Содержание журнала, редсовет, редколлегия.

Проверка графов на изоморфизм имеет важное значение в теории графов и её прикладных областях, особенно по отношению к изоморфизму ориентированных графов, нахождение биекции которого представляет собой NP-трудную задачу. Задача нахождения наибольшего общего подграфа двух ориентированных графов является сужением задачи изоморфизма предикатных формул, когда в элементарной конъюнкции содержится только один двухместный предикат. Ранее алгоритм был разработан для нахождения наибольшей общей подформулы двух элементарных конъюнкций. В данной работе представлены псевдокоды алгоритмов нахождения наибольшего общего подграфа для ориентированных графов и их пример использования. С. 5-13.

Предлагается механическая модель морфологического метода принятия решений в условиях неопределённости с целью подкрепления математического аппарата, заложенного в методе. Сначала методы экспертных оценок разделяются на две укрупнённые группы, в одной из которых позиционируется рассматриваемый метод. Потом приводится описание механической модели, имитирующей элементы и характеристики методов выделенной группы. Затем описываются несколько специфичных вариантов модели: обработка результатов наблюдений сопоставляется обработке результатов опроса экспертов. Также иллюстрируются способ сравнения состояний системы и способ наложения ограничений на состояние системы. Непосредственно модель построена на простых и хорошо изученных физических эффектах и явлениях. С. 14-32.

В статье описывается численный эксперимент по решению математических задач чат-ботами (YandexGPT 2, ChatGPT 3.5, Gemini, Copilot) по некоторым темам математического анализа (пределы, производные, интегралы), включающий 693 задачи, и вычислительной математики (решение нелинейных уравнений, решение систем линейных уравнений, интерполяция функций, численное интегрирование), состоящий из 45 задач. Рассматриваются основные характеристики современных виртуальных помощников. Представлен обзор исследований по применению искусственного интеллекта в решении математических задач на различных тестах и наборах данных. В работе рассматриваются недостатки, проявляющиеся в работе чат-ботов, анализируется их производительность на конкретных наборах данных. Проводится сравнительный анализ количества правильно решенных задач в рассматриваемых системах. Обсуждаются основные проблемы, с которыми можно столкнуться при подробном решении задач по вычислительной математике в каждом из чат-ботов. Данное исследование может представлять практический интерес для исследователей, разработчиков, преподавателей и пользователей, которые применяют данные виртуальные помощники в своей работе. Проведенный эксперимент позволит лучше оценить эффективность применения рассматриваемых систем в области математики. С. 33-47.

This study explores the application of Large Language Models (LLMs), particularly GPT-4o, to textual geotagging, introducing a novel dataset of tweets with geographical annotations. Using zero-shot and few-shot approaches, we demonstrate GPT-4o’s ability to infer location from explicit and implicit textual references in tweets, achieving average errors as low as 43 km for explicit mentions. Our experiments reveal LLMs’ robust geographical knowledge and adaptability to geotagging tasks with minimal context. The research also highlights LLMs’ potential in advancing geographical inference from text, identifying challenges and effects of data quality, and opportunities for improving model performance on implicit references and noisy data. С. 33-47. Keywords: