В настоящей работе описан подход, позволяющий создавать робастные алгоритмы оценивания параметров авторегрессионных моделей стационарных случайных процессов на основе использования информации о поведении производных дробного порядка от функции невязок, принадлежащих классу устойчивых вероятностных распределений. Предлагаемый авторами подход - качественно новый математический аппарат для построения алгоритмов статистического анализа данных.

Формируется и исследуется проблематика автоматического синтеза программ для параллельных компьютеров с различными архитектурами. Вводятся и анализируются определения основных понятий параметризованного синтеза программ, в том числе такие как "вычислительная задача", "машинная вычислительная среда". Обсуждаются свойства "естественного" параллелизма задач и "искусственного" параллелизма машинных вычислительных сред, а также общие закономерности отображения задач на вычислительные ресурсы. Выделяются и обосновываются основные звенья компьютерной технологии автоматического (без программистов) производства качественных программ машинного уровня для параллельных компьютеров с различными архитектурами. Как раскрытие звеньев технологии излагается концепция искусственного математического языка формульно-аналитического типа, предназначенного для машинонезависимого конструирования вычислительных функций, при котором в полной мере сохраняется естественный параллелизм задач. Рассмотрены подходы к параметризации архитектур параллельных компьютеров. Определены и обсуждаются базовые задачи параметризованного синтеза.

Предлагается язык и система программирования, поддерживающие исчисление древовидных структур с открытой интерпретацией, представленных в геометрической форме. Дано описание конструкций языка, приведены примеры. С позиций универсальности и наглядности выбранных способов представления и обработки деревьев формируется структурно-функциональный подход к унификации компьютерной информации. Рассматриваются отличительные аспекты методологии программирования с открытой интерпретацией древовидных структур. Работа может быть интересной для разработчиков перспективных компьютерных архитектур и технологий программирования. Практикующие программисты с помощью предлагаемой системы могут познакомиться с более организованным информационным пространством, где смысловая нагрузка переносится с последовательных высказываний на "объемные" структурные формы.

Рассматриваются вопросы оценки объема буферной памяти узлов коммутации с учетом реальной многоэтапной процедуры обработки сообщений (пакетов) в узлах. Анализ различных структур памяти (однородный пул буферов, секции буферов, память с цепочками буферов) осуществляется с помощью моделей сетей массового обслуживания с несколькими классами сообщений. Описываются различные стратегии локального управления в узлах для устранения перегрузок. Предлагается ситуационное управление, обобщающее известные методы борьбы с перегрузками в узле. Рассматривается метод исследования характеристик сети коммутации пакетов с ограниченной буферной памятью в узлах.

Работы по исследованию процессов формирования здоровья на индивидуальном и популяционном уровне являются, с одной стороны, интересными в фундаментальном плане, а с другой стороны, актуальными в прикладном. Кризис систем здравоохранения как в развитых, так и развивающихся странах поставил перед правительствами большинства государств задачу пересмотра политик здравоохранения и разработки новых методологий и технологий оценок и управления здоровьем населения. В современных условиях ведущая роль в сохранении и укреплении здоровья отводится самому индивиду. Однако, отсутствие соответствующих образовательных технологий, позволяющих трансформировать медицинские знания о психических, физических и социальных составляющих здоровья в самосохранительное поведение на уровне повседневных привычек и навыков, не позволяет в настоящее время достичь заметных результатов на популяционном уровне. В ИПУ РАН им. В.А.Трапезникова и МГТУ им. Н.Э. Баумана в рамках программы интеграции высшей школы и академической науки в этом направлении ведется совместная работа, результаты которой изложены в препринте. Для руководителей ведомственного и территориального уровней, а также для исследователей популяционного здоровья.