Заседания семинаров
Прохоров Д. И.
Алгоритмы численного моделирования морфологии пористых сред для улавливания и хранения диоксида углерода.
Аннотация
Доклад по материалам подготовленной диссертации на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук по специальности 1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.
Научный руководитель: д.ф.-м.н. Базайкин Я. В.
Исследование пористой среды неотъемлемо связано с измерением ее свойств. В случае сорбентов – это прочность и емкость, в случае матрицы породы – прочность, проницаемость и. т. д. Измерение этих свойств химическими или физическими методами является весьма ресурсоемкой задачей особенно, если речь идет о большом количестве образцов. Более того, использование некоторых методов приводит к разрушению образцов, что вызывает трудности в исследовании эволюции параметров. Работа с цифровым представлением лишена описанных недостатков. Для развития программно–алгоритмической составляющей методов численного моделирования эволюции пористых сред в процессе химических воздействий выполнены следующие задачи:
- Разработан алгоритм численного моделирования спекания темплатного сорбента на основе зерен оксида кальция сферической формы с заданной пористостью и содержанием темплата.
- На основе конечно-разностной аппроксимации системы уравнений Кана-Хиллиарда и Аллена-Кана разработан алгоритм численного моделирования спекания зернистых материалов с зернами произвольной формы для оценки изменения пористости и площади поверхности в процессе высокотемпературных воздействий.
- Для оценки зависимости между параметрами химического растворения горной породы (перепад давления, скорость реакции, коэффициент молекулярной диффузии, водородный показатель) и изменениями ее топологии разработан алгоритм редукции трехмерного цифрового изображения с целью, позволяющий существенно уменьшить время вычисления персистентных диаграмм.
Емельянов А. М. (НГУ) реферирует статью:
S. Mohonta, M. Motin, D. Kumar,
Electrocardiogram based arrhythmia
classification using wavelet transform with deep learning model, Sensing
and Bio-Sensing Research, Volume 37, 2022, 100502.
В. Г. Пузаренко, совместно с И. Ш. Калимуллиным и М. Х. Файзрахмановым
Негативные представления на допустимых множествах (продолжение).
П. С. Рузанкин
Прикладной статистический анализ. Обсуждение курса лекций для магистрантов ММФ НГУ (продолжение).
Алексей Демаков
An efficient data locality driven task scheduling algorithm for cloud computing.
В. Ю. Пашинин (НГУ)
Вероятностная метрика на случайном графе.
Аннотация
Цель доклада - познакомить слушателей с одной из моделей случайных графов, а также рассмотреть некоторые задачи, возникающие в моделях случайных графов с построенной на них вероятностной метрикой.А. А. Добрынин
О сохранении индекса Винера при удалении вершин в кубических графах.
Zoom
Идентификатор конференции: 878 0014 0825
Код доступа: 366736
Sreelatha Chandragiri (МЦА, Новосибирск)
The Cauchy problem for difference equations in lattice cones and generating functions for its solutions.
Аннотация
We consider the Cauchy problem for a multidimensional difference equation connected with a lattice path problem and obtain a formulae by which the generating function of its solution is expressed in terms of generating functions of the Cauchy data and a solution to the Cauchy problem is expressed through its fundamental solution and Cauchy data; to give an analogue of the Chaundy-Bullard identity for vector partition functions; to derive generating functions of solutions to restricted lattice path problems by using difference equations with non-constant coefficients and methods of diagonal series.
В Институте математики СО РАН проходят около 30 семинаров по разным направлениям математики.
На наших семинарах выступают с докладами не только научные сотрудники института, но и приглашенные докладчики со всего мира.
Семинары проводятся как очно, так и на онлайн-платформах: Zoom, Google Meet, YouTube, Jitsi.
