В докладе рассматриваются процессы, позволяющие осуществить выработку эффективных информационных мероприятий по отражению представляющих наибольшую угрозу реализации стратегических проектов освоения Арктики внешних деструктивных информационных воздействий геополитических конкурентов и поддержке национальных интересов России по рассматриваемому кругу вопросов путем проведения активных информационных кампаний.

В докладе для повышения эффективности моделирования социально-экономических процессов предлагается расширить известную графовую модель, путем введения в нее дополнительных условий.

Рассматривается задача оценивания собственного вектора, соответствующе- го наибольшему собственному значению стохастической матрицы. Известны многочисленные ее приложения, возникающие при ранжировании результатов поиска, согласованности действий мультиагентных систем, при управлении в сетях и анализе данных. Стандартная техника решения этой задачи сводится к степенному методу, но при дополнительной регуляризации исходной матри- цы. Предлагается новый рандомизированный алгоритм и обосновывается рав- номерная (во всем классе стохастических матриц данной размерности) верхняя граница скорости сходимости вида Cpln(N)/n, где C – абсолютная постоянная, N – размерность, а n – число итераций. Эта граница представляется обнадежи- вающей, поскольку величина ln(N) совсем не велика для очень большой раз- мерности. Алгоритм основан на методе зеркального спуска для задач выпуклой стохастической оптимизации. Обсуждается возможность применения метода к задаче PageRank о ранжировании страниц в Интернете.