В статье представлена распределенная система для организации потоковых вычислений. Система включает в себя сервер для управления данными, управляющий сервис (супервизор), набор узлов-рабочих, на которых производится выполнение задач, и базу данных. Для абстрагирования от конкретных языков программирования и инструментов, используемых при вычислениях, реализации алгоритмов (задачи) упаковываются и выполняются в контейнерах Docker. Для эффективной работы при высокой нагрузке система поддерживает несколько стратегий приоритизации задач. Для работы с системой пользователю достаточно построить образ docker-контейнера, описать набор входных данных в JSON-файле и загрузить их через веб-интерфейс. Система может быть развернута в любом общедоступном облаке. В статье подробно описана архитектура системы и приведены численные результаты, полученные при вычислениях на различных облачных и локальных платформах. В работе изучено влияние различных стратегий приоритизации на длительность вычислений при умеренной нагрузке.

Рассмотрен подход к построению, управлению развитием и функционированием промышленных систем энергоснабжения, использующий концепцию киберфизической энергосистемы. В подходе применены постановки и модели, позволяющие повысить адаптивность, гибкость и производительность распределительных сетей с целью обеспечения требуемых потребителями объемов, качества и максимальной эффективности. Под киберфизической энергосистемой понимается новый вид цифровой технологии Индустрии 4.0. Ее основу составляет интеграция физического оборудования с информационно-коммуникационными технологиями и поддержка тезиса о том, что ключевые решения в управлении энергосистемой должен принимать человек. Основой подхода является иерархическое представление системы распределительная сеть - энергоприемник, допускающее экономические, технические и ”физические” модернизующие структуры объекта, способы “сквозного” управления и цифровизации.

Охарактеризованы основные результаты работы по созданию комплекса моделей для поддержки стратегического управления национальной безопасностью России на принципах системности, согласованности, адаптивности, прогрессивности и интеллектуальности. Комплекс включает четыре функциональные комплекса моделей: «Индикаторное прогнозирование и стратегическое планирование», «Высокие гуманитарные технологии», «Экспертиза и отбор проектов», «Информационный менеджмент», «Информационные войны».

Рассматривается подход к решению задачи Коши функционально-воксельным (ФВ) методом для линейного уравнения в частных производных первого порядка. Предложенный подход базируется на принципах дифференцирования и интегрирования, разработанных для ФВ-моделирования, и позволяет применять принципы получения локальных геометрических характеристик результирующей функции в узлах в процессе линейной аппроксимации. Приведён классический подход к решению задачи Коши для дифференциального уравнения в частных производных на выбранном примере с целью построения ФВ-модели как эталона для сравнения с результатами, полученными путём ФВ-моделирования. Описывается алгоритм получения решения дифференциального уравнения средствами ФВ-моделирования. Проводится визуальное и численное сравнение полученного результата ФВ-моделирования с принятым эталоном. Отличием от численных методов решения подобной задачи является вид представления результата. В численных методах результатом является значение функции в узлах аппроксимации, а ФВ-модель в узлах содержит локальные геометрические характеристики (компоненты градиента в пространстве, увеличенном на единицу размерности), что позволяет получить узловую локальную функцию неявного вида, а также дифференциальную локальную функцию явного вида.