Назначение: Библиотека LIAC (Light Interaction with Anisotropic Crystals) предназначена для расчёта фотореалистических изображений прозрачных и полупрозрачных (цветных прозрачных) изотропных, одноосных и двуосных монокристаллов и кристаллических агрегатов с помощью алгоритмов лучевой трассировки. Данная библиотека является первой библиотекой, позволяющей рассчитывать фотореалистические изображения двуосных кристаллов и одноосных кристаллических агрегатов.

Библиотека реализует расчёт взаимодействия луча света с изотропными и анизотропными прозрачными и полупрозрачными монокристаллами и кристаллическими агрегатами.

Библиотека позволяет рассчитывать следующие оптические эффекты:

• дисперсия света
• двойное лучепреломление
• коническая рефракция
• плеохроизм

Область применения: Компьютерная графика. Фотореалистический рендеринг (расчёт изображений близких к фотографии) монокристаллов и кристаллических агрегатов.

Используемый алгоритм: 

Для расчёта отражённых и преломлённых лучей, возникающих при падении луча на границу сред в кристаллах используется модель, разработанная автором на основе ковариантного метода, предложенного в [1] и получившего распространение в кристаллооптике, и методах, применяемых в компьютерной графике для физически корректного расчёта распространения луча света в сцене. Для представления поляризации луча света применяются матрицы когерентности. Для расчёта поглощения луча используется модель Бугера-Ламберта-Бера, а коэффициент поглощения для заданного луча света, с заданным состоянием поляризации и направлением распространения, вычисляется на основе модели из [2]. Разработанные автором модели и алгоритмы описаны в работах [3], [4], [5].

[1] Фёдоров, Ф.И. Отражение и преломление света прозрачными кристаллами / Ф.И. Фёдоров, В.В. Филиппов. – Минск: Наука и техника. – 1976.

[2] Борн, М. Основы Оптики. / М. Борн, Э. Вольф. – М.: Наука. – 1973.

[3] Дебелов, В.А. Локальная модель взаимодействия света с изотропными и одноосными прозрачными средами / В.А. Дебелов, Д.С. Козлов // Вестник НГУ: Информационные Технологии. – 2012. – Т. 10. – № 1. ­– С. 5–23.

[4] Debelov, V. A. A Local Model of Light Interaction with Transparent Crystalline Media / V.A. Debelov, D.S. Kozlov // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – 2013. – Vol. 19. – No. 8. – P. 1274–1287.

[5] Дебелов, В.А. Алгоритм фотореалистического рендеринга окрашенных полупрозрачных кристаллов / В.А. Дебелов, Д.С. Козлов // Информационные технологии в проектировании и производстве. – 2014. – № 2. – С. 25–30.

Функциональные возможности:

Используемые объекты:

Описание луча: точка начала, вектор направления распространения, матрица когерентности и система координат, связанная с лучом, в которой задана матрица когерентности.

Описание прозрачной среды: главные спектры преломления (один спектр для изотропной среды, два спектра для одноосной, три спектра для двуосной), направления оптических осей (одна ось для одноосной среды, две бинормали или две бирадиали для двуосной среды).

Описание полупрозрачной среды: описание прозрачной среды и главные спектры поглощения (один спектр для изотропной среды, два спектра для одноосной, три спектра для двуосной).

Описание геометрии границы: нормаль к границе в точке падения луча.

Основные функции:

1.       Расчёт всех отражённых и преломлённых лучей, возникающих при падении луча на границу двух изотропных, одноосных или двуосных сред (в любой комбинации), т.е. расчёт взаимодействия луча света с внешними и внутренними границами сред в монокристаллах и кристаллических агрегатах, см. CLIACInterface::interactWithRay.

2.       Расчёт поглощения луча света при прохождении им заданного расстояния в изотропной, одноосной или двуосной среде, т.е. расчёт изменения луча при прохождении им расстояния между границами сред в кристаллах, см. ILIACMedium::passThroughMedium.

Ограничения функциональности:

Поглощение луча света в двуосных кристаллах рассчитывается физически корректно только для кристаллов ромбической кристаллической системы. Для кристаллов моноклинной и триклинной кристаллических систем представленный расчёт может рассматриваться как аппроксимация физически корректного решения.

Для описания спектров и работы с ними используется разработанная автором библиотека CIE, идущая в комплекте с библиотекой LIAC.

Инструментальные средства создания: Microsoft Visual Studio 2013, язык программирования C++.

Описание файлов:

1.    LIAC_Library.zip – содержит следующие папки:

a.    Help – справочные файлы по API библиотек LIAC и CIE.

b.    Include – заголовочные файлы библиотек LIAC и CIE.

c.     Lib – библиотечные модули, собранные компилятором Visual C++ версии 18 (Visual Studio 2013).

d.    Samples – примеры использования библиотеки:

      Пример 1.     InterfaceInteraction – расчёт отражённых и преломлённых лучей на границах: вакуум (изотропная среда) – стекло (изотропная среда), вакуум – кальцит (одноосная среда), вакуум – оксалат аммония (двуосная среда), кальцит – оксалат аммония, оксалат аммония – оксалат аммония (с различной ориентацией кристаллической решётки).

      Пример 2.     ConicalRefraction – расчёт изображения внутренней конической рефракции на монокристалле оксалата аммония.

      Пример 3.     CrystalRendering – расчёт изображения трёхмерной сцены содержащей одноосный монокристалл.

Изображения, рассчитанные с помощью библиотеки:

1. Двойное кольцо внутренней конической рефракции на монокристалле оксалата аммония (результат работы Примера 2):

2. Изображение трёхмерной сцены, включающей в себя одноосный монокристалл (результат работы Примера 3). На изображении хорошо заметен эффект двойного лучепреломления:

Результаты тестирования библиотеки доступны: http://oapmg.sscc.ru/temp_crystal_tests/

Назначение -  интерактивная иллюстрация задач по преобразованию целых чисел с использованием побитовых операций.

Область применения - для сопровождения курса лекций по программированию (тема “Побитовые операции”).

Используемый алгоритм - реализованы различные варианты обработки событий, связанных с нажатием клавиш, с нажатием правой кнопки мыши и с буксировкой мыши, для интерактивного изменения двоичных разрядов целого числа.
Функциональные возможности – с помощью программы можно интерактивно реализовать любую задачу, связанную со вставкой двоичных разрядов, с удалением двоичных разрядов и с изменением отдельных разрядов или изменением групп разрядов. Каждое преобразование разрядов сопровождается комментарием в виде кода на языках Pascal, С++ или Java. Программа снабжена системой вложенных комментариев и не требует специальных пояснений за ее пределами.

Инструментальные средства создания - программа написана на языке Java с использованием среды Eclipse.

Для работы с программой нужно загрузить пакетный файл Bits.bat. Далее необходимо следовать комментариям, которые появляются в окне
выполняемой программы. 

Назначение: Программа предназначена для вычисления асимптотических констант вероятности несвязности планарного графа с высоконадежными ребрами.
Область применения: Программа может быть использована при исследовании планарных соединений раздичной природы (информационные, химические, технические) с устойчивыми (высоконадежными) элементами.

В основе программы лежат асимптотические отношения, параметры которых определяются с помощью разработанного алгоритма построения двойственного графа (файл Инструкция №1 в Приложении). На основе полученных данных строятся асимптотические соотношения, характеризующие вероятность несвязности планарного графа. В сравнении с методом Монте-Карло данный подход приводит к существенному сокращению числа арифметических операций, что подтверждено результатами вычислительных экспериментов.

[1] G.Sh. Tsitsiashvili, A.S. Losev, M.A. Osipova.  Disconnection probability of planar weighted graph // Applied Mathematical Sciences, Vol. 8, 2014, no. 10, 469-472 

В отличие от программ аналогичного типа данная программа позволяет:
1. Работать с графом произвольного вида;
2. Использовать новые, модифицированные алгоритмы, уменьшая вычислительную сложность;
3. Не требовать высоких технических характеристик к используемым аппаратным средствам.

Функциональные ограничения - в силу используемых формул вероятность отказа ребра должна быть меньше чем 0,01.
Исходя из удобства, не рекомендуется использовать программу для графов с количеством вершин более 100.

Программа разработана на Object Pascal  в среде разработки Delphi 7.

Бесконтактное измерение рельефа поверхности  на основе принципа интерференции является современной областью исследования. Регистрируемые в ходе измерений интерференционные картины содержат большой объем информации, который должен быть обработан и расшифрован для получения качественных и количественных оценок. Для этого необходимы компьютерные системы и программное обеспечение, в задачу которых входит получение информации, ее преобразование, обработка, расшифровка и представление результатов в соответствующем виде.

Интерференционные измерительные системы включают в себя интерферометр, который является первичным преобразователем, устройства регистрации интерференционных картин и систему обработки данных. Принцип действия интерферометра состоит в следующем. Пучок электромагнитного излучения от лазера с помощью делительного куба пространственно разделяется на два когерентных пучка. Первый пучок отражается от измеряемого объекта, второй от эталонного зеркала. При этом каждый из пучков проходит различные оптические пути и возвращается на экран, создавая интерференционную картину (чередование темных и светлых полос). Затем с использованием полученных интерференционных картин восстанавливается поверхность измеряемого объекта, что является задачей расшифровки интерференционных картин. При этом точность измерений может лежать в нанометровом диапазоне.

С математической точки зрения задача расшифровки интерференционных картин заключается в определении значений поля разности фаз интерферирующих волновых фронтов  по измеренным значениям интенсивности интерференционных картин.  

Наибольшее применение при построении таких систем в последние годы получили методы получения и расшифровки интерференционных картин на основе пошагового сдвига (пошаговая или фазо-сдвигающая интерферометрия). Метод пошагового фазового сдвига основан на регистрации нескольких интерференционных картин при изменении фазы опорной волны на известные значения.

Однако, основным источником погрешностей в фазосдвигающей интерферометрии являются ошибки при задании сдвига. Учесть такие ошибки сложно, поскольку они проявляются косвенно через измеряемую интенсивность интерференционных картин. Ошибки при внесении фазового сдвига существенно сказываются на результатах измерения, что является недостатком метода фазового сдвига.

В разработанном программном обеспечении для обработки интерференционных картин реализованы алгоритмы, позволяющие устранить основную погрешность метода пошагового фазового сдвига, тем самым повышая точность измерений.

Назначение программы — обработка, анализ и расшифровка интерференционных картин, полученных на основе метода пошагового фазового сдвига.

Область применения — интерферометрия, обработка интерференционных картин. Методы интерферометрии используются для контроля поверхности оптических изделий, требующих высокой точности измерений, таких как зеркала, линзы. Программа может быть использована для расшифровки полученных в процессе измерений интерференционных картин с произвольными фазовыми сдвигами.

Используемые алгоритмы — в программе осуществлена реализация новых алгоритмов расшифровки интерференционных картин:

1)    Обобщенный алгоритм расшифровки, позволяющий восстанавливать фазу для произвольного числа зарегистрированных интерференционных картин (больше 3) с известными фазовыми сдвигами [1].

2)    Алгоритм расшифровки, не требующий априорной информации о фазовых сдвигах. Алгоритм позволяет восстановить фазу  по трем интерференционным картинам с произвольными фазовыми сдвигами.

3)    Двухточечный алгоритм определения фазовых сдвигов. Алгоритм позволяет по набору интерференционных картин (больше 5) определить соответствующие фазовые сдвиги [2].

Функциональные возможности — расшифровка (восстановление фазы) интерференционных картин, просмотр графиков значений интенсивностей по строке для интерференционных картин, предварительная обработка интерференционных картин (фильтрация, сглаживание), просмотр трехмерных графиков (на компьютере должен быть установлен MatlabRuntime). Максимальный объем обрабатываемых данных — 2 Гб. Время обработки пропорционально размеру изображений.

1.     Generic algorithm of phase reconstruction in phase-shifting interferometry / Guzhov V., Ilinykh S., Kuznetsov R., Haydukov D. // Optical Engineering, - 2013. Vol. 52(3) – pp/ 030501-1 – 030501-2.

2.     Хайдуков Д.С. Высокоточный алгоритм расшифровки интерференционных картин. Программная реализация. Germany, Saarbrucken: LAP LAMBERT Academic Publishing Gmbh & Co. KG,  2012.

Инструментальные средства создания — Microsoft Visual Studio 2010, язык программирования C#.

Во вложении находится архив, содержащий две папки: "Обработка интерферограмм" и "Doc". В папке "Обработка интерферограмм" содержится исполняемый файл програмы InterferogramProcessor.exe, а также другие файлы, необходимые для работы программы. В папке "Doc" содержится подробное руководство по использованию программы: Обработка интерферограмм - Руководство.pdf.

Работа с программой — Скопируйте файлы из архива в отдельную папку. Для запуска программы необходимо запустить файл InterferogramProcessor.exe.

Перколяционной решёткой в задачах решёточной перколяции называется однородный граф, взвешенный в вершинах (узлах) и/или рёбрах (связях) выборочной совокупностью некоторой (обычно равномерно распределённой) случайной величины. Кластером называется подмножество узлов и/или связей перколяционной решётки, связанное с заданным стартовым подмножеством узлов и/или связей.

Библиотека "SECP" обеспечивает статистическую оценку параметров отдельных реализаций и выборочных совокупностей кластеров узлов на двух- и трёхмерных квадратных изо- и анизотропных перколяционных решётках при различных размерах и относительных долях достижимых узлов с (1,0)-окрестностью фон Неймана и (1,π)-окрестностью Мура.

Область применения: Компьютерное моделирование решёточной перколяции при исследовании полимеризации и гелеобразования, композитных материалов, процессов массопереноса в пористых средах и т.п.

Используемый алгоритм: (1,π)-окрестность Мура на анизотропной квадратной решётке образована узлами, хотя бы одна координата которых отличается от координаты выделенного узла на единицу, а их достижимость задана неравенством u_j < p_j/r_j(π), где 0 < u_j < 1 – псевдослучайный вес j-го узла окрестности; 0 < p_j < 1 – j-ый компонент вектора относительных долей достижимых узлов; r_j(π) – неметрическое расстояние до j-го узла в окрестности Мура с показателем Минковского π.

Для отдельных реализаций кластеров узлов на двумерной квадратной решётке оценка массовой фрактальной размерности d_N определяется как величина, пропорциональная отношению d_N ∝ ln N(r)/ln r, где N(r) – число узлов кластера, покрываемых квадратами (для изотропных покрывающих множеств) или прямоугольниками (для анизотропных покрывающих множеств) заданного размера r.

Для выборочной совокупности реализаций кластеров на двумерной квадратной решётке оценка массовой фрактальной размерности d_V определяется как величина, пропорциональная отношению d_V ∝ ln V(r)/ln r, где V(r) – суммы относительных частот узлов кластера, покрываемых квадратами (для изотропных покрывающих множеств) или прямоугольниками (для анизотропных покрывающих множеств) заданного размера r.

• Функции isc2s() и isc3s() вычисляют координаты вершин элементов изотропного покрывающего множества с неподвижной точкой в центре двух- и трёхмерной квадратной перколяционной решётки.
• Функции asc2s() и asc3s() вычисляют координаты вершин элементов анизотропного покрывающего множества с неподвижными точками вдоль заданной границы двух- и трёхмерной квадратной перколяционной решётки.
• Функции fdc2s() и fdc3s() используют модель линейной регрессии для статистической оценки массовой фрактальной размерности кластера узлов на двух- и трёхмерных квадратных перколяционных решётках с изо- или анизотропными покрывающими множествами.
• Функции fds2s() и fds3s() используют модель линейной регрессии для статистической оценки массовой фрактальной размерности выборки кластеров узлов заданного объёма на двух- и трёхмерных квадратных перколяционных решётках с изо- или анизотропными покрывающими множествами.

Реализации базовых алгоритмов для библиотеки "SECP" разработаны П.В. Москалевым [1] и описаны в работе [2]. 

1. Moskalev P.V. SECP: Statistical estimation of cluster parameters, CRAN.– 2012.– URL: http://cran.r-project.org/package=SECP/ (online; accessed: 09.07.2012). R package version 0.1-4.
2. Москалев П.В., Гребенников К.В., Шитов В.В. Статистическое оценивание характеристик перколяционного кластера // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии.– 2011.– №1.– С.29–35.– URL: http: //elibrary.ru/item.asp?id=16588360.

Функциональные возможности: Предельные размеры перколяционных решёток ограничены лишь разрядностью используемой версии операционной системы и размером доступной оперативной памяти.

С регулярно обновляемыми результатами выполнения описанных в документации к библиотеке "SECP" тестовых примеров на стендах с различной программно-аппаратной конфигурацией можно ознакомится по URL: http://cran.r-project.org/web/checks/check_results_SECP.html

Инструментальные средства создания: R версии 2.14.0

Программа реализует решение прямой задачи количественного рентгеноспектрального микроанализа (расчет относительных интенсивностей анализируемых линий в материале извес­тно­го состава).

Назначение - Программа предназначена для расчета матричных  поправок при проведении коррекции измеренных значений интенсивности рентгеновского характеристического излучения в локальной области образца и эталона. В состав матричных поправок входят: поправка на поглощение рентгеновского характеристического излучения, поправка на торможение электронов в мишени, поправка на обратное рассеяние электронов пучка и новая поправка, учитывающая  различие концентрации атомов в эталоне и образце.

Область применения - В рентгеновском электронно-зондовом микроанализе для измерения и контроля элементного состава вещества с точностью 2-5%.

Используемый алгоритм - В основе поправки на поглощение рентгеновского характеристического излучения заложена аналитическая модель функции распределения рентгеновского характеристического излучения по массовой толщине образца φ(ρz), представленная в работе [1]. Модель φ(ρz) учитывает: наличие обратно рассеянных первичных электронов; влияние неупругого рассеяния электронов пучка на распределение в образцах с низким значением среднего атомного номера; пространственную симметрию протекания процесса многократного рассеяния относительно положения координаты максимума распределения   поглощенных электронов пучка. Аналитические выражения для поправок на поглощение, торможение и обратное рассеяние представлены в работах [2-4]. Все четыре поправки рассчитываются каждая в отдельности.

В качестве входных данных используются следующие  параметры: атомный номер, атомный вес, плотность, коэффициент обратного рассеяния, средний ионизационный потенциал анализируемого объекта, начальная энергия пучка электронов, массовый коэффициент поглощения и критическая энергия возбуждения анализируемой линии.

Функциональные возможности - возможно уточнение величины  массового коэффициента поглощения анализируемой линии рентгеновского излучения.

Использованные источники:

1. Михеев Н.Н., Степович М.А., Широкова Е.В. Функция распределения по глубине рентгеновского характеристического излучения при локальном электронно-зондовом анализе // Известия РАН. Серияфизическая. – 2010. – Т. 74, № 7. – С. 1043-1047. ISSN 0367-6765.

2.  Михеев Н.Н., Степович М.А., Широкова Е.В.. Учет матричных эффектов при локальном электроннозондовом анализе с использованием новой модели функции распределения по глубине рентгеновского характеристического излучения // Известия РАН. Серия физическая. – 2012. – Т. 76, № 9. –С. 1112-1115

3. Михеев Н.Н., Степович М.А., Широкова Е.В Распределение средних потерь энергии пучка электронов по глубине образца: применение в задачах количественного рентгеноспектрального микроанализа// Поверхность. рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования.  – 2013. – № 12.– С. 84–89

4. Михеев Н.Н., Степович М.А., Широкова Е.В., Филиппов М.Н  Методика количественного рентгеноспектрального микроанализа с учетом матричных эффектов // Перспективные материалы. – 2014. –  № 2. –С. 77-82

Назначение: Библиотека "SPSL" ( Site Percolation on Square Lattice) обеспечивает построение отдельных реализаций и выборочных совокупностей кластеров узлов на двух- и трёхмерных квадратных изо- и анизотропных перколяционных решётках при различных размерах и относительных долях достижимых узлов с (1,0)-окрестностью фон Неймана и (1,π)-окрестностью Мура.

Область применения: Компьютерное моделирование решёточной перколяции при исследовании полимеризации и гелеобразования, композитных материалов, процессов массопереноса в пористых средах и т.п.

• Функция ssTNd() выполняет построение кластера узлов для произвольного стартового подмножества на n-мерной квадратной решётке с анизотропной (1,pi)-окрестностью Мура.
• Функции ssi20() и ssi30() выполняют построение кластера узлов для заданного стартового подмножества на изотропной двух- и трёхмерной квадратной решётке заданного размера с заданной долей достижимых узлов и (1,0)-окрестностью фон Неймана.
• Функции ssa20() и ssa30() выполняют построение кластера узлов для заданного стартового подмножества на анизотропной двух- и трёхмерной квадратной решётке заданного размера с заданными долями достижимых узлов и (1,0)-окрестностью фон Неймана.
• Функции ssi2d() и ssi3d() выполняют построение кластера узлов для заданного стартового подмножества на изотропной двух- и трёхмерной квадратной решётке заданного размера с заданной долей достижимых узлов и (1,pi)-окрестностью Мура.
• Функции ssa2d() и ssa3d() выполняют построение кластера узлов для заданного стартового подмножества на анизотропной двух- и трёхмерной квадратной решётке заданного размера с заданными долями достижимых узлов и (1,pi)-окрестностью Мура.
• Функции fssi20() и fssi30() рассчитывают распределение относительных частот узлов при заданном объёме выборки, заданном стартовом подмножестве на изотропной двух- и трёхмерной квадратной решётке заданного размера с заданной долей достижимых узлов и (1,0)-окрестностью фон Неймана.
• Функции fssa20() и fssa30() рассчитывают распределение относительных частот узлов при заданном объёме выборки, заданном стартовом подмножестве на анизотропной двух- и трёхмерной квадратной решётке заданного размера с заданными долями достижимых узлов и (1,0)-окрестностью фон Неймана.
• Функции fssi2d() и fssi3d() рассчитывают распределение относительных частот узлов при заданном объёме выборки, заданном стартовом подмножестве на изотропной двух- и трёхмерной квадратной решётке заданного размера с заданной долей достижимых узлов и (1,pi)-окрестностью Мура.
• Функции fssa2d() и fssa3d() рассчитывают распределение относительных частот узлов при заданном объёме выборки, заданном стартовом подмножестве на анизотропной двух- и трёхмерной квадратной решётке заданного размера с заданными долями достижимых узлов и (1,pi)-окрестностью Мура. 

Назначение:  Библиотека "Voss" обеспечивает построение реализаций одно- и двумерных фрактальных броуновских функций на равномерных сетках с помощью классической и обобщённой версий алгоритма последовательных случайных сложений Фосса.

Область применения: Моделирование стохастических фрактальных структур, используемых в задачах потенциальной перколяции, при исследовании полимеризации и гелеобразования, процессов массопереноса в пористых средах, в эконофизике, анализе финансовых рынков и т.д.

Используемый алгоритм:

Фрактальный броуновский процесс (или функция) представляет собой обобщение винеровского случайного процесса на случай зависимых приращений.

Алгоритм последовательных случайных сложений основан на использовании рандомизированной системы итерированных функций: x_k+1 = x_k + Δx_k, где k = 0, 1, ... – номер текущей итерации; Δx_k ~ N(0, σ_k) – центрированное нормально распределённое псевдослучайное приращение; число точек определения реализации N_k = N_k-1/r определяется величиной коэффициента разбиения 0 < r < 1.

Базовая версия алгоритма последовательных случайных сложений была предложена Р. Фоссом [1] и предусматривала использование показательной функции распределения σ_k по итерациям: σ_k = σ₀*r^kH, где 0 < H < 1 – показатель Хёрста. Обобщение алгоритма последовательных случайных сложений разработано и реализовано П.В. Москалевым [2,3] и допускает использование произвольных функций распределения σ_k по итерациям (в библиотеке "Voss" по-умолчанию используется распределение Пуассона). 

• Функции voss1d() и voss2d() выполняют построение одно- и двумерных реализаций фрактальных броуновских функций на равномерных сетках с помощью классического алгоритма случайных сложений Фосса.
• Функции voss1g() и voss2g() выполняют построение одно- и двумерных реализаций фрактальных броуновских функций на равномерных сетках с помощью обобщённого алгоритма случайных сложений Фосса.

1. Voss R.F. Random fractal forgeries // Fundamental algorithms for computer graphics.– Vol.17.– Berlin: Springer-Verlag, 1985.– P.805–835.
2. Шитов В.В., Москалев П.В. О модификации алгоритма Фосса при моделировании внутренней структуры пористой среды // Журнал технической физики.– 2005.– Т.75, №2.– С.1–5.
3. Moskalev P.V. Voss: Generic Voss algorithm (random sequential additions), CRAN.– 2012.– URL: http://cran.r-project.org/package=Voss/ (online; accessed: 04.06.2012). R package version 0.1-4.

Функциональные возможности: Предельные размеры генерируемых реализаций ограничены лишь разрядностью используемой версии операционной системы и размером доступной оперативной памяти.

Инструментальные средства создания: R версии 2.14.0

С регулярно обновляемыми результатами выполнения описанных в документации к библиотеке "Voss" тестовых примеров на стендах с различной программно-аппаратной конфигурацией можно ознакомится по URL: http://cran.r-project.org/web/checks/check_results_Voss.html

Назначение – Библиотека "RIFS" обеспечивает построение и отображение реализаций предфрактальных множеств в Rⁿ с помощью рандомизированной системы итерированных функций. 

Область применения – Компьютерное моделирование и анализ данных, обладающих фрактальной структурой.

Используемый алгоритм: Применяемая в библиотеке "RIFS" рандомизированная система итерированных функций (РСИФ) строится на основе формулы: x_i+1 = (x_i + mu_j*z_j)/(1+mu_j), где x_i – i-ая итерационная точка предфрактала; z_j – j-ая псевдослучайная точка протофрактала Z, выбранная согласно распределению вероятностей P(Z); mu_j – коэффициент разбиения итерационных отрезков, соответствующий j-ой псевдослучайной точке Z.

• Функция R2ngon() вычисляет координаты вершин правильного многоугольника с заданным разбиением ребер, вписанного в окружность заданного радиуса и используемого в качестве протофрактального множества.
• Функция preRIFS() выполняет построение предфрактального множества X в Rⁿ с помощью РСИФ для дискретного протофрактального множества Z с произвольным распределением вероятностей P(Z) и переменным коэффициентом разбиения итерационных отрезков M=var.
• Функция preRSum0() выполняет построение предфрактального множества X в Rⁿ с помощью матрицы случайных сумм для заданного протофрактального множества Z с произвольным распределением вероятностей P(Z) и постоянным коэффициентом разбиения итерационных отрезков M=const.
• Функция plotR2pre() выполняет визуализацию предфрактального множества X в R² с описанием основных параметров порождающего протофрактального множества Z.

Базовая рандомизированная система итерированных функций была предложена и исследована А.Г. Буховцом с соавторами [1,2]. Алгоритм построения реализаций фрактальных структур на основе рандомизированной системы итерированных функций был реализован П.В. Москалевым и А.Г. Буховцом [3,4]. Алгоритм построения реализаций фрактальных структур на основе матрицы случайных сумм был реализован П.В. Москалевым, А.Г. Буховцом и Т.Я. Бирючинской [4]. 

1. Буховец А.Г., Буховец Е.А. Моделирование фрактальных структур данных // Системы управления и информационные технологии.– 2008. – Т.33, №3.– С.4–7.
2. Буховец А.Г., Бирючинская Т.Я., Буховец Е.А. Использование фрактальных моделей в задачах классификации // Системы управления и информационные технологии.– 2009. – Т.37, №3.1.– С.117–121.
3. Москалев П.В., Буховец А.Г. О размерности подобия рандомизированной системы итеративных функций // Компьютерные исследования и моделирование.– 2012.– Т.4, №4.– С.681–691.
4. Moskalev P.V., Bukhovets A.G., Biruchinskay T.Ya. RIFS: Random iterated function system, CRAN.– 2012.– URL: http://cran.r-project.org/package=RIFS/ (online; accessed: 04.06.2012). R package version 0.1-5.

Инструментальные средства создания – R версии 2.14.0.

Черенковское излучение - свечение, вызываемое в прозрачной среде заряженной частицей, которая движется со скоростью, превышающей фазовую скорость распространения света в этой среде. ШАЛ - широкие атмосферные ливни.

Назначение - оценка случайных ошибок, возникающих в процессе регистрации на Якутской малой черенковской установке.

Область применения - анализ данных искусственных ливней и зарегистрированных установкой ливней.

Для работы программы используются данные Программного пакета для обработки данных наблюдений на малой черенковской установке (зарегистрирован в Каталоге ФАП СО РАН по номером PR13014).

Алгоритм моделирования последовательно учитывает следующие моменты: продольное развитие ливня в атмосфере, регистрацию заряженных частиц детекторами установки (учитывая при этом отклик детекторов) и математическую обработку ШАЛ, принятую на установке для обработки потока поступающей информации о ливне. Алгоритм содержит основополагающие формулы, приспособленные к применению в ходе моделирования метода Монте-Карло. Используемый алгоритм описан в [1].

Случайные ошибки находились путем сравнения расчетных данных по заданной физической модели (до установки) и данных, полученных после моделирования процесса измерений параметров ШАЛ установкой с учетом наложения на модельные расчеты аппаратурных и методических, включающих математические методы восстановления параметров ливня, ошибок, которые и определяют в конечном счете случайные ошибки измерения характеристик ШАЛ.

[1] С.П. Кнуренко. Развитие широких атмосферных ливней и массовый состав первичного космического излучения в нитервале энергий 10¹⁷ - 10¹⁹
эВ. // Диссертация к. ф.-м. н.  ИКФИА. Якутск, 2003.

Функциональные возможности - Программа случайным образом генерирует энергию первичной частицы от 10¹⁵ до 10¹⁷ эВ, зенитный угол от 0 до 90 градусов, азимутальный угол от 0 до 360 и координаты оси ливня. Программа рассчитана на генерацию 1000 событий ШАЛ и их обработку.

В приложении находятся два файла:

1.  algorithm.pdf - Описание алгоритма и программы.

2. modeas.rar - архив, содержащий 3 файла:

ModEnerg.exe - генерирует первичную частицу, энергию, зенитный и азимутальный углы, глубину максимума распределения, полное число заряженных частиц, возраст ливня. Выводит на экран сгенерированные значения.

ModLoc.exe - генерирует расположение оси ливня. Генерирует ось ливня и рисует его на карте, какие детекторы участвовали в регистрации. Сохраняет файл для дальнейшей обработки.

chtenie.exe - программа для чтения сгенерированных файлов
Инструментальные средства создания - Turbo Pascal