя-

380

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

ний одновременно. Теоретически новая схема может работать намного (в экспоненциальное число раз) быстрее классической. Например, практически квантовый алгоритм Гровера поиска в базе данных показывает квадратичный прирост мощности по сравнению с классическими алгоритмами. В квантовом компьютере для реализации канала связи можно использовать эффект «квантовой телепортации», основанный на эффекте запутывания квантовых состояний двух частиц. Запутанные состояния возникают при взаимодействии двух квантовых частиц и последующем их разъединении, в результате которого состояние первой частицы строго коррелировано с состоянием второй. То есть подобная корреляция была заложена в момент взаимодействия, после чего частицы были пространственно разъединены. Таким образом, квантовый канал связи – это генератор коррелированных пар и разнесенные в пространстве квантовые частицы. При этом информация, которая была заложена в момент корреляции, сохраняется, что можно использовать для составления протокола квантовой телепортации. Выводы В настоящее время над квантовыми вычислениями обычно работают небольшие коллективы исследователей не только в корпорациях IBM и Intel, но и во многих крупных научных центрах и университетах по всему миру. В России аналогичные исследовательские работы ведутся во многих местах, например, в МГУ, Институте Ландау и в Физико-технологическом институте. Тем не менее, универсальный квантовый компьютер представляет собой пока только гипотетическое устройство, возможность построения которого требует серьёзного развития квантовой теории и фундаментальных открытий современной физики. На данный момент практическую реализацию получили лишь отдельные экспериментальные системы, исполняющие фиксированный алгоритм небольшой сложности. Современные исследования посвящены не только разработке квантового компьютера, но и определению оптимальных областей его применения. Главным является то, что квантовый компьютер сможет очень быстро оптимизировать информацию и работать с большими объемами накопленных данных, даже в случае недостаточного понимания того, как их можно использовать. Квантовый компьютер сможет одновременно просчитает все возможные варианты решения поставленной задачи и моментально выдать тот, который является наилучшим. Это позволит оптимизировать множество различных процессов, начиная от медицины (например, улучшить раннее диагностирование рака) и заканчивая авиацией (например, делать более сложные автопилоты). Квантовый компьютер сможет работать со сложнейшими симуляциями и решать задачи, на решение которых обычный компьютер просто не способен. Создание полноценного квантового компьютера, будет способствовать развитию искусственного интеллекта. Таким образом, квантовые компьютеры являются одним из перспективных направлений развития альтернативной вычислительной техники и формируют новый уровень обработки информации. Список литературы 1.

2.

3.

4.

Максимов, Н. В. Архитектура ЭВМ и вычислительных систем : учебник / Н. В. Максимов, Т. Л. Партыка, И. И. Попов. – 5-е изд. – Москва : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2013. – 512 с. Портал TAdviser [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа : http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Квантовый_компьютер_и_квантовая_связь. – Загл. с экрана. Свободная энциклопедия «Википедия» [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Квантовый_ компьютер. – Загл. с экрана. Валиев, К. Квантовые компьютеры / К. Валиев // Открытые системы. СУБД, №5-6. – 2000. – С. 52-60.

Матвеев М.О., Ольшевский А.И. Квантовые компьютеры. Рассмотрены общие теоретические основы принципов функционирования и методов создания квантовых компьютеров. Проанализированы особенности вычислительного процесса и возможные области применения квантовых вычислительных систем. Ключевые слова: квантовый компьютер, Q-бит, направления разработки, структура, организация параллельных вычислений.

Matveev M.O., Olshevsky A.I. Quantum computers. The general theoretical foundations of the principles of functioning and methods of creating quantum computers are considered. The features of the computational process and possible applications of quantum computing systems are analyzed.

Keywords: quantum computer, Q-bit, directions of development, structure, organization of parallel computations.

381

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.415

Разработка информационной системы управления учебным процессом Юрко Ю.С.1, Ефименко К.Н.2 студентка гр. ПМК-151, доцент кафедры прикладной математики2 Донецкий национальный технический университет, г. Донецк KN_Efimenko@mail.ru Введение Эффективная организация учебного процесса является одной из важнейших задач для учебного заведения любого уровня аккредитации. Поэтому в настоящее время актуальным остается вопрос об автоматизации и оптимизации данного процесса за счет использования различных программных комплексов и информационных систем, обеспечивающих организацию учебной работы образовательного учреждения [1]. При этом наиболее трудоемким является процесс составления расписания учебных занятий, которое должно учитывать множество требований и нюансов в организации учебной работы учреждения и особенностей загрузки преподавателей. Решение данной задачи должно рассматриваться не только как разработка прикладного программного обеспечения, реализующего автоматическое распределение занятий, но и как систему по управлению трудовыми ресурсами, обеспечивающую максимальный экономический эффект. Таким образом, расписание учебных занятий становится всего лишь инструментом для оптимального управления учебным процессом. Поэтому необходимо, чтобы программный комплекс содержал в себе не только средства для составления расписания, но и средства для поддержания оптимальной работы программы, в случае изменения каких-либо входных данных [2,3]. Общая постановка проблемы Многие крупные учебные заведения силами своего IT-отдела выполняют разработку собственной информационной системы для управления и организации учебного процесса, что позволяет учитывать все предъявляемые к системе требования и ограничения, но требует существенных финансовых и трудовых затрат. В тоже время существуют как свободно распространяемые, так и коммерческие программные комплексы для автоматизации учебного процесса. К наиболее востребованным относятся следующие: – «ASC Расписание» считается одной из лучших программ для составления расписания. Программа имеет развитый интерфейс на русском языке и позволяет проводить анимационное обучение. К основным достоинствам программы можно отнести следующие: ограничивает количество «окон» в один день и за неделю в целом для одного преподавателя; обеспечивает преподавателей методическими днями; ограничивает количество свободных дней в середине недели; составляет расписание за считанные секунды и прочее [2]; – «АСТРА» (Автоматизированное составление расписания) предназначена для составления расписания занятий в средних учебных заведениях различного профиля, которые работают в одну или две смены и, в которых продолжительность занятий составляет одну неделю. Программа не требует от пользователя каких-либо знаний из области компьютерных технологий. Пользователю требуется лишь умение работать с клавиатурой [2]; – «НИКА-Люкс» обеспечивает составление расписания учебных занятий на неделю в общеобразовательных учреждениях различного статуса и профиля. Данная программа учитывает особенности учебных планов и организации учебного процесса. Программа легка в освоении и удобна в работе. Недостатком программы является отсутствие возможности составления оптимального учебного расписания, т.е. она обеспечивает получение лишь допустимого учебного расписания [2]; – «Ректор 3» предназначена для составления расписания занятий в общеобразовательных школах. Преимуществом данной программы является то, что расписание занятий составляется без окон, есть возможность объединения и деления классов, а также возможность работать с заменами. Данная программа эффективна и проста в освоении [2]; – «Ректор-Школа» предназначена для составления расписания занятий в общеобразовательных школах с профильным обучением. Преимуществом программы является: учет базовых и профильных предметов; индивидуальный набор учащихся на курсы; составление расписания занятий на каждую неделю. Данная программа эффективна и проста в освоении. Недостатком программы является то, что она обеспечивает поиск лишь допустимых расписаний без оптимизации [2]. Учитывая вышесказанное можно сделать вывод, что в настоящее время нет универсального про-

382

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

граммного продукта, обеспечивающего эффективную организацию учебного процесса общеобразовательного заведения. Целью данной работы является создание с помощью универсальной системы визуального программирования Borland Delphi, информационной системы управления базой данных образовательного учреждения, выполняющей составление оптимального расписания учебных занятий. Реализация программного обеспечения При анализе и проектировании информационной системы управления базой данных образовательного учреждения, выполняющей составление оптимального расписания учебных занятий разработана диаграмма последовательностей.

:TForm

:TEdit

ввод(№ курса, кол-во недель в семестре)

:TBitBtn нажать на кнопку()

:TStringGrid

:TDBGrid

выбрать группу()

кликнуть по ячейке() проверить кол-во часов на семестр()

импорт в Excel() :TMainMenu

проверить, чтобы один и тот же преподаватель не смог преподавать у нескольких групп одновременно()

выбрать пункт меню(сбросит ь данные) :TPopupMenu выбрать пункт меню() обновить данные()

Рисунок 1 – Диаграмма последовательностей В качестве инструментального средства разработки выбрана система объектно-ориентированного визуального программирования Borland Delphi [4]. Входными данными для системы являются: курс и количество недель в одном семестре; номер группы. Выходными данными является отчет, представляющий собой расписание учебных занятий. Информационная система работает в соответствии со следующим алгоритмом. После запуска пользователь вводит номер курса, на основе которого заполняется таблица, содержащая список соответствующих академических групп. Затем вводится количество учебных недель в одном семестре. После того, как появится диалоговое окно с разрешением приступить к заполнению расписания, пользователь начинает работу. Вначале из списка выбирается требуемая академгруппа, для которой формируется контекстное меню со списком дисциплин, читаемых в выбранном семестре для выбранной группы (рис. 2). После чего заполняется бланк расписания, и одновременно отслеживаются следующие критические ситуации: – если пользователь по ошибке выбрал одного и того же преподавателя для нескольких групп на пары, проходящие в одно и то же время, то появится сообщение о предупреждении и данные будут удалены; – если количество часов по дисциплине на один семестр исчерпано, появляется сообщение с предупреждением и в контекстном меню данный предмет будет выделен жирным красным шрифтом.

383

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 2 – Окно бланка расписания Для сохранения расписания пользователь нажимает кнопку «Импорт». Данные будут сохранены в файле MS Excel, для последующего форматирования и печати. Для составления расписания на следующий семестр, пользователь выбирает пункт меню «Сбросить данные». В результате данные в таблице будут стёрты. Затем пользователь начинает заполнение с самого начала. Пользовательский интерфейс системы содержит следующие формы: 1. Форма «Расписание» (рис. 3) является основным рабочим окном приложения и представляет собой бланк расписания. При работе с данной формой пользователь может выполнять следующие действия: – ввод номера курса и количества недель в одном семестре; – выбор необходимой группы в списке; – заполнение бланка расписания соответствующими данными; – экспорт готового расписания в MS Excel.

Рисунок 3 – Форма «Расписание» 2. Форма «Добавление групп» (рис. 4) позволяет пользователю выполнять следующие действия: – ввод номера и наименования группы; – добавление, изменение, сохранение и удаление записей таблицы; – переход по записям таблицы.

3. Форма «Добавление преподавателей» (рис. 4) позволяет пользователю выполнять следующие действия: – ввод ФИО преподавателя; – добавление, изменение, сохранение и удаление записей таблицы; – переход по записям таблицы.

384

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 4 – Формы «Добавление групп» и «Добавление преподавателей» 4. Форма «Добавление предметов» (рис. 5) позволяет пользователю выполнять следующие действия: – ввод наименования дисциплины, количества академических часов и номера аудитории; – выбор преподавателя и группы из списка; – добавление, изменение, сохранение и удаление записей таблицы; – переход по записям таблицы.

Рисунок 5 – Форма «Добавление предметов» 5. Форма «Поиск преподавателя» (рис. 6) позволяет для заданного преподавателя получить список читаемых дисциплин, с указанием часов, аудиторий и групп.

Рисунок 6 – Форма «Поиск преподавателей»

385

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Выводы В предложенной работе была реализована попытка создания с помощью универсальной системы визуального программирования Borland Delphi, информационной системы управления базой данных образовательного учреждения, выполняющей составление оптимального расписания учебных занятий. Базовая программа позволяет выполнять следующие функции: – задавать необходимые параметры для составления расписания; – экспортировать исходные данные для составления расписания; – выявлять и контролировать конфликтные ситуации в расставленных часах расписания; – получать результаты работы программы в виде отчётов. Разработанное приложение имеет удобный пользовательский интерфейс. Работать с программой не составит труда даже для неквалифицированных пользователей. Удобная справочная система по использованию программного продукта обеспечит быстрое обучение для ориентирования в нем. В целом программа может быть предложена для реального использования. Не смотря на то, что данный проект является законченным программным продуктом, возможна дальнейшая его доработка и совершенствование. К недостаткам программы, которые требуют дальнейшей разработки, можно отнести: – отсутствие возможности публикации составленного расписания в сети Интернет на сайте учебного заведения; – отсутствие возможности составления двухнедельного расписания («четная» и «нечетная» недели). Список источников 1.

2.

3.

4.

Избачков, Ю.С. Информационные системы: учебное пособие для вузов / Ю. С. Избачков, В. Н. Петров. – 3-е изд. – Санкт-Петербург : Питер, 2011. – 544 с. Портал CYBERLENINKA [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа : https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-avtomatizirovannogo-sostavleniya-raspisaniya-zanyatiysredney-obrazovatelnoy-shkoly Портал [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс.

– Режим доступа : http://docplayer.ru/44404709-Vypusknaya-kvalifikacionnaya-rabota.html Архангельский, А.Я. Программирование в Delphi 6 / А.Я. Архангельский. – Москва : ЗАО «Издательство БИНОМ», 2002. – 1200 с.

Юрко Ю.С., Ефименко К.Н. Разработка информационной системы управления учебным процессом. Рассматривается процесс создания с помощью системы визуального программирования Borland Delphi, информационной системы управления базой данных образовательного учреждения, выполняющей составление оптимального расписания учебных занятий. Ключевые слова: информационная система, образовательное учреждение, расписание, форма, Borland Delphi.

Yurko Y.S., Efimenko K.N. Development of information management system of educational process. The process of creating information system database management of educational institutions through the system of visual programming Borland Delphi ,that performs drawing up an optimal training schedule.

Keywords: information system, educational institution, schedule, form, Borland Delphi.

386

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.41

Методологические аспекты автоматизированного тестирования знаний Зинченко Т. А. Донецкий национальный технический университет zinchenko.tatyana@gmail.com Введение Наибольшее распространение, компьютеризованное тестирование знаний получило в системах дистанционного обучения. Эти системы обычно сочетают в себе средства для организации учебных курсов, их проведения и сопровождения. Неотъемлемой частью систем дистанционного обучения стало тестирование знаний для контроля и самоконтроля усвоения знаний. В последнее время среди существующих систем дистанционного обучения все больше внимания стали уделять Web-ориентированным системам, как наиболее перспективным и удобным в использовании. Применение Web-технологий сделало возможным широкое использование элементов мультимедиа, расширило возможности тестирования знаний и управления контентом, а также оперативного контроля процесса учебы. Неотъемлемой частью учебного процесса является педагогический контроль знаний. Проблема педагогического контроля вызывает высокий интерес среди специалистов, свидетельством чему есть высокое количество публикаций, статей, научно-методических и практических конференций по этой теме, которые проходят в последние годы. Одним из актуальных вопросов педагогического контроля есть компьютерное тестирование знаний. Системы тестирования знаний Рассмотрим самые распространенные системы тестирования, определим их преимущества и недостатки, для чего сконцентрируем внимание на следующих моментах: 1. структура системы тестирования - наличие средств создания контента (базы тестов), средств проведения тестирования и анализа результата; 2. типы тестовых вопросов, которые используются в системе; 3. алгоритм тестового контроля; 4. использование мультимедийных возможностей компьютера; 5. возможность использования в разных учебных дисциплинах; 6. режим работы (online, offline). Одной из самых мощных систем для создания и проведения учебных курсов является "LotusLearningSpace", разработанная подразделением Lotus корпорации IBM. Система "LearningSpace" представляет собой распределенную среду поддержки процесса обучения, которая обеспечивает: 1. создание интерактивных курсов; 2. публикацию этих курсов; 3. проведение учебного процесса в синхронном и асинхронном режиме, а также в режиме самообразования. Основная цель создания подсистемы и публикации учебных курсов - автоматизация структуризации массивов учебных материалов разных видов (текста, графики, элементов мультимедиа) и их публикация. Обычно курс создается на основе шаблонов, которые преподаватели наполняют учебным материалом. Система контроля знаний предназначена для создания тестовых заданий на основе вопросов разных типов. Эта система позволяет формировать тестовые задания с использованием следующих типов вопросов: 1. вопрос с однозначным ответом; 2. вопрос с выбором нескольких правильных ответов из многих вариантов; 3. вопрос с возможностью ответа в свободной форме для дальнейшей проверки преподавателем. Система позволяет формировать тесты, которые состоят из нескольких случайно избранных вопросов по определенной схеме. Тестовые задания хранятся в базе данных. Преимущества системы "LearningSpace": 1. надежная система аутентификации и распределения доступа; 2. организация синхронного и асинхронного общения между участниками учебного процесса;

387

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

3. многоплатформенность; 4. поддержка основных типов тестовых заданий и методов проведения тестирования. К недостаткам можно отнести: 1. высокая сложность создания новых шаблонов курсов; 2. нуждается в существенных вычислительных ресурсах со стороны сервера; 3. недостаточно развитая система анализа ответов; 4. недостаточное внимание уделено организации решения задач, проведения экспериментов и лабораторных работ. Программный пакет "eLearningOffice 3000" компании "Гиперметод" рассчитан для создания мультимедийных дистанционных учебных курсов. Пакет состоит из трех компонентов: 1. ePublisher - создание электронных учебных пособий; 2. eAuthor - создание дистанционных учебных курсов, в том числе учебного материала, интерактивных систем тестирования, средств связи с сайтом учебного центра; 3. eBoard - организация и управление интерактивными лекциями, семинарами, конференциями. Учебный курс может содержать мультимедийные материалы, а также ссылки на внешние документы и программы. Система интерактивного тестирования включает вопросы трех типов: 1. вопрос с выбором одного или нескольких вариантов ответов из многих; 2. вопрос с ответом в виде текстовой строки; 3. вопрос на установление последовательности вариантов ответов. По методическим соображениям в системе не поддерживается генерация случайной последовательности вопросов, однако преимущество предоставляется традиционному или адаптивному тестированию. Следует отметить, что после создания учебного курса программа отделяет этот курс от среды разработки и формирует его в самостоятельную программу. В результате получается готовый к использованию и закрытый к редактированию учебный курс в виде локальной прикладной программы. Среди преимуществ пакета "eLearningOffice 3000" можно назвать: 1. возможность создания полноценного электронного учебника; 2. использование элементов мультимедиа; 3. возможность организации интерактивных семинаров и конференций. К недостаткам пакета можно отнести: 1. зависимость от программно-аппаратной платформы; 2. ориентация на гуманитарную сферу учебы. Система "Прометей" разработана для организации полноценного процесса дистанционной учебы и независимой проверки знаний. Система позволяет проводить учебу и проверку знаний в корпоративных сетях и сети Интернет, кроме того, ее можно использовать, как дополнительное средство для традиционных форм учебы. Система состоит из модулей дизайнера тестов и дизайнера курсов. Подсистема тестирования реализует проверку уровня знаний в режиме самоконтроля или экзамена, при этом в подсистеме предусмотрен режим работы над ошибками и нелинейное выполнение теста. Дизайнер тестов представляет собой средство создания и редактирования тестов, в нем могут быть созданы вопросы следующих типов: 1. с одним правильным вариантом ответа; 2. с несколькими правильными вариантами ответа; 3. с вводом текстовой строки в ответ; 4. с определением соответствия между парами вариантов ответов; 5. с упорядочением вариантов ответов; 6. с выбором области на рисунке; 7. с предоставлением развернутого ответа для дальнейшей экспертной оценки преподавателем. К преимуществам системы "Прометей" следует отнести: 1. возможность организации проверки знаний в корпоративных и локальных сетях, а также в сети Интернет; 2. поддержка распределенной образовательной сети; 3. поддержка значительного количества типов тестовых вопросов; 4. простота разработки электронных курсов и тестов; 5. открытость производных кодов системы. Среди недостатков можно выделить следующее: 1. ограниченность сценариев предоставления учебной информации; 2. недостаточная реализация методов тестирования.

388

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Пакет "Батисфера" разработан ООО "Інформпроект", позволяет конструировать мультимедийные прикладные программы, средства тестирования и предоставляет ограниченные возможности по созданию практических и лабораторных работ имитационного моделирования производственных, экологических и информационных систем. Пакет состоит из двух блоков: блока создания и модернизации проекта и из блока отражения проекта. Блок создания включает в себе модули: 1. конструктор страниц - позволяет формировать мультимедийные учебные страницы; 2. конструктор алгоритмов - позволяет создавать блок-схему алгоритма; 3. конструктор тестов - позволяет создавать тесты разного уровня сложности с возможностями регламентации времени, установлением порядка предоставления вопросов тесту, выбором типа оценки; 4. конструктор проектов - позволяет собрать к единственной структуре отдельные информационные единицы, которые были созданы другими конструкторами, и оформить эту структуру в виде отдельной прикладной программы. Преимущества системы заключаются в следующем: 1. поддержка создания лабораторных и практических робот; 2. возможность интеграции материалов, которые разработаны в других программных средах (MathCAD и AutoCAD). К недостаткам системы можно отнести: 1. ориентация на локальную работу программы; 2. недостаточный уровень разработанных учебных курсов; 3. отсутствие элементов администрации учебного процесса; 4. неудобство создания тестов. Интернет-система дистанционного образования "BCA" [6] для университетов и колледжей США, сочетает в себе процесс учебы, тестирования и систему управления курсами. Система "BCA" базируется на материалах пособий, которые издаются наибольшей группой американских издательств учебной литературы ThomsonLearning.

"BCA" используется как для поддержки обычного учебного процесса, так и для дистанционного образования. Сервер содержит базу тестов, которая состоит из более 200 тысяч тестовых заданий по программам учебных курсов, что позволяет преподавателю дистанционно формировать курсы для студентов и контролировать их успехи. Студенты выполняют с помощью сервера домашние задания, проходят тестирования, повторяют материал. "BCA" не имеет аналогов за многообразием типов вопросов и задач и по реализованным возможностям компьютерного ввода ответов студентами. В этой системе впервые реализованы принципы свободного ввода студентами, которые работают в онлайновом режиме: 1. возможность ввода математических формул с использованием визуального редактора формул; 2. использование интерактивных прикладных программ, которые позволяют предоставлять ответы в виде таблиц, графиков, в том числе и трехмерных, химических формул, эскизов, логических выражений и, конечно, в традиционной текстовой форме; 3. поддержка задач, для ответа на которые, необходимо сконструировать какой-то объект из имеющихся деталей. Все эти типы заданий проверяются системой автоматически, а результаты заносятся к электронному журналу успешности студентов. Большинство заданий в системе "BCA" - это алгоритмические задачи, которые построены таким образом, что все числовые значения в них генерируются случайным образом из заданного диапазона. То есть, студент при решении той же задачи каждый раз получает новые числовые данные. Преимущества системы "BCA" заключаются в следующем: 1. ориентирована на поддержку полноценного учебного процесса; 2. поддерживает уникальные типы заданий - с вводом математических и химических формул, графиков и другие; 3. применение алгоритмических задач для генерации числовых значений; 4. автоматическая проверка всех типов вопросов; 5. удобная, как для преподавателя, так и для студента. К недостаткам можно отнести то, что система адаптирована под американские условия, которые, к сожалению, пока что не доступны в странах СНГ, в первую очередь, речь идет о пропускных возможностях сетей.

389

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

В таблице 1 приведена сравнительная информация по отдельным характеристикам рассмотренных систем. В результате обзора этих систем можно сделать вывод, что современная система тестирования знаний должна быть составной частью полноценной учебной системы, иметь развитые средства для создания и проведения тестирования, а также поддерживать технологические требования и рекомендации относительно образовательного процесса. Таблица 1 - Сравнительная характеристика систем тестирования Lotus eLearning Характеристика Learning Прометей Office 3000 Space Интегрированный текстовый редактор + + + Импорт графики, видео, звука + + + Поддержка гипертекста + + + Традиционные типы тестовых заданий + + + Конструируемый ответ + + + Поддержка задач – – – Средства автоматизации создания + + + курса Алгоритмические задачи – – – Статистика хода учебы + + + Работа в локальной сети + + + Работа в Интернет + + + Цена $4800 $500 $3900

Батисфера

BCA

+ + + + + –

+ + + + + +

–

–

– + – – $750

+ + + + –

Таким образом, подавляющее большинство существующих систем тестирования знаний имеют очень ограниченные возможности по анализу ответов опрашиваемых, из-за чего в процессе тестирования почти не используются задачи. Другим фактором, который ограничивает использование задач, является отсутствие систем для удобного создания контента и сценариев проведения тестирования. Анализ показал, что для повышения эффективности тестирования знаний необходимо разработать новые виды представления тестовых задач при компьютеризованном тестировании знаний и способах их автоматической проверки. Подходы и методы тестирования знаний Современная теория тестового контроля была развита В.С. Аванесовым [1], в ее рамках он впервые предложил термин "тестология", то есть наука о тестах. Ключевыми понятиями тестологии являются измерение, тест, содержание и форма заданий, надежность и достоверность результатов. Кроме того, в этой науке широко употребляются такие термины статистики, как выборная и генеральная совокупность, средние показатели, вариация, корреляция, регрессия и другие. Тест является педагогическим заданием, которое можно определить, как средство интеллектуального развития, образования и учебы, который помогает активизации учебы, повышению подготовки студента, а также повышению эффективности педагогического труда. В правильно организованном процессе образования, большая роль отводится педагогическим заданиям. Задание - это общее понятие, которое охватывает цель и суть не только теста, но и всех учебных заданий. Оно включает такие педагогические средства, как вопрос, задача, учебная проблема и другие, которые используются в учебной деятельности. Традиционный тест являет собой стандартизированный метод диагностики уровня и структуры подготовленности. В таком тесте все опрашиваемые отвечают на одни и те же задания, одновременно, в одинаковых условиях и с одинаковыми правилами оценивания ответов. Главная цель использования традиционных тестов - это установление отношения порядка среди опрашиваемых, за уровнем выявленных ими знаний при тестировании. А на основе этих отношений определить рейтинговую оценку каждого на заданном множестве опрашиваемых. Для достижения этой цели можно разработать большое количество тестов, и все они будут отвечать достижению поставленной задачи. За Аванесовым, тест - это система заданий растущей сложности, специфической формы, что позволяет качественно и быстро определить уровень и оценить структуру подготовленности опрашиваемого. В этом определении система означает, что в тесте собраны такие задания, которые характеризуют определенную систему знаний, а также эти задания расположены в порядке роста

390

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

сложности. Специфическая форма заданий означает то, что заданиями теста не могут быть вопрос или задачи, а лишь такие задания, которые сформулированы в виде утверждений, истинных или неправдивых. При этом отмечается, что сложность использования вопросов и задач вызвана их нетехнологичностью, то есть тем, что они нуждаются в больших интеллектуальных расходах экспертапреподавателя при проверке. Ответ на задание теста представляет собой компактную фразу, которая связана по содержанию и форме с содержанием задания. Каждому заданию ставятся в соответствие ответы правильные или неправильные, при этом критерии правильности определяются автором теста при его создании. Вероятность правильного ответа на любое задание зависит от уровня знаний опрашиваемого и от уровня сложности задания. С помощью тестирования чаще всего проверяются знания, умения, навыки и представления. С точки зрения педагогического измерения можно выделить два основных показателя качества знаний уровень и структура знаний. Они оцениваются с помощью регистрации оценок, как за знание, так и за незнание всех компонентов материала. Уровень знаний определяется при анализе ответов каждого опрашиваемого на все задания теста. Чем больше правильных ответов, тем больше индивидуальный рейтинг студента. На основе рейтинга можно сделать вывод об уровне знаний, пользуясь при этом той или другой моделью педагогического измерения. Действительно, один и тот же рейтинг может быть получен за счет правильных ответов на задание разного уровня сложности, и модель педагогического измерения должна это учитывать. Структура знаний оценивается на основе последовательности правильных и неправильных ответов на задание растущей сложности. При этом формой представления индивидуальной структуры знания или незнания является профиль знаний студента, который являет собой последовательность единиц и нулей (вектор-строка результата) за каждый верный и неверный ответ. При этом профиль называется правильным, если в векторе результатов все нули следуют за всеми единицами. В случае, когда этот порядок не достигается, профиль называется инвертированным. При условии, что тест разработан верно, на основе профиля можно сделать вывод о структуре знаний. Традиционный педагогический тест надо рассматривать в двойном содержании - как метод педагогического измерения и как результат использования теста. В выше отмеченном определении традиционного теста можно выделить три важных идеи: 1. Тест рассматривается не как обычная совокупность заданий, а в виде понятия "система заданий". Такую систему создает не любая совокупность, а лишь та, которая приводит к возникновению нового интегрированного свойства, которое отличает тест от элементарного набора заданий. Среди множества возможных систем наилучшую создает та целостная совокупность, в которой качество теста проявляется в сравнительно большей степени. Отсюда можно дать определение одному из системных факторов - это наилучший состав тестовых заданий, которые образуют целостность. Целостность теста - это стойкое взаимодействие заданий, которое образует тест, как развивающую систему знаний.

2. Каждый тест заключает в себе элемент экзамена, но не сводится полностью к нему, потому что, кроме того, тест - это еще и концепция, содержание, форма, результаты и интерпретация, - все это нуждается в обосновании. Например, тестовая оценка не является точной, а лишь представляет оценку опрашиваемого с некоторой точностью, потому необходимо использовать соответствующие методы ее интерпретации.

3. Эффективность теста - это критерий анализа и создания теста, главной целью которого является возможность с минимальным числом заданий, за минимальное время, качественно и с наименьшими расходами сравнить знания как можно большего количества опрашиваемых. Содержание теста можно определить, как оптимальное отражение содержания предметной области, которая изучается, в системе тестовых заданий. Оптимальное отражение означает необходимость отбора такого контрольного материала, ответ на который с высокой вероятностью (больше 95%), свидетельствовали бы об уровне знаний каждого из опрашиваемых. Поэтому главной целью тестологии является достижение обоснованного вывода об уровне знаний на основе содержания теста. Содержание теста в первую очередь определяется целью проведения тестирования. Например, для проведения периодического мониторинга учебного процесса больше подходят тесты с детальной дифференциацией содержания учебной дисциплины в достаточно большом количестве заданий. Целью такого теста является выявление структуры знаний каждого студента, то есть определение того, что усвоено, и того, которое нуждается в дальнейшем изучении. Когда же необходимо провести рейтинг опрашиваемых, то достаточно будет меньшего количества заданий за более общим содержанием дисциплины. В случае, когда необходимо определить наилучших студентов, содержание заданий должно

391

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

быть сложным. Если же, напротив, надо отсеять самых слабых, то это целесообразно сделать с помощью сравнительно легких заданий. При разработке теста следует учитывать, что лучшим считается тот тест, содержание которого охватывает большее количество материала и более глубокие уровни знаний [2,3]. Такое содержание определяется с ссылкой на следующие принципы: 1. Соответствие содержания теста цели тестирования (определение рейтинга, самоконтроль, отбор лучших и др.).

2. Определение весомости знаний, которые проверяются, - к тесту,включаются прежде всего те элементы учебной программы,которые относятся к наиболее важным.

3. Единство содержания и формы - выражение содержания, задания с помощью наиболее пригодного для этого типа тестового задания.

4. В содержательную правильность тестовых заданий - включается только та часть учебной дисциплины, которая является объективно истинной и подлежит аргументации. В отличие от других форм заданий, где ответ может быть верным в разной мере, тестовые задания обычно нуждаются в четко определенных ответах.

5. Репрезентативность содержания учебной дисциплины в содержании теста - необходимость включения в тест достаточного количества заданий для аргументированного вывода об уровне и структуре знаний студента. В общем случае, чем больше заданий в тесте, тем больше репрезентативными могут быть результаты.

6. Комплексность и сбалансированность содержания теста - необходимость включения заданий, которые отображают все основные темы курса, а также отражения основного теоретического материала (понятий, законов и закономерностей, гипотез, фактов) вместе с методами научной и практической деятельности, с умениями решения типичных задач.

7. Системность содержания - формулировка такого содержания тестовых заданий, которая отвечала бы требованиям системности при проверке знаний. Это возможно тогда, когда каждое задание проверяет преимущественно только свою часть в общей системе знаний. Идеальный вариант теста - это когда задания не пересекаются между собой по содержанию и по статистическим показателям, но все имеют корреляцию с определенным внешним критерием знаний опрашиваемых.

8. Вариативность содержания - разработка множества вариантов заданий одного и того же теста. Это необходимо для предотвращения ситуации, когда после первого прохождения теста частью опрашиваемых, ответы могут стать известными другой части опрашиваемых, которые пока не проходили тестирования. Для исключения такой ситуации разрабатываются параллельные варианты заданий, то есть такие, которые имеют разное содержание, но равнозначные по большинству показателей.

9. Растущая сложность тестовых заданий. Таким образом, основой педагогического теста являются задания в тестовой форме, к которым выдвигаются следующие требования: 1. правильность содержания и формы; 2. логическая форма изложения; 3. компактность; 4. одинаковость правил оценки ответов; 5. одинаковые условия для всех опрашиваемых; 6. адекватность правил ответа форме и содержанию задания. Правильная форма заданий - это средство эффективной организации содержания теста. Организация предусматривает анализ содержания учебной дисциплины, классификацию учебного материала, установления межтематических и межпредметных связей, определения дидактичных единиц, представления этих единиц через элементы композиции заданий. Форма заданий считается правильной, если она позволяет точно выразить содержание, понятное для всех опрашиваемых и исключает возможность возникновения ошибочных ответов по формальным признакам. Логическая форма является наиболее универсальной формой четкого выражения мнения человека. Эта форма во многих случаях меняет вопрос, который может быть многословным и, кроме того, нередко порождает неполные, разные по форме, структуре и содержанию ответы, из-за чего оценивание таких ответов нуждается в больших затратах интеллектуальной энергии. Компактность заданий в тестовой форме обеспечивается таким подбором слов, символов, графиков, которые позволяют минимумом усилий достичь ясности смысла задания. Одинаковость правил оценки ответов является важным средством организации тестирования. Ни один опрашиваемый не имеет никаких преимуществ над другими, все отвечают на те же задания, всем

392

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

дается одинаковое время. Правила оценки определяются заблаговременно и одинаково применяются ко всем опрашиваемым. Можно дать такое определение задания в тестовой форме - это единица контрольного материала, который изменяется по элементам содержания и по сложности, и сформулирована в подтвердительной форме предложения с неизвестным. Подстановка правильного ответа вместо неизвестного компонента превращает задание в верное утверждение. Для того, чтобы задание в тестовой форме можно было включить в состав теста (то есть для того, чтобы оно стало тестовым заданием), необходимо выполнить обязательную оценку сложности такого задания. Обычно предоставление такой оценки возможно лишь после эмпирической проверки степени их сложности на типичных группах опрашиваемых. Показатель сложности тестового задания является одновременно содержательным и формальным. Содержательным он является потому, что сложность зависит от смысла самого вопроса, а также от уровня подготовки опрашиваемых. Формальным он является в той мере, что сложность вопроса может зависеть от формы представления, например, на вопрос лишь с двумя вариантами ответа, ответить более легко, чем на вопрос с тремя вариантами. Л.Н.Ланда [4] толкует сложность учебной задачи тем, что опрашиваемые часто не знают тех операций, которые необходимо выполнить для того, чтобы найти решение. Если систему операций для решения определенного класса задач назвать методом решение, то сложность именно связана с незнанием метода, то есть с незнанием, как нужно действовать в процессе решения задачи. Кроме того, отмечается связь сложности тестового задания с количеством операций, что нужно выполнить для достижения успеха. Для оценки меры сложности тестового задания в классической теории тестов [5] были предложены два показателя: 1. Часть правильных ответов в группе опрашиваемых pj, где j - номер тестового задания. Если правильные ответы оценивать одним баллом, а неправильные - нулем, то тогда значение показателя pj можно определить из отношения

pj 

Rj N

где Rj - число правильных ответов на задание, N - общее количество опрашиваемых. Таким образом, чем больше правильных ответов, тем задание считается легче.

2. Часть неправильных ответов qj является противоположным показателем и определяется из отношения

qj  Этот показатель тем больше, чем соотношение

Wj N

сложнее задание. Следует отметить, что выполняется

qj  pj 1 Эти показатели могут использоваться для оценки степени сложности того или другого вопроса при эмпирической проверке на типичной группе опрашиваемых. Выводы Таким образом, методологические аспекты тестологии указывают на некоторые проблемы, которые нуждаются в решении. Одной из таких проблем есть сложность использования задач при тестировании знаний через их не технологичность, из-за чего возникает необходимость разработки способов автоматического решения задач. Анализ показал, что для повышения эффективности тестирования знаний необходимо разработать новые виды представления тестовых задач при компьютеризованном тестировании знаний и способах их автоматической проверки.

393

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Литература 1.

2.

3.

4.

5.

6.

Аванесов В.С. Научные проблемы тестового контроля знаний. – М.: Знание, 1994. – 136 с. Майоров А.Н. Теория и практика создания тестов для системы образования. (Как выбирать, создавать и использовать тесты для целей образования). – М.: Просвещение, 2000. – 352 с. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: Учебное пособие. – М.: Энергия, 2002. – 432 с. Ланда Л.Н. Алгоритмизация в обучении. - М.: Просвещение,1966. - 235с.

Gulliksen H. Theory of Mental Tests. – N-Y.: Willey, 1950. - 486 p. Материалы сайта http://bca.brookscole.com

Зинченко Т. А. Методологические аспекты автоматизированного тестирования знаний. В работе рассматриваются вопросы повышения качества и эффективности контроля знаний на основе автоматизированных систем тестирования знаний. Проведен обзор существующих систем тестирования знаний и принципов, которые заключаются в их основе. Также рассматриваются вопросы повышения качества и эффективности контроля знаний на основе автоматизированных систем тестирования знаний. Анализируются методологические принципы проведения контроля и самоконтроля знаний. Ключевые слова: система, тест, структура, тестирование.

Zinchenko Т. А. Methodological aspects of the automated testing of knowledge. The work is intended to increase the efficiency of knowledge testing process using computer based testing systems. The overview the existing knowledge testing systems is given. Also the overview methods and principles of knowledge testing, including education standards are considered. The paper deals with improving the quality and effectiveness of the computer based knowledge testing. The methodological principles of the knowledge test and self-test are analyzed.

Keywords: system, test, structure, testing.

394

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 538.9

О тестовом контроле знаний студентов по дисциплине «Теоретические основы материаловедения» Марчук С.И., Петрущак С.В. Донецкий национальный технический университет psv304@mail.ru Введение В последнее время, а это уже ни как не меньшее 20 лет, преподавателей высшей школы настоятельно склоняют к необходимости контролировать знание студентов с помощью тестирования. Устный опрос не всегда позволяет получить полную картину усвоенного или неусвоенного материала и отнимает много времени; письменная работа требует большого времени на ее проверку. Оба этих метода могут не привести к объективной оценке полученных учащимися знаний. [1] Много статей в учебно-методической литературе, касающиеся тестового контроля, являются схоластическими и оторванными от конкретики. При этом даже авторы таких статей [2] отмечают, что часто рекомендации по составлению теста являются противоречивыми. Например, в одной из статей [3], что касается количественной интерпретации степеней обучение, настаивают на том, что распознавание должно составлять 4% от общей степени обучения, запоминание - 16%, понимание - 36%, умение и привычки 64% и перенесение -100%. Подобный настолько точный регламент очень сильно напоминает рекламные проспекты. Можно отметить две основные тенденции теории и практики образования. Первая – это разработка тестов для проведения объективного текущего и итогового контроля знаний учащихся. Вторая тенденция – использование обучающего потенциала заданий в тестовой форме для организации самоконтроля (самой гуманной формы контроля знаний). Традиционный тест представляет собой метод диагностики испытуемых, ведущая идея которого – минимальным числом типовых заданий за короткое время быстро, качественно и с наименьшими затратами сравнить знания как можно большего числа учащихся. По существу, это идея эффективности педагогической деятельности в области контроля знаний. Заслуживает пристального внимания также теория и практика такого рода заданий для тематического и рубежного контроля (т. н. псевдотестовые задания), куда входят тематические, текстовые, цепные и ситуационные задания в тестовой форме. Эти задания могут сыграть заметную роль в улучшении учебного процесса [4]. Значительно хуже состоит дело с объективным анализом положительных и, в особенности, отрицательных сторон тестового контроля знаний, в частности по профилирующим дисциплинам. Несомненно, положительными сторонами тестирования является скорость и простота проверки (сравнение с шаблоном), критерии оценки (на сколько вопросов предоставлен утвердительный ответ), относительная прозрачность [5]. Студенту при этом тяжело предъявить претензии относительно оценки теста, а проверяющим из вышестоящих инстанций, которые, как правило, не являются специалистами по профилирующим дисциплинам, легко проверить результаты контроля. Что касается отрицательных сторон тестирования, то в этом мысль авторов может быть противоречивой, и мы будем рады дискуссии по этому вопросу. Хотелось бы, чтобы аргументы при этом базировались на личной мысли или опыте, а не на ссылках на нормативные документы. Постановка задачи Авторы [6-8] утверждают, что с одной стороны, упрощаются, стандартизируются, объективизируются прохождение тестов и обработка результатов, что ведёт к более простому и во многом бесспорному тестированию (например, известно, что число апелляций при автоматизированном тестировании в простых формах сокращается в несколько раз). С другой стороны, такое тестирование часто не даёт реальной картины, неточно отражает наличие и полноту знаний у учащихся и, что ещё хуже, приучает их к угадыванию ответов вместо изучения предмета. Негативно влияет на ситуацию также то обстоятельство, что возросший спрос на тесты и кажущаяся простота их создания породили множество некачественных материалов [9].

395

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Изложение материала Система тестирования как элемент системы оценки качества подготовки конкурентоспособных специалистов в вузе должна включать совокупность стандартизированных тестовых заданий и программно-инструментальных средств, позволяющих: объективно оценивать качество учебных достижений студентов и уровень профессиональной подготовленности выпускников; осуществлять обработку и анализ результатов тестирования для различных пользователей, выявлять недостатки в методике преподавания отдельных дисциплин и подготовке специалистов; определять направления совершенствования учебного процесса в вузе. [4] Если посмотреть на существующую практику контроля и оценки знаний в зарубежных учебных заведениях, то можно выделить следующие взаимосвязанные тенденции:  Явный приоритет письменной формы контроля знаний перед устной.  Суммирование результатов текущего контроля и экзаменационного в итоговой оценке. Если ученик знает, что баллы, полученные им в течение года, составят 50% итоговой оценки, то это стимулирует его к систематической работе в течение года и повторению материала в конце года.  Использование индивидуального рейтинга как основного показателя успехов в обучении. Рейтинговая система контроля обучения рождает состязательность в учебе, положительно влияет на мотивацию учащихся и т.п.  Использование компьютерного тестирования как вспомогательного средства, освобождающего экзаменатора от рутинной части его работы.  Использование многобальных шкал оценивания наряду с сохранением классической 5-балльной шкалы в качестве основы. [10]. Нужны новые средства, как методически, так и инструментально. Во-первых, давайте вспомним наследственность школьного образования. Школьников в настоящее время, к сожалению, никто не учит анализировать полученные результаты и даже пояснять свои действия при решении той или иной задачи. Тестирование приводит к закреплению привычки отвечать на вопрос без объяснений и снижению способности к аналитическому мышлению, которое едва ли является положительным для уровня магистра. Согласитесь, что студенты, которые сдавали экзамены на протяжении 4 лет в форме тестов, едва ли будут способны переориентироваться на творческое мышление во время обучения на магистров. Кроме того, экзамены в тестовой форме позволяют спрятать абсолютную безграмотность многих студентов в вопросе языка. Во-вторых, можно вспомнить, какие требования предъявляются при проведении контрольных квалификационных работ (ККР) или ректорских контрольных во время аккредитации ВУЗа. Например, оценку «отлично» по дисциплине можно было поставить в случае ответа на все вопросы с полным и верным анализом процессов, которые происходят, и обоснованиями принятых решений. Можно ли это оценить при тестовом контроле? Однозначно - нет. Главным отличительным признаком предметно-ориентированного тестирования является интерпретация выполнения теста с точки зрения его смыслового содержания. Упор делается на строго определенную содержательную область (что тестируемые могут и что знают), а не на то, как они выглядят на фоне других. Тем не менее, по мнению авторов, тест может и должен быть одной из составляющих контроля знаний студентов, но в отдельных разделах курсов и сопровождаться другими методами контроля, которые предполагают объяснения своих действий. В частности на кафедре «Физическое материаловедение» есть определенный опыт тестирования студентов по одному из разделов курса «Теоретические основы материаловедения» - диаграммы состояния двойных систем. Впрочем, после этого студенты выполняют курсовую работу по этому разделу, где присутствуют все необходимые объяснения и анализ происходящих процессов. Кроме того тест, по мнению авторов, составлен не совсем традиционно. Прежде всего, это тест компьютерный, поскольку идеи такого тестирования иначе реализовать очень тяжело. А идеи, которые не совпадают со стандартным тестированием, состоят в следующем: 1. Не известно заранее, сколько вариантов ответов будет предложено (в нашем тесте их от 3 до 5).

2. Варианты ответов появляются на дисплее не одновременно, а последовательно, после вывода относительно предшествующего варианту ответа (рис. 1).

3. Заранее неизвестно, сколько вариантов ответов являются верными (от одного до всех).

4. Варианты ответов появляются на дисплее во многих случаях в произвольном порядке.

396

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 1 – Страница теста с последовательным выводом ответов на экран Вопросы теста объединены в 3 блока, которые расположены по возрастающей степени сложности. Оценка ответа в баллах зависит от сложности вопроса и верности ответа. То есть, за верный ответ на более сложный вопрос прибавляется большее количество баллов, а на менее сложное - меньше. Аналогично вводятся и штрафные баллы - за неверный ответ на менее сложный вопрос снимается большее количество баллов, чем на более сложный вопрос. После каждого блока вопросов происходит сравнение с минимально допустимым количеством баллов и программно студент допускается или не допускается к продолжению тестирования (рис. 2).

Рисунок 2 – Страница теста с отказом в продолжении тестирования Последний, третий блок вопросов представляет собой, в сущности, ситуационную задачу, на которую положительно ответить без анализа предложенной ситуации можно только случайно (в предложенном тесте достоверность этого - не более 20%). В связи с этим оценка ответов на эти вопросы не может сделать общий результат теста отрицательным, а влияет только на уровень полученной оценки от "удовлетворительно" до "отлично" (рис. 3).

397

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок- 3 – Страница теста с результатом прохождения теста После прохождения теста студент получает задание на курсовую работу (рис. 4).. Сложность выбранной диаграммы двухкомпонентной системы зависит от набранных баллов и полученной оценки.

Рисунок 4 – Страница теста с выданным индивидуальным заданием для курсовой работы Указанный тест используется в настоящее время в качестве обязательной составляющей во время проведения экзамена по дисциплине "Теоретические основы материаловедения". Следует отметить, что студенты реагируют на подобное тестирование очень заинтересовано. Это без сомнения связано с необычностью испытания. Итак, мысль авторов относительно тестирование состоит в следующем.

1. Тестовый контроль уровня знаний студентов по профилирующим дисциплинам необходимо использовать, впрочем, он не должен быть единственно возможным вариантом, так как иначе мы не сможем оценить способности студента к аналитическому мышлению или, как минимум, к умению высказать свою мысль.

2. При изучении профилирующих дисциплин тестовый контроль желательно проводить не на тест-листах, а с использованием компьютерной техники и составлением соответствующих программ.

398

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Литература Жаркова Л.И., Картушина Н.В. Тестирование как метод контроля знаний при обучении иностранным языкам // Интернет-журнал «Мир науки» 2017, Том 5, №2. Режим доступа: http://mir-nauki.com/PDF/14PDMN217.pdf.

2. Свистун. В.И. Тестирование в системе экономической подготовки // Проблемы образования. Научно-методический сборник, выпуск 24, Киев 2001. - С. 74-80.

3. Симонов О.М. Директор школы об управлении учебно-воспитательным процессом. - Г., 1987.

4. Тригуб Г. Я. Тестирование как метод обучения и контроля знаний в вузе // Научнометодический электронный журнал «Концепт». – 2017. – № S3. – С. 66–68. Режим доступа https://e-koncept.ru/2017/470051.htm 5. Гулидов И.Н. Педагогический контроль и его обеспечение: учеб. пособие. –М.: ФОРУМ, 2005. –240 с 6. Григорьева А.И., Колодин М.Ю. Перспективный подход к тестированию знаний и тестов // Дистанционное и виртуальное обучение. –2011. –№ 10. –С. 84–91.

7. Тимаева В.С.Тестирование как метод контроля качества усвоения учебного материала учащимися Режим доступа. http://xn--i1abbnckbmcl9fb.xn--p1ai/%D1%81%D1 %82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D0%B8/500954/ 8. Нохрина Н.Н. Система тестового контроля // Высшее образование в России. 2002 №1. С. 106107.

9. Гостомыслов Л. Тестирование: плюсы и минусы // Высшее образование в России. – 2001. – № 3. – С. 152–154.

10. Гершунский, Б.С. Компьютеризация в сфере образования: Проблемы и перспективы. – М.: Педагогика, 1987. – 264 с.

1.

Марчук С.И., Петрущак С.В. О тестовом контроле знаний студентов по дисциплине «Теоретические основы материаловедения». Приведен краткий анализ преимуществ и недостатков тестового метода контроля знаний студентов относительно его использования при преподавании профилирующих дисциплин, а также некоторые соображения о составлении компьютерных тестов по отдельным разделам профилирующих дисциплин. Ключевые слова: уровень знаний, тестовый контроль, технические дисциплины, компьютерный тест, объективность оценки.

Мarchuk S. I., Petrusсhak S. V. Of the test control of knowledge of students on discipline "Theoretical fundamentals of materials science". A brief analysis of the advantages and disadvantages of the test method of knowledge control of students on its use in teaching majors, as well as some considerations about the preparation of computer tests on separate sections of the majors.

Keywords: level of knowledge test control, technical disciplines, computer-based test, the objectivity of the evaluation.

399

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.056.5

Анализ функциональных возможностей и требований к ОС «Банковская система» и перспективы её развития Карпенко Т.А., Григорьев А.В. Донецкий национальный технический университет tttka@mail.ru, grigorievalvl@gmail.com Введение Цель: исследование функциональных возможностей ОС «Банковская система» в общем, а также на примере конкретной программы электронных платежей; рассмотрение категорий и методов осуществления финансовых операций в реальной жизни, и в электронной банковской системе. Актуальность работы: современный мир информационных технологий характеризуется динамичным развитием, что повлияло на автоматизацию и внедрение технологий дистанционного обслуживания в финансовую сферу деятельности. Данное направление в IT можно отнести к бизнеспрограммированию, которое охватило экономические интересы государства. Развитие банковской системы, а также электронной платёжной системы является одной из важнейших задач экономики Донецкой Народной Республики на текущий момент времени, поэтому важно изучить механизмы проектирования и произвести анализ требований. Платёжные системы являются заменителем расчётов наличными деньгами при осуществлении внутренних и международных платежей и являются одним из базовых сервисов, предоставляемых банками и другими профильными финансовыми институтами [1]. За последние годы в работе платежных систем (ПС) многих стран мира произошли важные изменения. Огромный объем расчетных операций, выполняемых этими системами, неуклонное повышение требований к быстроте и надежности расчетов поставили перед финансовыми властями и банковскими организациями этих стран приоритетную задачу дальнейшего совершенствования ПС, перевода их на новую техническую основу и изменения правил эксплуатации с целью снижения расчетных рисков. Расширенными формами платёжных систем (включая физическую или электронную инфраструктуру и связанные с ними процедуры и протоколы) являются проведение финансовых транзакций с помощью [2]: банкоматов, платёжных киосков, POS-терминалов, карт с хранимой денежной стоимостью; электронных кошельков; проведение транзакций на валютных рынках, рынках фьючерсов, деривативов и опционов. Электронные платёжные системы являются подвидом платёжных систем, которые обеспечивают осуществление транзакций электронных платежей через сети (например, Интернет) или платёжные чипы [2]. Программный комплекс «Банковская система» ориентирован на автоматизацию работы отделений банка с целью облегчения задач клиентов и сотрудников отделений. Данная система должна обладать стабильностью, мобильностью, простотой использования и особо высоким уровнем безопасности, чтобы привлечь широкую аудиторию пользователей. Данная система должна действовать согласно законодательству и положениям, касающихся произведения финансовых операций. Действия пользователей в системе должны быть прозрачны и законны. В данном проекте должна быть реализована система электронных платежей, что позволяет осуществлять переводы между группами банков, осуществлять покупки, оплачивать коммунальные услуги и услуги связи, не выходя из дома. Для пользователей это означает главное: скорость, удобство, безопасность, комфорт.

1. Электронные платёжные системы как часть банковской системы Банковская система характеризуется рядом характеристических свойств, которые должна по максимуму унаследовать любая электронная платёжная система (ЭПС). Банковская система [3]:  включает элементы, составляющие определенное единство;  имеет особенности и специфику в каждой стране;  способна к взаимозаменяемости элементов, но характеризуется высоким системным риском;

400

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

 является динамической системой (развивается);  выступает как система «закрытого» типа (лицензирование, банковская тайна);  является самоорганизующейся системой;  является управляемой системой. Банковская система должна соответствовать определенным требованиям:  -целостность,  -устойчивость,  -целенаправленность,  -гибкость,  -единообразие,  -оперативность,  -надежность,  -оптимальность,  -экономичность. Все вышеперечисленные требования также должны быть унаследованными проектируемой платёжной системой. Электронная платёжная система — это система расчётов между финансовыми организациями, бизнес-организациями и Интернет-пользователями при покупке-продаже товаров и за различные услуги через Интернет. Такие системы представляют собой электронные версии традиционных платёжных систем и по схеме оплаты делятся на [4]:  дебетовые (работающие с электронными чеками и цифровой наличностью);  кредитные (работающие с кредитными карточками). В ходе использования ЭПС было выявлено ряд преимуществ электронных денег над реальными бумажными, что обусловлено наличием следующих свойств у электронных платежей:  Оперативность;  Анонимность;  Небольшие комиссии;  Независимость от территориального расположения и местонахождения;  Защищенность.

Рисунок 1 – Схема участников расчетов на примере MasterCard

401

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Следует заметить, что при использовании электронных платежей схема взаимодействия банков и участников расчетов практически не меняется. Однако система позволяет пользователю-клиенту абстрагироваться от данных тонкостей, обращая внимание лишь на функциональную часть системы. Электронные деньги - это несколько усовершенствованный вариант кредитной карточки, но вместо банкомата используется компьютер, а вместо самой кредитной карточки - файлы сертификатов (или хотя бы имя пользователя и пароль, в зависимости от платежной системы) [5].

2. Функциональные особенности ОС «Банковская система» 2.1 .

Определение границ системы

Система предназначена для автоматизации деятельности отделений банка, проведения транзакций не выходя из дома, осуществление безналичных платежей, оплата коммунальных услуг и услуг связи, срочное предоставление кредита и прочее. Система также обеспечивает надежную сохранность вашего счета, предоставляет личного менеджера вип-клиентам, информирует о нововведениях и выгодных предложениях. Процесс автоматизации произведения расчетов: система даёт возможность дистанционной оплаты счетов и произведения покупок, что значительно экономит время клиенту и позволяет быстро действовать в экстренных случаях. Процесс автоматизации денежных переводов позволяет клиентам пользоваться конвертером валют и осуществлять валютные переводы в любую точку мира, если банк-получатель принадлежит системе. Подсистема безопасности позволяет контролировать все сбои в программном обеспечении и устройстве системы, обеспечивать быстрое реагирование путём предупреждающей временной блокировки клиента в случае подозрительных транзакций, экстренной блокировки системы в случае хакерской атаки. Системой могут управлять много операторов/администраторов одновременно. Постоянный контроль за процессами не требуется. Выбор режима работы производится на главном экране системы, путём авторизации, используя спец. карту сотрудника, или номер счета (карты) клиента.

2.2.

Идентификация совладельцев

К интерсантам со стороны Исполнителя относятся: руководитель проекта, внешние эксперты в области экономики и банковского дела, специалисты в области настройки систем защиты, автоматизации процессов платежных систем, оформления проектной документации. К интерсантам со стороны Заказчика относятся: конечные пользователи (все социальные группы, использующие банковские системы платежей).

2.3.

Основные акторы ОС «Банковская система»

Рассмотрим перечень основных акторов платёжной системы. Пункты 1-4 соответствуют интересантам проекта, далее указаны основные возможные модульные компоненты системы.

1) заказчик; 2) пользователь; 3) владелец банка; 4) эксперт банковской системы; 5) система автоматического блокирования; 6) эксперт-финансист; 7) модуль авторизации системы; 8) модуль безопасности системы; 9) модуль базы данных; 10) модуль поиска; 11) модуль финансовой деятельности;

402

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

12) модуль декомпозиции системы; 13) модуль создания и импорта новых компонентов; 14) модуль автоматического создания документации; 15) модуль конвертера валют; 16) модуль экстренного восстановления; 17) модуль распараллеливания задач и совместного решения одной задачи несколькими исполнителями; 18) модуль настройки интерфейса. Таблица 1 - Возможный вариант схемы деятельности для функции выбора операции Актор

Действие

Пользователь

Запрос на выбор операции

Модуль финансовых операций

Отображение категорий операций

Производитель

Запрос на заполнение параметров по операции

Модуль финансовых операций

Отображение параметров ввода для конкретной операции

Пользователь

Ввод параметров - реквизитов

Модуль Финансовых операций

Отправка формы реквизитов на сервер, перевод платежа

Пользователь

Запрос на подтверждение осуществления платежа

Модуль Финансовых операций

Подтверждение осуществления платежа

Таблица 2 – Вариант использования «Система должна осуществлять финансовые операции по выбору пользователя» Шаг

Пользователь

Система

1

Делает запрос на выбор операции

Отображает категории операции

2

Запрос на заполнение параметров операции

Отображение параметров конкретной операции

3

Вводит параметры-реквизиты операции

Отправляет форму реквизитов на сервер, переводит платёж

4

Запрос на подтверждение осуществления платежа

Подтверждение осуществления платежа

ввода

для

3. Функциональные особенности 3.1.

Особенности на примере ресурса «Яндекс-деньги».

Яндекс.Деньги - внебанковская система мгновенных наличных расчетов в сети Интернет, использующая цифровые наличные [6]. Система позволяет [6]: - внести деньги на свой кошелек; -перевести деньги другому абоненту системы; - вывести деньги (получить наличные); - произвести покупку в интернет-магазине, который работает с "Яндекс.Деньги"; - заплатить за коммунальные услуги и т.д.

403

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 2 – Вкладка «Мои операции» на Яндекс-Деньги

Рисунок 3 – «Перевод денег» на Яндекс-Деньги

404

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

3.2.

Особенности на примере ресурса «Приват-24»

Рисунок 4 – Выписки по счёту «Приват-24»

Рисунок 5 – Категории оплаты «Приват-24»

405

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Рисунок 6 – Виды платежей «Приват – 24»

Рисунок 7 – SWIFT-перевод в рамках «Приват - 24» 3.3.

Особенности системы SWIFT

SWIFT – кооперативное общество всемирных межбанковских финансовых каналов связи. Является наиболее популярной и масштабной системой международных денежных переводов. Ежедневно с помощью SWIFT осуществляется миллионы транзакций, участниками являются более 6000 банков.

406

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Обладает высокой скоростью и степенью надёжности платежа. Не требует открытия счёта для международных переводов. Кроме того, многие банковские системы включают SWIFT-переводы в свои категории интернет-банкинга.

Рисунок 8 – Главная страница системы SWIFT

Рисунок 9 – Окно авторизации SWIFT Выводы В статье приведён анализ ОС «Банковская система» на примере электронных платёжных систем с точки зрения требований и структурных компонентов системы. Кроме того, статья содержит общие понятия о сфере интернет-банкинга. Выполнен анализ платежных систем «Яндекс-Деньги», «Приват – 24», SWIFT. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

Цинделиани И., Прошунин М., Губенко Е. Банковское право Учебное пособие. http://studbooks.net/1230071/bankovskoe_delo/platezhnye_sistemy - Проблемы и перспективы развития автоматизированных платежных систем. http://www.grandars.ru/student/bankovskoe-delo/elementy-bankovskoy-sistemy.html - Элементы банковской системы. https://www.061.ua/news/950233 - Электронная платёжная система. http://mirznanii.com/a/242946/elektronnye-platezhnye-sistemy - Электронная платёжная система. http://works.doklad.ru/view/v-ybcTZlkHU.html - Финансы и электронные платёжные системы. Хоменко Е.Г. Финансово-правовое регулирование создания и функционирования национальной платёжной системы России: Монография. Тамаров П.А. Платёжные системы в ракурсе российского законодательства и международной практики: Исследование

407

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Карпенко Т.А., Григорьев А.В. Анализ функциональных возможностей и требований к ОС «Банковская система» и перспективы её развития. В статье описан термин «Банковская система», «Платежная система», основные функциональные особенности и компоненты. Приведён пример известной популярной платежной системы «Яндексденьги», описан её функционал, а также «Приват-24», SWIFT. Проанализированы основные перспективы развития ОС и новшества систем на данный промежуток времени. Ключевые слова: ОС «Банковская система», интернет-банкинг, проектирование, финансовые операции, SWIFT, требования, развитие, перспективы.

Karpenko TA, Grigoriev A.V. Analysis of functional capabilities and requirements for the OS "Banking system" and prospects for its development. The article describes the term "Banking system", "Payment system", the main functional features and components. The example of the famous popular payment system "Yandex-money" is given, its functionality is described, as well as "Privat-24", SWIFT. The main prospects of OS development and innovations of systems for a given period of time are analyzed.

Keywords: OS "Banking system", Internet banking, design, financial operations, SWIFT, requirements, engineering, prospects.

408

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

УДК 004.056.5

Методы разработки графических редакторов в CAD системах на базе AutoCAD Жусупов М.В., Морозова О.В., Григорьев А.В. Донецкий национальный технический университет zhusupovmax1996@gmail.com, grigorievalvl@gmail.com Введение В настоящее время идёт активное развитие систем проектирования. Необходима разработка новых версий САПР с большим набором возможностей. Autodesk AutoCAD является одной из распространённых программ для автоматизации проектных работ, используемой миллионами специалистов всего мира для 3D моделирования, архитектурного проектирования и подготовки рабочей документации.[1] С ее помощью вычерчиваются как отдельные элементы строительных конструкций, так и полностью генпланы и карты. AutoCAD обладает удобством в эксплуатации, широким функционалом, постоянным обновлением версий. Это делает актуальной задачу усовершенствования методов работы в AutoCAD при разработке CAD-систем. Основным достоинством AutoCAD является доступность для создания на его базе мощных специализированных расчетно-графических пакетов. Эти пакеты используют AutoCAD как основу, для создания необходимого САПРа на его основе. В составе системы AutoCAD поставляется интерпретатор языка AutoLISP. При генерации AutoCADа интерпретатор AutoLISPа подключается, он загружается в оперативную память после запуска графического редактора ACAD и доступен в течение всего сеанса работы с ACAD. Графический редактор ACAD и интерпретатор языка AutoLISP [3] представляют собой единую систему: любая функция AutoLISPа может быть вызвана из графического редактора, и любая команда редактора может быть использована в программе на AutoLISPе. Возможности применения AutoLISPа весьма широки и разнообразны. Помимо этого, существует также другие методы по усовершенствованию системы, например, метод взаимодействия библиотеки ObjectARXс Web-технологией JavascriptAPI и обеспечении параметризации объектной среды. Целью данной статьи является обзор методов разработки графических редакторов в CAD системах на базе AutoCAD и выявление тенденций дальнейшего развития этих методов.

1. Адаптация пользовательского интерфейса с помощью средств AutoCAD Адаптация пользовательского интерфейса может увеличить степень соблюдения стандартов компании посредством уменьшения количества шагов, необходимых для выполнения той или иной задачи [2]. Большинство элементов интерфейса пользователя хранятся как часть файла адаптации (CUIx)[5] и настраиваются с помощью редактора адаптации интерфейса пользователя (АПИ) (команда НПИ). Программные продукты на основе AutoCAD поддерживают два типа файлов адаптации CUIx: полный и частичный. Полные файлы CUIx содержат большинство элементов пользовательского интерфейса, которые можно увидеть в окне приложения, в то время как файлы частичной АПИ обычно представляют некоторые дополнительные элементы пользовательского интерфейса, которые могут быть связаны со стандартами организации или конкретным подключаемым модулем. Можно загрузить основной файл CUIx, который определяет стандартные элементы пользовательского интерфейса и корпоративный файл CUIx, который определяет элементы пользовательского интерфейса с учетом действующих в конкретной компании служб и средств обеспечения эффективности. Корпоративный файл CUIx часто является файлом частичной АПИ. Файлы адаптации (CUIx) служат для определения объектов, из которых формируется пользовательский интерфейс; редактирование этих файлов осуществляется в Редакторе адаптации пользовательского интерфейса (АПИ). С приложением поставляется несколько различных файлов CUIx, которые можно изменить в соответствии с конкретной рабочей средой. Программные продукты на основе AutoCAD содержат два основных типа файлов адаптации CUIx - основной и корпоративный; по умолчанию загружается основной файл CUIx. Можно адаптировать файлы, поставляемые с приложением, или создавать собственные файлы адаптации CUIx "с нуля" на вкладке "Перевести" в Редакторе адаптации пользовательского интерфейса (АПИ).

409

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

С помощью инструментов адаптации AutoCAD можно настроить среду построений в соответствии с требованиями пользователя. Средства адаптации, к которым относятся формат файлов адаптации (CUIx) и редактор адаптации пользовательского интерфейса (АПИ), позволяют с легкостью создавать и изменять адаптированное содержимое Адаптация пользовательского интерфейса выполняется путем изменения файла CUIx, основанного на формате XML, в редакторе адаптации пользовательского интерфейса (АПИ). Файл CUIx на основе XML замещает файлы адаптации и меню, использовавшиеся в версиях программы, более ранних по отношению к AutoCAD 2014. Вместо использования текстового редактора для адаптации файлов меню (MNU 4 91и MNS), используемых в версиях до AutoCAD 2006, адаптация интерфейса пользователя выполняется непосредственно в AutoCAD. Пользователь может: - добавлять или изменять панели инструментов, меню и панели ленты (включая контекстные меню, меню мозаики изображений, меню планшета); - добавлять или изменять команды на панели инструментов быстрого доступа; - назначать команды для различных элементов интерфейса пользователя; - создавать или изменять макросы; - создавать или изменять псевдонимы; - добавлять описательный текст во всплывающие подсказки команд; Для создания новых команд элемент интерфейса пользователя и рабочих пространств адаптируется файл CUIx на основе XML с помощью редактора адаптации пользовательского интерфейса (АПИ).

2. Основные возможности адаптации Программа AutoCAD легко настраивается. Например, можно изменить структуру каталогов или создать пользовательскую основную надпись для использования на листе. Для дальнейшей настройки интерфейса можно отредактировать CUIx-файл или использовать операторы DIESEL для создания собственных команд. Кроме того, для настройки AutoCAD в соответствии с требованиями пользователя применяются различные мощные интерфейсы программирования приложений (API). Основные возможности приведены далее в порядке увеличения сложности. Организация файлов. Существует возможность организации программных и вспомогательных файлов, а также файлов чертежей AutoCAD. Например, в каждом проекте можно создать отдельные папки для вспомогательных файлов. Адаптация инструментальных палитр. Инструмент может быть создан простым перетаскиванием объектов из чертежа в область инструментальной палитры. Чтобы создать инструмент, нажмите правую кнопку мыши на заголовке окна "Инструментальные палитры" и выберите "Создать". Для получения сведений об адаптации инструментальных палитр см. раздел "Адаптация инструментальных палитр" в Руководстве пользователя. Создание пользовательских шаблонов чертежей (DWT). Можно создать пользовательские шаблоны чертежей, которые будут использоваться при создании новых чертежей. Шаблоны чертежей используются для хранения слоев, блоков и стилей, которые можно применять во всех чертежах. Создание пользовательских шаблонов публикации. Шаблоны применяются для задания общих параметров при публикации чертежа с помощью "Мастера публикации в Интернете". Запуск внешних программ и утилит из среды AutoCAD. Из AutoCAD можно, например, скопировать диск или удалить файл путем добавления соответствующей внешней команды к файлу параметров программы (PGP) с именем acad.pgp. Задание псевдонимов команд. Можно определять простые сокращенные имена или псевдонимы часто используемых команд из AutoCAD путем добавления команды к файлу PGP с именем acad.pgp. Например, может оказаться удобнее вызывать команду БЛОК вводом единственной буквы б. Создание пользовательских типов линий, образцов штриховок, форм и текстовых шрифтов. Имеется возможность создавать собственные типы линий, образцы штриховок, формы и шрифты, которые соответствуют используемым при черчении стандартам. Адаптация пользовательского интерфейса. CUIx-файл управляет многими элементами пользовательского интерфейса, включая кнопки устройства указания, функции и внешний вид раскрывающихся, планшетных меню, а также меню мозаик изображений, панели инструментов и клавиши быстрого вызова. Можно отредактировать существующий или создать новый CUIx-файл, чтобы добавить команды или создать группу команд и назначить их меню, панели инструментов или другому элементу интерфейса. Адаптация строки состояния. С помощью языка строковых выражений DIESEL и системной переменной MODEMACRO в строку состояния можно выводить такую дополнительную информацию, как дата, время и параметры системных переменных, а с помощью языка AutoLISP – другую используемую информацию.

410

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Автоматизация часто выполняемых последовательностей операций с помощью сценариев. Сценарий представляет собой текстовый ASCII-файл, содержащий набор команд AutoCAD, который при выполнении обрабатывается так же, как пакетный файл операционной системы. Например, если необходимо определенным образом вывести на печать набор чертежей, можно написать файл сценария, который поочередно открывает чертежи, включает и отключает определенные слои и выполняет команду ПЕЧАТЬ. Файлы сценариев можно использовать совместно со слайдами для создания презентаций. Слайд представляет собой не редактируемый “снимок” области рисования. Слайды можно использовать для вывода графической информации в меню мозаики изображений и диалоговые окна.

3. Технологии OBJECTARX AND JAVASCRIPT API Среда программирования ObjectARX используется для адаптации и расширения функциональных возможностей AutoCAD и продуктов на его основе. Она обеспечивает непосредственный доступ к структурам базы данных AutoCAD, графической системе и определениям встроенных команд. С помощью объектно-ориентированных интерфейсов программирования на языке C++ разработчики могут создавать приложения для AutoCAD и других продуктов, входящих в это семейство – например AutoCAD Architecture, AutoCAD Mechanical и AutoCAD Civil 3D. [6] Технология ObjectARX предоставляет средства для разработки приложений, совместно использующих данные программируемых объектов. Можно пользоваться приложениями ObjectARX от сторонних разработчиков или написать свои собственные.

ObjectARX - это большой набор библиотек, предназначенный для разработки приложений для AutoCAD в среде программирования Microsoft Visual C++. Сам AutoCAD разработан с использованием ObjectARX. ObjectARX и среда Microsoft Visual C++ являются самым мощным средством разработки приложений для AutoCAD, как за счет добавления новых команд и функций, которые можно использовать в LISP, но также за счет новых типов примитивов. Немного истории. В AutoCAD-10 единственным средством для разработки приложений был AutoLISP. Этого было недостаточно, и фирма Autodesk задумала и реализовала новую систему разработки приложений. В 1989 году, в AutoCAD R11, появляется ADS (AutoCAD Development System) — система разработки расширений AutoCAD на языке C. Это были «Си-связки», которые дополняли AutoLISP необходимыми функциями. Сначала для разработки ADS-расширений можно было использовать различные компиляторы языка C. Впоследствии система ADS была заменена на расширение ARX (AutoCAD Runtime Extension), предоставляющее полностью объектно-ориентированный интерфейс между программами, разработанными на C++ и AutoCAD. Название Runtime Extension подразумевает одно из ключевых отличий от предшественницы ARX, а именно ADS, приложения которой работали как внешние процессы и общались с AutoCAD при помощи взаимодействия процессов (Interprocess Communication).

ARX-приложение работает в том же адресном пространстве, что и AutoCAD, как динамически связываемая библиотека (DLL) и имеет прямой доступ к графической базе данных AutoCAD. Важнейшая особенность ARX заключается в том, что появилась возможность расширения AutoCAD не только за счет новых команд, но также за счет новых типов примитивов. В 1995 году, в AutoCAD R13 появляется возможность использования библиотеки ObjectARX, постоянно развивающейся и дополняющейся по мере выпуска новых версий AutoCAD. Про альтернативные среды разработки теперь пришлось забыть — ARX-приложения можно было разрабатывать только с использованием Microsoft Visual C++. В состав ObjectARX SDK входит также управляемый API, который часто называют AutoCAD .NET API. Для адаптации и расширения функциональных возможностей AutoCAD и продуктов на его основе может применяться любой язык программирования, поддерживающий .NET. Обеспечивается непосредственный доступ к структурам базы данных AutoCAD, определениям встроенных команд и другим внутренним программным элементам.

JavascriptAPI - это «связующий интернет язык» (включая мобильный интернет и развитие кроссплатформенных разработок), JavaScript – это последний язык программирования добавленный в AutoCAD, который может выполнять следующие задачи: - управление пользовательским интерфейсом, такой как запрос пользовательского ввода и показ временной графики; - управление текущим видом: зумирование, панорамирование, переключение визуальных стилей, и т.д.; - реализация диалогов пользовательского интерфейса с помощью HTML5, которые подключаются к AutoCAD с помощью JavaScript; - запросы; - временная графика и ввод;

411

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

- динамический ввод (то есть JIG); - управление видом; - команды; - окна; - операции по созданию примитивов и события (реакторы); - слой связанных объектов (BOL); - объект приложения (различные свойства). Вы можете использовать эти возможности внутри файла JavaScript или HTML страницы и загружать их внутрь AutoCAD при помощи команды WEBLOAD, Application.LoadJSScript() из .NET или acjsLoadJSScript() из ObjectARX. Так как теперь стало возможным размещать такие программы в интернете, а не только в локальном каталоге была добавлена системная переменная TRUSTEDDOMAINS (по аналогии с TRUSTEDPATHS для локальных путей), чтобы иметь возможность отметить интернетовские домены как доверенные. Этот список URL не доступен через диалог «Настройка», но может легко добавляться через LISP (setvar «TRUSTEDDOMAINS" (strcat (getvar «TRUSTEDDOMAINS") «;through-the-interface.typepad.com"))) В то время как JavaScriptAPI позволяет обеспечить более удобный способ для определенных операций - таких, как например, Acad.Editor.CurrentViewport.zoomWindow (pt1, pt2, true) для зумирования рамкой с анимированнием этой операции – и даже в дополнение к способности централизованного хранения кодов - этого не достаточно, чтобы оправдать разработку и внедрение нового API. План состоит в том, чтобы воспользоваться этой технологией API в будущем. [7] 4. Понятие параметризации и разработка системы на её основе Параметрические операции — это ключевые методы построения геометрических фигур в процессе их моделирования. Основным элементом для большинства операций есть 3D-профиль, при движении которого осуществляется формообразование. [8] Параметрическое моделирование существенно отличается от обычного двухмерного черчения или трехмерного моделирования. Конструктор, в случае параметрического проектирования, создает математическую модель объектов с параметрами, при изменении которых происходят изменения конфигурации детали, взаимные перемещения деталей в сборке и т.п. Таким образом, параметризация предполагает автоматическое построение и последующее решение соответствующей системы уравнений, обеспечивающих перерасчет подмножества параметров модели объекта по части параметров, изменивших свое значение. Подробная схема актуальности использования параметризации для модели обусловлено также и частыми изменениями параметров объекта, это показано на рисунке3.1. Типичная задача параметризации состоит в модификации, реконструкции полученного ранее решения. Специфика конкретных задач параметризации зависит от специфики предметной области и типа задачи: создание нового объекта, модификация известного решения. Разработка средств параметризации для специфических условий применения в той или иной проблемно-ориентированной САПР – это важная и актуальная задача.

5. Проектирование концепции взаимодействия технологий

Рисунок 1 – Взаимодействие компонентов системы

412

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Как видно на рис. 1, взаимодействие происходит следующим образом. Пользователь взаимодействует с графическим интерфейсом заскриптованной HTML странички (JS API). При срабатывании скриптов в ответ на действия пользователя, вызываются JavaScript Callback функции из скомпилированной dll проекта с ObjectARX (в рамках которого используется C#.Net, C++.Net и unmanaged C++). Далее они взаимодействуют с базой данных для произведения операций над существующими сущностями, либо производят добавление новых в БД. Затем при помощи механизма транзакций изменения уходят на сцену AutoCAD, где их и видит пользователь. Выводы В данной статье были рассмотрены методы разработки графических CAD-систем на базе AutoСAD, потому что современные возможностей в САПР нуждаются в разработке более узконаправленного средства моделирования оборудования. Рассмотрены методы по созданию САПР на безе AutoCAD: такие как: - адаптация пользовательского интерфейса ACAD и интерпретатор языка AutoLISP. - взаимодействия библиотеки ObjectARXс Web-технологией JavascriptAPI и обеспечении параметризации объектной среды. В настоящее время проводятся исследования по совмещению этих методов, за счёт гибкости CADсистем, расширяемости и использовании Web-технологий JavascriptAPI в связке с ObjectARX библиотекой и другими плагинами AutoCAD можно сделать вывод, что при взаимосвязи библиотек и технологий AutoCAD, данная система имеет все предпосылки стать конкурентоспособной на рынке. Список источников 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

Википедия.

AutoCAD [электронный ресурс].

– Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/AutoCAD AutoCAD2016 адаптация пользовательского интерфейса [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://help.autodesk.com/view/ACD/2016/RUS/?guid=GUID-7103E61A-8317-4834BB00-0FE23AEB020F. AutoCAD2016.

AutoLISP [электронный ресурс].

– Режим доступа: http://help.autodesk.com/cloudhelp/2016/RUS/AutoCAD-Customization/files/GUID-D991386CFBAA-4094-9FCB-AADD98ACD3EF.htm. Фаил СUIx [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://dean.edwards.name/packer.

JavaScriptObfuscator.

Canada [электронный ресурс].

– Режим доступа: autodesk.com/view/ACD/2016/RUS/?guid=GUID-AD49B73D-5534-42CB-8D12-ABA91248642F Технология ObjectARX [электронный ресурс].

– Режим доступа: http://plmpedia.ru/wiki/ObjectARX Технология JavaScript API [электронный ресурс].

– Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/233527/. Википедия. Параметрическое моделирование. [электронный ресурс]. – Режим доступа:http://ru.wikipedia.org/wiki/Параметрическое_моделирование.

Жусупов М.В., Морозова О.В., Григорьев А.В. Методы разработки графических редакторов в CAD системах на базе AutoCAD. В тексте данной статьи представлен краткий обзор существующих методов разработки графических редакторов в CAD системах. Ключевые слова: AutoCAD, CUIx, JavaScrip API, ObjectARX, адаптация пользовательского интерфейса.

Zhusupov MV, Morozova OV, Grigoriev AV Methods for developing graphical editors in CAD systems based on AutoCAD. The text of this article provides a brief overview of the existing methods for developing graphical editors in CAD systems.

Keywords: AutoCAD, CUIx, JavaScrip API, ObjectARX, adaptation of the user interface.

413

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

УДК 004.056

Анализ операционных систем для сотовой мобильной связи и перспективы развития Пилипенко А.С., Григорьев А.В. Донецкий национальный технический университет artempilipenko5@gmail.com Введение Давайте рассмотрим, что такое сотовая мобильная связь, какие системы называются мобильными? Сотовая связь — один из видов мобильной радиосвязи на основе сотовой сети. Ключевой особенностью является то, что общая зона покрытия разделяется на ячейки (соты), определяющиеся зонами покрытия отдельных базовых станций (БС). Соты частично перекрываются, образуя вместе сеть. На идеальной (ровной и без застройки) поверхности зона покрытия одной БС представляет собой круг, а составленная из них сеть имеет вид шестиугольных ячеек (сот) [1]. Мобильная операционная система (мобильная ОС) — операционная система, которая создавалась для мобильных устройств (планшетов, телефонов и другие), а также для реализации возможности общения через радиоволны с помощью сотовой мобильной связи. Развитие мобильных операционных систем – это важная и актуальная задача настоящего времени. Цель исследования Проанализировать существующие системы, работающие с сотовой мобильной связью, определить их достоинства и недостатки, на основе анализа привести новые возможности и перспективы для данного вида операционных систем. Значимость операционных систем сотовой мобильной связи На сегодняшний день, операционные системы сотовой мобильной связи имеют немаловажное значение. Давайте рассмотрим почему. В современном мире люди заняты, прийти к человеку для того, чтобы сообщить ему важную информацию, как правило, нет времени. Для решения данной проблемы можно позвонить абоненту или написать, таким образом передать все то, что необходимо. Данный пример демонстрирует, что операционные системы сотовой мобильной связи необходимы в общении людей. Более того, большинство людей любят играть в разные бесплатные и платные игры или работать с приложениями, которые необходимы лишь для каких-нибудь определённых целей (метроном, уровень и так далее). Данный вид операционных систем предоставляет пользователю мобильные инструменты для работы с поставленной задачей, их можно купить, скачать, установить и пользоваться в любой момент времени (таким образом, пользователь всегда сможет иметь в кармане инструмент, который раньше занимал много места и был тяжелым или неудобным). Более того, пользователь сможет использовать данную операционную систему как календарь, часы и компас, а если ещё к этому списку добавить возможность выхода в Интернет, то вообще всегда будет в курсе всех событий. А игры заменят человеку свободное время, пользователь может их использовать, как правило, в качестве досуга. Ещё одним плюсом данного вида операционных систем является то, что люди получают и обрабатывают большой объём информации каждый день и не могут запоминать множество различных данных. Для этого приходит в помощь заметки в операционной системе сотовой мобильной связи. С ними пользователь всегда сможет записать информацию, обработать её в необходимом виде (например, используя Microsoft Word) и воспользоваться ней в любой момент времени. Анализ существующих систем Рассмотрим самые популярные операционные системы сотовой мобильной связи, их возможности и недостатки. Статистика использования различных мобильных операционных систем представлена на рис. 1.

414

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 1 – Статистика использования различных мобильных операционных систем 1) Android. Данная операционная система является самой популярной на сегодняшний день в связи с большим количеством устройств с ней. Родителем данной операционной системы можно считать Android OS под названием “Astro”, которую выпустила организация Google 20 сентября я 2008. Спустя некоторое время появились следующие обновленные версии «Бендер» и «Cupcake» . Немного позже Google решил именовать Android версии. Также есть другие релизы, такие как, Donut, Ekler, Froyo, Gingerbread, Honeycomb, Ice Cream Sandwich и Jelly Bean. На сегодняшний день Jelly Bean - последняя версия Android от Google. Исходный код операционной системы не закрыт, поэтому разработчики сделали много приложений для Android. Когда вступили в рынок смартфоны и планшеты с ОС Android, они приобрели огромную популярность благодаря своей красивой внешности и эффективной работе. Было введено много новых функций, которые сыграли значительную роль в успехе Android. Google Play является официальным рынком в виде отдельного приложения, которое содержит миллионы различных приложений для устройств на базе Android. Samsung , HTC, Motorola и многие другие ведущие производители используют Android в своих устройствах в связи с лёгкостью использования и популярностью данной ОС. В настоящее время Android является одной из лучших операционных систем и главным конкурентом компании “Apple”. Логотип ОС представлен на рисунке 2. Возможности android (плюсы): кастомизация (большой спектр возможностей редактирования системы), большое количество приложений, открытость системы, распространённость. Недостатки android (минусы): большое количество обновлений, относительно низкая скорость работы.

Рисунок 2 - Логотип Android 2) iOS. Данная операционная система разрабатывается компанией “Apple” и имеет более стабильную работу, но, как правило, цена данной ОС выше по сравнению с другими. Первая готовая версия IOS была введена 29 июня 2007 года, тогда же был разработан первый iPhone, где присутствовала данная ОС. С того времени IOS много раз обновлялась и в настоящее время последней готовой версией является IOS 11, последняя тестовая версия – iOS 11.2. В настоящее время Apple до сих пор не разрешает использовать другим производителям мобильных устройств свою операционную систему. В отличие от Android, Apple больше концентрируется на производительности, а не на внешнем виде. В целом она очень удобна и является одной из лучших операционных систем в мире, конкурируя с Android. До сих пор IOS была использована только в продукции “Apple”, например, в iPhone, iPhone 2G, iPhone 3G,

415

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

iPhone 4 и iPhone 4S, не говоря уже о планшетных ПК таких как IPad 3 , iPad 2 и iPad. Логотип ОС представлен на рисунке 3. Возможности iOS (плюсы): интуитивно понятный интерфейс, экономность энергии, практичность использования, защищённость операционной системы, возможность облачного хранения данных, качественная работа в беспроводных сетях, многозадачность. Недостатки iOS (минусы): закрытость файловой системы, отсутствие пользовательских настроек, ограничение памяти, ограниченность на использование различного софта, цены на данную операционную систему.

Рисунок 3- Логотип iOS 3) ОС Windows Phone. Данная операционная система появилась позже, чем iOS и Android, разрабатывается компанией Microsoft. Все мы знакомы с ОС Windows, поскольку он используется в компьютерах по всему миру. Последний Windows релиз от Microsoft известен как Windows 7, которая получила огромную популярность среди всех видов пользователей. С его красочным и удобным интерфейсом она дала ОС Windows новую жизнь и в настоящее время спрос по всему миру. Microsoft решили пойти дальше, начали разрабатывать операционную систему для мобильных устройств, названную Windows Phone.Первая готовая операционная система вышла 11 октября 2010 года.Серия Nokia Lumia полностью на основе Windows. Некоторые из последних телефонов на базе Windows: Nokia Lumia 800, Nokia Lumia 900, Samsung Фокус и HTC Titan 2. Логотип ОС представлен на рисунке 4. Возможности Windows Phone (плюсы): оперативность (WP8 на сегодняшний день является самой чувствительной операционной системой. Иконка задержки появляется очень редко), удобства в работе с камерой, Live Tiles (В WP8 используется плиточный интерфейс (Live Tiles, “Метро”), которые отображают информацию без фактического открытия самого приложения), стабильность работы, привязка контактов (по сравнению с другими операционные системами, данная функция в WF8 реализована гораздо лучше), кнопка “Назад” (Данная кнопка экономит время по сравнению с ОС IOS. Чтобы вернуться в главное меню достаточно нажать кнопку “Назад, а если держать кнопку в течении 1 секунды, то отобразятся какие окна открыты в данный момент), расширенный поиск e-mail (WP8 позволяет делать полный перебор ваших электронных писем, другие операционные системы позволяют делать поиск только по людям и заголовкам писем), проверка орфографии (в отличие от IOS и Android, WP8 делает это правильнее в большинстве случаев, автоматически делает изменения, если необходимо), полная загрузка фото и видео (в отличие от iCloud и IOS, WP8 добавляет фотографии разных размеров и даже видео на SkyDrive). Недостатки Windows Phone (минусы): небольшое количество приложений (WP8 не имеет такого огромного ассортимента приложений, как другие мобильные ОС, однако некоторые приложения сделаны гораздо лучше), отсутствие синхронизации закладок, поиск телефона (необходимо сделать минимум 3 действия, чтобы найти телефон), карты и навигация (карты, по сравнению с другими операционными системами, находятся в стадии разработки и бета тестирования, поэтому они имеют множество недоработок и работают не всегда корректно, иногда не могут найти перекрёсток и неверно его отображают) [3].

416

Секция 2. "Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании"

Рисунок 4- Логотип WP Также, помимо реальных операционных систем, существуют эмуляторы для того, чтобы была возможность использовать возможности работы с приложениями, как на реальных аналогах операционных систем. Например, Google Play предоставляет операционной системе android множество интересных приложений, таких как, например, различные справочники в различных областях и сферах, приложения, которые используются в качестве клиента для интернет-продаж, в качестве мессенджеров. Чтобы их можно было использовать, например, на ПК, можно скачать и установить эмулятор android и работать с данными приложениями. Одним из таких эмуляторов является BlueStacks.

BlueStacks – условно-бесплатная программа для запуска Android-приложений на компьютере или другом устройстве под управлением ОС Windows или Mac OS [4]. Условно – бесплатная данная программа в связи с тем, что по истечении срока демо-версии блокируется окно приложения и предлагается выбор: 24 доллара в год или установка спонсируемых приложений; без установки данных приложений или без оплаты, вы не сможете дальше пользоваться программой. Логотип представлен на рис. 5. Возможности BlueStacks (плюсы): запуск Android-приложений без использования устройств с ОС Android, синхронизация приложений и файлов телефона с компьютером, наличие предустановленных заранее приложений и некоторых настроек системы, поддержка Android Debug Bridge, поддержка 3D игр (данную возможность поддерживают не такое большое количество эмуляторов), может работать с магазинами Google Play, AMD AppZone, Amazon Appstore (так же как и на ОС Android), наличие виртуальных SD-карт, возможность получить Root-доступ (права администратора), многоязычный интерфейс (русский язык в том числе), легкая установка самой программы и приложений для Android. Недостатки BlueStacks (минусы): закрытый исходный код, высокие системные требования (требуется видеокарта с объёмом памяти не менее 512 Мб и процессор Pentium IV и выше для запуска 3D-игр. Также для работы программы необходимо не менее 2 Гб оперативной памяти).

Рисунок 5- Логотип BlueStacks Перспективы развития На сегодняшний день, операционные системы сотовой мобильной связи почти полностью удовлетворяют потребности человека в общении, досуге и легкости. Но существует некоторые недостатки, которые перечислены выше. Перспективы развития операционных систем:

417

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

- Возможность работы с приложениями, которые были написаны на не мульти платформенных языках, например, С#. На данный момент существуют эмуляторы для работы с данными языками, но пока что они плохо реализованы, приводят к множеству ошибок и работают, как правило, некорректно; - Присутствие безопасного режима и наличие точек отката системы для того, чтобы пользователь мог не переживать за свои действия, которые он выполняет над операционной системой; - Наличие облачного хранилища. Данная функция реализована не на всех мобильных операционных системах. Выводы Проанализированы существующие операционные системы сотовой мобильной связи и их эмуляторы, определены их достоинства и недостатки. Приведены перспективы и значимость операционных систем сотовой мобильной связи. Литература 1.

2.

3.

4.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Сотовая_связь - Сотовая связь http://azericms.com/mobilnyie-prilozheniya/top-10-mobilnyih-telefonov-operatsionnyiesistemyi.html -Топ 10 операционных систем http://raznic.ru/149-chem-ploh-i-horosh-windows-phone.html - Достоинства и недостатки Windows Phone http://softcatalog.info/ru/obzor/luchshie-emulyatory-android-dlya-windows - Эмуляторы работы мобильных операционных систем

Пилипенко А.С., Григорьев А.В. Анализ операционных систем для сотовой мобильной связи и перспективы развития. В данной статье рассмотрена важность мобильных операционных систем, проанализированы существующие операционные системы для общения людей с внешним миром и работы с приложениями для данных операционных систем, обоснована значимость их использования. На основе анализа представлены недостатки, а также перспективы развития данного вида операционных систем. Ключевые слова: операционные системы, мобильные устройства, сотовая мобильная связь, эмуляторы, приложения.

Pilipenko A.S., Grigoriev A.V. Analysis of operating systems for cellular mobile communications and development prospects. This article discusses the importance of mobile operating systems, analyzes existing operating systems for communicating with the outside world and working with applications for these operating systems, and justifies the importance of their use. Based on the analysis, shortcomings and prospects for the development of this type of operating systems are presented.

Keywords: operating systems, mobile devices, cellular mobile communications, emulators, applications.

418

Секция 3. "Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка" (тезисы)

Председатель: Секретарь:

Каверина Ольга Геннадиевна Осинская Наталия Тимофеевна

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Artyomenko O.G. Sosnina L.V.

Information and educational resources of educational institutions in the Internet The primary task of modern society is to achieve a new quality level of education. The accumulation of knowledge, the transition to new rapidly developing technologies in all spheres of life lead to a conscious understanding of the revision not only of what should be taught, but also how to organize the learning process in the modern world as well as possible. The dynamic world requires appropriate changes in education.

Today it is not possible to fully evaluate the potential of modern technologies in education. Information support of students and teachers activities, the possibility of free access to the necessary educational, scientific, cultural and any other information is a necessary condition for any individual free development. The organization form of the global network as a distributed and rapidly growing on the structure and scope of a public repository of information resources suggests that many of these resources are consumed and produced in the sphere of education. Current and future education systems cannot be considered without a focus on network storage media.

Nowadays there are a lot of different information and education resources. Most of them are "business cards" of education institutions. Information and education resources are a set of the technical, program, telecommunication and methodical means allowing to use optimum new information technologies in education and implement them in all types and forms of education activities [1].

In spite of the fact that the considerable part of information at all knowledge domains is provided on the Internet, the problem of effective support of scientific community with information on the interesting subjects is still far to be decided [2]. The information and learning Internet resource intended for information support of scientific and educational activities of the releasing department of the Program Engineering (PE) of the Donetsk national technical university in the field of program engineering of intellectual program development is one of steps to the decision of such tasks as:  convergence of the information resources relating to such important knowledge domain as development of intellectual program systems at PE department in information space;  support of logical integrity of semantic descriptions system of the information resources reduced in a common information space on subject relevant for program engineering;  support of website developers in giving the possibility of open informative access to the structured information resources of the website;  specialists operational informing in intellectual systems programming on results of activities of PE department in the field of an artificial intelligence and formation on the basis of mutual interest around this subject of a circle of supporter experts.

Architecture of the information and education website While creating the information and education portal the design of a web resource is of great importance. At the first step of information design it is necessary to develop an inner pattern of informative filling of the website for users to be guided easily in this resource. Design process consists of three main parts: conceptual, logic and physical design. First of all the concept of a resource means that the main ideas of this product are developed, i.e. the maintenance of future information and learning web resource is built of information which is really necessary for users, the analysis, collection and documenting of the main requirements are carried out and methods of their implementation are defined. At the following stage the logic design of future operations - possible pages of the website and hypertext communications between pages, methods of revitalizing of pages with use of a multimedia - is created. The last stage is physical design, that is determination of technologies to be applied on the website and a choice of the software which will help to realize these technologies [2].

As a rule, entering into structure of an information portal include the following: news feeds and mailings; expanded multi-level navigation aids and search; electronic textbooks and libraries; directories of educational resources; educational, organizational and methodical questions; the interactive learning tools providing the active involvement of users in training activity; the virtual environments of educational practical activities; computer demonstrations; the universal learning environments; databases; reference department for information search, on-line logs; learning games; means of remote and open learning.

The structure of the portal is based on the modularity principle. Such model should support three principal components: - the general module which is responsible for portal control defines structure of content

420

Секция 3. "Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка" (тезисы)

and the system of the services and services available to users; - the administrative module is the component responsible for control of user groups; - the module of content control is the component allowing to exercise control of information blocks provided on the portal [3].

The projected website has the three-level architecture that is traditional for information systems including the level of the user interface, level of request processing and level of storage and an information access (basic level).

Program implementation For this system program implementation the following work benches are selected: HTML, PHP, WordPress. The database MySQL was used as well. Сonclusion The problems of the modern internet technologies usage in the real development have been considered (HTML, PHP, WordPress, MySQL) and their merits and demerits are revealed in the analysis of topical issues of development and creation of the modern information and education portals. The Program Engineering Department has solved the tasks of implementation of the information and scientific website according to the new principles of interaction of society and education system at all levels. Topical issues of development and creation of the modern information and education portal are considered.

Nowadays the following tasks are being solved: – modern Internet technologies usage in reality; – determination of Web pages structure at the portal; – choice of strategy of portal development and creation.

Sources 1.

2.

3.

4.

Review of educational resources [Electronic resource]– Аccess https://webtun.com/websites/6776-obzor-obrazovatelnyh-resursov-bolshaya-podborka.html Architecture of the website [Electronic resource]– Аccess http://www.hmx.ru/arhitektura_saita.html Correct architecture of the website [Electronic resource]– Аccess http://fb.ru/article/289653/pravilnaya-arhitektura-sayta-kak-izbejat-oshibok Houmer. And., Ulmen K. Dynamic HTML: the reference manual - SPb: St. Petersburg.

Artyomenko O.G., Sosnina L.V. Information and educational resources of educational institutions in the Internet. The information and educational resources of educational institutions of the Internet are in the focus of this article. Information support of every participant of education process hasn’t been solved yet. Information and scientific websites creation gives the opportunity to improve and optimize educational process.

Keywords: education, information, the Internet, website, portal, software, interaction Артеменко О.Г., Соснина Л.В. Информационно-образовательные ресурсы образовательных учреждений в сети Интернет. В центре внимания данной статьи – информационно-образовательные ресурсы образовательных учреждений в сети Интернета. Информационная поддержка каждого участника образовательного процесса пока не решена. Создание информационных и научных сайтов дает возможность совершенствовать и оптимизировать образовательный процесс. Ключевые слова: образование, информация, интернет, сайт, портал, программное обеспечение, взаимодействие

421

mode: mode: mode:

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Bunyakin A. Girovskaya I.V.

Optimization of access control system An access control system for monitoring human ingress and egress comprises an input means for creating a unique identifier to be stored in a database. The unique identifier includes a digital image of the person, a digital image of the unique identifier, and alphanumeric identification data. A processing means coupled to said input means is operable to perform the steps of storing the unique identifier as a computerreadable file in the database, recording the arrival date and time of a person; creating a tracking record associated with the unique identifier. The unique identifier can be displayed on a monitor coupled to the processing means.

A printer coupled to the processing means generates an access pass on portable media which includes a viewable image of the person and the identification document, and alphanumeric identification data for the person. The access pass can also include machine readable media which comprises a coded representation of the unique identifier. The system of the invention can include a sensing mechanism operable to interpret the machinereadable media. Access permission designators can be associated with the unique identifier in the database to approve or deny access, or to grant selective access.

Field of the invention. This invention relates generally to the field of access control systems, and more specifically to a system and apparatus for issuing access passes and maintaining a database of identification information for monitoring and controlling ingress and egress in a restricted facility.

Background of the invention. For security reasons, public access to restricted facilities such as military installations, police stations, correctional institutions and governmental offices is tightly controlled. The need for controlled access exists in private industry as well, as in, for example, corporate facilities and plants which must maintain strict control of visitor and non-employee traffic. In addition to known employees and personnel, persons seeking entry to a facility can include vendors, maintenance workers, delivery services, and others having business within the facility. In order for a facility to function efficiently, there is a need to provide access to those seeking entry without undue delays, while at the same time maintaining security.

Access control for visitors and personnel is typically implemented with a human attendant stationed at a point of entry. A basic method of access control involves maintaining a manual log book where a visitor's name and other relevant particulars are recorded. Since a “by hand” system has limited functionality, it is far more desirable to maintain a computerized database of visitor and personnel information. In this way, it is possible to obtain an rapid and accurate accounting of visitor and personnel activity at any given time. A computerized visitor database also facilitates allowing only conditional access to certain individuals, or denying access altogether to an individual.

It is often necessary, particularly in the case of police stations and correctional facilities, to accurately document the identity of an individual seeking entry. Visitors to a facility may be given a temporary badge or pass identifying them being authorized for access. A pass or badge allows for rapid visual verification that a person is permitted to enter a given area. In order to prevent misuse of a badge or pass, it would be beneficial to include a photograph of the person on the pass itself so that it cannot be transferred to another. However, having one's photograph taken can seem unnecessarily intrusive as many people feel that the presence of the camera is unpleasant and intimidating.

In some environments, it may be desired that an access control system be as transparent and unobtrusive as possible so that activity can be monitored without creating an unpleasant “under surveillance” atmosphere. To this end, the present invention provides a system and apparatus for quickly collecting and processing identification data from a person, including a surreptitious photograph, in order to issue a visitor pass and grant access.

The need for secure access control is particularly evident in the case of police stations. Allowing visitors to flow freely in and out of a police station is highly undesirable. A manual log book can be maintained, however for a police station certain types of visitor traffic can make it beneficial to rapidly obtain background information for a visitor. For security reasons, it would also be advantageous to provide a computer implemented access control system which can be integrated with access control devices such metal detectors, doors, locking mechanisms, portals, turnstiles, and biometric devices. Further, the ability to expedite a repeat visitor is desirable. For instance, an attorney visiting a prisoner may repeat visits daily for weeks. The ability to rapidly process such a repeat visitor is highly beneficial.

References 1.

2.

3.

Vorona, V.A, Tikhonov, V.A Access control systems. - M .: Hot line - Telecom, 2010. - 272 e .: ill.

A.Krakhmalev. Means and systems of control and access control. Tutorial.M .: SRC "Okhrana" GUVO of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2003.

Official site Wikipedia. [Electronic resource]. - Access mode: wikipedia.org

422

Секция 3. "Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка" (тезисы)

Grishchenko O.S., Sosnina L.V.

Overview of authentication algorithms in distributed software systems Authentication is an important part of any distributed software system. Not all authentication algorithms provide the same level of security and usually have their own scope.

The aim of this work is to analyze approaches to authentication in software systems, to review the principles of the authentication algorithms used in modern distributed software systems, to study existing authentication standards.

The simplest algorithm of authentication is password authentication. This authentication method provides a rather weak level of security.

RFC 7235 [1] describes the authentication protocol for HTTP based on the login and password. This protocol allows to automatically add authenticating information (such as login and password) to user's requests.

In that case communication between the client and the server should be carried out through the TLS protocol.

Instead of adding login and password to the user's requests, tokens can be used. A token is a servergenerated information that allows to authenticate the user. The token can be signed and encrypted by the server and have a validity period. This approach allows to refuse the transfer of user data for each request and even if the token is intercepted, the attacker will be able to use it only in the current session.

Safer approach to authentication is to use the PKI (public key infrastructure) system. The main components of the PKI system are the Certification authority (CA) and users. Users interact with each other using certificates [2] issued by the CA. To provide authentication based on certificates cryptographic algorithms with a public key are used. A certificate is a collection of data that identifies the owner, and his public key. In practice, hierarchical PKI systems, consisting of multiple users and certification authorities, are used. A certificate can be revoked.

The authentication standard describes GOST R ISO / IEC 9594-8-98 - Authentication Basics. This GOST describes 2 authentication options: simple on the basis of a password and strict, using asymmetric cryptographic algorithms. Simple authentication can be protected and unprotected. Strict authentication is based on asymmetric cryptographic systems. Strict authentication can be unidirectional, bidirectional and Threedirectional. Unidirectional authentication uses one transfer of information from user A to user B. Bidirectional authentication uses an additional response from B to A. Three-directional authentication adds an additional transfer from A to B. The current standard is the HMAC [3] algorithm (FIPS PUB 198). This algorithm describes the signing data based on a secret key.

Literature 1.

2.

3.

Hypertext Transfer Protocol (HTTP/1.1): Authentication passwords [Electronic resource]. – Access mode: https://tools.ietf.org/html/rfc7235 Internet X.509 Public Key Infrastructure Certificate and Certificate Revocation List (CRL) Profile [Electronic resource]. – Access mode: https://www.ietf.org/rfc/rfc5280.txt HMAC: Keyed-Hashing for Message Authentication [Electronic resource]. – Access mode:https://tools.ietf.org/html/rfc2104.html

Grishchenko O.S., Sosnina L.V. Overview of authentication algorithms in distributed software systems. The article is devoted to the problem of distributed software system and authentication algorithms. Different levels of security are considered there. The problem to be decided is to make right choice in order to obtain the safest level of interaction.

Keywords: software, security, interaction, algorithm, system, identification, network Грищенко О.С., Соснина Л.В. Обзор алгоритмов аутентификации в распределенных программных системах. Статья посвящена проблеме распределенной программной системы и алгоритмам аутентификации. Рассматриваются различные уровни безопасности. Проблема должна быть решена если сделать правильный выбор для того чтобы получить самый безопасный уровень взаимодействия. Ключевые слова: программное обеспечение, безопасность, взаимодействие, алгоритм, система, идентификация, сеть.

423

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Gulyaev V.A., Gilmanova R.R.

Interrelation of information technology and higher education Currently, the very notion of education is undergoing significant changes. While formerly education was regarded as cognitive activity and a process of acquiring knowledge, today, experts more often speak of it as a service emphasizing the leading role of the client in the end result of the educational process. Among the highpriority tasks of any educational institution there is the issue of ensuring the educational process, i.e. satisfying the educational demands of a person, society, and country. The relevance is that innovative teaching takes on a leading role which helps to create and modernize the efficiency of the educational process.

In education, there are several areas where changes are very well seen: 1. In the area of access to educational information. Due to rapidly developing information technologies, there are now good opportunities to work with educational content and other information that was previously unavailable: electronic educational resources, digital libraries; open sources of information (databases of archives, research institutions, records of conferences, symposia), etc. Access to information leads to the learning process beyond the classroom, and ensures the possibility of work of students with information at any time and at any place.

2. In the area of training aids. The emergence of new information technology tools and communication means increases in the value and effectiveness of such models of work as: collaborative learning, project learning, knowledge sharing, and exchange of experience between colleagues.

3. In the area of didactic relations. A student becomes a learning subject, whereas a teacher becomes an organizer and an assistant in following the educational path.

4. In the area of philosophy of education. Understanding and acceptance by students of real and important goals make them active subjects of the educational process and development. The main goal of today’s education is the development of skills and qualities of a human being of the 21century.

Analysis of developments have made it possible to comprehend a number of the properties of modern information technologies that affect the changes in education and can act as trends of using them in education.

These trends include the following: 1. Availability. This trend manifests itself in the emergence of the new ways of access to knowledge.

Textbooks, educational applications, games, and software that can be viewed on mobile devices are becoming more and more popular. Such compatibility is an important requirement. A growing number of schools, following the changing reality, wish to enable their students to use mobile devices for educational purposes.

2. Visualization and virtualization. This manifests itself in the use of online tools of visualization and virtual worlds.

3. Openness. This manifests itself through the increase in the number of open (including educational) resources at different levels - the state; educational organizations; professional, scientific and educational communities; personality.

4. Integration of learning and games is based on the desire to actualize natural desires of people to achieve the objectives, status and self-expression.

5. Robotics manifests itself in the increasing number of developments that offer the opportunity to collect things using one’s own hands, and to program the operation of various devices that can perform various operations and actions. Interest in robotics has increased due to the increased importance of science and engineering education. In the world, it is seen as a vital innovation and is organized as a special direction of STEM - science, technology, engineering, mathematics.

Comparing trends in the development of information technology and dedicated areas of education where the marked changes are taking place, it should be noted that different types of learning are in demand, which can be classified according to the ideas and approaches that lie at their base. This is personality based learning; lifelong education; informal learning; learning outside the classroom; professional training for gifted students; education of children with health problems and problems of development; natural sciences, mathematics, engineering, information technology education.

Among the pedagogical models, which in the context of the development of the society are being actively developed and become traditional, it is possible to mention: 1) adaptive learning (intelligent learning systems, reliance on the driving style of training, individual educational routes, computer-based teaching tools); 2) project-oriented learning (project method; training based on the needs – requirements of students, training based on use of the teaching strategies);

424

Секция 3. "Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка" (тезисы)

3)

training based on solving urgent problems (problem-based learning: based on the use of experimental data, based on the application of knowledge, based on the solution of problems of the environment and communities); 4) training that uses the force of entertainment (educational television, video games, “learning in the clouds” focused on the development of children); 5) inverted training (a pedagogical model, in which the organization of a lesson and organization of the homework are presented vice versa).

In terms of future prospects for development, we see the unfaltering expansion of the market for educational services in the field of information technology and introduction of new methods of instruction, including distance education.

References 1.

2.

3.

4.

Инновационные технологии в профессиональном образовании. Н.В. Фишер. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 3: Педагогика и психология 2010 г.

Levina M.M. Technology of professional-pedagogical education. М., 2001.

Peresheina N.V. Innovative technology in vocational education. Образование через всю жизнь: непрерывное образование в интересах устойчивого развития, 2010.

Shilova O.N. Interrelation of information technology development and education.Образование через всю жизнь: непрерывное образование в интересах устойчивого развития, 2014.

Gulyaev V.A., Gilmanova R.R. Interrelation of information technology and higher education.

The article considers innovative teaching that takes a leading role to help create and modernize the efficiency of the educational process. High-priority tasks of educational institutions, pedagogical models are given in the article. Due to rapidly developing information technologies, there are now good opportunities to work with educational content.

Keywords: innovative teaching, developing information technologies. Гуляев В.А., Гильманова Р.Р. Взаимосвязь информационных технологий и высшего образования. В статье рассматривается инновационное обучение, которое играет ведущую роль в создании и модернизации эффективности образовательного процесса. Приведены приоритетные задачи образовательных учреждений и педагогические модели. Благодаря стремительно развивающимся информационным технологиям, сейчас есть хорошие возможности для работы с образовательным контентом. Ключевые слова: инновационное обучение, развитие информационных технологий.

425

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Iordanov R.V., Kushnirenko Ye.N., Zavadskaya T.V.

The problem of robot-creating Introduction Nowadays the robotics is the most progressive scientific area. Cardinal object which is pursued by engineers while creating robots is to make work easier and reduce the risk for human life. Thus, robotic systems implementation allows considerably to change rate development of different branches science and engineering.

This article deals with the problem of robot-creating. Particularly, the stages of creating and robot behavior simulation are considered.

Problem definition The proper arranging of robot designing plan is explained by necessity to reduce number of possible errors at each work stage. After determining of input data and basic tasks, which robot has to do, the project work is as follows: 1. To determine robot technical appearance, its systems and subsystems. Skeleton diagram compilation.

2. To choose the basic functional elements.

3. To develop mathematical apparatus.

4. To choose development tools.

5. To create the robot model.

6. To simulate the robot behavior. To test it.

7. Prototype creation.

The given plan reflects the main development stages. The feature of such organization is possibility to return to the previous stage to eliminate the arisen error.

Robot model creating Modeling takes an essential part of the time while robot developsng. Creation of model allows to organize the logic of robot movements, systems and subsystems work. Also, correction of the given tasks occurs at this stage.

After creation of model the finding are analyzed. In case of errors absence, preparation for simulation is organized. Simulation means supporting of different conditions and robot response monitoring while testing .

These conditions allow to study robot behavior comprehensively. It is also necessary to correct testing results if robotic system behavior is erratic.

Implementation of model After the careful analysis of available development tools the Virtual Robot Experimentation Platform robosimulator (V-REP) was selected as the main program for modeling and behavior simulating. The program window is shown in figure 1:

Figure 1 – The program window

426

Секция 3. "Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка" (тезисы)

The created model has a three-wheel basis for relocation on a surface. Two wheels are equipped with motors, the third is passive and is necessary for balance. Five ultrasonic sensors are set as the subsystem allowing the robot to avoid obstacles. This model is shown in figure 2:

Figure 2 – Robot model with a prediction subsystem The user interface is also created programmatically. It allows to change the speed of model and to stop motors under abnormal condition, in case of erratic behavior. The interface is shown in the figure 3:

Figure 3 – User's Interface Conclusion The process of modeling gives the possibility to create robot model, to check the adequacy of his work, to choose the research conditions and to eliminate the errors.

Proceeding it, six steps of classical robotic system development were executed.

427

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Medvedev A.S., Sosnina L.V.

Student identification and problems of face recognition The problem of recognizing [1] faces is very relevant at the moment. A lot of work is devoted to this topic. The main difficulty consists in recognizing the person on the image with various changes related to lighting, foreshortening, age, facial expressions, hairdo, etc. There are various ways to solve the problem of face recognition, but they are not all ideal.

The neural net [2] is the architecture of artificial neural networks, which is aimed at efficient recognition of images [1]. It is part of the technology of in-depth training. Uses features of the visual cortex [3], in which cells were exposed to direct lines at different angles, and complex cells whose reaction is associated with the activation of a certain set of simple cells. The idea of the CNN is to alternate between the convolution layers and the subsampling layers. The network structure is multi-layered and does not contain feedbacks. Most often for learning, the method of back propagation of the error is used [4].

A convolutional neural network is one of the best algorithms for recognizing and classifying images. Its advantage in convenient parallelization of computations, which makes it possible to implement algorithms for working and learning the network on graphics processors. Also, the CNN is relatively stable to rotate and shift the recognized image. The disadvantages include the difficulty of setting up the network, because There are a large number of configurable parameters.

The above models are quite costly from a computational point of view, since they have a large number of learning parameters, which makes the choice of the SNA architecture for solving a different class of pattern recognition problems quite difficult. However, such networks do not require manual preparation of data for further work, which is an important advantage over classical classification methods.

The method of back propagation of an error is the method of learning a multilayer perceptron. A multilayer perceptron is a special case of the Rosenblatt perceptron, in which one algorithm for back propagation of error trains all layers. This is an iterative gradient algorithm that serves to minimize the error in the operation of the multilayer perceptron and obtain the desired output. The idea of this method is to spread the error signals from the outputs of the network to its inputs, in the direction opposite to the direct propagation of signals in the usual mode of operation.

Selecting a face in a video stream The selection of faces in the video stream is realized using the algorithm of the Viola-Jones faces detection. This algorithm allows you to detect objects on images in real time. The method uses the sliding window technology. That is, a frame smaller than the original image moves with a certain step in the image and determines whether there is a face in the window in question. The algorithm has the following advantages: - it is possible to detect more than one person in the image; - the use of simple classifiers shows good speed and allows using this method in the video stream.

However, the algorithm is difficult to train, since a lot of test data is required for training and involves a long learning time, which is measured in days.

The general scheme of the algorithm looks like this: before the recognition begins, the learning algorithm based on test images trains a database consisting of characteristics, their parity and boundary. Further, the recognition algorithm searches for objects at different scales of the image using the created database. The algorithm of Viola-Jones at the output gives all the set of non-unified objects found on different scales. The next task is to decide which of the found objects are actually present in the frame, and which are duplicates. Figure 1 shows the result of the algorithm.

Development of a software model of a multilayer network At the stage of object-oriented analysis and design, the UML modeling language was used to describe models of the software system. For the software implementation of this system, the C ++ programming language is chosen because of its connection with the ConvNet library. In addition, it has various libraries for working with images.

ConvNet is a C ++ library that implements data distribution in convolutional neural networks. ConvNet provides an efficient and easy-to-use implementation of convolutional neural networks in C ++.

The system consists of several modules: the face extraction module, the recognition module and the identification module. The first module is responsible for selecting faces in the video stream. In other words, it

428

Секция 3. "Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка" (тезисы)

creates a training sample for the SNA. The second module is responsible for recognizing faces in the video stream. The third module is responsible for identification.

Conclusion Analysis of the convolutional neural network showed a good result in the recognition and classification of images. The advantage of the CNN is its convenient parallelization of computations, which makes it possible to implement algorithms for working and learning the network on graphics processors. Also, the CNN is relatively stable to rotate and shift the recognized image. The disadvantages include the difficulty of setting up the network, because there are a large number of configurable parameters. A lot of trouble brings a long learning process. In complex tasks, network training may take days or even weeks. There is a risk that the SNA will not learn at all. Despite this, the algorithm worked well in the course of experiments, so it will be used in the system of recognition of human faces.

Literature 1.

2.

3.

4.

Identification and recognition of persons [Electronic resource]. - Access mode: http://wiki.technicalvision.ru/index.php/ Identification and recognition of faces Convolutional neural networks: a view from within.

[Electronic resource]. http://en.datasides.com/code/cnn-convolutional-neural-networks Method of back propagation error.

[Electronic resource]. https://en.wikipedia.org/wiki/Method_reverse_expandation_of_suspices Evolution of neural networks for image recognition in Google: Inception-ResNet. [Electronic resource]. https://habrahabr.ru/post/303196/

Medvedev A.S., Sosnina L.V. Student identification and problems of face recognition. The article is devoted to the problem of face recognizing. Different approaches to this problem solving are studied there. It is necessary to underline that analysis of convolutional neural network showed a good result in images recognition and classification.

Key words: recognition, neural, network, face, module, scale, algorithm. Медведев А.С., Соснина Л.В. Идентификация студентов и проблемы распознавания лиц. Статья посвящена проблеме распознавания лица. Изучены различные подходы к решению данной проблемы. Необходимо подчеркнуть, что анализ сверточной нейронной сети показал хороший результат в распознавании и классификации изображений. Ключевые слова: распознавание, нейрон, сеть, грань, модуль, масштаб, алгоритм.

429

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Overchenko Yar., Kuksina O.

Some peculiarities of machine translation The subject of the article is the basic approaches to implementation of text translations in computer systems and the main features of machine translation.

Machine translation has become possible thanks to the development of information technologies. It is based on application by a computer system of certain constant correspondences between words and grammatical phenomena of different languages. Systems of machine translation of texts from one natural language into another simulate the work of a human interpreter.

There are many different approaches to implementation of these systems. Some machine translation systems use the developed set of rules based on the lexical and grammatical features of the supported languages, which allow constructing consistent correct translation. Other systems are based on using special language models in supported languages for machine learning technology. However, for all types of machine translation systems, it is important to have a complete and correct language base, which will allow you to cope with the problems of synonymy and homonymy in the translation. These problems can cause serious mistakes during the translation process. For example, the Russian language has a lot of homonyms - that is words with the same spelling or pronunciation but different meanings such as the word «ключ». And a machine translation system must identify the contextual meaning of a word to choose the correct translation of a homonym namely for this text and this context. It is not so easy for a computer as it is for people – just some kinds of machine translation systems can cope with it.

In general, a machine translation process can be divided into four stages: entering a text, searching for translations, grammatical analysis and final output synthesis. The first stage is usual typing or copying of the text, which will be split into words, to a special place in the program. During the second stage a machine translation system is searching for translations of input words in a special database. The most important thing for this stage is to have a rich and correctly designed database with a full set of translations for every word.

Then the third stage comes, namely the stage of a grammatical analysis. It is based on work of a special module called “grammatical analyzer”. During this stage a machine translation system tries to identify the main grammatical characteristics of words and their translations into a target language, such as gender, tense, case and the number of a word, whether it is plural or singular. The module, which does this work, uses a developed set of rules based on the lexical and grammatical features for identifying and for qualitative translation it is very important to develop this set taking into account the maximum number of lexical and grammatical rules.

Finally, the last stage of a machine translation process starts. During this stage the system creates an output translation according to the results of the previous stages. It is based on another special module, which also has a set of grammatical rules for editing words according to their characteristics. Mostly, the first three stages are typical for different kinds of machine translation systems, and the main differences lies in the last stage of a machine translation process.

Modern machine translation systems are divided into three big groups. There are systems based on rules, on examples and statistical systems.

A machine translation system based on rules is a general term that designates a machine translation system based on linguistic information about the source and target languages. This information is mainly derived from dictionaries and grammar covers the basic semantic, morphological, syntactic patterns of each language.

This approach to machine translation is also called classical. The basic principle of machine translation systems based on rules is the relationship between the structure of the input and output sentences. Translation in this case is not particularly of a good quality.

A translation based on examples is one of the approaches to machine translation, in which a bilingual body text is used as a knowledge base during translation. Roughly speaking, this is translation by analogy. To build a machine translation system based on examples, you need a language package composed of pairs of sentences. Language pairs - texts containing sentences in one language and corresponding sentences in another can be either variants of writing two sentences by a person who is a native speaker of two languages or of a set of sentences and their translations performed by a person. It is important to note that the translation rules used in this method differ from the simple grammatical rules of classical methods. In this case, we operate with higherlevel data. Translation based on examples is best suited for such phenomena as phrasal verbs. The meanings of phrasal verbs strongly depend on the context. Phrasal verbs are very common in spoken English. They consist of

430

Секция 3. "Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка" (тезисы)

a verb with a preposition or an adverb. The meaning of such an expression cannot be obtained from the meanings of the constituent parts. Classical methods of translation in this case are not applicable. This method of translation can be used to determine the context of sentences. It can solve the problem of homonymy and synonymy. So, machine translation systems, based on examples can produce better translation then the previous type.

Statistical machine translation is a machine translation method, which uses the comparison of large volumes of language pairs, as well as machine translation, based on examples. Statistical machine translation has the property of "self-learning". The quality of statistical machine translation depends on the number of language pairs and the accuracy of their correspondence to each other. The greater number of language pairs and the more accurate correspondence are, the better the result of statistical machine translation is. Statistical machine translation is based on the search for the most probable translation of a sentence using data from bilingual corpus of texts. As a result, when performing a translation, the computer does not operate with linguistic algorithms, but calculates the probability of using a particular word or expression. A word or sequence of words having an optimal probability is considered to be the most appropriate for the translation of the source text and is substituted by the computer into the resulting text.

431

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Savkin V., Kaverina O.

Ant colony optimization algorithms What is ant colony optimization algorithm? Why it is so called? Let's find out.

The ant colony optimization algorithm is one of the effective polynomial algorithms for finding approximate solutions of the traveling salesman problem, as well as the solution of similar problems of finding routes on graphs. Dr. Marco Dorigo proposed the first version of the algorithm in 1992. Algorithm was aimed at finding the optimal path in the graph [1].

What is the peculiarity of the behavior of ants?

An ant cannot be called smart. A separate ant is not able to make the slightest decision. The fact is that it is arranged in a very primitive way: all its actions are reduced to elementary reactions to the environment and to its fellowmen. The ant is not able to analyze, draw conclusions and seek solutions.

Ants are able to achieve success due to their sociality. They live only in collectives – colonies. All the ants of the colony form the so-called swarm intelligence. The individuals making up the colony should not be clever: they must only interact on certain very simple rules, and then the colony will be fully effective.

There are no dominant individuals in the colony, there are no bosses or subordinates, no leaders who hand out directions and coordinate actions. The colony is completely self-organizing. Each of the ants has information only about the local situation, not one of them has no idea about the whole situation as a whole – that he learned himself or from his relatives, either explicitly or implicitly. The mechanisms for finding the shortest path from the anthill to the source of food are based on the implicit interactions of the ants.

Each time passing from the anthill to food and back, the ants leave a pheromone path behind them.

Other ants, having felt such traces on the ground, will instinctively rush to him. Since these ants also leave pheromone paths behind them, the more ants pass along a certain path, the more attractive it becomes for their relatives. In this case, the shorter path to the source of food, the less time is required for the ants to it – and consequently, the faster traces left on it become noticeable.

How the ant colony optimization algorithm works and where it is applied?

Simulating the behavior of the colony of ants in nature, ant colony optimization algorithms use multiagent systems, whose agents function according to extremely simple rules. They are extremely effective in solving complex combinatorial problems – such as, for example, the traveling salesman problem, the first one solved using this type of algorithms.

In modern computer systems in the majority it is applied not the classical ant colony optimization algorithm, but its modifications, the most famous of which are Elitist Ant System, Ant-Q, Ant Colony System, Max-min Ant System and ASrank [2].

Bibliography 1.

2.

Anirudh Shekhawat, Pratik Poddar, Dinesh Boswal – Ant colony Optimization Algorithms : Introduction and Beyond, Artificial Intelligence Seminar, 2009 Муравьиные алгоритмы [Electronic resource] – Access mode: https://habrahabr.ru/post/105302/

432

Секция 3. "Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка" (тезисы)

Serpukhovitin Y., Kaverina O.

The device for measuring the rotational speed of the test bench disc Dokkeriam@yandex.ru

Today I would like to talk about the device for measuring the rotational speed of the test bench disc. It is necessary to analyze the construction of a test bench for measuring the rotational speed of an aircraft. When debugging an aircraft speed measurement system, it is necessary to compare the measured rotational speed with the reference rotational speed of the test stand disk.

The test bench is a variable speed disk. The rotational speed of the disc can be 33, 45 and 78 rpm. When debugging an aircraft speed measurement system, it is necessary to compare the measured rotational speed with the reference rotational speed of the test stand disk. The device for measuring the rotational speed of the test stand disk was developed on the basis of the training and debugging stand EV 8031/ AVR. The training and debugging stand EV 8031 / AVR is based on the microcontroller I8051.

The circuit of the device for measuring the speed of rotation of the disk includes the following elements: magnetic sensor (D), microcontroller based on intel8051 (MK I8051), liquid crystal display (LCD), serial port in the MK (UART), serial converter of UART signals to USB signals (USB), a personal computer (PC).

"The signals from the sensor D are fed into the MCU I8051 microcontroller. The microcontroller measures the time between two sensor trips and calculates the current rotation speed of the disk. The measured value is outputted to a liquid crystal LCD display and transmitted via the serial interface converter of the UART microcontroller to USB to a personal computer for further processing.

The sensor is a reed contact, which closes when passing a magnet attached to the disc of the test bed.

The sensor is connected to the P1.6 pin of the microcontroller through a 1 kΩ resistor using the lower terminal of connector J8. The sensor can be connected in different ways.

The measurement of the disk rotation speed is based on the measurement of the time of one revolution.

The time of one revolution is the time between two markers that the sensor forms. The time of one revolution is measured using the microcontroller timer 0. When the marker (start of rotation) appears, a timer starts, which increments the time variable every millisecond. After the appearance of the next marker, the variable time contains the time of one revolution in milliseconds. The marker signal is input to P1.6 via J8 (lower contact).

The active marker level is 0 V. The timer operates by interrupts in mode 1. The marker signal is scanned programmatically by polling port P1.6. When the marker arrives, the time variable is read, the disk rotation speed is calculated and displayed on the LCD speed value in rpm.

Consider an algorithm for measuring the rotational speed of a disk. Two timers are used to operate the speed measuring device. Timer 0 is designed to form the current time with an interval of 1 milliseconds, and timer 1 is designed to work with UART. With the help of the timer 0, a time interval is formed in the variable time with a resolution of 1 milliseconds, and time is measured by waiting for the arrival of the marker. When the impulse comes from the sensor, the time variable will have the time of one revolution in milliseconds. After each revolution, the value from the variable time is passed to the variable time1, the time is reset, and again the new turnover time is measured.

The basic microcontroller configuration has two 16-bit summing / counters TC0 and TC1, designed to count external events, obtain program-controlled time delays and perform internal time-consuming functions.

Timers / counters are built on software-accessible register pairs (TH0, TL0) and (TH1, TL1) located in the register area of SFR special functions.

When operating as a timer, the contents of the timer / counter are incremented in each machine cycle, i.e., every 12 periods of the resonator. When working as a counter, the contents of the timer / counter are incremented by the transition from 1 to 0 of the external input signal at the inputs T0 and T1 of the microcontroller. Transition recognition requires two machine cycles. Therefore, the maximum frequency of counting pulses is 1/24 of the resonator frequency. For a guaranteed reading of the input pulse, it must hold a value of 1 for at least one MK 51 engine cycle.

As a result of the work, the questions of measuring the rotational speed of the test stand disk were considered. The method of solving the task is presented. The conducted experiments showed the operability of the developed device.

433

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Literature 1.

2.

3.

4.

Methods of measuring rotational speeds [Electronic resource]: method. recommendations. Electron. Dan. - M .: RGB, 2001. - Access mode: http://tigach.narod.ru/zah4.html. - (04.02.2001) Krasnokutsky V. Investigation of the magnetometer HMC5883L in the system of measurement of the speed of rotation of a flying object / Krasnokutsky V, Elagin I .. - Software engineering: methods and technologies for the development of information-computational systems (PIIVS-2016): a collection of scientific papers of the first scientific-practical conference student section). November 16-17, 2016 - Donetsk, SEIHPE “Donetsk National Technical University”, 2016. - 325 p.

Krasnokutsky V.A. The device for measuring the rotational speed of the test stand disk / Krasnokutskiy VA, Serpukhovitin Yu.E. -Computer Engineering: Computer Science, Control Systems, Mathematical and Computer Modeling within the framework of the III Forum "Innovative Prospects of Donbass" (IUMMC-2017): VIII International Scientific and Technical Conference (student section). May 25, 2017, - Donetsk, SEIHPE “Donetsk National Technical University”, 2017. - 605 p.

Goryunov A.G. Architecture of the microcontroller Intel 8051: Proc. allowance. / Goryunov AG Liventsov S.N. - Tomsk: TPU Publishing House, 2005. - 86 p.

434

Секция 3. "Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка" (тезисы)

Strelnikov Y., Kaverina O.

Genetic algorithms Several people working in the 1950s and the 1960s developed evolution−inspired algorithms for optimization and machine learning. Box (1957), Friedman (1959), Bledsoe (1961), Bremermann (1962), and Reed, Toombs, and Baricelli (1967) all worked in this area, though their work has been given little or none of the kind of attention or follow up that evolution strategies, evolutionary programming, and genetic algorithms have seen. In addition, a number of evolutionary biologists used computers to simulate evolution for the purpose of controlled experiments (see, e.g., Baricelli 1957, 1962; Fraser 1957 a,b; Martin and Cockerham 1960).

Evolutionary computation was definitely in the air in the formative days of the electronic computer.

Genetic algorithms (GAs) were invented by John Holland in the 1960s and were developed by Holland and his students and colleagues at the University of Michigan in the 1960s and the 1970s. In contrast with evolution strategies and evolutionary programming, Holland's original goal was not to design algorithms to solve specific problems, but rather to formally study the phenomenon of adaptation as it occurs in nature and to develop ways in which the mechanisms of natural adaptation might be imported into computer systems.

Holland's 1975 book Adaptation in Natural and Artificial Systems presented the genetic algorithm as an abstraction of biological evolution and gave a theoretical framework for adaptation under the GA The idea behind GA's is to extract the optimization strategies of the nature of the environment.

One could imagine a population of individual "explorers" sent into the optimization phase-space. Each explorer is defined by its genes, what means, its position inside the phase-space is coded in his genes. Every explorer has the duty to find a value of the quality of his position in the phase space. (Consider the phase-space being a number of variables in some technological process, the value of quality of any position in the phase space - in other words: any set of the variables - can be expressed by the yield of the desired chemical product. ) Then the struggle of "life" begins. The three fundamental principles are 1.

Selection 2.

Crossover 3.

Mutation Only explorers (= genes) sitting on the best places will reproduce and create a new population. This is performed in the second step (Mating / Crossover). The "hope" behind this part of the algorithm is that "good" sections of the two parents will be recombined to. In fact, many of the created children will not be successful (as in biological evolution), but a few children. These "good" sections are named in some publications as building blocks.

Now there appears a problem. Repeating these steps, no new area would be explored. The two are the two, the former, the former, and the other. The third step - the Mutation ensure the necessary accidental effects.

One can imagine the new population being mixed up a little bit to bring some new information into this set of genes. Off course this has to happen in a well-balanced way!

Whereas in biology a gene is described as a macro-molecule with four different bases to code the genetic information, a gene in genetic algorithms is usually defined as a bitstring (a sequence of b 1´s and 0´s).

Remember: Don´t project results obtained from GA-performance or different qualities of algorithm types to biological/genetic procedures. The aim of GA´s is not to model genetics or biological evolution!

Genetic algorithms are used to solve the following problems:  Optimizing functions  Optimizing queries in databases  Various tasks on graphs (traveling salesman problem, coloring, finding matchings)  Setting up and training of an artificial neural network  Layout Tasks etc.

Bibliography 1.

2.

3.

4.

Holland J.H., Genetic Algorithms, Scientific American July 1992 (p.44-50) Goldberg, D.E., Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning, Addison Wesley Publishing Co.Inc: Reading, MA, 1989 Melanie M., An Introduction to Genetic Algorithms, First MIT Press paperback edition, 1998 Genetic Algorithm. Available At: https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm (accessed 17 November 2017)

435

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Titarenko M., Kolomoytseva I.A., Gilmanova R.R.

Basic methods of classification in information retrieval systems Classification is an important part of any information retrieval systems. There are several basic approaches to classification and many options for implementing these approaches to date. Not all classification algorithms provide the same level of correctness of results and they usually have their own scope. In this regard, it was decided to consider the approaches that are used in modern information retrieval systems within the framework of this article and that is I can use in the development of my own IRS. The purpose of this work is to analyze approaches to classification, to consider the principles of application of the approaches that are used in modern information retrieval systems to determine the possibility of their using in the "GrabTheTrade" system.

Decision trees A decision tree is a plan presented in the form of an acyclic graph according to which the classification of objects described by a set of attributes is made for a certain target attribute.

Each tree node contains a branch condition for one of the attributes.

Following the trained tree in accordance with the values of the attributes of an arbitrary object, we will end up in one of the leaves of the tree. The value of this leaf will determine the value of the target attribute (class) of the object.

To find out the classification effectiveness of the decision tree method we can only compare the results of its work with the work results of other classification methods on the basis of the same data.

Neural networks Neural networks are the kind of mathematical models that are built on the principle of networking nerve cells of the brain.

The neurons of each layer are connected with neurons of the previous and subsequent layers according to the principle "each with each".

However, the following problems occur:  the network learns too slowly;  the value of the attribute depends on the size of the text, so when learning and testing texts of different sizes, the network will not be able to find the right solution.

Therefore, the choice of this or that method depends on the task: if high accuracy of texts classification is required, then neural networks should be used, but if a clear and fast response is needed then decision trees are required.

Classification by support vector method The support vector machine (SVM) finds the line that best divides the data. This means that it passes at the maximum distance from the points located near it. To determine where the line must pass, only the nearest points are needed. They are called support vectors.

This method is more suited to large amounts of data, whereas decision trees provide information on a small set of data. Also, like neural networks, it is a "black box".

Naive Bayesian Classifier NBC (Naive Bayes Classifier) is based on Bayes' theorem.

Bayes' theorem allows to rearrange the cause and effect. Knowing the probability of the cause leading to an event, this theorem allows us to calculate the probability of the particular reason that led to the observed event.

Advantages of the method:  the model defines the dependencies between all variables, which make it easy to handle situations in which the values of some variables are unknown;  Bayesian networks are fairly easy to interpret and allow for easy analysis at the stage of WhatIf Predictive Modeling;  the Bayesian method allows to naturally combine the patterns derived from the data and, for example, expert knowledge obtained in the explicit form;

436

Секция 3. "Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка" (тезисы)

 use of Bayesian networks avoids the problem of overfitting.

Disadvantages of the method:  result of the classification in the naive Bayesian approach is affected only by individual values of the input variables, the combined effect of pairs or triples of values of different attributes is not taken into account here. This could improve the quality of the classification model in terms of its predictive accuracy, however, it would increase the number of verifiable options.

Nearest neighbor method The method of nearest neighbors (k Nearest Neighbors, or kNN) is a very popular method of classification. This is one of the most understandable approaches of classification. At the level of intuition, the essence of the method is that if I look at the neighbors, I will name you For the method of nearest neighbors there exists many important theorems that assert that on "infinite" samples this is the optimal method of classification. This is advantage, because the correctness of the classification is high, and at the same time it is disadvantage of this method, because it needs to have large samples of data.

Conclusion For my graduation project I have developed the information system "GrabTheTrade". This is a system for collecting, analyzing and showing the trade and economic information. It provides data from specified Internet sources, analysis of the reliability of the received data, aggregation and quarterly automatic updating of the data.

It is planned to implement an information retrieval system in the system for obtaining trade and political information. After carrying out searching and ranking of some information in the system, the classification of the received data will be carried out. To achieve this goal, we can use methods that require a large amount of data, namely neural networks or SVM. It is also possible to use a combination of different methods for different stages of classification for optimizing the correctness of the data obtained.

References 1.

2.

3.

4.

Маннинг, К.Д. Введение в информационный поиск / К. Д. Маннинг, П. Рагхаван, Х. Шютце – М: ООО «И.Д. Вильямс», 2011. – 528 с. Чубукова, И.А. Data Mining / И.А. Чубукова – Киев: SmartBook, 2014 - 326 с. Батура, Т.В. Методы автоматической классификации текстов / Т.В. Батура, 2017 Наивный байесовский классификатор. [Электронный ресурс] // Суровая реальность – Режим доступа: http://bazhenov.me/blog/2012/06/11/naive-bayes.

Titarenko M.G., Kolomoytseva I.A., Gilmanova R.R. Basic methods of classification in information retrieval systems. The article considers approaches that are used in modern information retrieval systems that can be used in the development of IRS. It analyses approaches to classification and determines the possibility of using modern information retrieval systems in the "GrabTheTrade" system.

Keywords: classification, basic approaches to classification, modern information retrieval systems, decision trees, neural networks, vector method, Naive Bayesian Classifier, nearest neighbor method, "GrabTheTrade" system. Титаренко М.Г., Коломойцева И.А., Гильманова Р.Р. Основные методы классификации в информационно-поисковых системах. В статье рассматриваются подходы, используемые в современных информационно-поисковых системах, которые могут быть использованы при разработке IRS. Анализируются подходы к классификации и определяется возможность использования современных информационно-поисковых систем в системе "GrabTheTrade". Ключевые слова: классификация, базовые подходы к классификации, современные информационно-поисковые системы, деревья решений, нейронные сети, векторный метод, наивный Байесовский классификатор, метод ближайшего соседа, система "GrabTheTrade".

437

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Содержание Секция 1. «Теоретическая и прикладная математика. Инженерия программного обеспечения» Кусов В.М., Щучкин Н.А. (Волгоград, ВГСПУ) Эндоморфизмы абелевых полуциклических n–арных групп .........................................................................................................................................4 Айдагулов Р.Р. (Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова) Эффективность вычислений при умножении матриц....................................................................................................................................................17 Кожухов И.Б., Пряничников А.М. (Москва, МИЭТ) О конгруэнциях полигонов над прямоугольными связками ................................................................................................................................................................................ 24 Кобец А.А., Марковская Н.В. (Донецк, Специализированная физико-математическая школа №17) Разработка алгоритма хеширования информации на основе метода наименьших квадратов...............................................................................................................................................28 Лапшина Е.В., Киселев З., Ефименко К.Н. (Донецк, ДонНТУ) Актуальные проблемы и перспективы развития искусственного интеллекта ...........................................................................33 Зимцев П.П., Чередникова О.Ю. (Донецк, ДонНТУ) Анализ возможностей разработки приложений под ОС Android ................................................................................................................................ 38 Полетаев В.А., Чернышова А.В. (Донецк, ДонНТУ) Разработка протокола обмена сообщениями для системы удаленного управления программным обеспечением сервера .........................................................................................................................42 Вязмин В.И., Чернышова А.В. (Донецк, ДонНТУ) Беспроводная технология Wi-Fi. Уязвимости и методы защиты .............................................................................................................47 Бакаленко В.С. (Донецк, ДонНТУ) Разработка речевого распознавателя исходного кода программ в инструментальной среде CMU Sphinx ............................................................................51 Бельков Д.В., Едемская Е.Н. (Донецк, ДонНТУ) Моделирование трафика на основе дискретного отображения ....................................................................................................................57 Решетников А.В. (Москва, МИЭТ) О многообразиях альтернативно определённых тернарных полугрупп ............................................................................................................................63 Степович М.А., Серегина Е.В., Поляков А.Н., Лямина О.И. (Калуга, КГУ им. К.Э. Циолковского, Ивановский государственный университет, МГТУ им. Н.Э. Баумана, Калужский филиал, Институт общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН) Об использовании метода Галеркина при математическом моделировании диффузии экситонов, вызванной пульсирующим электронным зондом в полупроводниковой мишени..............................................66 Козлова И.А. (Калуга, КГУ им. К.Э. Циолковского) Применение полиномов наилучшего равномерного приближения в оценке и анализе экономических явлений ......................................74 Коробов М.С., Петриков А.О. (Москва, ООО «АНКАД», НИУ МИЭТ) Продолжение частичной операции в универсальных алгебрах .................................................................................................79 Свентковский В.А. (Москва, МАДИ) Три задачи по геометрии на тему: разделение треугольника на части с заданными свойствами ..............................................................................84 Маглеванный И.И., Карякина Т.И. (Волгоград, ВГСПУ) Продольная схема метода прямых для численной аппроксимации краевых задач с негладкими данными для дифференциального уравнения второго порядка параболического типа ...............................94 Павлыш Э.В. (Полоцк, ПГУ, Беларусь) Логико-структурная модель влияния инновационной составляющей на обеспечение региональной конкурентоспособности........................................103 Черноволов С.А., Тарабаева И.В. (Донецк, ДонНТУ) Математические модели и методы исследования процесса сушки сыпучей массы в «кипящем слое» ...............................................112 Гром А.В., Ефименко К.Н. (Донецк, ДонНТУ) Основные аспекты киберпреступлений и кибербезопасности .............................................................................................................................116

438

Содержание

Гром А.В., Добровольский Ю.Н. (Донецк, ДонНТУ) Проверка аналитического решения модельной задачи о напорной фильтрации газовой смеси в сплошной среде (на примере пневмообработки угольного пласта) ...........................................................................121 Миненко А.С., Радевич Е.В. (Донецк, ДонНТУ) Приближенный анализ моделирования процесса кристаллизации при электрошлаковом переплаве.........................................................125 Прокопенко Е.В., Павлыш В.Н. (Донецк, ДонНТУ) Применение пакета SURFER для экологической оценки при закрытии шахт ........................................................................................133 Зензеров В.И., Перинская Е.В. (Донецк, ДонНТУ) Программный комплекс оценки устойчивости секций крепи на наклонных угольных пластах .........................................................138 Воробьев Л.О., Чернышова А.В. (Донецк, ДонНТУ) Защита веб-ресурса от несанкционированного доступа с использованием метода аутентификации без необходимости ввода личных данных .......................................................................................146 Егоров А.А., Чернышова А.В. (Донецк, ДонНТУ) Исследование инструментов распределенной системы Hadoop.....................................................................................................152 Грищенко О.С., Чернышова А.В. (Донецк, ДонНТУ) Обзор алгоритмов аутентификации в распределенных программных системах ......................................................................................158 Бельков Д.В., Едемская Е.Н. (Донецк, ДонНТУ) Анализ фрактальности речевых сигналов ......163 Лазебная Л.А., Бельков Д.В. (Донецк, ДонНТУ) Моделирование корреляционной структуры сетевого трафика ................................................................................................................................172 Глухов Д.М., Едемская Е.Н. (Донецк, ДонНТУ) Моделирование косвенной рекламной деятельности.......................................................................................................................................176 Коваль Д.И., Едемская Е.Н. (Донецк, ДонНТУ) Решение задачи линейного программирования с помощью пакета FinPlus ...............................................................................181 Титаренко М.Г., Коломойцева И.А. (Донецк, ДонНТУ) Анализ существующих методов классификации информации и их применение в системе «GrabTheTrade» .................................186 Сторожук Н.О., Коломойцева И.А. (Донецк, ДонНТУ) Анализ алгоритмов лексической и морфологической обработки текстов c целью определения жанровой принадлежности ........191 Андрюхин А.И. (Донецк, ДонНТУ) Рефлексивные булевы функции (тезисы) ...............................196 Андрюхин А.И., Судаков С.Н. (Донецк, ДонНТУ, Институт прикладной математики и механики) Задача трех тел для жидкого эллипсоида и двух однородных твердых шаров (тезисы).................................................................................................................................................... 197

Секция 2. «Компьютерные науки и технологии. Информационные технологии в образовании» Машихина Т.П. (Волгоград, ВГСПУ) Актуальные проблемы подготовки ИТ специалистов в области программной инженерии в высших учебных заведениях РФ .......................................199 Жданович Д.П., Жданович П.Б. (Волгоград, ВГСПУ, ВГМУ) О проектировании виртуальных ресурсов облачной образовательной инфраструктуры ...........................................204 Ромасевич П.В. (Волгоград, ВГУ) Опыт использования вузами образовательных ресурсов компании D-LINK для подготовки квалифицированных специалистов в области телекоммуникаций ............................................................................................................211 Никитина Т.С., Иванова С.Б., Пигуз В.Н., Ивашко К.С. (Донецк, ООО «КМ Образование», Институт проблем искусственного интеллекта) Перспективы использования информационно-коммуникационных технологий в системе образования ......................................217 Швыдкий О.В., Момоток Л.А. (Донецк, Донецкий медицинский колледж) Исследовательская работа студентов, как образовательная составляющая подготовки медицинского специалиста среднего звена .............................................................................................................220 Чернышов Б.С., Фоминых И.Д., Рудак Л.В., Федяев О.И. (Донецк, ДонНТУ) Система контроля посещаемости студентов на основе нейросетевого распознавания лиц .....................229

439

V Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2017, 20 ноября 2017г., г. Донецк

Янкивский А.А., Федяев О.И. (Донецк, ДонНТУ) Анализ технологий и инструментальных средств разработки многоагентных систем для моделирования образовательных процессов ............................................................................................................................................234 Медведев А.С., Федяев О.И. (Донецк, ДонНТУ) Идентификация студента при дистанционном обучении посредством компьютерного распознавания лиц.......................................239 Артеменко О.Г., Федяев О.И., Сысолятина С.А. (Донецк, ДонНТУ) Информационнообразовательный сайт интеллектуальных программных разработок кафедры программной инженерии ....................................................................................................................244 Московченко А.В., Федяев О.И. (Донецк, ДонНТУ) Дистанционное обучение на основе агентно-ориентированной модели виртуальной кафедры .............................................................249 Гончарук С.И., Коломойцева И.A. (Донецк, ДонНТУ) Анализ функциональных возможностей современных инструментов изучения иностранных языков и разработка улучшений в данной сфере ...................................................................................................................................253 Коломойцева И.А., Морнева А.Е. (Донецк, ДонНТУ) Приложение для чтения и перевода текста на мобильных устройствах «MReader».................................................................................268 Анохина И.Ю., Кучер Т.В. (Донецк, ДонНТУ) Дистанционное обучение. От персональных сайтов преподавателей к обучающим порталам.............................................................................273 Анохина И.Ю., Рощина Е.В. (Донецк, ДонНТУ) Анализ сообществ в социальных сетях .............280 Анохина И.Ю., Черепов В.Г. (Донецк, ДонНТУ) Инструменты анализа социальных сетей .........288 Черепов В.Г., Кучер Т.В. (Донецк, ДонНТУ) Применение системы Mathcad для решения задач теоретической механики .........................................................................................................297 Гаранжа А.В., Губенко Н.Е. (Донецк, ДонНТУ) Модель защиты интернет-магазина на основе метода построения деревьев атак ..................................................................................304 Сметанников А.Д., Теплинский С.В. (Донецк, ДонНТУ) Разработка лазерного гравёра на базе Arduino....................................................................................................................................308 Бережной М.Г., Теплинский С.В. (Донецк, ДонНТУ) Стенд для изучение работы микроконтроллера ATmega32 ..........................................................................................................315 Курилов М.А. (Донецк, ДонНТУ) Критерии проектирования моделей обучения основам алгоритмизации и программирования ...............................................................................322 Когутенко А.А., Плотникова С.В. (Донецк, Республиканский лицей-интернат «Эрудит») Исследование организации кроссплатформенной рабочей среды с облачным хранилищем данных ...........................................................................................................................328 Зайка Д.Д., Плотникова С.В. (Донецк, Республиканский лицей-интернат «Эрудит») Применение контроллера Arduino Mega 2560 для разработки геймифицированного теста функциональных состояний учащихся ...................................................................................333 Озеров А.И., Олейник М.С., Плотникова С.В. (Донецк, Республиканский лицей-интернат «Эрудит») Методика компьютеризации психодиагностического теста Векслера ........................338 Нетребская Т.Б. (Донецк, школа №45). Медиаобразование в школе. Школьный сайт ........................342 Павлыш В.Н., Зайцева М.Н. (Донецк, ДонНТУ) Структура и задачи внедрения компьютерных обучающих систем в ВУЗе .......................................................................................346 Павлыш В.Н., Бурлаева Е.И. (Донецк, ДонНТУ) Комбинированный подход к решению задачи классификации текстовых массивов ....................................................................................351 Волобуева Т.Б. (Донецк, Донецкий институт последипломного педагогического образования) Электронная обучающая система повышения квалификации педагогов: моделирование и внедрение .........................................................................................................................................356 Коротких В.В. (Донецк, Донецкий республиканский институт дополнительного профессионального образования) Дистанционное образование как инструмент для работы с одаренными детьми ....................................................................................................364

440

Содержание

Дяченко В.О., Дяченко О.Н. (Донецк, ДонНТУ) Компактное тестирование на основе минимальных полиномов в цифровых схемах с самотестированием...........................................367 Еремеев В.В., Губенко Н.Е. (Донецк, ДонНТУ) Повышение защищенности маршрутизаторов в корпоративной сети компании «ИнфоТек»....................................................................................372 Матвеев М.О., Ольшевский А.И. (Донецк, ДонНТУ) Квантовые компьютеры ...............................379 Юрко Ю.С., Ефименко К.Н. (Донецк, ДонНТУ) Разработка информационной системы управления учебным процессом .......................................................................................................382 Зинченко Т.А. (Донецк, ДонНТУ) Методологические аспекты автоматизированного тестирования знаний ..........................................................................................................................387 Марчук С.И., Петрущак С.В. (Донецк, ДонНТУ) О компьютерном тестировании в курсе «Теоретические основы материаловедения» ..................................................................................395 Карпенко Т.А., Григорьев А.В. (Донецк, ДонНТУ) Анализ функциональных возможностей и требований к ОС «Банковская система» и перспективы её развития ...........................................400 Жусупов М.В., Морозова О.В., Григорьев А.В. (Донецк, ДонНТУ) Методы разработки графических редакторов в CAD системах на базе AutoCAD ..........................................................409 Пилипенко А.С., Григорьев А.В. (Донецк, ДонНТУ) Анализ операционных систем для сотовой мобильной связи и перспективы развития .................................................................414

Секция 3. «Информационные технологии в процессе изучения иностранного языка» (тезисы) Артеменко О., Соснина Л.В. (Донецк, ДонНТУ) Information and educational resources of educational institutions in the Internet .............................................................................420 Бунякин А., Гировская И.В. (Донецк, ДонНТУ) Optimization of access control system ............................. 422 Грищенко О., Соснина Л.В. (Донецк, ДонНТУ) Оverview of authentication algorithms in distributed software systems ............................................................................................................423 Гуляев В., Гильманова Р.Р. (Донецк, ДонНТУ) Interrelation of information technology and higher education ............................................................................................................................424 Иорданов Р., Кушниренко Е.Н., Завадская Т.В. (Донецк, ДонНТУ) The problem of robot-creating .......................................................................................................................................426 Медведев А., Соснина Л.В. (Донецк, ДонНТУ) Student identification and problems of face recognition ................................................................................................................................428 Оверченко Я., Куксина О.И. (Донецк, ДонНТУ) Some peculiarities of machine translation ............430 Савкин В., Каверина О.Г. (Донецк, ДонНТУ) Ant colony optimization algorithms ...........................432 Серпуховитин Ю., Каверина О.Г. (Донецк, ДонНТУ) The device for measuring the rotational speed of the test bench disc .................................................................................................................433 Стрельников Е., Каверина О.Г. (Донецк, ДонНТУ) Genetic algorithm ............................................435 Титаренко М., Коломойцева И.А., Гильманова Р.Р. (Донецк, ДонНТУ) Basic methods of classification in information retrieval systems ......................................................................................436

441

Научное издание

МАТЕРИАЛЫ V Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» СИТОНИ-2017 20 ноября 2017 г. г. Донецк Под общей редакцией В.Н. Павлыша

Ответственный за выпуск: В.Н.Павлыш Технические редакторы: В.И. Зензеров, Д.В. Бельков Компьютерная верстка: В.И. Зензеров

Адрес редакции: ДНР, 83001, г. Донецк, ул. Артема, 131, Донецкий национальный технический университет, 11-й учебный корпус, факультет компьютерных наук и технологий, кафедра «Прикладная математика», ком. 11.516, тел.: (062)301-09-51; (062)301-03-91 e-mail: pm_donntu@mail.ru Web-сайт конференции: http://pm.conf.donntu.org/index.php

Подписано к печати 20.12.2017. Формат 60×84 1/8. Бумага офсетная. Усл. печ. лист. 36,5.