Назиров Р., Эйсмонт Н., Арефьев В., Коротков Ф., Погодин А., Михайлов Е., Мжельский П., Трегубов А., Дитрих А. «Задачи разработки миссии "Спектр–Рентген–Гамма"» Космические исследования, 57, № 1, с. 74-80 (2019)

Проект “Спектр–Рентген–Гамма” предназначен для обзора всей небесной сферы в рентгеновском диапазоне с помощью двух телескопов, установленных на космическом аппарате с тем же названием. Кроме того, некоторые специально выбранные участки неба и отдельные источники излучения планируется исследовать после завершения обзора. Аппарат планировалось запустить в окрестность солнечно-земной коллинеарной точки либрации L2 в 2018 г. с помощью ракеты-носителя Протон-М с разгонным блоком ДМ-3. Полный обзор небесной сферы заключается в ее сканировании путем вращения параллельных осей телескопов вокруг оси аппарата, в среднем следующей за направлением на Солнце. Запоминаемые на борту аппарата данные измерений затем передаются на наземные станции приема с использованием средненаправленной антенны, ось которой совпадает с осью вращения аппарата, что создает некоторые ограничения при проектировании миссии. В состав этих ограничений входит допустимая амплитуда траектории движения аппарата относительно точки либрации в направлении, ортогональном линии Земля–Солнце. Кроме того, расход рабочего тела, имеющегося на борту аппарата, допускается только на коррекции орбиты с целью его удержания в окрестности точки либрации. В этой связи был разработан метод использования разгонного блока с целью уменьшения упомянутой амплитуды до приемлемых значений в условиях требований, предъявляемых к блоку. В статье приводится оценка его эффективности.

Вавилова И.Б., Элыив А.А., Василенко М.Ю. «За зоной избегания Млечного пути: что можно воссоздать прямыми и непрямыми методами?» Радиофизика и радиоастрономия (Украина), 23, № 4, с. 244-257 (2018)

Предмет и цель работы: Представить краткий обзор методов, которые применяются для восстановления распределения крупномасштабных структур Вселенной за зоной избегания (ZoA) Млечного Пути; предложить новый «алгоритм штопки зоны избегания» и новый подход, основанный на Генерирующих состязательных сетях (GAN) для восстановления распределения галактик в ZoA с использованием оптических обзоров в качестве дополнительной платформы для программирования искусственных нейронных сетей. Методы и методология: Благодаря мониторинговым наблюдениям всего неба в радио (проект DOGS, наблюдение в линии HI), инфракрасном (IRAS и 2MASS обзоры) и рентгеновском спектральных диапазонах, ZoA «уменьшилась» в размерах и закрывает от наблюдателя около 10% пространственного распределения галактик в оптическом диапазоне. Измерения реликтового излучения (CMB) показали асимметрию в 180°, известную как диполь: несмотря на то, что результирующий вектр находится в пределах 20° наблюдаемого диполя CMB, расчеты остаются весьма неоднозначными, отчасти потому, что не учитываются галактики в ZoA и концепция «аттракторов» требует пересмотра. На сегодняшний день анализ пространственного распределения галактик и их групп в областях, окружающих зону избегания галактик, остается сложной и нерешенной проблемой, а оценка «невидимого» пространственного распределения галактик, которое закрывает от наблюдателя зона поглощения, – крайне своевременной. Для восстановления распределения галактик в ZoA можно использовать косвенные методы, включая методы обработки сигналов, применяемые к скрытым и неполным данным; методы мозаики Вороного и т.д. Эти методы восстановления, однако, работают только для крупномасштабных структур в зоне избегания галактик; они практически не чувствительны к отдельным галактикам и малонаселенным скоплениям галактик. Одним из решений является использование методик машинного обучения, например GAN, для моделирования «невидимого» пространственного распределения галактик за этой зоной. Результаты: Предлагается новый подход, названный нами «алгоритм штопки зоны избегания», для разбивания существующих внегалактических обзоров (например, SDSS DR 14) на срезы в зависимости от красного смещения, звездных величин, координат и других параметров для формирования тренировочной выборки машинного обучения, а также описываем общую схему GAN метода для применения к восстановлению ZoA. Мы обсуждаем основные задачи генерирования искусственных распределений галактик и их свойств в ZoA и описываем, как дискриминационная сеть будет сравнивать полученное распределение с реальным и оценивать его реалистичность.

Козлов Н.Н., Кугушев Е.И., Энеев Т.М. «Анализ свойств генетического кода методом математического моделирования» Математическое моделирование, 32, № 9, с. 131-144 (2020)

Рассматриваются случайные изменения стандартного генетического кода, при которых сохраняется его структура, а также малые вариации генетического кода, в которых структура сохраняется или же изменяется. Обосновывается предположение, что стандартный генетический код наилучшим образом обеспечивает возможность перекрытия генов. Структура и содержание стандартного генетического кода определяется условием максимального суммарного числа допустимых замен, открывающих закрытые рамки считывания, и минимальностью закрытых рамок считывания, для которых такой замены нет. Оценочная вероятность случайного выбора стандартного генетического кода с точки зрения этого критерия, в зависимости от модели численного эксперимента, имеет порядок от 10^–3 до 10^–6.