ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Применение методов многокритериальной оптимизации для формирования сбалансированных групп при проектном обучении

    Авторы: А.С. Котенко, Л.А. Лазебная

    Описание: в работе рассмотрена задача формирования сбалансированных студенческих групп при проектном обучении как многокритериальная дискретная оптимизационная задача. Предложена формализованная математическая модель, учитывающая академическую подготовку, профессиональные интересы и «мягкие» навыки студентов. Проанализированы методы скаляризации для агрегирования критериев, реализован эвристический алгоритм на языке Python и продемонстрирована эффективность подхода на реальных данных.

    Источник: Материалы IX Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ И НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ» (СИТОНИ-2025). – Донецк: ДонНТУ, 2025.

  2. Моделирование тенденций развития социально-экономических показателей новых регионов России

    Авторы: А.С. Матвиенко, Л.А. Лазебная

    Описание: в работе проанализированы социально-экономические показатели новых регионов Российской Федерации — Донецкой и Луганской Народных Республик, Запорожской и Херсонской областей. Оценины уровень цифровизации, объёмы инвестиций, демографическая ситуация и бюджетные показатели. Выявлены ключевые тенденции развития, в том числе снижение ВРП за предыдущие годы, текущий дефицит бюджета и значительная государственная поддержка. Обоснована необходимость ускоренной цифровизации экономики и общества, а также развития кадрового потенциала в сфере IT для обеспечения устойчивого роста и интеграции регионов в российское социально-экономическое пространство.

    Источник: Цифровизация экономики и общества: проблемы, перспективы, безопасность: Материалы VI международной научно-практической конференции 28 марта 2024 года. – ФГБОУ ВО «Донбасский государственный университет юстиции» (ДГУЮ Минюста России) / Под ред. к.т.н., доц. В.И. Зензерова, к.э.н., доц. И.П. Подмарковой. Отв. ред.: к.э.н., доц. И.П. Подмаркова. – Донецк, «Цифровая типография», 2024. – C. 51-56. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=75175980&selid=75175989

  3. Принятие инвестиционных решений на основе математических результатов

    Авторы: А.С. Матвиенко, Ю.В. Пустовая

    Описание: в работе рассматривается применение математического аппарата для оценки инвестиционных решений с учётом риска. На основе теории Г. Марковица и исследований Рабиновича Л. М. и Фадеевой Е. П. проанализирована функция риска чистого дисконтированного дохода (ЧДД) при нормальном распределении и распределении Вейбулла. Показано, как первая и вторая производные функции риска позволяют определить динамику изменения риска в зависимости от уровня доходности, что помогает менеджеру принимать обоснованные решения о реализации инвестиционных проектов.

    Источник: Математическая культура инженера // Сборник докладов Республиканской студенческой научно-технической конференции, 14 апреля 2021 г., Донецк [Электронный рессурс]. – Донецк: ДонНТУ, 2021. – C. 220-223. URL: https://kvm.fkita.donntu.ru/sites/default/files/sbornik_sntk-2021_kafedra_vm.pdf

    4. Тематические статьи

  4. Моделирование противодействия деструктивному влиянию в социальных сетях

    Авторы: В.А. Минаев, М.П. Сычев, Л.С. Куликов, Е.В. Вайц

    Описание: в статье рассматривается системно-динамическая модель информационного противодействия деструктивным информационным воздействиям (ДИВ) манипулятивного характера в социальных сетях. Обоснована актуальность моделирования процессов противоборства негативным и позитивным идеям с учётом латентных периодов, забывания информации и динамики восприимчивости пользователей. Приведены потоковые диаграммы и система дифференциальных уравнений, описывающих взаимодействие двух противоположных информационных потоков. Проведены имитационные эксперименты в среде AnyLogic, позволяющие прогнозировать динамику распространения деструктивных и контрдействующих сообщений, а также оценивать эффективность управленческих решений в условиях информационных угроз, таких как экстремизм, информационный терроризм и манипуляции общественным сознанием, особенно среди молодёжи.

    Источник: Моделирование, оптимизация и информационные технологии // 2019. — Т. 7, № 1. — С. 511–520. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=37419035

  5. Прогнозирование тенденций в культурном потреблении с использованием методов анализа временных рядов и данных социальных сетей в глобальном масштабе

    Авторы: Би Чэн, О.В. Веремейчик

    Описание: в статье разрабатываются методы прогнозирования глобальных тенденций культурного потребления на основе интеграции классических моделей анализа временных рядов (ARIMA, ARMA) и данных из социальных сетей. Рассмотрены подходы к фильтрации информационного шума, учёту региональных и лингвистических особенностей, а также обработке мультиязычного контента. Продемонстрировано, что объединение количественных метрик (упоминания, лайки, репосты) с качественным анализом тональности и визуального контента повышает точность прогнозов и позволяет выявлять скрытые паттерны: локальные всплески интереса, переходные фазы между трендами, влияние лидеров мнений и эффект «цифрового сарафанного радио». Проанализированы кейсы из киноиндустрии, музыкальных чартов и визуальных трендов, показывающие взаимодействие краткосрочной виральности и долгосрочных культурных сдвигов. Особое внимание уделено этическим рискам — стандартизации культуры, манипуляциям данными и цифровому неравенству. Авторы подчёркивают необходимость баланса между алгоритмическими предсказаниями и сохранением культурного разнообразия, а также выделяют перспективу создания адаптивных моделей, учитывающих кросс-платформенное поведение и межпоколенческие различия.

    Источник: Экономика: вчера, сегодня, завтра // 2025. — Т. 15, № 3А. — С. 589–606. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=82669448

  6. Прикладная задача дискретной математики: анализ социальных сетей

    Авторы: А.С. Булаева, А.П. Калинина

    Описание: в статье предложен новый подход к прогнозированию развития социальных сетей на основе методов динамического программирования и теории графов. Социальная сеть рассматривается как сложная система, в которой ключевую роль играет поведение пользовательского сообщества. Авторы моделируют жизненный цикл платформы в виде ориентированного взвешенного графа, где вершины соответствуют этапам развития, а рёбра — внедрению новых функций (видео, подарки, звонки и др.), каждому из которых присвоен вес, отражающий прирост (или снижение) аудитории. На примере искусственно смоделированной сети «О-чат» демонстрируется работа алгоритма поиска пути с максимальной суммой весов, реализованного на языке Python. В результате выявлен «оптимальный путь развития» — последовательность функций, обеспечивающих наибольший рост пользовательской базы: добавление видео и аудио, подарков, кнопки «Мне нравится», мобильного приложения, музыки, стикеров, функций денежных переводов и звонков. Подчёркивается практическая значимость метода для разработчиков социальных сетей: он позволяет оценивать эффективность стратегических решений, прогнозировать долгосрочный успех платформы и адаптировать развитие под меняющиеся потребности аудитории. Упоминается перспектива автоматизации модели с использованием корреляционного анализа и big data.

    Источник: Булаева А.С. Прикладная задача дискретной математики: анализ социальных сетей / А.С. Булаева, А.П. Калинина // Студенческая научная публикация. – М.: Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, 2024. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=82732859

  7. Теория графов в анализе социальных сетей

    Авторы:А.С. Бабаянц, Е. Покусаев

    Описание: в статье рассматривается применение теории графов — одного из ключевых разделов дискретной математики — для анализа структуры и динамики социальных сетей. Социальная сеть моделируется как граф, где вершины представляют пользователей (акторов), а рёбра — связи между ними, которые могут быть как явными (друзья, родственники), так и неявными (общие интересы, поклонники одного исполнителя). Особое внимание уделено характеристикам социальных графов: их безмасштабной природе, малому среднему расстоянию между узлами и высокой связности. Авторы подробно разбирают меры центральности — по степени, по близости, по посредничеству и по собственному вектору — как инструменты для оценки влияния отдельных пользователей и выявления ключевых узлов в сети. На основе этих метрик решаются практические задачи: идентификация одного пользователя в нескольких социальных платформах, генерация рекомендаций («возможно, вы знаете...»), подбор персонализированного медиаконтента и новостей, а также обнаружение «реальных» связей на основе открытых данных. Подчёркивается, что графовое представление не только наглядно отражает взаимодействия в цифровой среде, но и обеспечивает вычислительную основу для построения эффективных алгоритмов анализа больших социальных данных.

    Источник: Бабаянц А.С. Теория графов в анализе социальных сетей / А.С. Бабаянц, Е. Покусаев // Студенческая научная публикация. – Краснодар: Кубанский государственный технологический университет (КубГТУ), 2024. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49699601

  8. Ассоциативное программирование в политической пропаганде (на примере интернет-мемов)

    Авторы: А.С. Коновалов

    Описание: в статье анализируется роль интернет-мемов как инструмента формирования политических установок через механизмы ассоциативного обучения. Автор опирается на нейрофизиологические и бихевиористские исследования, чтобы объяснить, как мемы вызывают устойчивые ассоциации с определёнными политическими нарративами. Рассматриваются эксперименты У. Пенфилда по локализации воспоминаний в коре головного мозга, иерархическая модель восприятия В.Я. и А.В. Сергина, а также современные исследования из журналов Nature Communications и Neuron, демонстрирующие способность мозга мгновенно формировать ассоциативные связи даже после однократного предъявления стимула. На примере политических мемов показано, как эмоционально насыщенный визуальный код (сатирическая карикатура или героический портрет политика) закрепляется в массовом сознании и конструирует политическую реальность. Особое внимание уделено роли повторения и социального подкрепления (лайки, репосты), которые усиливают эффект классического и оперантного обусловливания по Павлову и Скиннеру. Автор приходит к выводу, что интернет-мемы — это не просто отражение общественных настроений, а мощный экспресс-инструмент идеологического влияния, способный формировать стереотипы, управлять дискурсом и влиять на идеологические предпочтения целевой аудитории эффективнее традиционной агитации.

    Источник: Власть // 2025. — № 4. — С. 61–65. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=82806094

  9. Моделирование процесса информационного взаимодействия в социальных системах

    Авторы: Д.А. Мачуева, И.М. Ажмухамедов

    Описание: в работе представлена математическая модель процесса информационного взаимодействия на основе теории клеточных автоматов и нечеткого когнитивного моделирования, позволяющая формализовать и учитывать субъективные характеристики участников коммуникации. Предложено дополнение к модели для масштабных социальных систем с использованием данных репрезентативной выборки, статистических распределений параметров и элементов мультиагентного подхода. Проведены численные эксперименты, позволившие установить аналитические зависимости между параметрами социальной системы (связностью, восприимчивостью, коммуникабельностью) и динамикой изменения мнений агентов относительно распространяемой информации.

    Источник: Мачуева Д.А., Ажмухамедов И.М. Моделирование процесса информационного взаимодействия в социальных системах // Системы управления, связи и безопасности. 2018. № 2. С. 18–39. [Электронный ресурс]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-protsessa-informatsionnogo-vzaimodeystviya-v-sotsialnyh-sistemah

  10. Специфика деятельности оператора, выполняющего работу с инструментарием прогнозирования технологически и хронологически взаимоувязанных событий в системе непрерывного прогнозирования и слежения за информационными потоками

    Авторы: В.В. Савлучинский

    Описание: в работе рассмотрена специфика деятельности оператора, работающего с инструментарием прогнозирования в системе непрерывного прогнозирования на основе слежения за информационными потоками. Предложена формализованная модель оценки готовности оператора к напряженным ситуациям, основанная на алгоритме, учитывающем состояние ожидания, поиск причин отклонений и управляющие воздействия. Описан процесс составления сценария как ключевого этапа прогнозирования, включающий выявление признаков ситуации и построение дерева целей. Рассмотрены принципы информационной полноты и цели при формировании сценария, а также особенности работы оператора с классификаторами ситуаций и базами данных для мониторинга СМИ и Интернета. Предложена блок-схема автоматизированного рабочего места оператора, предназначенного для подготовки отчетных документов и боевых распоряжений.

    Источник:Савлучинский В. В. Специфика деятельности оператора, выполняющего работу с инструментарием прогнозирования технологически и хронологически взаимоувязанных событий в системе непрерывного прогнозирования и слежения за информационными потоками // Системный анализ и прикладная информатика. 2019. № 3. С. 21–27. [Электронный ресурс]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/spetsifika-deyatelnosti-operatora-vypolnyayuschego-rabotu-s-instrumentariem-prognozirovaniya-tehnologicheski-i-hronologicheski/viewer

  11. Применение графовых моделей при определении эффективности распространения информации в социальных сетях

    Авторы: В.В. Сидельцев, Т.В. Богданчикова

    Описание: В работе исследуется влияние когнитивных аспектов личности на эффективность распространения информации в социальных сетях. Предложена модификация классической модели Барабаши–Альберт за счёт интеграции когнитивных параметров: уровня доверия к источнику, эмоциональной восприимчивости и склонности к когнитивным искажениям (включая эффект «эхо-камер»). На основе имитационного моделирования показано, что учёт этих факторов существенно повышает точность прогнозирования охвата и динамики распространения контента. Приведены количественные оценки корректировки вероятности передачи информации при различных когнитивных профилях пользователей. Практическая значимость работы заключается в оптимизации маркетинговых стратегий через персонализацию контента, управление эмоциональной вовлечённостью и преодоление информационной изоляции сообществ.

    Источник: Сидельцев В. В., Богданчикова Т. В. Применение графовых моделей при определении эффективности распространения информации в социальных сетях // Практический маркетинг. 2025. № 3(333). С. 34–37. [Электронный ресурс]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-grafovyh-modeley-pri-opredelenii-effektivnosti-rasprostraneniya-informatsii-v-sotsialnyh-setyah

  12. Моделирование процесса развития внутрифирменных коммуникаций в корпоративной социальной сети

    Авторы: С.О. Акимов

    Описание: в работе представлена математическая модель процесса развития внутрифирменных коммуникаций в корпоративной социальной сети, направленная на количественную оценку эффективности управления знаниями. Предложены методы определения активности пользователя в роли коммуникатора на основе анализа графа общения, а также методы оценки вероятности приобретения компетенций сотрудниками через тематическое взаимодействие и самообучение. Введена матрица вероятностного профиля компетенций компании и показатель эффективности внутрифирменных коммуникаций, интерпретируемый как объем трехмерной фигуры, построенной по весам сотрудников, компетенций и вероятностей их наличия. На основе модели сформулирована задача минимизации затрат на обучение персонала с учетом прогноза развития компетенций. Апробация модели на реальных данных подтвердила значимое влияние корпоративной социальной сети на рост профессиональных компетенций сотрудников.

    Источник: Акимов С. О. Моделирование процесса развития внутрифирменных коммуникаций в корпоративной социальной сети // Открытое образование. 2011. № 6. С. 11–16. [Электронный ресурс]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-protsessa-razvitiya-vnutrifirmennyh-kommunikatsiy-v-korporativnoy-sotsialnoy-seti

  13. Моделирование технических и математических задач прикладных областей знаний на ЭВМ

    Авторы: Е.М. Лаврищева, И.Б. Петров

    Описание: в работе представлен историко-методологический обзор численного моделирования технических и прикладных математических задач — от первых вычислительных методов XVII–XX веков до современных суперкомпьютерных технологий. Рассмотрены ключевые этапы становления вычислительной математики в СССР, включая задачи ядерной энергетики, баллистики и сейсмики, инициированные И.В. Курчатовым. Описаны методы алгоритмизации на ранних ЭВМ с использованием граф-схемного языка А.А. Ляпунова и адресного программирования. Подчеркнута роль таких ученых, как А.А. Самарский, О.М. Белоцерковский и А.А. Дородницын в развитии численных методов. Приведены современные примеры моделирования: лазерная экстракция катаракты на основе уравнений механики сплошных сред и онтологическая модель предмета «Вычислительная геометрия», реализованная в Protege. Показано, как интеграция фундаментальной математики, физических моделей и вычислительных технологий позволяет решать сложные междисциплинарные задачи в биологии, геофизике, медицине и инженерии.

    Источник: Лаврищева Е. М., Петров И. Б. Моделирование технических и математических задач прикладных областей знаний на ЭВМ // Труды ИСП РАН. 2020. Т. 32, вып. 6. С. 167–182. [Электронный ресурс]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-tehnicheskih-i-matematicheskih-zadach-prikladnyh-oblastey-znaniy-na-evm

  14. Методы машинного обучения для анализа и моделирования поведения пользователей компьютерных систем

    Авторы: И.В. Машечкин, М.И. Петровский, М.А. Казачук

    Описание: в статье представлен обзор современного состояния и основных научных результатов коллектива кафедры интеллектуальных информационных технологий МГУ в области разработки методов машинного обучения для анализа и моделирования поведения пользователей компьютерных систем. Рассмотрены модели и задачи для основных источников поведенческих данных: человеко-машинного интерфейса (клавиатура, мышь), системных и прикладных журналов, электронных документов, а также взаимодействующих групп и сообществ пользователей. Основное внимание уделено решению задач компьютерной и информационной безопасности: аутентификации пользователей на основе биометрического поведенческого профиля, обнаружения внутренних угроз и хищения конфиденциальной информации, мониторинга активности в корпоративных и социальных сетях. Приведены оригинальные подходы к анализу как структурированного (контекста), так и неструктурированного (контента) поведения, включая тематическое моделирование текстов и построение сетевых онтологий. Особое внимание уделено применению методов обнаружения аномалий, UEBA-систем, а также анализу экстремистского и террористического контента в сети Интернет.

    Источник: Машечкин И.В., Петровский М.И., Казачук М.А. Методы машинного обучения для анализа и моделирования поведения пользователей компьютерных систем // Вестник Московского университета. Серия 15: Вычислительная математика и кибернетика. 2024. № 4. С. 160–189. [Электронный ресурс]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-mashinnogo-obucheniya-dlya-analiza-i-modelirovaniya-povedeniya-polzovateley-kompyuternyh-sistem

  15. Когнитивное управление формализованным математическим контентом

    Авторы: К.И. Костенко, А.П. Лебедева

    Описание: в статье рассматривается задача управления формализованным математическим контентом произвольной предметной области, представленным в виде онтологии. Под управлением понимается моделирование процессов достижения когнитивных целей, адаптированных к профессиональной деятельности, на основе иерархии классов целей и операций Б. Блюма. Реализация целей (понимание, оценивание и др.) достигается синтезом сложных семантических структур из элементов онтологии с использованием формальных операций, являющихся аналогами фундаментальных математических отображений (морфизмов). Предложена система математических ассоциаций для классов целей Блюма, определяющая реализующие операции, их области определения и значений. Для целей понимания и оценивания приведены регулярные форматы данных (окрестности, серии) и схемы комбинаций операций, записанные на специальном языке. Работа направлена на создание теоретических основ для построения интеллектуальных систем, способных к точному и воспроизводимому управлению знаниями.

    Источник: Костенко К.И., Лебедева А.П. Когнитивное управление формализованным математическим контентом // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2018. Т. 14, № 3. С. 616–625. [Электронный ресурс]. – URL:https://cyberleninka.ru/article/n/kognitivnoe-upravlenie-formalizovannym-matematicheskim-kontentom

    16. Переводы статей

  16. Максимизация распространения влияния в социальной сети

    Авторы: David Kempe, Jon Kleinberg, Éva Tardos

    Автор перевода: А.С. Котенко

    Описание: Цель данного исследования — разработать и обосновать эффективные алгоритмы для решения фундаментальной задачи вирусного маркетинга: как выбрать ограниченное множество пользователей («семена»), чтобы максимизировать последующий каскад принятия новой идеи или продукта в социальной сети. Авторы рассматривают две классические модели диффузии — линейную пороговую модель (Linear Threshold Model) и модель независимых каскадов (Independent Cascade Model). Показано, что задача максимизации влияния является NP-трудной. В работе предложен жадный алгоритм, который гарантирует решение, не хуже чем на 63% от оптимального (точнее, (1 − 1/e) ≈ 0,632). Гарантия основана на свойстве субмодулярности функции влияния. Эксперименты на реальных сетях соавторства демонстрируют, что жадный алгоритм значительно превосходит эвристики, основанные на степени вершин и центральности по близости.

    Источник (англ.): Kempe D., Kleinberg J., Tardos É. Maximizing the Spread of Influence through a Social Network // Proceedings of the Ninth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD ’03). – Washington, DC, USA, 2003. – P. 137–146. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/kdd03-inf.pdf

  17. О сложности советов для задачи онлайн-доминирующего множества

    Авторы: Böckenhauer H.-J., Hromkovic̆ J., Krug S., Unger W.

    Автор перевода: А.С. Котенко

    Описание: В статье исследуется задача построения минимального доминирующего множества в графе в онлайн-режиме, когда вершины раскрываются по одной, вместе со всеми рёбрами к ранее раскрытым. Основной инструмент анализа — сложность советов (advice complexity), измеряющая, сколько бит «совета от оракула» необходимо алгоритму, чтобы достичь оптимального или приближённого решения. Авторы показывают, что для общих графов n − 1 советных бит необходимо и n достаточно для оптимальности. Для связных графов, в частности деревьев, доказана сильная нижняя оценка: никакой рандомизированный онлайн-алгоритм не может быть лучше чем n1−ε-конкурентным. Отдельно анализируются классы графов: для путей и циклов доказано, что требуется ≈0,5283n советных бит (точные совпадающие верхняя и нижняя оценки); для торов, максимально внешне-планарных графов и графов ограниченной степени также получены линейные оценки. Работа вводит триггерную модель как обобщённую основу для доказательства субмодулярности и применимости советов. Показано, что даже в простых структурах (пути, циклы) задача остаётся «информативно трудной» — для точного решения нужно почти столько же бит, сколько и сама структура решения.

    Источник (англ.):Theoretical Computer Science // 2021. — Vol. 862. — P. 81–96. [Электронный ресурс]. – URL: https://doi.org/10.1016/j.tcs.2021.01.022

  18. Распространение эпидемий в реальных сетях: взгляд через собственные значения

    Авторы: Yang Wang, Deepayan Chakrabarti, Chenxi Wang, Christos Faloutsos

    Автор перевода: А.С. Котенко

    Описание: В статье предлагается общая математическая модель распространения вирусов (информационных или биологических) в произвольных сетях, включая реальные социальные и технологические графы. Ключевой вклад работы — установление точного условия эпидемического порога: порог напрямую связан с наибольшим собственным значением матрицы смежности сети. Этот результат обобщает известные частные случаи (однородные сети, сети Барабаши–Альберта) и показывает, что для сетей со степенным законом порог стремится к нулю. Авторы доказывают, что при значениях параметров ниже порога инфекция экспоненциально затухает, и подтверждают точность своей модели на экспериментах с реальными и синтетическими сетями.

    Источник (англ.): Wang, Y., Chakrabarti, D., Wang, C., Faloutsos, C. Epidemic Spreading in Real Networks: An Eigenvalue Viewpoint // Proceedings of the 22nd International Symposium on Reliable Distributed Systems, 2003. P. 25–34. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.academia.edu/6216076/Epidemic_Spreading_in_Real_Networks_An_Eigenvalue_Viewpoint

  19. Распространение эпидемий в безмасштабных сетях

    Авторы: Pastor-Satorras R., Vespignani A.

    Автор перевода: А.С. Котенко

    Описание: В статье исследуется динамика распространения инфекций в безмасштабных (scale-free) сетях, характеризующихся степенным распределением связности узлов. Авторы показывают, что в таких сетях отсутствует эпидемический порог — критическое значение скорости передачи инфекции, ниже которого эпидемия не может устойчиво существовать. Это означает, что даже инфекции с крайне низкой заразностью могут стать эндемическими в безмасштабных сетях, что объясняет устойчивость компьютерных вирусов в Интернете. Работа сочетает аналитическое моделирование на основе модифицированной SIS-модели (susceptible-infected-susceptible) с результатами анализа реальных данных о распространении вирусов, что позволяет предложить новую эпидемиологическую рамку для понимания явлений распространения в сложных коммуникационных и социальных сетях.

    Источник (англ.): Pastor-Satorras R., Vespignani A. Epidemic spreading in scale-free networks // arXiv:cond-mat/0010317v1 [cond-mat.stat-mech], 20 Oct 2000. [Электронный ресурс]. – URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11290142/

  20. Динамика правила большинства в двухкомпонентных взаимодействующих спиновых системах

    Авторы: Krapivsky P. L., Redner S.

    Автор перевода: А.С. Котенко

    Описание: В статье исследуется простая, но богатая по динамическому поведению модель формирования мнений — модель правила большинства (Majority Rule, MR). В этой модели агенты (спины), принимающие одно из двух состояний, группируются, и все члены группы принимают мнение локального большинства. Авторы показывают, что в отличие от классической модели избирателя (Voter Model), MR не сохраняет среднюю намагниченность, что приводит к принципиально иному поведению. В пределе среднего поля система достигает консенсуса за время, масштабирующееся как ln N. На решетках конечной размерности время достижения консенсуса растет как степенная функция размера системы N, с размерностью-зависимым показателем, а верхняя критическая размерность, по-видимому, больше 4. Ключевой вывод работы заключается в том, что в системах размерности выше единицы итоговое мнение всегда совпадает с мнением начального большинства, что подчеркивает фундаментальную роль коллективного поведения при принятии решений.

    Источник (англ.): Krapivsky P. L., Redner S. Dynamics of Majority Rule in Two-State Interacting Spin Systems // Physical Review Letters. 2003. Vol. 90, № 23. P. 238701. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.researchgate.net/publication/10665383_Dynamics_of_Majority_Rule_in_Two-State_Interacting_Spin_Systems