В рамках проблемы организации и прогнозирования надежного выполнения комплексов резервируемых программных модулей (комплексов взаимосвязанных работ - КВР), со случайными временами их выполнения в управляющих параллельных вычислительных системах (ВС) реального времени, разрабатывается и исследуется модифицированная математическая модель для одного из вариантов многоверсионного резервирования (МР) комплексов резервируемых программных модулей с различными подходами к способам учета глубины распространения ошибки как в штатном выполнении КВР, так и в условиях одиночных ошибок вычислительных ресурсов (процессоров) ВС в каждом сеансе управления, направленных на уменьшение времени восстановления вычислительного процесса.

Рассматриваются простые возможности повышения характеристик интерконнекта суперкомпьютеров Gemini (CRAY) и Blue Water (IBM) за счет использования системных сетей с прямыми каналами

Компьютерный инструментарий должен понимать контекст, в котором представляются данные и, внося их в компьютер, увеличивать память о знаниях мира. Эти знания следует как - то структурировать и иметь средства для эффективного заполнения таких структурированных данных и поиска в них. Онтологии представляют средство структурирования знаний, так как они позволяют большое количество данных логически. связывать. Знания представляются орграфом, в котором выделен "скелет" - ациклическое дерево; вершины орграфа представляют объекты (понятия - классы, имеющие одинаковые атрибуты), иерархически связанные ребрами в скелете (основными вертикальными отношениями). Другие отношения классов задаются горизонтальными отношениями Основными задачами онтологии являются: автоматизация конструирования и расширения онтологий, т.е. определение места новых знаний в существующей онтологии, слияние онтологий с различными структурами и автоматизацию логического вывода для получения ответов на запросы к онтологическим базам знаний. Эффективность решения этих задач существенно определяется "правильным" построением структуры онтологии. Для лучшей наглядности и ускорения поиска в онтологии введены ссылки на объекты, их типы и правила вывода для специализированных областей знания - доменов. Элементы онтологии разделяются на уровни. На верхнем уровне расположены самые абстрактные понятия. Корень скелета онтологии – понятие "самый общий" объект (Thing) и на абстрактном, верхнем уровне имеется класс в котором содержатся ссылки на специализированные домены (микротеории) - описание классов, подклассов, экземпляров и их атрибутов. Примером так устроенной онтологии является онтология СУС. Различных микротеорий в СУС тысячи и они устроены аналогично абстрактному уровню. Если ситуация оказывается частично или полностью вне домена, через ссылки можно перейти к выводу в другом домене. Эти знания затем могут быть помещены в соответствующий домен и снабжены ссылками на типы, нужные правила вывода и т. д. Информация об объекте позволяет сравнивать объекты друг с другом и обращаться к элементам онтологии, используя программный интерфейс. В каждом домене (domain) содержатся , основные теории для вывода в рамках домена и факты, касающиеся этого специфического домена. Информация о классах и их элементах в Cyc представляется на специальном языке CycL (Cyc Language). Язык CycL представляет собой язык исчисления логики предикатов первого порядка с аксиомами эквивалентности, возможностями расширения процедур логического вывода и сколемизацией. На таких же принципах нами построена онтология «Научно-организационная деятельность» в системе проектирования Protege.

В работе рассматривается одна из задач непараметрического оценивания сигналов – задача фильтрации в условиях непараметрической неопределенности. Вероятностная модель полезного сигнала предполагается неизвестной, так что напрямую метод оптимального байесовского оценивания в данном случае применять нельзя. Модель наблюдения сигнала известна. Если условная плотность наблюдений при фиксированном сигнале, описывающая эту модель, принадлежит условно-экспонентному семейству, то для байесовской оптимальной оценки можно выписать нерекуррентное уравнение птимальной фильтрации, которое зависит только от вероятностных характеристик наблюдаемого процесса. Последние характеристики оцениваются при помощи устойчивых непараметрических ядерных процедур, адаптированных к зависимым наблюдениям. При построении устойчивых непараметрических процедур требуется знание коэффициентов размытости и параметров регуляризации, существенно влияющих на точность оценивания. Новым в работе является метод нахождения оптимального параметра регуляризации по интегральному критерию. Приведенные методы позволяют троить задачи оценивания ненаблюдаемых сигналов в автоматическом режиме.