Научная школа «Математическое моделирование и вычислительная физика» сложилась в 1987 году, основоположник — профессор Евгений Петрович Жидков. Обоснованием создания школы стало развитие методов математического моделирования и вычислительной физики, а также развитие компьютерного парка университета.
Управление распространением электромагнитного излучения является сложнейшей научно-инженерной задачей. Решение данной задачи позволит радикально продвинуться по пути развития полностью оптического и квантового компьютинга. В рамках исследований изучается волноводное распространение, рассматриваются направляемые, поверхностные и вытекающие волны, связанные состояния электромагнитного излучения.
В данном подходе предполагается, что детерминистическое описание является лишь приближённым вариантом стохастического. Исследование посвящено изучению «озер данных» — распределенных хранилищ сверхбольших объемов данных — и их компьютерной обработки. «Суррогатное моделирование» — специальный тип контролируемого машинного обучения — Machine Learning (одного из наиболее актуальных методов обработки сверхбольших объемов данных — Big Data). В рамках исследования предлагается разработка и имплементация алгоритмов суррогатного моделирования для компьютерной обработки сверхбольших объемов данных.
Традиционно численные и аналитические методы исследования математических моделей физики противопоставляются друг другу, однако в действительности всякий численный метод предлагает алгебраизацию исходной модели, описываемой дифференциальным уравнением. Поэтому методы компьютерной алгебры подходят для разработки новых и улучшения классических численных методов исследования непрерывных моделей физики.
Разностные схемы являются основным инструментом для численного анализа непрерывных моделей механики и физики. Эти модели обладают рядом алгебраических и качественных свойств (в т.ч. интегралами движения, периодическими решениями и т.п.), которые теряются при дискретизации. Миметическими называют разностные схемы, наследующие некоторые свойства исходной непрерывной задачи. В рамках исследований мы разрабатываем алгебраические методы конструирования и исследования свойства таких схем и реализуем их в системах компьютерной алгебры.
В рамках данного направления проводится исследование устойчивости многомерных топологических солитонов в ядерной физике и физике элементарных частиц. Разрабатываются асимптотические и численные методы приближенного решения краевой задачи для сингулярно возмущенного дифференциального уравнения Шредингера бесконечного порядка.
ЗА ПОСЛЕДНИЕ 5 ЛЕТ
Предложено новое представление электромагнитного поля в волноводе, заполненном оптически неоднородным веществом, при помощи четверых скалярных потенциалов (обобщение теории функций Боргниса). Это позволило распространить на векторный случай методы аппроксимации, развитые для скалярных функций.
Разработан и имплементирован в систему компьютерной алгебры Sage метод вычисления группы автоморфизмов гиперэллиптической кривой. Исследована возможность имплантации методов теории абелевых интегралов, развитых Вейерштрассом, в систему компьютерной алгебры Sage.
Метод квадратизации энергии распространен на задачу многих тел, что позволило построить семейство неявных схем любого порядка, сохраняющих точно все алгебраические интегралы движения. Указаны геометрические препятствия к конструированию явных разностных схем, сохраняющих интегралы движения точно. Изучены особые случаи, для которых такие разностные схемы существуют. Построены разностные схемы, вычисления по которым можно продолжать за особые точки. Показано, что некоторые разностные схемы наследуют периодичность решения исходной дифференциальной задачи.
Свидетельство РФ на программу для ЭВМ № RU2019664838/ 14.11.2019. Кузив Я.Ю., Малых М.Д. Программа для решения дифференциальных уравнений в частных производных первого порядка, заданных в нескольких подобластях
Свидетельство РФ на программу для ЭВМ № RU2019617555/ 17.06.2019. Демидова А.В., Демидова Т.С., Кулябов Д.С., Соболев А.А. Программное средство для анализа работы нейронной сети, классифицирующей изображения
Свидетельство РФ на программу для ЭВМ № RU2019617557/ 17.06.2019. Демидова А.В., Демидова Т.С., Кулябов Д.С., Соболев А.А. Программная реализация нейронной сети для задачи определения мюонного распада
Свидетельство РФ на программу для ЭВМ № RU2020610438/ 14.01.2020. Геворкян Мигран Нельснович, Кулябов Дмитрий Сергеевич, Демидова Анастасия Вячеславовна, Королькова Анна Владиславовна. Лабораторные работы для курса Параллельное программирование
Свидетельство РФ на программу для ЭВМ № RU2020610571/ 16.01.2020. Кулябов Дмитрий Сергеевич, Геворкян Мигран Нельснович, Демидова Анастасия Вячеславовна [и др.]. Реализация генераторов равномерно-распределенных псевдослучайных чисел