Главная – Журналы – Поиск по журналам

Оксид азота входит в пятерку наиболее значимых парниковых газов, оказывающих весомое влияние на глобальное потепление, а также является активным участником процессов разрушения стратосферного озона. В связи с этим исследование уширения N₂O атмосферными газами имеет важное значение. В настоящей работе представлены рассчитанные коэффициенты уширения и сдвига линий N₂O собственным давлением и давлением воздуха, соответствующих колебательно-вращательным переходам в полосе 3ν₁ + 4ν₃, при комнатной температуре (вращательное квантовое число | m | варьируется от 3 до 72). Вычисления выполнялись с помощью полуэмпирического метода, основанного на полуклассическом подходе, модифицированном путем введения поправочного коэффициента в расчетную схему. Представлено сравнение коэффициентов уширения линий N₂O под действием собственного давления и давления воздуха с литературными данными; рассмотрена колебательная зависимость полученных значений. Результаты работы могут применяться для уточнения спектроскопической информации в базе данных HITRAN.

Представлены результаты вычислений коэффициентов уширения (γ) и сдвига (δ) линий поглощения молекулы H₂О давлением водорода в диапазоне 0,6-12160 см^-1 для температур T от 30 до 1000 К. Использован полуклассический метод расчета с моделью точных траекторий для сталкивающихся частиц. Разработана аналитическая модель, позволяющая рассчитать температурную зависимость коэффициентов γ в широком спектральном интервале для 70 ≤ T ≤ 600 К. Отдельно определены температурные показатели для 26 переходов из терагерцового диапазона; для коэффициентов δ температурные показатели определены для среднего по полосе значения сдвига. Результаты работы могут применяться в астрофизических приложениях.

12 сентября 2026 г. на 86 году ушел из жизни один из выдающихся отечественных ученых в области исследований атмосфер планет, доктор физико-математических наук, профессор, руководитель Кафедры физики атмосферы Санкт-Петербургского государственного университета Юрий Михайлович Тимофеев .

Широко используемые традиционные системы фрод-мониторинга, основанные на правилах, без соответствующей модернизации с применением инструментов искусственного интеллекта, не способны эффективно противодействовать мошенническим действиям, все чаще опирающимся на новые технологические достижения. В статье представлен систематический обзор отечественных литературных источников, посвященных вопросам применимости различных моделей и алгоритмов машинного обучения в приложении к задачам фрод-мониторинга. Цель предлагаемого исследования - нахождение перспективных направлений модернизации традиционных систем фрод-мониторинга на основе выявления, систематизации, ранжирования и экспериментального тестирования моделей и алгоритмов машинного обучения, а также сопоставления полученных результатов с аналогичными исследованиями зарубежных авторов, которые осуществлялись путем анализа потока зарубежных публикаций. В качестве методического фундамента при создании обзора был использован протокол PRISMA. Первоначальная выборка включала 853 публикации из российских баз данных eLibrary и CyberLeninka. В итоговую выборку после проведения всех этапов анализа по методу PRISMA вошли 39 опубликованных работ. Было рассмотрено 16 моделей и алгоритмов, включая модели глубокого обучения (LSTM, GNN, CYCLEGAN), оптимизационные алгоритмы (GA), гибриды квантовых вычислений с моделями глубокого обучения, классические (Random Forest, Isolation Forest, Decision Tree) и статистические модели (Clusterization, Regression, Bayes), градиентный бустинг (XGBoost, AdaBoost, CatBoost), а также модели балансировки данных (SMOTE, SMOTENN). Анализ публикаций показал, что при построении ан-тифрод-систем наиболее часто используются алгоритмы Random Forest (первое место) и Logistic Regression (второе место), а к числу наименее популярных относятся Isolation Forest и алгоритм Байеса. Полученные результаты коррелируют с исследованиями потока англоязычных публикаций, отраженных в работах зарубежных авторов. В рамках экспериментального исследования тестированию был подвергнут алгоритм, занявший первое место - Random Forest. Тестирование осуществлялось на массиве из 2,2 млн деперсонализированных операций банковских клиентов. В итоге показатель метрики Recall достиг 0,941, F1-score - 0,9267, ROC-AUC - 0,923, Precision - 0,9188, Accuracy - 0,9741. Это не противоречит результатам аналогичных экспериментов зарубежных авторов и дает практическое подтверждение предпочтительности выбора алгоритма Random Forest при выявлении мошеннических транзакций.

Статья посвящена снижению когнитивной нагрузки на ЛПР в сфере пространственного развития регионов в условиях data-driven management. Предложена модель регионального аналитического центра на основе кооперативной многоагентности с LLM, включающая формальное описание задачи, проектный офис агентов, ресурсную базу (данные, графы знаний, навыки, правила) и имитационную модель региона. Для прозрачности применены схемы Human-in-the-Loop, LLM-as-a-Judge и валидация на Datalog. Разработан прототип на Java 25, Spring Boot 4, Angular 20, PostgreSQL 17. На сценарии в сфере транспорта Бурятии показано, что взаимная верификация агентов повышает качество вырабатываемых решений для ЛПР.

В статье исследуется координационный разрыв между денежно-кредитной, бюджетно-налоговой и инвестиционной политикой в современной российской экономике. В рамках выполненного исследования показано, что при разнонаправленной настройке ключевой ставки, бюджетного импульса и инвестиционных стимулов возникает эффект взаимного ослабления мер денежно-кредитной и бюджетной политик, а также предлагается аналитическая рамка, включающая модель «треугольника макроустойчивости», индекс координационного разрыва и систему эмпирических уравнений для оценки влияния монетарных и фискальных импульсов на инвестиционную активность.

В статье проведен комплексный анализ структуры и динамики кредитного портфеля банковского сектора России в 2020-2024 гг., а также разработан прогноз его развития до 2030 г. с учетом макроэкономических факторов. Исследование основано на использовании статистического и сравнительного анализа, а также элементов экономического моделирования, учитывающего влияние ключевой процентной ставки, инфляции и мер государственной поддержки на различные сегменты кредитования. Сформированный прогноз свидетельствует о перераспределении структуры кредитного портфеля в пользу более диверсифицированных сегментов, что отражает адаптацию банков к изменяющимся экономическим условиям. Проведен сравнительный анализ с ведущими мировыми экономиками (США, Еврозона, Китай), позволивший выявить особенности национальной модели кредитования. Полученные результаты могут быть использованы при разработке стратегий банковского управления и формировании мер денежно-кредитной политики.

Статья посвящена роли нефинансовой отчетности в обеспечении прозрачности деятельности предприятий. Автором рассматриваются особенности стандартов составления нефинансовой отчетности, описываются существующие проблемы в ее формировании. В статье предложена рекомендуемая структура нефинансового отчета, которая позволяет систематизировать раскрытие информации, проведен анализ отчетов российских компаний, выявляющий различия в полноте раскрытия информации по различным отраслям и показателям. В результате предлагаются меры по улучшению стандартов, форматов и процедур предоставления нефинансовой информации.

В статье проводится сравнительный анализ статистических подходов к оценке кредитной активности: темпов прироста кредитования, кредитного разрыва (с различными параметрами сглаживания фильтра Ходрика-Прескотта) и кредитного импульса. Актуальность исследования обусловлена необходимостью своевременного выявления фаз кредитного цикла для целей денежно-кредитной и макропруденциальной политики, особенно в условиях структурных сдвигов в российской экономике. На основе данных Банка России и Росстата за период I квартал 2010 г. - I квартал 2025 г. проведен эмпирический расчет показателей, оценена их способность идентифицировать периоды перегрева кредитного рынка и посткризисного восстановления. Предложены рекомендации по применению рассмотренных индикаторов в практике мониторинга Банка России.

Статья посвящена рассмотрению тенденций, особенностей развития основных демографических процессов в странах - членах БРИКС, в частности, коэффициента суммарной рождаемости. Рассматриваются вопросы, связанные с вкладом указанных стран в общемировые демографические процессы: изменение численности населения, смену режимов воспроизводства населения. Уделяется внимание современным тенденциям, формирующим мировую демографическую ситуацию.