Сетевое научное
издание
Государственный
университет "Дубна"

Институт Системного Анализа и Управления
     



ВездеАвторНазваниеСодержание


Выпуск 2021 № 2


ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ГЕОПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ В КАЧЕСТВЕ ИДЕНТИФИКАТОРА ОБЪЕКТОВ
Белов А. А., Лукьянов К. В. - магистрант; старший научный сотрудник
Данная статья посвящена анализу возможностей применения геопозиционирования в мобильных приложениях, включающего работу с GPS, на платформах iOS и Android. Основной целью работы являлось исследование и оценка возможностей геолокационного позиционирования для идентификации объектов. В работе предложена идея объединения предметных областей в универсальный интерфейс, который позволяет упростить поиск ближайших объектов и услуг, а также предоставить подробную информацию и расширенные возможности их применения. В качестве инструмента оценки рассматривалось создание мобильного приложения, способного в реальном времени определить местоположение пользователя и предложить ему перечень объектов (и впоследствии услуг) в заранее заданном диапазоне их удаленности от данной точки. С проблемой неоптимизированного и непрерывного запрашивания геопозиции помогает справиться технология под названием Geofence. Для про-верки состоятельности идеи создан прототип мобильного приложения, выполненный с помощью инструмента Xamarin. Для работы с геопозицией был использован встроенный класс «Geolocation». Для описания пользовательского интерфейса был использован декларативный язык разметки XAML. В качестве средства реализации был выбран фреймворк Angular. В процессе исследования был проведен экспресс-анализ существующих решений, на основании которого сделан вывод, что на момент написания данной статьи подобных приложений не существует. Данный подход позволяет сократить затрачиваемое время на поиск необходимых пользователю сервисов. В итоге была создана MVP-версия продукта, реализующая базовый функционал и состоящая из мобильного приложения и системы администрирования, размещенной в web. Тестовая эксплуатация подтверждает жизнеспособность исходной идеи, а полученный продукт имеет потенциал для дальнейшего развития.
Для цитирования:
Белов А. А., Лукьянов К. В. Оценка возможности применения геопозиционирования в качестве идентификатора объектов // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 1–8. URL : http://sanse.ru/download/431.
For citation:
Belov A., Lukyanov K. Evaluation of the possibility of using geolocation as an identifier of objects. System Analysis in Science and Education, 2021;(2):1–8(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/431.

скачать ( размер: 859 Кб, скачиваний: 100 )

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ТЕСТИРОВАНИЯ ДЛЯ ОТРАБОТКИ ДЕЙСТВИЙ В НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЯХ СОТРУДНИКАМИ ИРКУТСКОЙ НЕФТЯНОЙ КОМПАНИИ
Попков С. С., Сычёв П. П. - магистрант; доцент
Статья посвящена анализу существующих инженерно-технологических процессов в нефтедобывающих комплексах Ярактинского нефтегазоконденсатного месторождения (ЯНГКМ), принадлежащего Иркутской нефтяной компании (ИНК). Рассматривается математическая модель системы сбора и контроля данных показателей нефтедобывающего оборудования. На основе математической модели предметной области и функциональных требований предлагается проектное решение для системы тестирования. В качестве инструмента разработки frontend-части системы был выбран веб-фреймворк Nuxt.js, а для backend-части – фреймворк Node.js. Приводятся сценарии использования и тестирования системы, а также результаты внедрения в компании. Сценарий нештатной ситуации создается на базе выбранной мнемосхемы (или нескольких мнемосхем), либо на базе существующего сценария. В итоге была разработана уникальная система, целью использования которой ставится повышение количества успешно ликвидированных нештатных ситуаций. Система позиционируется как веб-приложение. Уникальность исследования заключается в новом способе проведения тестирования специалистов по ликвидации аварий в среде веб-приложения, моделирующего поведение реального оборудования ЯНГКМ. Разработанное веб-приложение, отвечающее требованиям заказчика, было протестировано, задокументировано и введено в эксплуатацию в Иркутской нефтяной компании.
Для цитирования:
Попков С. С., Сычёв П. П. Разработка системы тестирования для отработки действий в нештатных ситуациях сотрудниками иркутской нефтяной компании // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 9–17. URL : http://sanse.ru/download/432.
For citation:
Popkov S., Sychov P. Development of a testing system for processing actions in an emergency situations by employees of the Irkutsk Oil Company. System Analysis in Science and Education, 2021;(2):9–17(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/432.

скачать ( размер: 1 MБ, скачиваний: 109 )

ПРОЕКТИРОВАНИЕ АГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ СБОРА И ОТОБРАЖЕНИЯ ДАННЫХ О НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЯХ СТРАН СОЮЗА БРИКС
Соколова М. В., Кошлань Д. И., Пряхина Д. И. - студент; инженер-программист; научный сотрудник
Работа посвящена проектированию агентной системы для сбора и отображения данных о научных публикациях стран союза БРИКС. Поэтому целью работы является проектирование системы, позволяющей собирать информацию из баз данных (БД), которые содержат сведения о научных публикациях, изданных в ведущих журналах, и предоставлять статистическую информацию о публикационной активности стран БРИКС в удобном для анализа виде. В качестве информационного ресурса, из которого будут извлекаться требуемые данные, выбран сайт natureindex.com. Выбранный ресурс Nature Index содержит ссылки на публикации каждой страны в определенном журнале. В проектируемой системе требуется разработать программу-агент, которая должна собирать с сайта ссылки на публикации и названия журналов этих публикаций. В статье представ-лены требования к системе, описана структура выбранного информационного ресурса. Проведено проектирование каждой части системы: описана модель БД, представлен алгоритм работы программы-агента и приведена диаграмма классов для ее дальнейшей реализации, обоснован выбор трехуровневой архитектуры веб-приложения и созданы макеты пользовательского интерфейса для отображения информации согласно выдвинутым требованиям и вариантам использования. Результаты проектирования будут использоваться в дальнейшем для разработки описанной системы.
Для цитирования:
Соколова М. В., Кошлань Д. И., Пряхина Д. И. Проектирование агентной системы для сбора и отображения данных о научных публикациях стран союза БРИКС // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 18–31. URL : http://sanse.ru/download/433.
For citation:
Sokolova M., Koshlan D., Priakhina D. Designing an agent system for collecting and dysplaying data on scientific publications of BRICS union countries. System Analysis in Science and Education, 2021;(2):18–31(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/433.

скачать ( размер: 1 MБ, скачиваний: 94 )

РАЗРАБОТКА ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «УМНЫЙ ДОМ»
Федоров Н. А., Бархатова И. А. - студент; старший преподаватель
Концепция «Интернета вещей» и мобильная разработка активно развиваются в современной сфере информационных технологий, в частности мобильные устройства под операционной системой Android занимают лидирующее положение по популярности среди других операционных систем для мобильных устройств. Целью данной работы является объединение этих двух направлений разработки в одном проекте для создания информационной системы для обнаружения признаков движения в помещении и оповещения пользователя. В результате была cпроектирована система из трех элементов: устройства с датчиком движения, сервера и мобильного приложения.
Для цитирования:
Федоров Н.А., Бархатова И.А. Разработка элементов системы «Умный дом» // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 32–42. URL : http://sanse.ru/download/434.
For citation:
Fedorov N., Barkhatova I. The development of the «Smart house» system’s elements. System Analysis in Science and Education, 2021;(2):32–42(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/434.

скачать ( размер: 721 Кб, скачиваний: 101 )

ПОИСК И РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ НА ИСТОРИЧЕСКИХ ФОТОГРАФИЯХ
Викторов И. Ю., Ершов Н. М. - студент; доцент
Работа посвящена разработке системы распознавания и верификации лиц на исторических (дореволюционных и довоенных) фотографиях. В работе проводится обзор существующих методов распознавания лиц. Рассматривается модель сиамской нейронной сети в качестве основной архитектурой для разработки системы. Описывается программная реализация модели сиамской нейронной сети на языке программирования Python с использованием фреймворков TensorFlow и Keras. Рассматриваются три варианта обучения модели сиамской нейронной сети. Были проведена процедура подготовки данных. Из набора данных был собран размеченный набор обучающих примеров. Модель была протестирована и улучшена с помощью метода дообучения нейронных сетей. Максимальной точностью, которой удалось добиться в ходе выполнения работы, является 94%. Методы распознавания графических образов можно использовать для решения генеалогических задач, таких как поиск родственных связей, поиск информации о живых и погибших родственниках и т.д. Для жителей России и стран СНГ такие задачи актуальны связи с историческими событиями последних ста лет. Также приводятся результаты численных экспериментов по исследованию и сравнению предложенных методов.
Для цитирования:
Викторов И. Ю., Ершов Н. М. Поиск и распознавание лиц на исторических фотографиях // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 43–55. URL : http://sanse.ru/download/435.
For citation:
Viktorov I., Ershov N. Search and recognition of the faces in historical photographs. System Analysis in Science and Education, 2021;(2):43–55(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/435.

скачать ( размер: 1017 Кб, скачиваний: 95 )

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СТРУКТУРИЗАЦИИ И ДЕФРАГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ
Горшков Д. А., Ершов Н. М. - студент; доцент
Работа посвящена исследованиям способов сегментации изображений и методов автоматического распознавания стилей форматирования заданного текстового блока. Целью работы является разработка методов автоматической структуризации и дефрагментации изображений текстовых документов, т.е. нужно произвести сегментацию текстового фрагмента на изображении с дальней-шей программной реализацией автоматической классификации текстовых фрагментов. В работе предложен алгоритм сегментации изображений, основанный на пороговой сегментации. Такой алгоритм позволяет достичь достаточно точной сегментации изображений. Проводится обзор разработанных методов распознавания стилей, описывается актуальность проводимого исследования. Также проводится численное исследование методов. Описывается программная реализация предложенных алгоритмов и методов, с использованием языка программирования Python, демонстрируются примеры работы программы на изображениях с текстовыми блоками. Были проведены тесты разработанных методов на двух выборках текстовых изображений, для этого были сгенерированы тестовые изображений с помощью языка программирования Python, библиотеки ImageMagic и системы компьютерной верстки Latex. Проведенное тестирование показало перспективность предложенных подходов и методов к структуризации и классификации текстовых блоков.
Для цитирования:
Горшков Д. А., Ершов Н. М. Разработка методов автоматической структуризации и дефрагментации изображений текстовых документов // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 56–66. URL : http://sanse.ru/download/436.
For citation:
Gorshkov D., Ershov N. Development of methods for automatic structuring and defragmentation of images of text documents. System Analysis in Science and Education, 2021;(2):56–66(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/436.

скачать ( размер: 699 Кб, скачиваний: 96 )

АНАЛИЗ ДАННЫХ О ЗАГРУЗКЕ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ПЛАТФОРМ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИМИ ЗАДАЧАМИ НА ПРИМЕРЕ ГЕТЕРОГЕННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ПЛАТФОРМЫ HYBRILIT
Полегаева Е. И., Пряхина Д. И., Стрельцова О. И. - студент; научный сотрудник; старший научный сотрудник, кандидат физико-математических наук, доцент
Актуальность исследования, приведенного в данной статье, заключается в возможности агрегировать статистическую информацию об использовании ресурсов платформы различными группами пользователей. В статье проводится анализ данных по использованию ресурсов учебно-тестового полигона платформы HybriLIT, на основе которого можно построить модели для прогнозирования дальнейшей загруженности платформы с целью рационального распределения имеющихся вычислительных ресурсов и системы хранения данных, а также повышения эффективности их использования. Цель работы – представить исследования, направленные на интеллектуальный анализ данных используемых ресурсов при запуске задач различными группами пользователей и времени их выполнения на учебно-тестовом полигоне платформы HybrLIT. Гетерогенная вычислительная платформа HybriLIT, состоящая из учебно-тестового полигона и суперкомпьютера «Говорун», является частью многофункционального информационно-вычислительного комплекса Лаборатории информационных технологий им. М.Г. Мещерякова Объединенного института ядерных исследований. Платформа имеет гетерогенную структуру вычислительных узлов и позволяет запускать параллельные приложения для проведения расчетов на различных вычислительных архитектурах. Сводная информация о запущенных на HybriLIT задачах, автоматически записывающаяся в базу данных менеджером и планировщиком ресурсов SLURM, представляет интерес для анализа. В результате был проведен глубокий анализ данных по нескольким критериям для каждого ресурса и для каждой группы пользователей учебно-тестового полигона гетерогенной платформы HybriLIT.
Для цитирования:
Полегаева Е. И., Пряхина Д. И., Стрельцова О. И. Анализ данных о загрузке высокопроизводительных платформ пользовательскими задачами на примере гетерогенной вычислительной платформы HybriLIT // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 67–76. URL : http://sanse.ru/download/437.
For citation:
Polegaeva E., Priakhina D., Streltsova O. Analysis of data on the loading of high-performance platforms by user tasks on the example of the heterogeneous computing platform HybriLIT, 2021;(2):67–76(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/437.

скачать ( размер: 561 Кб, скачиваний: 119 )

АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПУБЛИКАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ
Тугашова Л. Г. - доцент
Сегодня повышение публикационной активности является актуальной задачей для научного мира. Научные публикации сотрудников высшего образовательного или научно-исследовательского учреждения являются важным показателем рейтинга. Система наукометрических показателей используется для оценки работы исследователей, учебных и научных организаций. При выборе журнала для публикации статьи важными являются значения библиометрических показателей журнала. В статье приведен краткий обзор литературы по показателям публикационной активности, а также кластерный анализ важных библиометрических показателей научных журналов по направлению «Автоматика. Вычислительная техника»: пятилетнего импакт-фактора без учета самоцитирования, пятилетнего индекса Херфиндаля по цитирующим журналам. Библиометрические показатели помогут автору сориентироваться в разнообразии научных журналов. Примерами автоматизированных рекомендательных систем по выбору журналов Scopus/WoS являются системы Elsevier Journal Finder, Edanz Journal Selector, Springer Journal Suggester и др. Кластерный анализ реализован в программном пакете Matlab. Определены наиболее важные показатели, которые учитываются автором при выборе журнала для публикации статьи. Рекомендательные системы позволяют учитывать комплекс библиометрических и других показателей и упростить процесс выбора журнала.
Для цитирования:
Тугашова Л. Г. Анализ показателей публикационной активности // Системный анализ в науке и обра-зовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 77–82. URL : http://sanse.ru/download/438.
For citation:
Tugashova L. Analysis of publication activity indicators. System Analysis in Science and Education, 2021;(2):77–82(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/438.

скачать ( размер: 378 Кб, скачиваний: 98 )

ОСНОВЫ ПРИМЕНЕНИЯ КВАНТОВЫХ СКВОЗНЫХ ИТ В РОБОТОТЕХНИКЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ КОГНИТИВНОМ УПРАВЛЕНИИ: СТОХАСТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА, КВАНТОВАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ ФИЗИКА И ИНФОРМАЦИОННАЯ ГЕОМЕТРИЯ
Зрелов П. В., Кореньков В. В., Тятюшкина О. Ю., Ульянов С. В. - кандидат физико-математических наук, начальник отдела; директор лаборатории; кандидат технических наук, доцент; доктор физико-математических наук, профессор
Физическая платформа (в общем виде квантовой релятивистской механики и квантовой релятивистской термодинамики), стала основой развития нового поколения квантовых сквозных информационных технологий (КСИТ), что привело, в свою очередь, к развитию квантовой инженерии (квантового компьютера), квантовой теории информации, квантовой программной инженерии, квантовых вычислений, квантовой криптографии, квантовых алгоритмов и квантового программирования. Более того, природа и сущность самого понятия «информация» стали рассматриваться как физический объект. Это позволило установить механизм и возможности совершать полезную работу, не нарушая второго закона термодинамики за счет корректных информационных моделей самого второго закона. Сегодня практически отсутствуют необходимые стандартные курсы по физике, аналитической механике и термодинамике (включая квантовые модели) для ИТ-специалистов, при этом обоснованием часто служил тезис Черча-Тьюринга об алгоритмической основе информации и универсальности вычислительной машины Тьюринга. Ситуация резко изменилась с приходом КСИТ и сам тезис Черча-Тьюринга подвергся существенному пересмотру. В данной статье приведены минимально необходимые сведения из указанных областей для освоения и перехода на КСИТ.
Для цитирования:
Зрелов П. В., Кореньков В. В., Тятюшкина О. Ю., Ульянов С. В. Основы применения квантовых сквозных ИТ в робототехнике и интеллектуальном когнитивном управлении: стохастическая механика, квантовая информационная физика и информационная геометрия // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 83–117. URL : http://sanse.ru/download/439.
For citation:
Zrelov P.V, Korenkov V. V., Tyatyushkina O.Yu, Ulyanov S. V. Background of quantum end-to-end it application in robotics and intelligent cognitive control: stochastic mechanics, quantum information physics and information geometry. System Analysis in Science and Education, 2021;(2):83–117(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/439.

скачать ( размер: 1.3 MБ, скачиваний: 125 )

ТЕХНОЛОГИИ КОГНИТИВНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ: МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ
Ульянов С. В., Шевченко А. А., Шевченко А. В. - доктор физико-математических наук, профессор; аспирант; аспирант
В статье представлены теоретические основы когнитивных вычислений, а также методы и алгоритмы когнитивных вычислений в когнитивной информатике, мягких вычислениях и вычислитель-ном интеллекте. В работе рассматриваются две парадигмы когнитивных вычислений, известные как системы автономных агентов и механизмы когнитивного поиска. Системы когнитивных вычислений включают как теорию обучения, так и теорию когнитивного процесса, стремясь полноценно реализовать естественный (природный) интеллект. Поскольку интуиция и опыт, которые использует человек при решении задач или проблем, подразумевают размышление о процессе в приближенных и не-точных терминах, почти все современные компьютерные модели построены с использованием только аналитической части уравнения, формируя когнитивную модель этой проблемы или процесса. Когнитивные вычисления в качестве общей методологии и технологии обработки знаний могут применяться для разработки когнитивных компьютеров и автономных систем следующего поколения. Описан спектр приложений когнитивных вычислений, таких как автономные агентные системы и интеллектуальные поисковые машины. В качестве примера применения когнитивных вычислений приведен обучающийся интеллектуальный агент принятия решений. Следовательно, системы когнитивных вычислений предоставляют человеку поддержку в коммуникациях с машинным интеллектом в рамках одной когнитивной модели, разработанной с учетом принципов человеческого фактора, что позволяет естественно и просто взаимодействовать с пользователями.
Для цитирования:
Ульянов С. В.., Шевченко А. А., Шевченко А. В. Технологии когнитивных вычислений: модели и алгоритмы // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 118–132. URL : http://sanse.ru/download/440.
For citation:
Ulyanov S., Shevchenko A., Shevchenko A. Cognitive computing technology : models and algorithms. System Analysis in Science and Education, 2021;(2):118–132(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/440.

скачать ( размер: 1.2 MБ, скачиваний: 96 )

ЧАТ-БОТ ДЛЯ СЕРВИСА GOOGLE MEET ДЛЯ УЧЕТА ПОСЕЩАЕМОСТИ ДИСТАНЦИОННЫХ ЗАНЯТИЙ СТУДЕНТАМИ ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА «ДУБНА»
Донец В. А, Пряхина Д. И. - студент; научный сотрудник
В связи с переходом на дистанционную форму обучения в государственном университете «Дубна» была выявлена проблема учета посещаемости занятий студентами. Для проведения лекций и семинаров в режиме online используется сервис Google Meet, доступ к которому осуществляется по аккаунтам, сформированным системными администраторами университета. В обязанности преподавателя входит учет посещаемости студентов. В большинстве случаев подсчет присутствующих студентов на дистанционном занятии занимает довольно продолжительное время, особенно это заметно на лекциях, где количество участников может достигать 100 человек и более. В работе представлен чат-бот, который разработан для упрощения процесса учета посещаемости занятий студентами при проведении дистанционных занятий с применением сервиса Google Meet.
Для цитирования:
Донец В.А., Пряхина Д. И. Чат-бот для сервиса Google Meet для учета посещаемости дистанционных занятий студентами государственного университета «Дубна» // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 133–139. URL : http://sanse.ru/download/441.
For citation:
Donec V., Priakhina D. Chatbot for the Google Meet service to account for the attendance of distant classes by students of Dubna State University. System Analysis in Science and Education, 2021;(2):133–139(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/441.

скачать ( размер: 783 Кб, скачиваний: 102 )

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ ПО МАТЕМАТИЧЕСКИМ ДИСЦИПЛИНАМ В УНИВЕРСИТЕТЕ «ДУБНА»
Кочешков А. Д., Смирнов Д. П., Дедович Т. Г. - магистрант; магистрант; старший научный сотрудник
В статье проведен обзор существующей модели учебного процесса в университете “Дубна. Рассмотрены применяемые технологии электронного обучения (например, LMS система Moodle). Проанализирована система контроля и оценки знаний по математическим дисциплинам. Выявлены недостатки системы, сформулированы требования к автоматизации этого процесса (необходима автоматизация системы контроля и оценки знаний по математическим дисциплинам). Проведен анализ различных способов автоматизации, на основе которого принято решение о разработке и внедрении собственной системы электронного обучения. Сформулированы функциональные и не-функциональные требования к системе, разработана концептуальная модель, различные сценарии взаимодействия и дизайн системы. Выполнена реализация программного обеспечения. Проведена апробация его работы на семинарах по курсу МЛиТА. На основе отзывов студентов и преподавателя выявлены и устранены некоторые недостатки в функциональных/интерфейсных компонентах. Данное программное обеспечение может служить основой не только для контроля и оценки по математическим дисциплинам, но и по другим дисциплинам посредством добавления новых функций. В результате апробации было установлено, что разработанная система уменьшает время проверки работ и заполнения рейтинга студентов.
Для цитирования:
Кочешков А. Д., Смирнов Д. П., Дедович Т. Г. Разработка информационной системы контроля и оценки знаний студентов по математическим дисциплинам в университете «Дубна» // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2021. № 2. C. 140–150. URL : http://sanse.ru/download/442.
For citation:
Kocheshkov A. D., Smirnov D. P., Dedovich T. G. Development of the information system for monitoring and evaluating students ' knowledge in mathematical disciplines at the university «Dubna». System Analysis in Science and Education, 2021;(2):140–150(In Russ). Available from: http://sanse.ru/download/442.

скачать ( размер: 599 Кб, скачиваний: 102 )

 
 
Государственный университет «Дубна»
© 2008-2020 Все права защищены
12+
г. Дубна, ул. Университетская, д.19, ауд. 1-312
7(496) 216-60-10
sanse@saudubna.ru