Публикации 2017 года

 

 

   

Сотрудниками ИВМ РАН опубликовано в 2017 году 198 работ, в том числе:

  • 6 монографий;
  • 48  статей в центральных научных журналах России;
  • 61  статья в иностранных журналах.

В 2017 году вышли из печати следующие книги:

  • Тыртышников Е.Е. Основы алгебры. – М: ФИЗМАТЛИТ, 2017. – 464 с. ISBN 978-5-9221-1728-9.
  • Агошков В.И. Методы разделения области в задачах гидротермодинамики океанов и морей. – М.: ИВМ РАН, 2017. – 187 c.
  • Барабанщиков А.В., Гамилов Т.М., Демченко В.В., Пастушков Р.С., Симаков С.С. Упражнения и задачи контрольных работ по вычислительной математике. Часть I под ред. Демченко В.В. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2017. – 204 с., ISBN 978-5-7417-0631-2 (Ч.I).
  • Толстых М.А., Шашкин В.В., Фадеев Р.Ю., Шляева А.В., Мизяк В.Г., Рогутов В.С., Богословский Н.Н., Гойман Г.С., Махнорылова С.В., Юрова А.Ю. Система моделирования атмосферы для бесшовного прогноза. – М.: Триада лтд., 166 с. ISBN 978-5-9908623-3-3.
  • Чугунов В.Н. Нормальные и перестановочные теплицевы и ганкелевы матрицы. – М.: Наука, 2017. – 272 с. – ISBN978-5-02-040055-9.
  • Andrzej Cichocki, Anh-Huy Phan, Qibin Zhao, Namgil Lee, Ivan Oseledets, Masashi Sugiyama, Danilo Mandic. Tensor networks for dimensionality reduction and large-scale optimization: Part 2 applications and future perspectives. Foundations and Trends in Machine Learning, 9(6):431–673, 2017. NOW Publishers: Boston – Delft, 2017/ ISBN: 978-1-G8083-276-1.

В 2017 году опубликованы следующие научные работы:

 

Проект “Матричные методы в математике и приложениях”

 

1. Tretyakov A., Tyrtyshnikov E., Ustimenko A. The triviality condition for the kernels of quadratic mappings and its application in optimization methods. Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, 2017, VSP (Netherlands), 32 (4), pp. 267-274.

 

2. Sulimov A.V., Zheltkov D.A., Oferkina I.V., Kutov D.C., Katkova E.V., Tyrtyshnikov E.E., Sulimov V.B. Evaluation of the novel algorithm of flexible ligand docking with moveable target protein atoms. Computational and Structural Biotechnology Journal, 2017, 15, pp. 275-285.

 

3. Загидулин Р.Р., Смирнов А.П., Матвеев С.А., Тыртышников Е.Е. Эффективный численный метод численного решения математической модели переноса коагулирующих частиц. Вестник Московского университета. Серия 15: Вычислительная математика и кибернетика, 2017, том 41 (4), с. 28-34.

 

4. Zagidullin R.R., Smirnov A.P., Matveev S.A., Tyrtyshnikov E.E. An efficient numerical method for a mathematical model of a transport of coagulating particles. Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics,  2017, 41 (4), pp. 179-186.

 

5. Zheltkova V.V., Zheltkov D.A., Grossman Z., Bocharov G.A., Tyrtyshnikov E.E. Tensor based approach to the numerical treatment of the parameter estimation problems in mathematical immunology, Journal of Inverse and Ill-Posed Problems, VSP, 2017, published online  2017-05-25, DOI: 10.1515/jiip-2016-0083.

 

6. А.Б.Богатырев, С.А.Горейнов, С.Ю.Лямаев. Аналитический подход к синтезу многополосных фильтров и его сравнение с другими подходами, Пробл. передачи информ., 2017, 53(3): 64-77.

 

7. A.B.Bogatyrev, S.A.Goreinov, S.Yu.Lyamaev. Efficient synthesis of optimal multiband filter, Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2017, 32(4): 1-7.

 

8. Stavtsev S.L. H2 Matrix and Integral Equation for Electromagnetic Scattering by a Perfectly Conducting Object. “Integral Methods in Science and Engineering: Practical Applications“, 2017, p. 235-243.

 

9. Aparinov A., Setukha A., Stavtsev S. Supercomputer modelling of electromagnetic wave scattering with boundary integral equation method. Communications in Computer and Information Science, 2017, V. 793. pp. 325-336.

 

10. Ставцев С.Л. Применение малоранговых аппроксимаций к решению интегральных уравнений в задачах аэродинамики и электродинамики. В сборнике “Современные проблемы физико-математических наук. Материалы III международной научно-практической конференции”,  Орел: ОГУ,  2017, с. 186-190.

 

11. В.Н.Чугунов, Х.Д.Икрамов. Об описании пар квазикоммутирующих теплицевых и ганкелевых матри // СибЖВМ. 2017. Т. 20, N 4. С. 439-444.

 

12. В.Н.Чугунов, Х.Д.Икрамов. О классификации пар антиперестановочных теплицевой и ганкелевой матриц //Доклады РАН. 2017. Т. 476, N 3. С. 272-275.

 

13. Х.Д.Икрамов, В.Н.Чугунов. Об описании пар антикоммутирующих теплицевой и ганкелевой матриц // Записки научных семинаров ПОМИ. 2017.  T. 463. С.  160-223.

 

14. A.I. Osinsky, N.L. Zamarashkin, Pseudo-skeleton approximations with better accuracy estimates, Linear Algebra and its Applications, 2018, v. 537, pp. 221-249.

 

15. N.L. Zamarashkin, D.A. Zeltkov, Block Lanczos-Montgomery method with reduced data exchanges, Communications in Computer and Information Science, 2017, 687.

 

16. N.L. Zamarashkin, D.A. Zheltkov, GPU Acceleration of Dense Matrix And Block Operations for Lanczos Method for Systems over Large Prime Finite Field, CCIS, 2017, 793.

 

17. Grigory Drozdov, Igor Ostanin, Ivan Oseledets. Time-and memory-efficient representation of complex mesoscale potentials. J. Comp. Phys., 2017, 343:110–114.

 

18. Alexander Fonarev, Oleksii Hrinchuk, Gleb Gusev, Pavel Serdyukov, Ivan Oseledets. Riemannian optimization for skip-Gram negative sampling. arXiv preprint 1704.08059, 2017.

 

19. E.Frolov, I.Oseledets. Tensor methods and recommender systems. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery,  2017, 7(3).

 

20. V.Khrulkov, I.Oseledets. Art of singular vectors and universal adversarial perturbations. arXiv preprint 1709.03582, 2017. 1.

 

21. Valentin Khrulkov, Maxim Rakhuba, Ivan Oseledets. Vico-Greengard-Ferrando quadratures in the tensor solver for integral equations. arXiv preprint 1704.01669, 2017.

 

22. I.V.Oseledets, G.V.Ovchinnikov, A.M.Katrutsa. Fast, memory efficient low-rank approximation of SimRank. Journal of Complex Networks, 5(1):111–126, 2017. doi:10.1093/comnet/cnw008.

 

23. I.Oseledets, M.Rakhuba, A.Uschmajew. Alternating least squares as moving subspace correction. arXiv preprint 1709.07286, 2017.

 

24. I.Ostanin, I.Tsybulin, M.Litsarev, I.Oseledets, D.Zorin. Scalable topology optimization with the kernel-independent fast multipole method. Engineering Analysis with Boundary Elements, 2017, 83:123–132.

 

25. I.Ostanin, D.Zorin, I.Oseledets. Fast topological-shape optimization with boundary elements in two dimensions. Russian J. Numer. Anal. Math. Modell.,  2017, 32(2):127–133.

 

26. I.Ostanin, D.Zorin, I.Oseledets. Parallel optimization with boundary elements and kernel independent fast multipole method. International Journal of Computational Methods and Experimental Measurements,  2017, 5(2):154–162.

 

27. G. Ovchinnikov, D. Zorin, I. Oseledets. Robust regularization of topology optimization problems with a posteriori error estimators. arXiv preprint 1705.07316, 2017.

 

28. V.Pimanov, I.Oseledets. Regularization of topology optimization problem by the FEM a posteriori error estimator. arXiv preprint 1706.03516, 2017.

 

29. M.Rakhuba, I.Oseledets. Jacobi-Davidson method on low-rank matrix manifolds. arXiv preprint 1605.03795, 2017.

 

30. D.Sushnikova, I.Oseledets. Simple non-extensive sparsification of the hierarchical matrices. arXiv preprint 1705.04601, 2017.

 

Проект “Сопряженные уравнения и методы теории управления в нелинейных задачах математической физики”

 

1. Agoshkov V.I. Statement and study of some inverse problems in modelling of hydrophysical fields for water areas with ‘liquid’ boundaries // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2017, vol.32, No.2. Pp. 73–90.

 

2. Parmuzin E.I., Agoshkov V.I., Zakharova N.B., and Shutyaev V.P. Variational assimilation of mean daily observation data for the problem of sea hydrothermodynamics // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2017, vol.32, No.3, pp. 187-195.

 

3. Agoshkov V.I., Sheloput T.O. The study and numerical solution of some inverse problems in simulation of hydrophysical fields in water areas with ‘liquid’ boundaries // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, V. 32, No. 3, 2017, P. 147-164.

 

4. Agoshkov V.I. Formulation and study of some inverse problems in modeling of hydrophysical fields in water areas with “liquid” boundaries // Geophysical Research Abstracts, EGU General Assembly 2017. V. 19, EGU2017-7707, 2017.

 

5. Agoshkov V.I., Sheloput T.O. Variational data assimilation for limited-area models: solution of the open boundary control problem and its application for the Gulf of Finland // Geophysical Research Abstracts, EGU General Assembly 2017. V. 19, EGU2017-765, 2017.

 

6. Захарова Н.Б., Агошков В.И., Асеев Н.А., Пармузин Е.И., Шелопут Т.О., Шутяев В.П. Simulation of a class of hazardous situations in the ICS «INM RAS – Baltic Sea» // Geophysical Research Abstracts Vol. 19, EGU2017-2486, 2017. EGU General Assembly 2017.

 

7. E.Parmuzin, V.Agoshkov, and N.Zakharova Variational data assimilation problem for the thermodynamics model with displaced pole // Geophysical Research Abstracts. Vol. 19, EGU2017-6656, 201. EGU General Assembly 2017.

 

8. N. Lezina, V. Agoshkov. Domain decomposition method for the Baltic Sea based on theory of adjoint equation and inverse problem // Geophysical Research Abstracts, Vol. 19, EGU2017-766, 2017.

 

9. Aseev N.A., Agoshkov V.I., Sheloput T.O. Application of oil spill model to marine pollution and risk control problems // Geophysical Research Abstracts, EGU General Assembly 2017. V. 19, EGU2017-10585-1, 2017.

 

10. Агошков В.И., Асеев Н.А., Лёзина Н.Р., Захарова Н.Б., Пармузин Е.И., Шелопут Т.О., Шутяев В.П. Моделирование класса опасных явлений в информационно-вычислительной системе «ИВМ РАН – Балтийское море» // Сборник тезисов пятнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", прошедшей 13-17 ноября 2017, ИКИ РАН, Москва.

 

11. Агошков В.И., Лёзина Н.Р. Применение метода разделения области для задачи о распространении тепла в Балтийском море // Ломоносовские чтения: Научная конференция, Москва, факультет ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова: Тезисы докладов. ? М.: МАКС Пресс, 2017. ? С. 102-103.

 

12. Агошков В.И., Шелопут Т.О. Ассимиляция данных о температуре в сигма-модели Балтийского моря для восстановления граничных функций на открытых границах акватории // Ломоносовские чтения: Научная конференция, Москва, факультет ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова, 17-26 апреля 2017 г.: Тезисы докладов. – М.: Издательский отдел факультета ВМиК МГУ; МАКС Пресс, 2017. С. 101-102.

 

13. Агошков В.И., Лёзина Н. Р. Новые подходы к формулировке метода разделения области и алгоритм крупноблочного распараллеливания для задач математического моделирования // Сборник трудов Международной научной конференции «Современные проблемы математического моделирования, обработки изображений и параллельных вычислений» - Ростов-на-Дону: Издательский Центр  ДГТУ, 2017. -С.6-13.

 

14. Агошков В.И., Шелопут Т.О. Вариационная ассимиляция данных о температуре для модели гидротермодинамики Балтийского моря: решение задачи открытых границ // Сборник трудов конференции «Современные проблемы математического моделирования, обработки изображений и параллельных вычислений 2017». – Ростов-на-Дону: Издательский Центр ДГТУ, 2017. С. 14-22.

 

15. Лёзина Н.Р., Шелопут Т.О., Агошков В.И. Численное решение задачи о восстановлении граничных функций на «внешних и внутренних жидких границах» // Труды 60-й научной конференции МФТИ. - М.: МФТИ, 2017.

 

16. E.I. Parmuzin, N.B. Zakharova, V.P. Shutyaev and V.I. Agoshkov “Variational data assimilation problem for the Baltic Sea thermodynamics model” // Abstracts book of the IMA Conference on Inverse Problems from Theory to Application hold on the 19 – 21 of September 2017 in the Centre for Mathematical Sciences, University of Cambridge. P. 21.

 

17. N. Lezina, V. Agoshkov. New approaches to formulation of domain decomposition algorithms based on theory of inverse problems and variational data assimilation // Abstracts book IMA Conference on Inverse Problems from Theory to Application - Centre for Mathematical Sciences, University of Cambridge, 2017 - p. 20-21.

 

18. Zalesny V., Agoshkov V., Aps R., Shutyaev V., Zayachkovskiy A., Goerlandt F., and Kujala P. Numerical modeling of marine circulation, pollution assessment and optimal ship routes. J. Mar. Sci. Eng., 2017, 5(3), 27, pp.1-20. doi:10.3390/jmse5030027.

 

19. Агошков В.И., Лёзина Н.Р. Численное решение методом разделения области задачи о распространении тепла в акватории Балтийского моря // глава в книге Агошков В.И. Методы разделения области в задачах гидротермодинамики океанов и морей. - М.: ИВМ РАН, 2017. - с. 173-181.

 

20. Gejadze, H. Oubanas and V. Shutyaev. Implicit treatment of model error using inflated observation-error covariance. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, Q.J.R. Meteorol. Soc., 2017, v.143, pp.2496–2508. DOI:10.1002/qj.3102.

 

21. Shutyaev, V., Gejadze, I., Vidard, A., and Le Dimet, F.-X. Optimal solution error quantification in variational data assimilation involving imperfect models // Int. J. Numer. Meth. Fluids, 2017, v.83, no.3, pp.276-290.

 

22. Shutyaev V., Le Dimet F.-X, Shubina E. Sensitivity with respect to observations in variational data assimilation // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2017, v.32, no.1, pp.61-71. DOI: 10.1515/rnam-2017-0006.

 

23. Шутяев В.П., Пармузин Е.И. Исследование чувствительности оптимального решения задачи вариационного усвоения данных для модели термодинамики моря // Сборник трудов Международной научной конференции «Современные проблемы математического моделирования, обработки изображений и параллельных вычислений» - Ростов-на-Дону: Издательский Центр ДГТУ, 2017, c.311-319.

 

24. Захарова Н.Б., Пармузин Е.И., Шутяев В.П. Исследование статистических свойств ошибок данных спутниковых наблюдений и их использование в задачах вариационной ассимиляции данных // Сборник тезисов пятнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", 13-17 ноября 2017, ИКИ РАН, Москва.

 

25. N.B. Zakharova, E.I. Parmuzin and V.P. Shutyaev. Investigation of the statistical properties of observation data errors // Abstracts book of the IMA Conference on Inverse Problems from Theory to Application hold on the 19 – 21 of September 2017 in the Centre for Mathematical Sciences, University of Cambridge. P. 20.

 

26. Захарова Н.Б. Проблемы обработки данных наблюдений в задачах математического моделирования морских сред. Прикладные аспекты геологии, геофизики и геоэкологии с использованием современных информационных технологий. Материалы IV Международной научно-практической конференции. Часть 1. – Майкоп: Изд-во «ИП Кучеренко В.О.», 2017. С. 211-219. ISBN 978-5-906696-84-7, ISBN 978-5-906696-85-4 – Ч.1.

 

27. Шелопут Т.О. Вариационная ассимиляция данных о температуре для модели гидротермодинамики Балтийского моря: решение проблемы открытых границ // Современные проблемы математического моделирования: тезисы XVII Всероссийской Конференции-школы молодых исследователей / Южный федеральный университет. - Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2017. С. 74.

 

28. Шелопут Т.О. Вариационная ассимиляция данных наблюдений о температуре на открытой границе в модели гидротермодинамики Балтийского моря // Сборник трудов Пятнадцатой Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, 2017. С. 1.

 

29. Лёзина Н.Р. Алгоритм крупноблочного распараллеливания на основе метода разделения области для модели динамики моря // Прикладные аспекты геологии, геофизики и геоэкологии с использованием современных информационных технологий. Материалы IV Международной научно-практической конференции. Часть 2. ? Майкоп: Изд-во «ИП Кучеренко В.О.», 2017. ? С. 42-46.

 

Проект “Оптимальные методы в задачах вычислительной математики”

 

1. Bogatyrev A. How many Zolotarev fractions are there? //  Constructive Approximation, 46,  2017, стр.37-45.

 

2. Богатырёв А.Б. Вещественные мероморфные дифференциалы: язык для описания меронных конфигураций в планарных магнитных наноэлементах //  Теоретическая и математическая физика, Том 193,  No 1 октябрь, 2017, 162-176.

 

3. Bogatyrev A.B., Metlov K.L. Topological constraints on positions of magnetic solitons in multiply-connected planar magnetic nano-elements //  Physical Review B, 95(2), 95(2) с. 024403-1-5.

 

4. Богатырев А.Б., Григорьев О.А. Замкнутая формула для емкости  нескольких отрезков на прямой // Труды Математического института им. В.А. Стеклова, 2017, т. 298, с. 67–74.

 

5. Andrei B. Bogatyrev, Sergei A. Goreinov, and Sergei Yu. Lyamaev. Eflcient synthesis of optimal multiband filter // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling 2017; 32 (4):1–7.

 

6. Bogatyrev,  Grigoriev O.  Conformal mapping of  rectangular heptagons II //  Comp. Methods and  Function Theory, 2017  (published online  DOI:  10.1007/s40315-017-0217-z).

 

7. Богатырев А. Б., Горейнов С. А., Лямаев С. Ю. Аналитический подход к синтезу многополосных фильтров и его сравнение с другими подходами// Проблемы  передачи информ.,   53:3, 2017, 64–77.

 

8. Nechepurenko Yu.M., Sadkane M. Computing humps of the matrix exponential // J. of Comput. and Appl. Math.   2017. V.319.  P.87-96.

 

9. Boiko A.V., Nechepurenko Yu.M., Ivanov A.V., Kachanov Y.S., Mischenko D.A. Excitation of unsteady Goertler vortices by localized surface nonuniformities // Theoretical and Computational Fluid Dynamics, 2017, V.31, P.67–88.

 

10. Boiko A.V., Demyanko K.V., Nechepurenko Yu.M. On computing the location of laminar-turbulent transition in compressible boundary layers // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2017, V.32, N.1, P. 1-12.

 

11. Bocharov G.A., Nechepurenko Y.M., Khristichenko M.Y., Grebennikov D.S. Maximum response perturbation-based control of virus infection model with time-delays // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2017. V. 32, N. 5, P.275-291.

 

12. Demyanko K.V., Nechepurenko Yu.M., Sadkane M. A Newton-type method for non-linear eigenproblems// Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2017, V.32, N.4, P.237-244.

 

13. Boiko A.V., Kirilovskiy S.V., Nechepurenko Y.M., Poplavskaya T.V.  On non-symmetric axial corner-layer flow // MPCMEP IOP Publishing IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 894 (2017) 012011 (P.1-6).

 

14. Бочаров Г.А., Нечепуренко Ю.М., Христиченко М.Ю., Гребенников Д.С. Управление моделями вирусных инфекций с запаздывающими переменными на основе оптимальных возмущений  // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2017, № 52, 28 с.

 

Проект “Прямые и обратные задачи моделирования пространственно-временной динамики иммунных и инфекционных процессов”

 

1. Sazonov I., Grebennikov D., Kelbert M., Bocharov G. Modelling Stochastic and Deterministic Behaviours in Virus Infection Dynamics. Math. Model. Nat. Phenom. Vol. 12, No. 5, 2017, pp. 63-77 DOI https://doi.org/10.1051/mmnp/201712505.

 

2. Ratushny A.V., De Leenheer P., Bazhan S.I., Bocharov G.A., Khlebodarova T.M., Likhoshvai V.A. On the Potential for Multiscale Oscillatory Behavior in HIV. Global Virology II-HIV and NeuroAIDS, 897-924 Springer, New York, NY.

 

3. Bocharov G.A., Nechepurenko Yu.M., Khristichenko M. Yu., Grebennikov D.S. Maximum response perturbation-based control of virus infection model with time-delays. Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling 2017; 32 (5):275–291 DOI 10.1515/rnam-2017-00.

 

4. Bocharov G., Meyerhans A., Bessonov N., Trofimchuk S., Volpert V. Modelling the dynamics of virus infection and immune response in space and time. International journal of parallel, emergent and distributed systems, 2017 Pages 1-15. Published online: 29 Aug 2017 http://dx.doi.org/10.1080/17445760.2017.1363203.

 

5. Novkovic M, Onder L, Bocharov G, Ludewig B. Graph Theory-Based Analysis of the Lymph Node Fibroblastic Reticular Cell Network. Methods Mol Biol. 2017;1591:43-57.

 

6. Valeriya V. Zheltkova, Dmitry A. Zheltkov, Zvi Grossman, Gennady A. Bocharov, Eugene E. Tyrtyshnikov. Tensor based approach to the numerical treatment of the parameter estimation problems in mathematical immunology. Journal of Inverse and Ill-posed Problems. Published Online: 2017-05-25. DOI: https://doi.org/10.1515/jiip-2016-0083.

 

7. Bouchnita A., Bocharov G., Meyerhans A., Volpert V. (2016) Hybrid approach to model the spatial regulation of T cell responses. BMC Immunology. 2017, 18(Suppl 1):29  DOI 10.1186/s12865-017-0205-0.

 

8. Savinkov R., Kislitsyn A., Watson D.J., van Loon R., Sazonov I., Novkovic M., Onder L., Bocharov G. Data-driven modelling of the FRC network for studying the fluid flow in the conduit system. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2017, 62: 341-349.

 

9. Bouchnita A., Bocharov G., Meyerhans A, Volpert V. Towards a Multiscale Model of Acute HIV Infection. Computation. 2017, 5 (1), 6.

 

10. Grebennikov D., van Loon R., Novkovic M., Onder L., Savinkov R., Sazonov I., Tretyakova R., Watson D.J., Bocharov G. Critical Issues in Modelling Lymph Node Physiology. Computation 2017, 5(1), 3; doi:10.3390/computation5010003

 

11. Grebennikov D., Bocharov G. Modelling the structural organization of lymph nodes, 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2017 – Proceedings, pp. 2653–2655, 2017.

 

12. Бочаров Г.А., Нечепуренко Ю.М., Христиченко М.Ю., Гребенников Д.С. Управление моделями вирусных инфекций с запаздывающими переменными на основе оптимальных возмущений // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2017, 052.   

 

Проект “Математическое моделирование процесса противо-инфекционной защиты: энергетика и адаптация”

 

1.  Sannikova T.E., Romanyukha A.A., Barbi E., Caselli G., Franceschi C., Yashin A.I. Modeling of Immunosenescence and Risk of Death from Respiratory Infections: Evaluation of the Role of Antigenic Load and Population Heterogeneity  Math. Model. Nat. Phenom., 12 5 (2017) 48-62.

 

2. Каркач А.С., Романюха А.А., Борисов С.Е., Белиловский Е.М., Санникова Т.Е., Авилов К.К. Анализ факторов, связанных с заболеваемостью туберкулезом постоянного населения г. Москвы в 2010–2014 гг.. Эпидемиология и инфекционные болезни.  Том 22, № 3, 2017  стр. 121-127.

 

3. Руднев С.Г., Анисимова А.В., Синдеева Л.В., Задорожная Л.В., Лукина С.С., Малахина А.В., Вашура А.Ю., Цейтлин Г.Я., Година Е.З. Методические вопросы изучения вариаций подкожного жира: сравнение различных типов калиперов // Вестник Московского университета. Серия 23: Антропология. 2017. №3. С.4-26.

 

4. Руднев С.Г., Цейтлин Г.Я., Вашура А.Ю., Лукина С.С., Румянцев А.Г. Соматотип детей и подростков с онкологическими заболеваниями в состоянии ремиссии и возможности его биоимпедансной оценки // Педиатрия. Журнал им. Г.Н. Сперанского. 2017. Т.96, №1. С.186-193.

 

5. Стародубов В.И., Мельников А.А., Руднев С.Г. О половом диморфизме росто-весовых показателей и состава тела российских детей и подростков в возрасте 5-18 лет: результаты массового популяционного скрининга // Вестник РАМН. 2017. Т.72, №2. С.134-142.

 

6. Starunova O.A., Rudnev S.G., Starodubov V.I. HCViewer: software and technology for quality control and processing raw mass data of preventive screening // Russ. J. Numer. Anal. Math. Model. 2017. V.32, N5. P.315-326.

 

7. Мачарадзе Д.Ш., Янаева Х.А., Авилов К.К. Амброзийная аллергия на юге России – в Чеченской республике // Georgian Medical News. 2017. Т.266, №5, С.93-99.

 

8. Новиков К.А. Принцип максимума для моделей многофазной фильтрации Вычислительные методы и программирование. 2017. Т. 18, вып. 2. С. 138—145.

 

9. Новиков К.А. Принципы максимума в моделях многофазной фильтрации.В: Современные проблемы математического моделирования. Тезисы XVII Всероссийской  конференции-школы молодых исследователей, Абрау-Дюрсо, Россия, 11– 16 сентября 2017, с. 52.

 

Проект “Построение и исследование численных методов решения задач динамики океана и вязкой несжимаемой жидкости”

 

1. Danilov A., Lozovskiy A., Olshanskii M., Vassilevski Yu. A finite element method for the Navier-Stokes equations in moving domain with application to  hemodynamics of the left ventricle. Russian J. Numer. Anal. Math. Modelling, V.32, No.4, 225-236, 2017.

 

2. Nikitin K., Olshanskii M., Terekhov K., Vassilevski Yu., Yanbarisov R. An adaptive numerical method for free surface flows passing rigidly mounted obstacles. Computers & fluids, V.148, 56-68, 2017.

 

3. Kramarenko V., Nikitin K., Vassilevski Yu. A finite volume scheme with improved well modeling in subsurface flow simulation. Comp.Geosciences, V.21,  2017, published online http://rdcu.be/uxFD.

 

4. Konshin I., Olshanskii M., Vassilevski Yu. LU factorizations and ILU preconditioning for stabilized discretizations of incompressible Navier–Stokes equations. Numer. Linear Algebra Appl., V.24, No.3, DOI:10.1002/nla.2085, 2017.

 

5. Vassilevski Yu., Beklemysheva K., Grigoriev G., Kulberg N., Petrov I., Vasyukov A. Numerical modelling of medical ultrasound: phantom-based verification. Russian J. Numer. Anal. Math. Modelling,  V.32, No.5, 339-346, 2017.

 

6. Копылов Ф.Ю., Быкова А.А.,  Щекочихин Д.Ю.,  Елманаа Х.Э.,  Дзюндзя А.Н., Василевский Ю.В., Симаков С.С. Бессимптомный атеросклероз брахиоцефальных артерий — современные подходы к диагностике и лечению. Терапевтический архив. V.89, No.4, 95-100, 2017.

 

7. Danilov A., Yurova A., Stark M., Mynbaev O., Vassilevski Y. Towards a unified evidence-based cesarean section in the african continent the introduction of the all-african surgical database. Clin Obstet Gynecol Reprod Med, V.3, No.3, 1-4, 2017.

 

8. Буренчев Д.В., Копылов Ф.Ю., Быкова А.А., Гамилов Т.М., Гогниева Д.Г., Симаков С.С., Василевский Ю.В. Математическая модель прогнозирования кровотока в экстракраниальных отделах брахиоцефальных артерий на предоперационном этапе каторидной эндартерэктомии. Российский кардиологический журнал, No.4, 88-92, 2017.

 

9. Василевский Ю.В., Саламатова В.Ю., Лозовский А.В. О компактных формулах расчета деформаций мягких биологических тканей. Дифференциальные уравнения, том 53, No.7,  935–942, 2017.

 

10. Кобельков Г.М., Ложников М.А., Шайтан К.В. Динамика формирований коллективных конформационных степеней свободы при фолдинге макромолекулярной цепи в вязкой среде. Биофизика, 2017, т.62, №2.

 

11. Кобельков Г.М., Соколов А.Г. Об одной неявной разностной схеме для уравнений баротропного газа. Чебышевский сборник, 2017, №3.

 

12. Капырин И.В., Сускин В.В., Расторгуев А.В., Никитин К.Д. Верификация моделей ненасыщенной фильтрации и переноса в зоне аэрации на примере расчетного кода GeRa. Вопросы атомной науки и техники, серия «Математическое моделирование физических процессов», – 2017 – №1 – С. 60-75.

 

13. Konshin I., Kapyrin I. Scalable Computations of GeRa Code on the Base of Software Platform INMOST. Lecture notes in computer science.  Vol 10421. V. Malyshkin (Ed.): PaCT 2017, pp. 433–445, 2017.

 

14. Konshin I. Parallel computational models to estimate an actual speedup of analyzed algorithm. In: Vol. 687 of Communications in Computer and Information Science (Ed. Vl. Voevodin), Springer, 2017, 304-317.

 

15. Bagaev D.V., Konshin I.N., Nikitin K.D. Dynamic optimization of linear solver parameters in mathematical modelling of unsteady processes,  RuSCDays 2017, Springer, Communications in Computer and Information Science, Vol. 793, 54-66.

 

16. Kramarenko V., Konshin I., Vassilevski Y. Ani3D-extension of parallel platform INMOST and hydrodynamic applications. RuSCDays 2017, Springer, Communications in Computer and Information Science, Vol. 793, 219-228.

 

17. Tinelli A., Mynbaev O.A., Vergara D., Di Tommaso S., Gerli S., Favilli A., Mazzon I., Sparic R., Eliseeva M., Simakov S.S., Danilov A.A., Malvasi A. Uterine-preserving operative therapy of uterus myomatosus // Hysterectomy, 2017, P. 429–466.

 

18. Добросердова Т.К. Двухмасштабное 1D-3D моделирование течения крови для медицинских приложений. Международная конференция по математической теории управления и механике. Тезисы докладов. Суздаль, 7-11 июля 2017, 15 Международная конференция по математической теории управления и механике. — Владимир ООО "Аркаим" Суздаль, 2017. — c.64.

 

19. Добросердова Т.К. 1D-3D моделирование течения крови для медицинских приложений. Современные проблемы математического моделирования: тезисы XVII  Всероссийской конференции-школы молодых исследователей/ Южный федеральный университет; отв. ред. Г.В.Муратова, И.Н.Шабас. – Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2017.

 

20. Dobroserdova T. Geometrical multiscale 1D-3D modelling of blood flow in cerebral arteries. 5th International Conference on Computational and Mathematical Biomedical Engineering - CMBE2017, 10–12 April 2017, United States. P. Nithiarasu, A.M. Robertson (Eds.). Vol.1, 2017, pp.344-347.

 

21. Chernyshenko A.Y., Olshanskii M.A., Vassilevski Y.V. A hybrid finite volume – finite element method for bulk–surface coupled problems // Journal of Computational Physics, 2017. V. 352, pp. 516 – 533.

 

22. Chernyshenko A., Olshahskii M., Vassilevski Y.  A Hybrid Finite Volume—Finite Element Method for Modeling Flows in Fractured Media. In: Canc?s C., Omnes P. (eds) Finite Volumes for Complex Applications VIII - Hyperbolic, Elliptic and Parabolic Problems. FVCA 2017. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, 2017, vol 200. Springer.

 

23. Vassilevski Y.V., Salamatova V.Y., Lozovskiy A.V.  Concise formulas for strain analysis of soft biological tissues. Differential Equations, 2017, 53(7), 908-915.

 

24. Городнова Н.О. «Математическое моделирование кровеносных капилляров и потока крови через них. Современные проблемы математического моделирования. Тезисы XVII Всероссийской  конференции-школы молодых исследователей, Абрау-Дюрсо, Россия, 11– 16 сентября 2017, с. 52.

 

25. Саламатова В.Ю., Василевский Ю.В.,  Об эллиптичности гиперупругих моделей, восстанавливаемых по экспериментальным данным. Современная математика. Фундаментальные направления, 2017. Том 63, №3.

 

26. Kuznetsov M.B., Kolobov A.V. Mathematical modelling of chemotherapy combined with bevacizumab. Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, V.32(5), pp.293–304, 2017.

 

27. Kuznetsov M., Kolobov A., Polezhaev A. Pattern formation in a reaction-diffusion system of Fitzhugh-Nagumo type before the onset of subcritical Turing bifurcation. Physical Rewiew E, V.95(5), 052208, 2017.

 

28. Gubernov V.V., Kudryumov V.N., Kolobov A.V. Propagation of combustion waves in the shell-core energetic materials with external heat losses. Proceedings of the  Royal Society A-Mathematical Physical and Engineeding Sciences, V.473(2199), 20160937, 2017.

 

29. Golov A., Simakov S., Soe Y.N., Mynbaev O.A., Pryamonosov R., Kholodov A.S. Multiscale CT-Based Computational Modeling of Alveolar Gas Exchange during Artificial Lung Ventilation, Cluster (Biot) and Periodic (Cheyne-Stokes) Breathings and Bronchial Asthma Attack. Computation, 5(1), 11, 2017, DOI: 10.3390/computation5010011.

 

30. Golov A.V., Simakov S.S. Mathematical model of respiratory regulation during hypoxia and hypercapnia. Computer research and modeling, 9(2), 297-310, 2017.

 

31. Mynbaev O.A., Ivanov A.A., Simakov S.S., Roubilova X.I., Eliseeva M.Yu., Benhidjeb T., Stark M. Work of separation — A method to assess intraperitoneal adhesion and healing of parietal peritoneum in an animal model. Clinical biomechanics, 42, 97-98, 2017.

 

32. Mynbaev O.A., Malvasi A., Simakov S.S., Tinelli A. Comment on "Oestrogen-induced angiogenesis and implantation contribute to the development of parasitic myomas after laparoscopic morcellation". Reproductive Biology and Endocrinology, 15:54, 2017, DOI 10.1186/s12958-017-0268-z.

 

33. Kuznetsov Yu.A., Kramarenko V. Preconditioners with projectors for mixed hybrid finite element methods. Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, 32(1), pp. 39-45. Retrieved 17 Nov. 2017, from doi:10.1515/rnam-2017-0004.

 

34. Terekhov K., Tchelepi H., Bradley M. Cell-centered nonlinear finite-volume methods for the heterogeneous anisotropic diffusion problem, Journal of Computational Physics, 2017, V.330, pp. 245–267.

35. Danilov A., Terekhov K., Konshin I., Vassilevski Yu. Parallel software platform INMOST: a framework for numerical modeling. Supercomputing frontiers and innovations, 2017, V. 2 (4), pp. 55-66.

 

36. Konshin I., Kapyrin I., Nikitin K., Terekhov K. Application of the Parallel INMOST Platform to Subsurface Flow and Transport Modelling. Parallel Processing and Applied Mathematics. Lecture Notes in Computer Science, 2017, vol 9574. Springer, Cham.

 

37. Lozovskiy A., Farthing M., Kees Ch. Evaluation of Galerkin and Petrov-Galerkin model reduction for finite element approximations of the shallow water equations. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, V.318, 537-571, 2017.

 

38. Takhirov A., Lozovskiy A. Computationally efficient modular nonlinear filter stabilization for high Reynolds number flows. Advances in Computational Mathematics, p.1-31, 2017.

 

Проект “Математические задачи теории климата”

 

1. Пережогин П.А., Дымников В.П. Равновесные состояния конечномерных аппроксимаций уравнений двумерной идеальной жидкости // Нелинейная динамика, 2017, т.13, №1, стр. 55-79.

 

2. Пережогин П.А., Дымников В.П. Моделирование квазиравновесных состояний двумерной идеальной жидкости // Доклады РАН, 2017, т.274, № 1, стр.36-40.

 

3. Perezhogin P.A., Glazunov A.V., Mortikov E.V., Dymnikov V.P. Comparison of numerical advection schemes in two-dimensional turbulence simulation // Russ. Journ. Numer.Anal. Math. Modelling, 2017, 32, 1, pp.47-60.

 

4. Кулямин Д.В., Дымников В.П. Моделирование характеристик радиосвязи в нижней ионосфере на основе совместной модели общей циркуляции атмосферы и плазмохимии // Известия ВУЗ-ов, Физика, 2016, т.59, № 12/3, стр.135-139.

 

5. Fursikov A.V., Shatina L.S.  Nonlocal stabilization by starting control of the normal equation generated by Helmholtz system // Discrete and Continuous Dynamical Systems, v.38, №3, 2018.  Doi: 10.3934/dcds.2018050.

 

6. Kulyamin D.V., Makarova A.S. Modelling of middle atmosphere global response to anthropogenic climate change:  impact on general circulation and air composition in mesosphere and lower ionosphere // SGEM2017 Conference Proceedings, ISSN 1314-2704, 27 - 30 November, 2017, Vol. 17.

 

7. Kulyamin D. V., Volodin E. M., Dymnikov V. P. Global circulation formation in the mesosphere and lower thermosphere based on results of the new inm ras atmospheric model (tsmti-gcm, 0-130 km) // International symposium “Atmospheric radiation and dynamics” (ISARD – 2017) 27 – 30 June 2017, Saint-Petersburg-Petrodvorets. Theses. — Saint-Petersburg-Petrodvorets, 2017. — P. 214–215.

 

8. Kulyamin D. V., Ostanin P. A., Dymnikov V. P. On specific features of numerical modelling of the ionosphere f region within the coupled earth ionosphere and thermosphere dynamical model // International symposium Atmospheric radiation and dynamics (ISARD – 2017) 27 – 30 June 2017, Saint-Petersburg-Petrodvorets. Theses. — Saint-Petersburg-Petrodvorets, 2017. — P. 241–242.

 

9. Корнев А.А. Численное моделирование процесса стабилизации по краевым условиям квазидвумерного течения четырехвихревой структуры // Математическое моделирование, 2017, тю11, №11, с.99-110.

 

10. Kornev A.A. The structure and stabilization by boundary conditions of an annular flow of Kolmogorov type // Russ. Journ. Numer.Anal. Math. Modelling, 2017, 32, 4, pp.245-251.

 

11. Корнев А.А. Численное решение задач стабилизации // В сб. Нелинейные волны 2016. – Нижний Новгород: ИПФ РАН, 2017, с.172-193.

 

12. Klimenko M. V., Klimenko V. V., Bessarab F. S., Kulyamin D. V. et al. Current understanding of the thermosphere-ionosphere system response to sudden stratospheric warmings international symposium atmospheric radiation and dynamics // International symposium Atmospheric radiation and dynamics (ISARD – 2017) 27 – 30 June 2017, Saint-Petersburg- Petrodvorets. Theses. — Saint-Petersburg-Petrodvorets, 2017. — P. 12-13.

 

13. Ostanin P. A., Kulyamin D. V., Dymnikov V. P. Numerical modelling of the earth ionosphere F region // International Young Scientists School and Conference on Computational Information Technologies for Environmental Sciences CITES '2017. — Издательство Томского ЦНТИ Томск, 2017. — P. 121–124.

 

14. Kulyamin D. V., Volodin E. M., Dymnikov V. P. Numerical modeling of earth climate and its changes: Methodology and recent advances of inm ras climate model // Abstracts of 7th International IUPAC conference on Green Chemistry. — Moscow, 2017. — P. 37–38.

 

Проект “Моделирование климата и его изменений”

 

1. Володин Е.М. Представление потоков тепла, влаги и импульса в климатических моделях. Конвекция и конденсация. Фундаментальная и прикладная климатология, N2, C.27-42.

 

2. Володин Е.М. Представление потоков тепла, влаги и импульса в климатических моделях. Радиационные потоки. Фундаментальная и прикладная климатология, N3, C.5-15.

 

3. Мохов И.И., Семенов А.И., Володин Е.М., Дембицкая М.А. Выхолаживание в области мезопаузы при глобальном потеплении по данным измерений и модельным расчетам. Известия РАН. Физика атмосферы и океана, Т53, N4, С.435-444.

 

4. Gritsun, V. Lucarini, Fluctuations, response, and resonances in a simple atmospheric model, Physica D, 2017, doi:10.1016/j.physd.2017.02.015.

 

5. Володин Е.М., Мортиков Е.В., Кострыкин С.В., Галин В.Я., Лыкосов В.Н., Грицун А.С., Дианский Н.А., Гусев А.В., Яковлев Н.Г. Воспроизведение современного климата в новой версии модели климатической системы ИВМ РАН, Известия РАН. Физика атмосферы и океана, т.53, № 2, с. 164-178.

 

6. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V., Galin V.Ya., Lykossov V.N., Gritsun A.S., Diansky N.A., Gusev A.V., Iakovlev N.G. Simulation of the present-day climate with the climate model INMCM5 // Climate Dynamics, N 2, 2017.

 

7. Национальный Атлас Арктики. Раздел 7 «Океан. Моря» / Национальный Атлас Арктики. Под ред. Н.С. Касимова. — АО «Роскартография» Москва, 2017. — 496 с.  ISBN:   978-5-9523-0386-7.

 

8. Chernov, A.Tolstikov, N. Iakovlev. Modelling of tracer transport in the White Sea // Environment. Technology. Resources, Rezekne, Latvia. Proceedings of the 11th International Scientific and Practical Conference. Volume I, Rezekne Academy of Technologies, Rezekne 2017.  ISSN 1691-5402 Doi: 10.17770/etr2017vol1.2594.

 

9. Толстиков А.В., И. А. Чернов, С. А. Мурзина, Д. М. Мартынова, Н. Г. Яковлев. Разработка комплекса Green JASMINE для изучения и прогнозирования состояния экосистем Белого моря // Труды Карельского научного центра РАН, № 5, 2017.

 

10. С.П. Смышляев, В.Я. Галин. Исследование влияния изменений стратосферного озона на химию тропосферы. Ученые записки РГГМУ, вып. 44, 2017.

 

11. Рябошапко А.Г., Кострыкин С.В., Бушмелев И.О., Ревокатова А.П. О возможности совместного решения проблем сохранения климата арктики и понижения уровня загрязнения атмосферы в Норильске, Фундаментальная и прикладная климатология. 2017, Том 1, с.89-106.

 

Проект “Математическое моделирование региональных природно-климатических процессов”

 

1. Володин Е.М., Мортиков Е.В., Кострыкин С.В., Галин В.Я., Лыкосов В.Н., Грицун А.С., Дианский Н.А., Гусев А.В., Яковлев Н.Г. Воспроизведение современного климата в новой версии модели климатической системы ИВМ РАН // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2017, т. 53, № 2, с. 164–178.

 

2. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V., Galin V.Ya, Lykosov V.N., Gritsun A.S., Diansky N.A., Gusev A.V., Yakovlev N.G. Simulation of Modern Climate with the New Version of the INM RAS Climate Model. – Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2017, v. 53, No. 2, p. 142 – 155.

 

3. Глазунов А.В., Мортиков Е.В., Лыкосов В.Н. Суперкомпьютерные технологии математического моделирования геофизической турбулентности. – Труды Международной конференции «Вычислительная и прикладная математика (ВПМ’17)», Новосибирск, Россия, 25 – 30 июня 2017 г., http://conf.nsc.ru/cam17/ru/proceedings.

 

4. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V., Galin V.Ya, Lykossov V.N., Gritsun A.S., Diansky N.A., Gusev A.V., Iakovlev N.G. Simulation of the present-day climate with climate model INMCM5. – Climate Dynamics, 2017, doi: 10.1007/s00382-017-3539-7.

 

5. Perezhogin P.A., Glazunov A.V., Mortikov E.V., Dymnikov V.P. Comparison of numerical advection schemes in two-dimensional turbulence simulation // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling , 32(1), 2017.

 

6. Glazunov A.V., Mortikov E.V. 2017 LES and DNS modelling of stably stratified boundary layer turbulence.  Proceedings of the International Symposium "Topical Problems of Nonlinear Wave Physics", NWP-2017, Nizhny Novgorod, с. 130-130, 2017.

 

7. Глазунов А.В., Мортиков Е.В.    Численное моделирование геофизической турбулентности. Тезисы докладов XXI Всероссийской школы-конференции молодых ученых "Состав атмосферы. Атмосферное электричество. Климатические процессы", ГО "Борок" ИФЗ РАН, с. 25-26, 2017.

 

Проект “Создание вычислительного ядра для модели атмосферы нового поколения”

 

1. Шашкин В.В., Толстых М.А., Иванова А.Р., Скриптунова Е.Н. Версия модели атмосферы ПЛАВ в гибридной  системе координат по вертикали,  Метеорология и Гидрология, 2017, N9, стр. 24-35.

 

2. Махнорылова С.В., Толстых М.А. Усвоение  влагосодержания почвы методом упрощенного расширенного фильтра Калмана в модели среднесрочного прогноза погоды ПЛАВ,  Метеорология и Гидрология, 2017, N6, стр. 55-67.

 

3. Tolstykh M., Shashkin V., Fadeev R., Goyman, G. Vorticity-divergence semi-Lagrangian global atmospheric model SL-AV20: dynamical core, Geosci. Model Dev., 10, 1961-1983, https://doi.org/10.5194/gmd-10-1961-2017, 2017.

 

4. Tolstykh M., Fadeev R., Goyman G., Shashkin V. Further Development of the Parallel Program Complex of SL-AV Atmosphere Model. In: Communications in Computer and Informational Science (Russian Supercomputer days 2017).  2017. Springer. V. 793. P.290-298. ISBN 978-3-319-71254-3.

 

5. Рогутов В.С., Толстых М.А., Мизяк В.Г. Система ансамблевого прогноза на основе локального ансамблевого фильтра Калмана. Труды Гидрометцентра России, 2017, вып. 364, с. 5-19.

 

6. Толстых М.А., Фадеев Р.Ю., Володин Е.М., Шашкин В.В. Воспроизведение современного климата полулагранжевой моделью атмосферы ПЛАВ.  Труды «Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES 2017. 28.08-06.09.2017.» ISBN 978-5-89702-389-9 С. 83-85.

 

7. Шашкин В.В., Толстых М.А. Прогноз динамики полярного стратосферного вихря глобальной моделью атмосферы ПЛАВ. Труды  «Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES 2017. 28.08-06.09.2017». ISBN 978-5-89702-389-9 С. 39-42.

 

8. Рогутов В.С., Толстых М.А., Мизяк В.Г. Система ансамблевого прогноза на основе локального ансамблевого фильтра Калмана и модели ПЛАВ. Труды  «Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES 2017. 28.08-06.09.2017». ISBN 978-5-89702-389-9 С. 142-144.

 

9. Мизяк В.Г., Шляева А.В., Толстых М.А. Использование коррелированных ошибок спутниковых данных наблюдений AMV в ансамблевой системе усвоения данных на основе LETKF. Труды  «Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES 2017. 28.08-06.09.2017». ISBN 978-5-89702-389-9. С. 156-159.

 

10. Гойман Г.С., Толстых М.А. Реализация параллельного алгоритма решения эллиптических уравнений в глобальной модели атмосферы ПЛАВ. Труды  «Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES 2017. 28.08-06.09.2017». ISBN 978-5-89702-389-9. С, 149-152.

 

11. Махнорылова С.В., Толстых М.А. Усвоение данных приземных характеристик воздуха для инициализации полей влажности в глубоком слое почвы глобальной модели атмосферы ПЛАВ20. Труды  «Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES 2017». 28.08-06.09.2017. ISBN 978-5-89702-389-9. С. 80-83.

 

12. Володин Е.М., Мортиков Е.В, Кострыкин С.В. Галин В.Я., Лыкосов В.Н., Грицун А.С., Дианский Н.А., Гусев А.В., Яковлев Н.Г. Воспроизведение современного климата с помощью модели климатической системы INMCM5.0, Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2017, том 53, № 2, с. 164–178.

 

13. Volodin E. M., Mortikov E. V., Kostrykin S. V., Galin V. Ya., Lykossov V. N., Gritsun A.S., Diansky N. A., Gusev A. V., Yakovlev N.G. Simulation of the present-day climate with the climate model INMCM5, Climate Dynamics. 2017, doi:10.1007/s00382-017-3539-7.

 

14. Гойман Г.С., Толстых М.А. Разработка параллельного многосеточного алгоритма решения уравнения Гельмгольца для глобальной модели атмосферы. Труды международной научной конференции CPT1617. ISBN: 978-5-88835-049-2 С, 182-185.

 

15. Фролов А.В., Теплов А.М. АлгоВики: некоторые аспекты исследований свойств алгоритмов на примере метода Хаусхолдера // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (25-26 сентября 2017 г., г. Москва). – М.: Изд-во МГУ, 2017. – c.500-510.             

 

Проект “Исследование крупно- и мезомасштабной динамики вод Мирового океана и окраинных морей России на основе моделирования и анализа данных наблюдений”

 

1. Koromyslov A., Ibrayev R., Kaurkin M. The Technology of Nesting a Regional Ocean Model into a Global One Using a Computational Platform for Massively Parallel Computers CMF. In: V. Voevodin and S. Sobolev (Eds.): RuSCDays 2017, CCIS 793, pp. 241–250, 2017. https://doi.org/10.1007/978-3-319-71255-0_19.

 

2. Ushakov K.V., Ibrayev R.A. Simulation of the global ocean thermohaline circulation with an eddy-resolving INMIO model configuration. 2017. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 96 012007. https://doi.org/10.1088/1755-1315/96/1/012007.

 

3. Ушаков К.В., Ибраев Р.А., Громов И.В. Численное моделирование вихревого переноса тепла в бассейнах Мирового океана. Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES '2017. 28 августа – 7 сентября 2017. Таруса, Звенигород, Россия. С. 102-105.

 

4. Володин Е.М., Гусев А.В., Дианский Н.А., Ибраев Р.А., Ушаков К.В. Воспроизведение циркуляции Мирового океана по сценарию CORE-II с помощью моделей INMOM и INMIO. Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2017, Т. 53, № 6.

 

5. Володин Е.М., Мортиков Е.В., Кострыкин С.В., Галин В.Я., Лыкосов В.Н., Грицун А.С., Дианский Н.А., Гусев А.В., Яковлев Н.Г. Воспроизведение современного климата в новой версии модели климатической системы ИВМ РАН. Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 2. С. 164-178.

 

6. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V., Galin V.Ya., Lykosov V.N., Gritsun A.S., Diansky N.A., Gusev A.V., Yakovlev N.G. Simulation of modern climate with the new version of the INM RAS climate model. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2017, V. 53, № 2, P. 142–155.

 

7. Панин Г.Н., Дианский Н.А., Соломонова И.В., Гусев А.В., Выручалкина Т.Ю. Оценка климатических изменений в Арктике в XXI столетии на основе комбинированного прогностического сценария. Арктика: экология и экономика. 2017. № 2 (26). С. 35-52.

 

8. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V., Galin V.Ya., Lykossov V.N., Gritsun A.S., Diansky N.A., Gusev A.V., Iakovlev N.G. Simulation of the present-day climate with the climate model INMCM5 // Clim. Dyn. 2017. P. 1–20.

 

9. Дианский Н.А., Фомин В.В., Чумаков М.М, Степанов Д.В. Ретроспективные расчеты циркуляции и ледяного покрова Охотского моря на основе современных технологий численного моделирования. Вести газовой науки. 2017. № 4(24).

 

Проект “Математическое моделирование динамики океана и вариационная ассимиляция данных наблюдений”

 

1. Мошонкин С.Н., Багно А.В., Гусев А.В., Филюшкин Б.Н., Залесный В.Б. Физические особенности формирования обмена водами Атлантического и Северного Ледовитого океанов. Изв. РАН, Физика атм. и океана. 2017. Т. 53. № 2. С. 242-253.

 

2. Zalesny V., Agoshkov V., Aps R., Shutyaev V., Zayachkovskiy A., Goerlandt F., Kujala P. Numerical Modeling of Marine Circulation, Pollution Assessment and Optimal Ship Routes // J. Mar. Sci. Eng. 2017, 5(3), 27; doi:10.3390/jmse5030027.

 

3. Гусев А.В., Залесный В.Б., Фомин В.В. Методика расчета циркуляции Черного моря с улучшенным разрешением в районе полигона ИО РАН // Океанология. 2017. Т. 57.№ 6. С. 978-989.

 

4. Лукьянова А.Н., Багаев А.В., Иванов В.А., Залесный В.Б. Субинерционные колебания в Черном море, порождаемые полусуточным приливным потенциалом, по результатам численного моделирования // Изв. РАН, Физика атм. и океана. 2017. Т.53. №6. С.710-717.

 

5. Володин Е.М., Гусев А.В., Дианский Н.А., Ибраев Р.А., Ушаков К.В. Воспроизведение циркуляции Мирового океана по сценарию CORE-II с помощью моделей INMOM и INMIO // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2017, Т. 53, № 6.

 

6. Byshev V.I., Neiman V.G., Anisimov M.V., Gusev A.V., Serykh I.V., Sidorova A.N., Figurkin A.L., Anisimov I.M. Multi-decadal oscillations of the ocean active upper-layer heat content. Pure Appl. Geophys. 174 (2017), 2863–2878.

 

7. Володин Е.М., Мортиков Е.В., Кострыкин С.В., Галин В.Я., Лыкосов В.Н., Грицун А.С., Дианский Н.А., Гусев А.В., Яковлев Н.Г. Воспроизведение современного климата в новой версии модели климатической системы ИВМ РАН // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 2. С. 164-178.

 

8. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V., Galin V.Ya., Lykosov V.N., Gritsun A.S., Diansky N.A., Gusev A.V., Yakovlev N.G. Simulation of modern climate with the new version of the INM RAS climate model. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2017, V. 53, № 2, P. 142–155.

 

9. Панин Г.Н., Дианский Н.А., Соломонова И.В., Гусев А.В., Выручалкина Т.Ю. Оценка климатических изменений в Арктике в XXI столетии на основе комбинированного прогностического сценария. Арктика: экология и экономика. 2017. № 2 (26). С. 35-52.

 

10. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V., Galin V.Ya., Lykosov V.N., Gritsun A.S., Diansky N.A., Gusev A.V., Yakovlev N.G. Simulation of the present-day climate with the climate model INMCM5 // Clim. Dyn. 2017. P. 1–20.

 

Проект “Математическое моделирование газовой и аэрозольной динамики и кинетики в атмосфере в региональном масштабе и задачи окружающей среды”

 

1. Алоян А.Е., Арутюнян В.О., Ермаков А.Н. Математическое моделирование конвективной облачности в полярных регионах // Оптика атмосферы и океана. 2017. Т. 30. № 3. С. 222–226.

 

2. Ерёмина И.Д., Алоян А.Е., Арутюнян В.О., Ларин И.К., Чубарова Н.Е., Ермаков А.Н. Гидрокарбонаты в атмосферных осадках в Москве: данные мониторинга и их анализ // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 3. С. 379–388.

 

3. Алоян А.Е., Ермаков А.Н., Арутюнян В.О. Аэрозоль в верхней тропосфере и нижней стратосфере. Сульфатные частицы в северных широтах // Оптика атмосферы и океана. 2017. Т. 30. № 12. С. 1221–1228.

 

 

Проект “Определение объёма биомассы растительного покрова по данным аэрокосмического мониторинга”

 

1. Kozoderov V.V., Kondranin T.V., Dmitriev E.V. Hyperspectral remote sensing imagery processing focused on forest applications // International Review of Airspace Engineering. 2017. No. 10.

 

2. Kozoderov V.V., Kondranin T.V., Dmitriev E.V. Comparative analysis of recognition algorithms for forest cover objects on hyperspectral air-space images // Izvestija, Atmosferic and Oceanic  Physics. 2017. Vol. 9. Iss. 53.  

 

3. Dementiev A.O., Dmitriev E.V., Kozoderov V.V., Egorov V.D. Peculiarities of use of ECOC and AdaBoost based classifiers for thematic processing of hyperspectral data // Proceedings of SPIE-2017 Conference, Warsaw. 2017.

 

4. Kozoderov V.V., Kondranin T.V., Dmitriev E.V. Hyperspectral remote sensing  imagery processing: an overview // Climate&Nature. 2017. No. 1(4). P. 2–18.

 

5. Козодеров В.В., Дмитриев Е.В. Модели распознавания и оценки состояния лесной растительности по гиперспектральным данным дистанционного зондирования // Исследование Земли из космоса. 2017. №6. С. 75-88.

 

6. Дмитриев Е.В., Козодеров В.В., Дементьев А.О., Соколов А.А. Методика классификации гиперспектральных изображений с использованием адаптивной оптимизации спектральных каналов // Сборник «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли». Изд. Сибирского Федерального Университета, г. Красноярск.. 2017. С. 18-23.

 

7. Дмитриев Е.В., Дементьев А.О., Козодеров В.В. Комплексирование  классификаторов в задаче тематической обработки гиперспектральных аэрокосмических изображений // Сборник трудов Всероссийской конференции «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов». Г. Бердск Новосибирской области. 2017. С. 82-87.

 

8. Dmitriev E.V., Kozoderov V.V., Dementiev A.O., Sokolov A.A. Recognition of forest species and ages using algorithms based on error-correcting output codes // J. of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2017. 10(6). P. 794-804.

 

9. Dementiev A.O., Dmitriev E.V., Kozoderov V.V., Egorov V.D. Peculiarities of use of ECOC and AdaBoost based classifiers for thematic processing of hyperspectral data // Proceedings of SPIE-2017 Conference, Warsaw. 2017. P.

 

10. Козодеров В.В., Дмитриев Е.В., Егоров В.Д., Мельник П.Г. Гиперспектральное дистанционное зондирование: распознавание образов и анализ сцен // International Symposium “Atmospheric Radiation and Dynamics” (ISARD-2017). Изд. Санкт-Петербургского Университета. 2017. С. 54-55.

 

11. Козодеров В.В., Дмитриев Е.В., Егоров В.Д., Мельник П.Г., Кулешов А.А., Смирнов И.Н., Дементьев А.О., Донской С.А. Особенности реализации технологии обработки гиперспектральных самолетных изображений и многоспектральных космических изображений высокого пространственного разрешения и их сравнение с данными наземных лесотаксационных обследований // XV Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Г. Москва, Институт космических исследований РАН. 2017. С. 24.

 

12. Petukhov V.I., Dmitriev E.V., Baumane L.Kh., Skalny A.V. and Lobanova Yu.N. Electrogenic metals in epidermis and the synchronous operation of membrane ATPases // 5th European Conference on Clinical and Medical Case Reports, September 07-08, 2017 Paris, France. V. 7, Iss. 8. P. 35. DOI: 10.4172/2165-7920-C1-011.

 

13. Козодеров В.В. Проблемы распознавания объектов лесного покрова при обработке гиперспектральных аэрокосмических изображений высокого пространственного разрешения // XVII Международная конференция молодых ученых «Леса Евразии – Леса Поволжья». Г. Казань. 2017. С.12.

 

14. Кондранин Т.В., Козодеров В.В., Дмитриев Е.В., Дементьев А.О. Об эффективности использования ансамблевых методов классификации в задаче тематической обработки гиперспектральных изображений XV Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Г. Москва, Институт космических исследований РАН. 2017. С. 25.

 

15. Sokolov A., Delbarre H., Dmitriev E., Maksimovich E., Gengembre C., Sa?d F. Campistron B. Analysis of wind profile variations in Mediterranean using UHF wind profiler RADAR and AROME-WMED reanalysis data // Symposium Numerical Modeling, Predictability and Data Assimilation in Weather, Ocean and Climate – A Symposium honouring the legacy of Anna Trevisan, Bologna, 17-20 October 2017. P. 77.

 

16. Sokolov A., Gengembre C., Dmitriev E., Delbarre H. Machine learning algorithms for meteorological event classification in the coastal area using in-situ data // International European Geosciences Union General Assembly, Vienna, Austria, 23–28 April 2017. Geophysical Research Abstracts Vol. 19, EGU2017-18447, 2017.