В системах проектирования цифровых СБИС (сверхбольших интегральных схем) графовый аппарат BDD (Binary Decision Diagram - бинарная диаграмма решений) применяется при верификации СБИС, а также при технологически независимой оптимизации, выполняемой как первый этап синтеза логических схем в различных технологических базисах. BDD представляет собой ациклический граф, задающий булеву функцию либо систему булевых функций. Каждой вершине этого графа соответствует полная или редуцированная формула разложения Шеннона. После получения BDD-представлений систем булевых функций предлагается выполнять дополнительные логические оптимизации на основе описываемого в статье метода поиска алгебраических представлений кофакторов (подфункций разложения Шеннона) одного уровня BDD в виде дизъюнкции, конъюнкции либо суммы по модулю два подфункций того же уровня либо нижних уровней BDD. Ориентированный граф BDD для системы функций строится на основе разложений Шеннона всех компонентных функций системы по одной и той же перестановке переменных. Метод позволяет уменьшать число литералов путем замены формул разложений Шеннона более простыми логическими формулами и сокращать число литералов в описании системы булевых функций. Число литералов в алгебраических многоуровневых представлениях систем полностью определенных булевых функций является основным критерием логической оптимизации при синтезе комбинационных схем из библиотечных логических элементов.

Ортогональные дизъюнктивные нормальные формы (ДНФ) булевых функций имеют широкое применение в логическом проектировании дискретных устройств. Задача ортогонализации ДНФ состоит в том, чтобы для заданной функции получить ДНФ, любые две элементарные конъюнкции которой ортогональны, т. е. их конъюнкция тождественно равна нулю. Предлагается подход к решению данной задачи с помощью средств теории графов. Подход рассчитан на представление функции в виде совершенной ДНФ. Предполагается получение всех интервалов булева пространства, на которых заданная функция имеет значение 1, и рассматривается граф пересечения этих интервалов. Рассматриваются два метода получения минимальной ортогональной ДНФ. Один из них сводит данную задачу к получению наименьшего доминирующего множества в графе путем покрытия его вершин их замкнутыми окрестностями, другой - к получению максимального независимого множества с помощью лексикографического перебора. Показывается, как предлагаемый подход распространяется на не полностью определенные булевы функции.

Исследование показателей надежности аппаратной части офисного суперкомпьютера проводилось на примере кластера СКИФ-ГЕО-Офис РБ, разработанного в рамках научно-технической программы Союзного государства «СКИФ-НЕДРА» (2015-2018 гг.). Компоненты кластера расположены в малогабаритной стойке на базе корпуса типа Full Tower «Aerocool Expredator Black».

Приводятся реализованные в кластере базовые архитектурные принципы, его состав и структурно-функциональная схема. Предлагается методическое обеспечение расчета надежности кластера с учетом предыдущих исследований авторов, обосновывается его структурная схема надежности. Даются формулы расчета основных показателей надежности ядра и совокупности вычислительных средств (СВС) кластера, анализируются последствия отказов его комплектующих.

Предлагается математическая модель надежности (граф состояний) СВС кластера, позволяющая получать формулы для вычисления средней наработки на отказ и на сбой СВС. Оценивается надежность кластера в целом по справочным данным о надежности его комплектующих и по данным эксплуатации суперкомпьютеров семейства СКИФ, вычисляются показатели надежности кластера.

Анализируются достоинства и недостатки дистанционной формы получения образования, специфики организации учебного процесса и использования учебного контента для такой формы обучения. Указываются проблемы оценки качества образовательного контента для дистанционного образовательного процесса и его эффективности. Описываются структура разрабатываемой системы управления обучением «Скорина» и механизмы создания учебного контента, процесса обучения, аттестации обучаемых и сбора статистики успеваемости. Приводятся математическая модель образовательного процесса системы управления обучением «Скорина» и подход к оценке знаний обучаемых.

Предлагается реализация функциональной схемы и алгоритма работы модуля интеллектуального анализа качества учебного контента системы управления обучением «Скорина». Модуль предназначен для выявления недостатков учебного контента и совершенствования материалов, объективно вызывающих трудности у студентов при изучении отдельных вопросов или тем изучаемых дисциплин на основании статистических данных успеваемости студентов. Связь конкретных частей учебного контента с определенными вопросами контрольных тестов реализуется посредством специальных меток, создаваемых при разработке содержания изучаемых дисциплин. Алгоритм интеллектуального анализа позволяет определять и исключать из статистической выборки студентов, характеристики успеваемости которых объективно не связаны с качеством учебного контента.

При измерении маломощных оптических сигналов в однофотонных каналах связи приемные модули должны обеспечивать минимальную вероятность ошибочной регистрации данных. В этой связи целесообразно использовать счетчики фотонов, которые являются высокочувствительными, однако харастеризуются наличием ошибок при регистрации данных. Поэтому цель работы - оценка влияния интенсивности оптического сигнала на вероятность ошибочной регистрации данных в однофотонном канале связи с приемным модулем на основе счетчика фотонов.

По результатам экспериментальных исследований получены зависимости вероятности ошибочной регистрации двоичных символов «0» P_{ош 0} от интенсивности оптического сигнала J₀ , используемого для передачи этих символов при различных напряжениях питания лавинного фотоприемника U_пит. Установлено, что с увеличением интенсивности оптического сигнала зависимости P_{ош 0} (J₀) сначала спадают, достигая своего наименьшего значения, а затем растут. Выполненная оценка показала, что наименьшая вероятность ошибочной регистрации двоичных символов «0» для исследованного канала связи равна 17,56 • 10^-2 и соответствует J₀ = 52,41 • 10^-2 отн. ед. и U_пит = 52,54 В.

Предлагается алгоритм автоматического обнаружения и отслеживания движущихся объектов, предназначенный для использования на борту беспилотного летательного аппарата. Разработанный алгоритм основан на отслеживании на протяжении определенного времени выбранных точек изображения. Отслеживаемые точки выбираются из областей на текущем кадре, в которых интенсивность пикселов отличается от интенсивностей тех же пикселов в предыдущих кадрах, совмещенных с текущим кадром при помощи проективного преобразования. Если на нескольких соседних кадрах не фиксируется смещение отслеживаемых точек, они удаляются и на их место добавляются новые точки из областей, предположительно принадлежащих движущимся объектам на текущем кадре. На каждом кадре близкие по расположению и форме траекторий движения точки объединяются в группы, которые соответствуют движущимся объектам. Отслеживание объектов осуществляется путем сопоставления групп движущихся точек соседних кадров. Группы движущихся точек соседних кадров сопоставляются, когда они содержат большое число общих отслеживаемых точек. Алгоритм позволяет одновременно отслеживать более 20 объектов в реальном времени. Индикация объекта как движущегося происходит только в том случае, если за время его сопровождения он сместился на значительное расстояние. Рассматриваемый алгоритм имеет низкий процент ложных обнаружений объектов, хорошо обнаруживает объекты малого размера и надежно сопровождает объекты.

19 января 2021 г. на 76-м году ушел из жизни Николай Иванович Киркоров - талантливый и высококвалифицированный специалист в сфере создания специализированного программного обеспечения, используемого в аэрокосмической и картографической областях знаний.

50 лет тому назад - 26 ноября 1971 г. - в Институте технической кибернетики АН БССР по инициативе доктора технических наук А. Д. Закревского и его учеников была создана лаборатория системного программирования и логического синтеза, впоследствии переименованная в лабораторию логического проектирования ОИПИ НАН Беларуси. Николай Романович Торопов (13.06.1935-15.04.2021) возглавлял сектор системного программирования с момента основания лаборатории, в которой он проработал до 2009 г.