В работе исследуются вопросы управления развитием науки. Целью исследования является повышение эффективности управления развитием науки путем выявления факторов, которые комплексно меняют динамику развития науки, и рассмотреть подходы к оценке уровня развития науки. В статье предложены подходы к этой теме, которые выражаются в рассмотрении науки как единого целого, а также в попытке подойти к построению модели, которая позволяет учесть интенсивность влияния всей совокупности факторов на развитие или торможение науки. Для этого были выявлены и систематизированы три группы факторов: всегда способствующих развитию науки; всегда тормозящих развитию (препятствующих развитию) науки; как замедляющих, так и ускоряющих развитие науки. Указаны некоторые недостатки современных методик и техник мониторинга, оценки прогресса научных исследований и определения уровня развития науки, базирующиеся на наукометрических показателях. Предложен подход к оценке уровня развития науки в зависимости от рассматриваемого периода времени, внешних условий и интенсивностей влияния факторов на развитие или сдерживание науки.

Приводится обзор современного состояния разработок квантовых компьютеров, квантовых алгоритмов и языков квантового программирования в странах Азии. Отмечено, что в настоящее время в квантово-компьютерной гонке лидируют Китай и США. Подчёркивается, что разработка квантовых алгоритмов не менее важна, чем разработка «железа» квантовых компьютеров.

Важнейшим фактором инфляции в современной российской экономике выступает инвестиционная поддержка отсталых технологий. Дешевизна труда и низкая норма накопления вызывают воронку отсталости, в которую постепенно погружается экономика. При этом действия Банка России ослабляют национальную валюту, провоцируют новые волны инфляции и блокируют экономический рост. В то же время российская экономика имеет определенные резервы устойчивости, основанные на наличии ряда встроенных стабилизаторов, выявляемых при помощи регрессионного анализа. Предлагается и обосновывается комплекс мер, направленных на преодоление сложившейся неблагоприятной динамики экономической конъюнктуры.

Разработаны оптимизационные модели, в которых в качестве критериев оптимизации используются уровни меры неопределенности и вероятности. Эти модели применяются на этапе предварительного проектирования технических объектов в условиях смешанной неопределенности, когда недетерминированные параметры задаются как с использованием статистической, так и экспертной информации.

В данной работе с помощью численного метода исследовано распределение намагниченности в магнитном квадратном наноэлементе. Получено новое распределение намагниченности, в котором наряду с полным выходом намагниченности на поверхность наноэлемента в области ядра, присутствует частичный выход намагниченности на обе стороны поверхности наноэлемента.