ҒЫЛЫМИ ЕСЕПТЕРДІҢ ПАРАЛЛЕЛЬДІ ЕСЕПТЕУ ҚОСЫМШАСЫН ЖОБАЛАУ ЖƏНЕ

92 
|
Г
= ( , , ), ( , ) ∈ Г ,
 
 
 
 
 
 (2) 
 
( , , 0) =   ( , ).
   
 
 
 
 
 (3) 
(1) - (3) есебін айқындалмаған əдіспен шешу үшінПисмен-Рэкфорд схемасы [1] яғни айнымалы 
бағыттар əдісі (метод переменных направлении) таңдалды. Схеманы қолдану үшін (1) - (3) есебін  көп 
мəртетеңдеудіңсол  жағында  бірдей  матрицасы  бар,ал  оң  жақ  бөлігі  əртүрлі  болып  келетін 
төмендегідей сызықтық теңдеулер жүйесіне түрлендіріліп(CTЖ) шешугетура келеді (4)-(5) 
 
=    , = 1, 2 … ,   
 
 
 
 (4) 
 
= 
0
⋱ ⋱ ⋱
0
   
 
   
 
(5) 
 
Жоғарыдағы  СТЖ-ны  параллельдеу  үшін  А.Тереховтың  паралльді  дихотомия  алгоритмі [2] 
қолданылды.  
Қойылған  жылу  өткізгіштік  теңдеуін  шешуге  арналған  ЖӨЕ  қосымшасы MPI стандарты 
негізінде Java бағдарламалау  тілінде  өңделді.  Қосымшаны  жобалау  жəне  өңдеу  процессінде OMG 
консорциумы  құрған  модельдермен  меңгерілетін  архитектура (Model-Driven Architecture - MDA) 
технологиясы [4], бір  ыңғайландырылған UML тілі,  объектіні  шектеу  тілі OCL қолданылды.  ЖӨЕ 
компоненттерін  модельдеу  арқылыMDA  технологиясы  үшіннегіз  болатынплатформаға  тəуелсіз 
моделі (PIM) жəне платформаны спецификациялайтын моделі(PSM) жобаланды. Қосымшаны өңдеу 
кезеңінде PSM моделіненбағдарламалық код жартылай автоматты түрде генерацияланып алынды. 
 
ƏДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ 
1. Самарский А.А., Николаев Е.С. Методы решения сеточных уравнений - Наука, 1978, 592 с. 
2. A.V. Terehov. Parallel dichotomy algorithm for solving tridiagonal system of linear equations with multiple 
right-hand sides. Parallel Computng, 36(8):423-438, 2010. 
3. Mark Baker mpiJava: A Java interface to MPI University of Portsmouth Southsea. 2003. 
4. D.S. Frankel, Model Driven Architecture: Applying MDA to Enterprise Computing, Wiley, New York, 2003. 
5. A. Daniluk, Visual modeling for scientific software architecture design. A Practical approach, Computer 
Physics Communications. 183 (2012) 213-230p. 
6. I. Ober MDE4HPC: An Approach for Using Model-Driven Engineering in High-Performance Computing, SDL 
2011, LNCS7083, 2011, 247-261 p. 
7. D. Lugato, J.-M. Bruel, and I. Ober, “Model-Driven Engineering for High Performance Computing 
Applications,” Proc. Modeling Simulation and Optimization Focus on Applications, Acta Press, 2010, 303-308 p. 
 
 
УСТАНЕНИЕ ОШИБКИ МНОЖЕСТВА ОТКРЫТЫХ СОЕДИНЕНИЙ  
JDBC POSTGRESQL В JAVA 
Микляева Т.В. 
Карагандинский государственный университет им. академика Е.А. Букетова, Караганда, Казахстан 
E-mail: tana_kz@mail.ru 
 
При  присоединении  базы  данных  и Java-программы  используется  драйвер JDBC (англ. Java 
DataBase Connectivity — соединение с базами данных на Java) [1]. JDBC платформенно-независимый 
промышленный  стандарт  взаимодействия Java-приложений  с  различными  базами  данных, 
реализованный в виде пакета java.sql, входящего в состав Java SE. 
JDBC  основан  на  концепции  так  называемых  драйверов,  позволяющих  получать  соединение  с 
базой данных по специально описанному URL. Драйверы чаще всего загружаются динамически (во 

93 
время  работы  программы).  Загрузившись,  драйвер  сам  регистрирует  себя  и  вызывается 
автоматически, когда программа требует URL, содержащий протокол, за который драйвер отвечает. 
На сайте Википедии [1], документации для драйвера Postgresql [2],  спецификации JDBC 3.0 [3] 
и основной литературе по программированию показан пример кода программы соединения JDBC, в 
котором соединение открывается и используется  (Рисунок 1) 
 
  
Рисунок 1. Пример кода программы соединения JDBC 
 
Java  зарекомендовало  себя  как  программных  код,  который  сам  за  собой  собирает  «мусор»,  но 
при работы с базой данных, программа ждет дальнейшего использования и пытается помочь, чтобы 
следующее соединение с базой данных было быстрее. При использовании данного кода в программе 
происходит  соединение,  которое  не  закрывается.  Каждый  раз,  когда  пользователь  нажимает  на 
ссылку  в  программе,  для  него  открывается  несколько  таких  соединений  с  базой  данных  и  не 
закрывается  для  дальнейшей  реализации.  Чем  больше  пользователей,  тем  больше  таких  открытых 
соединений.  
В  специфике Postgresql соединение  реализуется  в  оперативной  памяти  и  создает  отдельный 
процесс. Как только оперативная память заканчивается, создать новый процесс не возможно и сервер 
выдает  ошибку «FATAL: sorry, too many clients already in postgres». Данная  ошибка  возникает  при 
возрастании  количества  пользователей.  В  интернете  при  рассмотрении  ошибки  программисты 
увеличивают мощности и ресурсов сервера. Ошибка исчезает, но временно. На самом деле ошибка не 
в ресурсах сервера, а в коде программы. 
Для  исправления  ошибки  нужно  подправить  код  использования  базы  данных  и  обязательно 
использовать блок finally{}, в котором закрыть соединение с базой данных и используемых запросов 
(Рисунок 2).  
 
 
Рисунок 2. Правильная реализация кода программы соединения JDBC 
 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 
1.  http://ru.wikipedia.org/wiki/JDBC 
2. Документация драйвера Postgresql JDBC  http://jdbc.postgresql.org/documentation/documentation.html 
3. Спецификация JDBC 3.0. (http://java.cnam.fr/iagl/biblio/spec/jdbc-3_0-fr-spec.pdf) 
 
 
МЕТОД АНАЛИТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ В МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ЗАДАЧАХ 
Муханова А.А.
1
, Федотов А.М.
2
, Тусупов Д.А.
1
 
1
Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, Астана, Казахстан 
2
Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия 
E-mail: ayagoz198302@mail.ru, fedotov@nsu.ru, tussupov@mail.ru 
 
Метод аналитических сетей – это новый подход к анализу сложных решений, в которых могут 
быть  учтены  взаимные  зависимости  между  критериями,  альтернативами  и  другими  элементами, 
представляющими  рассматриваемую  проблему [1]. Метод  аналитических  сетей  впервые, 

94 
использовался  нами  для  прогнозирования  развития  общественно-политической  ситуации  и  основан 
на  построении  качественной  сетевой  модели,  которая  описывает  влияние  факторов  на 
внутриполитическую  ситуацию  как  систему,  а  также  взаимное  влияние составляющих  эти  факторы 
элементов [2]. 
В  работе  предлагается  использовать  данный  метод,  для  оценки  состояния IT-инфраструктуры 
организации  с  точки  зрения  информационной  безопасности.  Анализируются  модель  угроз 
информационной  безопасности  и  модель  базовых  требований  к  информационной  безопасности, 
построенная  на  основе  экспертных  знаний,  что  позволяет  выявить  факторы,  которые  в  условиях 
взаимного  влияния  будут  вносить  определяющий  вклад  в  оценку  состояния  системы 
информационной  безопасности.  Предлагаемый  подход  может  использоваться  для  исследования  и 
прогнозирования управления рисками информационной безопасности в целом. 
Под 
информационной 
безопасностью 
(ИБ) 
понимается 
состояние 
защищенности 
информационных  ресурсов  (информационных  систем)  и  поддерживающей  инфраструктуры  от 
случайных  или  преднамеренных  воздействий  естественного  или  искусственного  характера, 
связанных  с  нарушением  одного  или  нескольких критериев  ИБ  (конфиденциальность, доступность, 
актуальность/целостность)  чреватых  нанесением  ущерба  владельцам  или  пользователям 
информационных ресурсов [3]. 
Если  в  общественно-политической  жизни  этот  подход  использовался  ранее,  то  с  точки  зрения 
информационной безопасности нам не известны работы которые бы использовали такой подход для 
систематизации  угроз  и  информационной  безопасности  (аспектная  классификация).  Как  правило, 
внутри классификации угроз информационной безопасности используются иерархические модели, в 
разных  уровнях  иерархии  существуют  связи  между  этими  моделями  отвечающие  на  тот  или  иной 
аспект  информационной  безопасности.  Результатом  работы  будет  объединение  множество 
иерархических  моделей,  которые  присутствуют  в  задаче  связанных  с  оценкой  систем 
информационной  безопасности  инфраструктуры  и  построением  аналитической  сети.  В  том  числе 
построение  модели  угроз  информационной  безопасности  и  модели  базовых  требований 
информационной  безопасности,  основанной  на  аналитических  сетях  и  анализ  их  свойств 
учитывающего зависимости и обратную связь между элементами этой системы в целом.  
Сетевая модель принятия решений  в сфере оценки систем информационной безопасности имеет 
ряд преимуществ:  
1.  Возможность создания сетевой аналитической модели на основе информации компетентных 
экспертов,  связывающей  оценку  рисков  нарушения  информационной  безопасности,  с 
детализированным описанием компьютерной системы, набора угроз, функций и средств защиты;  
2.  Учет влияния факторов, не поддающихся количественному измерению; 
3.  Классифицировать  и  проанализировать,  теоретически  обосновать  информационные  угрозы 
для информационной системы; 
4.  Установить  связи  между  различными  аспектами  функционирования IT-инфраструктуры 
организации, которые на первый взгляд кажутся несвязанными;  
5.  Разработать  систему  показателей  и  произвести  оценку  эффективности  деятельности  по 
защите информации на основе разрабатываемой аналитической модели. 
 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 
1. Saaty T. Decision making with Dependence and Feedback // The Analitic Network Process. – Pittsburgh: PWS 
Publications, 2000. – P.370 
2.  М.М.  Абрелева.,  А.А.  Муханова  Применение  метода  аналитических  сетей  для  прогнозирования 
развития общественно-политической ситуации // Вестник КарГУ – 2013. №1(69). С.9-14. 
3.  Муханова  А.А.,  Ревнивых  А.В.,  Федотов  А.М.  Классификация  угроз  и  уязвимостей  информационной 
безопасности  в  корпоративных  системах // Вестн.  Новосиб.  гос.  ун-та.  Серия:  Информационные  технологии, 
2013. Т. 11, вып. 2. С.55-72 
 
 

95 
РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ 
Нурланова Б.М. 
Современная гуманитарная академия, филиал Карагандинский, Казахстан 
E-mail: b.nurlanova@mail.ru 
 
В  настоящее  время  в  условиях  трансформации  казахстанского  общества  и  возрастающих 
требований  мирового  рынка  труда  к  выпускникам  одними  из  приоритетных  направлений  развития 
образовательной  системы  становятся  обеспечение  высокого  качества  образования  и  подготовка 
высококвалифицированных специалистов [1]. 
В  связи  с  этим  в  систему  образования  включают  нынешние  информационные  и 
коммуникационные  технологии,  основанные  на  компьютерных  сетях.  Появившиеся  компьютерные 
сети  заставляют  образование  максимально  пересмотреть  свое  положение,  потому  что 
коммуникационные  технологии  развиваются  так  быстро,  чем  способности  их  применения  
в  образовательных  целях.  В  связи  с  этим  разработка  многих  моделей  использования 
коммуникационных  технологий  в  образовании  есть  и  остаются  огромной  проблемой.  Активное 
развитие  информатики  и  информационных  технологий  ставит  перед  образованием  проблему 
применения  новых  технических  средств,  улучшения  образовательных  методик.  Перед  учеными  и 
педагогами стоит задача оптимизации объективного процесса информатизации образования. 
Стремительное  развитие  процесса  информатизации  образования  ведет  за  собой  увеличение 
сферы  использования  электронных  образовательных  ресурсов [2]. Применение  преподавателем 
качественных  электронных  образовательных  ресурсов  дает  настоящее  для  студента  получение 
адекватного  современным  запросам  высшего  образования,  не  зависящего  от  месторасположения 
учебного заведения. 
В современном информационно-коммуникационном мире можно с уверенностью говорить, что 
в  нашей  стране  формируется  промышленность,  которая  занимается  с  разработкой  электронных 
образовательных ресурсов. 
Изучение и исследование качеств разработки, и использование в учебном процессе электронных 
образовательных ресурсов с каждым разом все больше и больше является актуальнее. 
Чтобы решить эту проблему, надо сначала дать оценку электронных образовательных ресурсов  
в вузе. К основным ресурсам относятся: 
1.  Знания,  профессиональный  опыт  и  традиции  обучения  преподавателей  вузов,  а  также 
обслуживающего персонала. 
2. Информационная культура преподавателя, умение ее формировать у студентов. 
3.  Материально-техническая  оснащенность  вуза,  возможности  приобретения  нового  парка 
компьютерных средств обучения. 
4. Программное обеспечение. 
5. Наличие локальной сети в вузе, возможности выхода на региональную сеть, умение общаться 
руководства вуза с преподавателями и со студентами. 
6.  Подготовка  план - сценария  для  телемостов,  обучение  и  сдача  экзаменов  с  использованием 
презентаций. 
7. Проведение научных конференций с использованием телемостов. 
8.  Обучение  студентов  с  использованием  электронных  и  дистанционных  технологий,  а  также 
обучение студентов с использованием индивидуальной информационной траектории. 
Критерии  оценки  электронных  образовательных  ресурсов  должны  быть  направлены  на 
следующие качества: мотивационно - ценностное; информационно-содержательное; информационно-
коммуникативное;  технологическое;  научная  корректность;  многовариантность  применения  
в учебном процессе; интерактивность. 
Следует  отметить,  что  если  не  учесть  один  из  критериев  оценки,  то  это  может  привести  
к  снижению  общего  уровня  знания  студентов.  Так,  при  стремительном  развитии  информационно-
коммуникационных  технологий  студенту  необходимо  познать  новшества,  чтобы  на  их  основе 
повысить уровень своих знаний. 
 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 
1. Приказ Министра образования и науки Республики Казахстан от 20 апреля 2011 года № 152: Об 
утверждении Правил организации учебного процесса по кредитной технологии обучения  
2. Загвязинский В. И. Теория обучения. Современная интерпретация [Текст] : учеб. пособие - 4-е изд., М.: 
Академия, 2007. - 188 с.  

96 
ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ НАЧАЛЬНО-КРАЕВОЙ ЗАДАЧИ ДЛЯ УРАВНЕНИЯ 
ГЕЛЬМГОЛЬЦА ПО СХЕМЕ «ДИСКРЕТИЗАЦИЯ – ОПТИМИЗАЦИЯ» 
Нурсеитов Д.Б., Касенов С.Е. 
Национальная научная лаборатория коллективного пользования информационных и космических технологий 
КазНТУ имени К.И. Сатпаева, г. Алматы, Казахстан 
E-mail: ndb80@mail.ru, syrym.kasenov@mail.ru  
 
В  работе [1] рассмотрена  задача  Коши  для  уравнения  Гельмгольца,  авторами  представлены 
теоретические  исследования  рассматриваемой  задачи.  Решение  задачи  рассмотрено  по  схеме 
«оптимизация – дискретизация».  Исходную задачу сводим к обратной задаче, которая записывается 
в  операторном  виде.  Операторное  уравнение  сводим  к  задаче  минимизации  целевого  функционала. 
Выписываем  градиент  функционала.  Строим  алгоритм  решения  обратной  задачи.  Для  численного 
решения используем дискретизацию прямой и сопряженной задач.  
В данной работе рассмотрена другая схема решения обратных задач, т.е схема «дискретизация – 
оптимизация». Прямую задачу рассматриваем в дискретном виде, вычисляем градиент функционала 
в дискретном виде, используя формулы суммирования по частям, получаем постановку сопряженной 
задачи в дискретном виде. Строим алгоритм решения обратной задачи. Численно решаем обратную 
задачу. 
Рассмотрим алгоритм решение обратной задачи методом Ландвебера. 
1.  Выбираем начальное приближение 
0
q
.  
2.  Предположим, что 
n
q
 известно, тогда численно решаем прямую задачу:  




0
=
/
2
/
2
2
2
1
1
2
1
1
i
j
y
i
j
i
j
i
j
x
i
j
i
j
i
j
u
k
h
u
u
u
h
u
u
u










 
0,
=
0
1
j
j
u
u

 
,
=
j
x
N
j
q
u
 
0
=
=
1
0
1
i
u
i
u
u
u
y
N
y
N
i
i



 
где 
k
 - вещественная  константа.  
3.  Вычисляем значение функционала: 







1
0
2
0
=
)
(
y
N
j
y
j
j
h
f
u
q
J
 
4.  Если значение целевого функционала недостаточно мало, тогда решаем сопряженную задачу:  
0,
=
/
)
2
(
/
)
2
(
2
2
1
1
2
1
1
i
j
y
i
j
i
j
i
j
x
i
j
i
j
i
j
k
h
h

















 
),
2(
=
0
0
1
j
j
j
j
f
u




 
,
0
=
x
N
j

 
,
0
=
=
1
0
1
i
i
y
N
y
N
i
i







 
5.  Вычисляем градиент функционала 


y
j
N
j
N
n
h
q
J
x
x
/
=
,
1
,





. 
6.  Вычисляем  следующее  приближение 
n
n
n
q
J
q
q




=
1
,  где   


2
0,
=

A

 [2] и  переходим 
пункту 2. 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 
1.  М.А.Бектемесов,  Д.Б.  Нурсеитов  С.Е.  Касенов  Задача  продолжения  для  уравнения  Гельмгольца//  Вестник 
КазНПУ Серия «Физико-математические науки». – 2012. – №2(38), стр 59-63.  
Кабанихин С.И., Бектемесов М.А., Нурсеитова А.Т. Итерационные методы решения обратных и некорректных 
задач с данными на части границы. – Алматы-Новосибирск: ОФ «Международный фонд обратных задач», 2006.  
 
 
 
 
 
 
 
 

97 
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ УРАВНЕНИЯ АКУСТИКИ В ПОРИСТЫХ СРЕДАХ 
Нуртас М, Жумалина А. 
Казахстанско-Британский Технический Университет, Алматы, Казахстан 
E-mail: marat_nurtas@mail.ru, ainura_.89@mail.ru 
Пусть полупространство 








3
2
3
2
1
2
1
1
/
,
/
,
0
/
,
0
/
H
x
H
R
x
H
x
H
R
x
H
x
R
x
x
R
x



















и 
полу бесконечного слоя 


.
/
3
4
H
x
R
x




Давление среды удовлетворяет в 

 при 
0

t
 
уравнению акустики  










p
x
div
t
p
x
c
)
(
1
)
(
1
2
2
2

  
 
 
 
(1) 
Целью настоящей работы является определение характеристик среды
,
,
,
;
,
,
3
2
3
2
1



s
H
H
H
 
3
2
3
2
,
,
;
,
s
c
c
m
m
s
по дополнительному условию на границе Г: 
0
,
0
),
(
0



t
x
t
u
P
   
 
 
(3) 
Задача (1)-(3) замыкается начальных условий 
0
,
0
0
)
0
,
(
,
0
)
0
,
(






t
x
x
t
P
x
p
 
 
 
(4) 
C  помощью  замены  переменных  введем  новую  пространственную  переменную 
y
  для  того 
чтобы получить в виде 













y
u
y
y
t
u
y
c
)
(
~
)
(
~
1
2
2
2

   
 
 
(5) 
При
0

y
и 
0

t
 
)
(
)
,
0
(
0
t
u
t
u

   
 
 
 
 
(6)  
)
(
)
,
0
(
1
t
u
t
y
u
s




 
 
 
 
 
(7) 
0
)
,
0
(
)
,
0
(




t
t
u
t
u
   
 
 
 
(8) 
Мы будем искать обобщенное решение задачи (5),(7),(8), которое удовлетворяет интегральному 
тождеству 
dt
t
u
t
dydt
y
u
y
u
V
y
t
u
t
u
v
y
c
T
T
)
(
)
,
0
(
)
,
(
ˆ
)
,
(
~
1
0
1
0
0
2

 






















 (9) 
Для произвольной гладкой функции 
)
,
(


y
  финитной  области

. 

жүктеу/скачать 2,47 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: