В статье рассматриваются алгоритмы прямого и жадного синтеза минимального графа смежности. Проведен сравнительный статистический анализ времени работы указанных алгоритмов на основе вычислительных экспериментов со специально сгенерированными наборами входных данных. Для генерации тестовых данных был разработан алгоритм генерации нагрузок вершин графа смежности с заданными характеристиками. Результаты статистического анализа отношений скорости работы двух алгоритмов позволили выделить три поддиапазона мощности наборов вершин графов смежности: в поддиапазоне 5–35 жадный алгоритм работает существенно быстрее прямого, в поддиапазоне 60–105 прямой алгоритм работает существенно быстрее жадного, а в под диапазоне 35–60 выигрыш в скорости зависит от конкретного набора данных. Кроме того, можно ожидать, что в диапазоне 5–60 будет обнаружено некоторое число статистических выбросов, сигнализирующих об особенностях в соответствующих наборах исходных данных. Статья также имеет дидактическую цель: обеспечить читателя последовательным описанием мотивированного применения ряда статистик в задаче сравнения двух алгоритмов и особенностей интерпретации полученных показателей. Статистический подход к сравнительной оценке мотивирован тем, что теоретические оценки сложности обсуждаемых алгоритмов не очевидны, зависят от скрытых особенностей исходных данных и не вычисляются по ним непосредственно. С. 3-18.
The paper considers straightforward and greedy minimal joint graph synthesis algorithms. Comparative statistical analysis of runtime was done based on experiments run on specially generated datasets. A new algorithm for generating the loads with certain characteristics was developed. Statistical analysis pointed out three subintervals of joint graph vertix set cardinality (number of elements): that of 5–35 where the greedy algorithm had sufficiently higher speed than the straightforward algorithm did, that of 60–105 the straightforward algorithm had sufficiently higher speed than the greedy algorithm did, and that of 35–60 where the algorithms advantage in their speed dependtd on each specific initial dataset. According to rank statistics, there may be detected a few autliers in the subinterval of 5–60. The paper has a didactic pupose as well.
Ключевые слова: представление неопределенности, алгебраические байесовские сети, вероятностные графические модели, фрагмент знаний, знания с неопределенностью, логико-вероятностный вывод, статистическое исследование сложностей алгоритмов.
Keywords: uncertainty representation, algebraic Bayesian networks, probabilistic graphical models, knowledge pattern, knowledge with uncertainty, probabilistic-logic inference, statistical indicators for algorithm's complexity.
Исследование влияния сверхмалых доз вещества (или излучения) на биологические системы является важной задачей. Многочисленные исследования в естест венных науках и особенно в физике и биофизике живых организмов привели к созданию модели действия сверхмалых доз, которая основана на специальной структуре воды в живых клетках (фрактальные кристаллы) и механизме передачи и преобразования энергии в цепочке биомолекул. В настоящее время наблюдать это влияние непосредственно в живом организме невозможно, но можно регистрировать происходящие в нем изменения используя данные различных измерений состояния организма. Большая часть таких данных представляет собой цифровые изображения, что делает возможным применение математических и компьютерных методов исследования. В работе описано применение математических методов для анализа изображений биомедицинских препаратов и получения численных характеристик изучаемого процесса. Описан метод исследования малых доз электромагнитного излучения, используемого в магнитотерапии. С. 19-27.
Investigation of effects of substance (or radiation) ultralow doses on biological systems is a problem of significant importance. Numerous researches in natural sciences, especially in physics and biophysics of living organism, resulted in making a model of ultralow doses effects. These effects are based on the special structure of water in living cell (fractal crystals) and the mechanism of energy transfer and transformation in biomolecule chains. As for now it is practically impossible to observe this effect in a living organism directly. But we can register changes in an organism states using data of blood analysis or thermal imager. Considering biological system as a complex dynamical system we assume that images of a process in an organism obtained in different instants of time are phase portraits of the process. This leads to application of mathematical and computer investigation methods to studying biological processes. In this paper we describe the application mathematical methods to analyze biomedical preparations images and obtain some numerical characteristics of the process under investigation. We also discuss a method of exploration of the influence of low doses of magnetic fields in magneto therapy devices on a human organism.
Ключевые слова: сверхмалые дозы, цифровые изображения, динамические системы, стационарные процессы, фрактальный анализ, математическая морфология, магнитотерапия.
Keywords: ultralow doses, digital images, dynamical systems, stationary process, fractal analysis, mathematical morphology, magneto therapy.