Публикации 2016 года

Сотрудниками ИВМ РАН опубликовано в 2016 году 194 работы, в том числе:

• 10 монографий;
• 67  статей в центральных научных журналах России;
• 43  статьи в иностранных журналах.

В 2016 году вышли из печати следующие книги:

• Агошков В.И., Асеев Н.А., Гиниатулин С.В., Залесный В.Б., Захарова Н.Б., Пармузин Е.И. Информационно-вычислительная система “ИВМ РАН – Черное море”. – М.: ИВМ РАН, 2016. – 137 с.
• Агошков В.И., Асеев Н.А, Захарова Н.Б., Пармузин Е.И., Шелопут Т.О., Шутяев В.П. Информационно-вычислительная система “ИВМ РАН – Балтийское море” – М.: ИВМ РАН, 2016. – 139 с.
• Агошков В.И. Методы оптимального управления и сопряженных уравнений в задачах математической физики / В.И. Агошков. – 2-е изд. – М.: ИВМ РАН, 2016. – 244 с.
• Агошков В.И., Ассовский М.В. Математическое моделирование динамики Мирового океана с учетом приливообразующих сил. – М.: ИВМ РАН, 2016. – 124с.
• Агошков В.И. Методы решения обратных задач и задач вариационной ассимиляции данных наблюдений в проблемах крупномасштабной динамики океанов и морей. – М.: ИВМ РАН, 2016. – 192 с.
• Бойко А.В., Клюшнев Н.В., Нечепуренко Ю.М. Устойчивость течения жидкости над оребренной поверхностью. – Москва: ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, 2016. – 123 с.
• Василевский Ю.В., Данилов А.А., Липников К.Н., Чугунов В.Н. Автоматизированные технологии построения неструктурированных расчетных сеток. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2016. – 216 с., ISBN 978-5-9221-1730-2 (T.IV).
• Бахвалов Н.С., Корнев А.А., Чижонков Е.В. Численные методы. Решения задач и упражнения: учебное пособие / 2-е издю, исправленное и дополненное. – М.: Лаборатория знаний, сер. “Классический университетский учебник”, 2016. – 352 с.
• Козодеров В.В., Дмитриев Е.В., Каменцев В.П. Когнитивные технологии дистанционного зондирования в природопользовании. – Тверь: Тверской государственный университет, 2016. – 280 с.
• Математическое моделирование Земной системы / Под ред. Яковлева Н.Г. – M.: МАКС-Пресс, 2016. – 392 с.

В 2016 году опубликованы следующие научные работы:

Проект “Матричные методы в математике и приложениях”

1. Smirnov A.P., Matveev S.A., Zheltkov D.A., Tyrtyshnikov E.E. Fast and accurate finite-difference method solving multicomponent Smoluchowski coagulation equation with source and sink terms // Procedia computer science (Elsevier, United States). 2016. V. 80. P. 2141-2146.

2. Matveev S.A., Zheltkov D.A., Tyrtyshnikov E.E., Smirnov A.P.  Tensor train versus Monte Carlo for the multicomponent Smoluchowski coagulation equation // Journal of Computational Physics. 2016. V. 316. P. 164-179.

3. Абдикалыков А.К., Икрамов Х.Д., Чугунов В.Н.  Об одном отношении двойственности для унитарных автоморфизмов в пространствах теплицевых и ганкелевых матриц //  Математические заметки. 2016. T. 99, № 1. С. 3-10.

4. Икрамов Х.Д., Чугунов В.Н.  Об условиях перестановочности теплицевых и ганкелевых матриц // ЖВМ и МФ. 2016. Т. 56. № 3. С. 363-367.

5. Чугунов В.Н., Икрамов Х.Д.  Классификация вещественных пар коммутирующих теплицевых и ганкелевых матриц //  Сибирский журнал вычислительной математики. 2016. Т. 19. № 4. С. 449-458.

6. Чугунов В.Н. Об описании пар антикоммутирующих ганкелевых матриц // Записки научных семинаров ПОМИ. 2016. T.453. C.243-257.

7. Замарашкин Н.Л., Осинский А. Новые оценки точности псевдоскелетных аппроксимаций матриц // ДАН. 2016. Т. 471, № 3. С. 263-266.

8. Frolov E., Oseledets I. Fifty shades of ratings: How to benefit from a negative feedback in top-n recommendations tasks // Proceedings of the 10th  ACM  konference  on  Recommender  Systems, RecSys ’16. 2016. P. 91-98.

9. Frolov E., Oseledets I. Tensor methods and recommender systems// arXiv preprint 1603.06038, 2016.

10. Kazeev V.,  Oseledets I.,  Rakhuba M.,  Schwab Ch.. QTT-finite-element approximation for multiscale problems // Technical Report 2016-06 / Seminar for Applied Mathematics. 2016. ETH Z?rich.

11. Kolesnikov D., Oseledets I. Convergence analysis of projected fixed-point iteration on a low-rank matrix manifold // arXiv preprint 1604.02111, 2016.

12. Litsarev M.S., Oseledets I.V. Low-rank approach to the computation of path integrals // J. Comp. Phys. 305:557–574. 2016. doi:10.1016/j.jcp.2015.11.009.

13. Mikhalev A.Yu., Oseledets I.V. Iterative representing set selection for nested cross approximation // Numer. Linear Algebra Appl. 2016. 23(2):230–248. doi:10.1002/nla.2021.

14. Nazarenko D.V., Kharyuk P.V., Oseledets I.V., Rodin I.A., Shpigun O.A. Machine learning for LC-MS medicinal plants identification // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2016. 156:174–180. doi:10.1016/j.chemolab.2016.06.003.

15. Novikov A., Trofimov M., Oseledets I. Tensor Train polynomial models via Riemannian optimization // arXiv preprint 1605.03795, 2016.

16. Oseledets I.V., Ovchinnikov G.V., Katrutsa A.M. Fast, memory efficient low-rank approximation of SimRank // Journal of Complex Networks. 2016. doi:10.1093/comnet/cnw008.

17. Oseledets I.V., Rakhuba M.V., Chertkov A.V. Black-box solver for multiscale modelling using the QTT format // Proc.  ECCOMAS, Crete Island, Greece,   2016.

18. Rakhuba M.V., Oseledets I.V. Grid-based electronic structure calculations: the tensor decomposition approach. // J. Comp. Phys. 2016.  doi:10.1016/j.jcp.2016.02.023.

19. Rakhuba M., Oseledets I.    Calculating vibrational spectra of molecules using    tensor train decomposition // J. Chem. Phys. 2016. (145):124101. doi:10.1063/1.4962420.

20. Sushnikova D.A., Oseledets I.V.”Сompress and eliminate”solver for symmetric positive definite sparse matrices // arXiv preprint 1603.09133, 2016.

21. Sushnikova D.A., Oseledets I.V.     Preconditioners for hierarchical matrices based on their extended sparse form // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2016. 31(1):29–40. doi:10.1515/rnam-2016-0003.

22. Замарашкин Н.Л., Желтков Д.А. Блочный метод Ланцоша-Монтгомери с малым количеством обменов // Суперкомпьютерные дни в России / Труды международной конференции (26-27 сентября 2016 г., г. Москва). – М.: Изд-во МГУ, 2016. С. 122-132.

23. Желтков Д.А. Эффективные базовые операции линейной алгебры для решения больших разреженных линейных систем над конечными полями // Суперкомпьютерные дни в России / Труды международной конференции (26-27 сентября 2016 г., г. Москва). – М.: Изд-во МГУ, 2016. C. 774-788.

Проект “Сопряженные уравнения и методы теории управления в нелинейных задачах математической физики”

1. Залесный В.Б., Агошков В.И., Шутяев В.П., Ф. Ле Диме, Ивченко В.О. Задачи численного моделирования гидродинамики океана с вариационной ассимиляцией данных наблюдений // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, №4. С.488-500.

2. Zalesny V.B., Agoshkov V.I., Shutyaev V.P., F.-X. Le Dimet, Ivchenko V.O. Numerical modeling of ocean hydrodynamics with variational аssimilation of observational data // Izvestiya RAS. Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. V. 52, No. 4. P. 431-442.

3. Залесный В.Б., Гусев А.В., Агошков В.И. Моделирование циркуляции Черного моря с высоким разрешением прибрежной зоны // Изв. РАН. Физ. атм. и океана. 2016. Т. 52, № 3. С. 316-333.

4. Agoshkov V.I., Sheloput T.O. The study and numerical solution of the problem of heat and salinity transfer assuming ‘liquid’ boundaries // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2016. V. 31, No. 2. Р. 71-80.

5. Пармузин Е.И., Агошков В.И., Асеев Н.А., Захарова Н.Б., Шелопут Т.О. Информационно-вычислительная система «ИВМ РАН – Балтийское море». Современные информационные технологии для научных исследований в области наук о Земле / Материалы IV Международной конференции ITES-2016, Южно-Сахалинск, 7-11 августа 2016 г. – Владивосток: Дальнаука, 2016. С. 93-94.

6. Sheloput T.O., Agoshkov V.I. Variational data assimilation in problems of modeling water areas with liquid boundaries // Proceedings of the IV International Conference “Modern Information Technologies in Earth Sciences”, 7-11 August 2016, Yuzno-Sakhalinsk. – Vladivostok: Dalnauka. 2016. P. 94-95.

7. Агошков В.И., Шелопут Т.О. Вариационная ассимиляция данных наблюдений в задаче моделирования акваторий с “жидкими” границами // Тезисы докладов VIII Всероссийской конференции “Актуальные проблемы прикладной математики и механики”, посвященной памяти академика А.Ф.Сидорова, и Всероссийской молодежной школы-конференции (Абрау-Дюрсо, 5-10 сентября 2016 г.). – Екатеринбург: ИММ УрО РАН, 2016. С. 3.

8. Агошков В. И., Новиков И. С. Решение задачи оптимизации концентрации загрязнений с ограничениями на интенсивность источников // Журнал вычислительной математики и математический физики. 2016. Т. 56, № 1. С. 29-46.

9. Shutyaev V., Gejadze I., Vidard A.,  Le Dimet F.-X. Optimal solution error quantification in variational data assimilation involving imperfect models // Int. J. Numer. Meth. Fluids. 2016, doi: 10.1002/fld.4266.

10. Le Dimet F.-X., Shutyaev V.P., Parmuzin E.I. Sensitivity of functionals with respect to observations in variational data assimilation // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2016, V.31, No. 2. P. 81-91.

11. Shutyaev V., Vidard A., Le Dimet F.-X., Gejadze I. On model error in variational data assimilation // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2016. V. 31, No. 2. P. 105-113.

12. Shutyaev V., Le Dimet V, Parmuzin E. Sensitivity of the optimal solution of variational data assimilation problems // Abstracts of the 2016 European Space Agency Living Planet Symposium. Prague, 9-13 May 2016. – Prague: ESA, 2016. Contribution 1072.

13. Oubanas H., Gejadze I., Shutyaev V. On the model error treatment in variational data assimilation using the ’nuisance parameters’ approach // Abstracts of the Fifth International Symposium on Data Assimilation (ISDA). Reading, United Kingdom, 18-22 July, 2016.

14. Parmuzin E.,  Agoshkov V.,  Zakharova N. Variational data assimilation problem for the Baltic Sea thermodynamics model // Abstracts of the 2016 European Space Agency Living Planet Symposium. Prague, 9-13 May 2016. – Prague: ESA, 2016. Contribution 213.

15. Захарова Н.Б. Верификация данных наблюдений о температуре поверхности моря // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 3. С. 106-113.

16. Zakharova N. Verification of a satellite observation data on the sea surface temperature / Proceedings of the ESA Living Planet Symposium 2016. Czech republic, Prague, 9-13 May 2016.

17. Захарова Н.Б. Модуль обработки оперативных данных наблюдений в Информационно-вычислительной системе “ИВМ РАН – Балтийское море” // Современные информационные технологии для научных исследований в области наук о Земле: Материалы IV Международной конференции (ITES-2016), Южно-Сахалинск, 7-11 августа 2016 г. – Владивосток: Дальнаука, 2016. С. 93.

18. Aseev N.A., Sheloput T.O. Oil spill model taking into account additional sources and losses // Proceedings of the IV International Conference “Modern Information Technologies in Earth Sciences”, 7-11 August 2016, Yuzno-Sakhalinsk. – Vladivostok: Dalnauka, 2016. P. 90-91.

19. Шелопут Т.О. Вариационная ассимиляция данных в проблемах восстановления граничных условий на “жидких” (открытых) границах // Труды 59-й Всероссийской научной конференции МФТИ с международным участием. – М.: МФТИ, 2016.

20. Novikov I.S. Algorithm for solving the problem on risk pollution control related to local sources in region // Russ. J. Numer. Anal. Math.Modelling. 2016. V. 31, № 2. P. 93-103.

Проект “Оптимальные методы в задачах вычислительной математики”

1. Bogatyrev A. How many Zolotarev fractions are there? // Constructive Approximation arXiv: 1511.05346.

2. Bogatyrev A. Real meromorphic differentials: a  language for the meron configurations in planar nanomagnets //  arXiv: 1610.04984.

3. Bogatyrev A.B., Metlov K.L. Topological constraints on positions of magnetic solitons in multiply-connected planar magnetic nano-elements //  Physical Review B (submitted, positive review)  arXiv: 1609.02509.

4. Bogatyrev A. Combinatorial analysis of the periods mapping: topology of 2D fibers // arXiv: 1606.03397.

5. Bogatyrev A., Grigoriev O. Capacity of several aligned segments // arXiv: 1512.07154.

6. Boiko A.V., Nechepurenko Yu.M., Ivanov A.V.,  Kachanov V, Mischenko D.A. Excitation of unsteady Goertler vortices by localized surface nonuniformities // Theoretical and Computational Fluid Dynamics. 2016, doi: 10.1007/s00162-016-0404-y.

7. Бойко А.В., Демьянко К.В., Кузьмин Д.А., Миерка О., Нечепуренко Ю.М., Ривкинд Л.П. Численное моделирование генерации и развития вихрей Гёртлера // Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша. 2016. № 48. C. 37.

8. Boiko A., Demyanko K., Kuzmin D., Mierka O., Nechepurenko Y., Rivkind L. Numerical modeling of generation and propagation of G?rtler vortices // Ergebnisberichte des Instituts f?r Angewandte Mathematik Nummer 546, Fakult?t f?r Mathematik, TU Dortmund, 546, 2016. 29 P.

9. Демьянко К.В., Бойко А.В., Нечепуренко Ю.М.   Численное моделирование пограничного слоя над искривленной поверхностью в трехмерной постановке / Модели и методы аэродинамики: материалы Шестнадцатой Международной школы – семинара (Евпатория, 5-12 июня 2016 г.). -М.: ЦАГИ, 2016. -С. 63-64.

10. Бойко А.В., Демьянко К.В., Нечепуренко Ю.М. Численный спектральный анализ пространственной устойчивости ламинарных течений в каналах постоянного сечения / Тезисы докладов  ХХI  Всероссийской  конференции  и  Молодежной школы-конференции «Теоретические основы и конструирование численных алгоритмов решения задач математической физики»,  посвященной  памяти К.И. Бабенко  (Дюрсо,  5–11  сентября,  2016).–  М:  Институт  прикладной математики им. М. В. Келдыша, 2016. – С. 71-72.

11. Нечепуренко Ю.М. Метод сингулярной функции для решения частичных нелинейных проблем собственных значений / Тезисы докладов  ХХI  Всероссийской  конференции  и  Молодежной школы-конференции «Теоретические основы и конструирование численных алгоритмов решения задач математической физики»,  посвященной  памяти К.И. Бабенко  (Дюрсо,  5–11  сентября,  2016).–  М:  Институт  прикладной математики им. М. В. Келдыша, 2016. – С. 100.

12. Boiko A.V., Demyanko K.V., Nechepurenko Yu.M. On computing the location of laminar-turbulent transition in compressible boundary layers // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2017, V.31, N.1.

Проект “Прямые и обратные задачи моделирования пространственно-временной динамики иммунных и инфекционных процессов”

1. Novkovic M., Onder L., Cupovic J., Abe J., Bomze D., Cremasco V., Scandella E., Stein J.V., Bocharov G., Turley S.J., Ludewig B. Topological Small-World Organization of the Fibroblastic Reticular Cell Network Determines Lymph Node Functionality // PLoS Biol. 2016. Jul 14;14(7):e1002515.

2. Черешнев В.А., Гребенников Д.С., Бочаров Г.А. Механизмы развития фиброза при хронических вирусных инфекциях клиническая // ПАТОФИЗИОЛОГИЯ. 2016. 2:25-31.

3. Bocharov G., Novkovic M., Onder L., Kislitsyn A., Savinkov R. Modelling the FRC network of lymph node. 2015 IEEE International Workshop on Artificial Immune Systems (AIS). IEEE Xplore, 1-2, DOI:  10.1109/AISW.2015.7469235  IEEE Catalog Number: CFP15B90-ART (Article) ISBN: 978-1-5090-0298-6 (Article) Electronic ISBN: 978-1-5090-0298-6. Published 2016.

4. Savinkov R., Kislitsyn A., Watson D.J., R. van Loon, Sazonov I., Novkovic M., Onder L., Bocharov G. Data-driven modelling of the FRC network for studying the fluid flow in the conduit system // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2016.10.007.

5. Патент 2599506 Российской Федерации МПК G01N33/53. Способ прогнозирования первичных и вторичных вакцинальных неудач при вакцинации против вирусов кори, краснухи и эпидемического паротита у детей с помощью вакцины Приорикс и способ персонифицированного подхода к коррекции вакцинальных неудач / А.П. Топтыгина, В.В. Азиатцева, А.А. Кислицин, Г.А. Бочаров; заявитель и патентообладатель ФБУН МНИИЭМ им. Г.Н.Габричевского Роспотребнадзора (RU). – № 2015123447/15; заявл. 18.06.2015; опубл. 10.10.2016, Бюл. С. 28-15 с ил.

6. Bouchnita A., Bocharov G., Meyerhans A., Volpert V. Hybrid approach to model the spatial regulation of T cell responses // BMC Immunology. 2016.

Проект “Математическое моделирование процесса противо-инфекционной защиты: энергетика и адаптация”

1. Авилов К.К. О восстановлении гладких распределений по сгруппированным данным // Математическая биология и биоинформатика. 2016. Т. 11, № 2. С.367-384. doi:10.17537/2016.11.367 .

2. Новиков К. А.,  Романюха А. А. Оценка эффективности механизмов и систем клетки // Автоматика и телемеханика. 2016. 5. С. 136-147.

3. Novikov K.A., Romanyukha A.A.  Evaluating the efficiency of cell mechanisms and systems // Automation and Remote Control. 2016. V. 77, No. 5. P. 861-870.

4. Анисимова А.В., Година Е.З., Руднев С.Г., Свистунова Н.В. Проверка применимости формул для биоимпедансной оценки соматотипа по Хит-Картеру у детей и подростков в различных популяциях // Вестник Московского университета. Серия 23: Антропология. 2016. №2. С.28-38.

5. Колесников В.А., Руднев С.Г., Николаев Д.В., Анисимова А.В., Година Е.З. О новом протоколе оценки соматотипа по Хит-Картеру в программном обеспечении биоимпедансного анализатора состава тела // Вестник Московского университета. Серия 23: Антропология. 2016. №4.

Проект “Построение и исследование численных методов решения задач динамики океана и вязкой несжимаемой жидкости”

1. Beklemysheva K., Danilov A., Grigoriev G., Kazakov A., Kulberg N., Petrov I., Salamatova V., Vasyukov A., Vassilevski Yu. Transcranial ultrasound of cerebral vessels in silico: proof of concept // Russian J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2016. V. 31, No. 5. P. 317-328.

2. Симаков С.С., Гамилов Т.М., Копылов Ф.Ю., Василевский Ю.В. Оценка гемодинамической значимости стеноза при множественном поражении коронарных сосудов с помощью математического моделирования // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2016. Т. 162, No.7. C. 128-132.

3. Stark M., Mynbaev O., Vassilevski Yu., Rozenerg P. Could revision of the embryology influence our Cesarean delivery technique: towards an optimized Cesarean delivery for universal use // Am.J.Perinatol.Rep. 2016. V. 6. P. 352-354.

4. Shaitan K.V., Lozhnikov M.A., Kobelkov G.M. Relaxation folding and the principle of the minimum rate of energy dissipation for conformational motions in a viscous medium // Biophysics. 2016. V. 61, 4. P. 531-538.

5. Изнак А.Ф., Изнак Е.В., Олейчик И.В., Абрамова Л.И., Столяров С.А., Кобельков Г.М. Взаимосвязи количественных клинических и ЭЭГ показателей при терапии бредовых состояний у больных приступообразной шизофренией // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С.Корсакова. 2016. Т. 116, №2.  С. 73-78.

6. Изнак А.Ф. Изнак Е.В., Клюшник Т.П., Олейчик И.В., Абрамова Л.И., Кобельков Г.М., Ложников М.А. Регрессионные модели взаимосвязей клинических и нейробиологических показателей при терапии маниакально-бредовых состояний в рамках приступообразной шизофрении // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С.Корсакова. 2016.  Т. 116, № 3.  С. 24-29.

7. Болдырев К.А., Капырин И.В., Константинова Л.И., Захарова Е.В. О моделировании сорбции стронция на породах в условиях высокой засоленности раствора нитратом натрия // Радиохимия. 2016. Т. 58, № 3. С. 211-217.

8. Konshin I., Kapyrin I., Nikitin K., Terekhov K. Application of the parallel INMOST platform to subsurface flow and transport modelling // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2016. V. 9574. P. 277-286. http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-32152-3_26.

9. Grigoriev V., Kapyrin I.V., Konshin I.N. Software platform INMOST in the GeRa code to operate with the distributed mesh data // Mathematica Montisnigri. 2016. V. XXXVI. P. 27-44. http://lppm3.ru/ru/journalrus?id=189.

10. Antonov V., Frolov A., Kobayashi H., Konshin I., Teplov A., Voevodin Vad., Voevodin Vl. Parallel processing model for Cholesky decomposition algorithm in AlgoWiki project // J. Supercomputing Frontiers and Innovations. 2016. V. 3, No. 3. P. 61-70.  http://superfri.org/superfri/article/view/110.

11. Капырин И.В., Григорьев Ф.В., Коньшин И.Н. Геомиграционное и геофильтрационное моделирование в расчетном коде GeRa // Russian Supercomputing Days: Proc. of the Int. Conf. (September 26-27, 2016, Moscow, Russia). – M.: Moscow State University, 2016. P. 133-139. http://2016.russianscdays.org/files/pdf16/133.pdf.

12. Багаев Д.В., Бурачковский А.И., Данилов А.А., Коньшин И.Н., Терехов К.M. Развитие программной платформы INMOST: динамические сетки, линейные решатели и автоматическое дифференцирование // Russian Supercomputing Days: Proc. of the Int. Conf. (September 26-27, 2016, Moscow, Russia). – M.: Moscow State University, 2016. P. 543-555. http://2016.russianscdays.org/files/pdf16/543.pdf.

13. Коньшин И.Н., Крамаренко В.К., Никитин К.Д., Терехов К.М. Моделирование многофазных течений на основе параллельной платформы INMOST. Russian Supercomputing Days: Proc. of the Int. Conf. (September 26-27, 2016, Moscow, Russia). – M.: Moscow State University, 2016. P. 288-293. .

14. Коньшин И.Н., Модели параллельных вычислений для оценки реального ускорения исследуемого алгоритма // Russian Supercomputing Days: Proc. of the Int. Conf. (September 26-27, 2016, Moscow, Russia). – M.:Moscow State University, 2016. P. 269-280.

 http://2016.russianscdays.org/files/pdf16/269.pdf.

15. Danilov A., Ivanov Yu., Pryamonosov R., Vassilevski Yu. Methods of graph network reconstruction in personalized medicine // International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering. 2016. V. 32, No. 8. e02754. DOI: 10.1002/cnm.2754.

16. Danilov A., Pryamonosov R., Yurova A. Image segmentation for cardiovascular biomedical applications at different scales // Computation. 2016. V. 4, No 3. P. 35. DOI: 10.3390/computation4030035.

17. Danilov A.A., Pryamonosov R.A., Yurova A.S. Image segmentation techniques for biomedical modeling: electrophysiology and hemodynamics / ECCOMAS Congress 2016 // Proceedings of the VII European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering. 2016. V. 1. P. 454–461.

18. T. Gamilov, R. Pryamonosov, and S. Simakov. Modeling of Patient-Specific Cases of Atherosclerosis in Carotid Arteries // Proceedings of the VII European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, ECCOMAS Congress 2016, Crete, Greece, 5-10 June, 2016 / Ed. M. Papadrakakis, V. Papadopoulos, G. Stefanou, V. Plevris. 2016. V. 1. P. 79-89.

19. Dobroserdova T., Simakov S., Gamilov T., Pryamonosov R., Sakharova E. Patient-specific blood flow modelling for medical applications // MATEC Web of Conferences. 2016. 76, 05001.

DOI: 10.1051/matecconf/20167605001.

20. K.Nikitin, K.Novikov, Y.Vassilevski. Nonlinear finite volume method with discrete maximum principle for the two-phase flow model // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2016. V. 37, No. 5. P. 570–581. DOI:10.1134/S1995080216050097.

21. K.Nikitin, V.Kramarenko, Y. Vassilevski. Enhanced Nonlinear Finite Volume Scheme for Multiphase Flows // ECMOR-XV. 2016.

22. Добросердова Т.К., Прямоносов Р.А. 1D-3D модель течения крови конкретного пациента. Международная конференция по дифференциальным уравнениям и динамическим системам // Тезисы докладов. Суздаль, 8-12 июля 2016 г. – М: МИАН, 2016. С. 64-66.

23. Добросердова Т.К. 1D-3D моделирование течения крови в сети сосудов // Тезисы докладов VIII Всероссийской конференции “Актуальные проблемы прикладной математики и механики”, посвященной памяти академика А.Ф.Сидорова и Всероссийской молодежной школы-конференции (Абрау-Дюрсо, 5-10 сентября 2016 г.). – Екатеринбург: ИММ УрО  РАН, 2016. С. 38.

24. T.Dobroserdova. Coupling of 1D and 3D blood flow models with compliant and rigid vessel walls / A.G. Hoekstra (Editor), VPH2016, Вook of abstracts. – Amsterdam: University of Amsterdam, 2016. P. 489-499. ISBN 978-90-826254-0-0, 2016,

25. Gorodnova N.O., Kolobov A.V., Mynbaev O.A., Simakov S.S. Mathematical modeling of blood flow alteration in microcirculatory network due to angiogenesis // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2016.V. 37, No. 5. P. 541-549. DOI: 10.1134/S199508021605005X.

26. Кузнецов М.Б., Городнова Н.О., Симаков С.С., Колобов А.В. Многомасштабное моделирование роста, прогрессии и терапии ангиогенной   опухоли // Биофизика. 2016. Т. 61, № 5. С. 1029-1039.

27. Gubernov V. V., Kolobov A. V., Bykov V., Maas U. Investigation of rich hydrogen–air deflagrations in models with detailed and reduced kinetic mechanisms // Combustion and Flame. 2016. 168. P. 32-38.

28. Korsakova A. I., Gubernov V. V., Kolobov A. V., Bykov V., Maas U. Stability of rich laminar hydrogen-air flames in a model with detailed transport and kinetic mechanisms // Combustion and Flame, 2016. 163. P. 478-486.

29. T.Dobroserdova, M.Olshanskii, S.Simakov. Multiscale coupling of compliant and rigid walls blood flow models // International Journal for Numerical Methods in Fluids. 2016. 82(12). P. 799-817. DOI: 10.1002/fld.4241.

30. N.Bessonov, A.Sequeira, S.Simakov, Yu.Vassilevskii, V.Volpert. Methods of Blood Flow Modelling // Mathematical Modelling of Natural Phenomena. 2016. 11(1). P. 1-25. DOI: 10.1051/mmnp/201611101.

31. Mynbaev O.A., Simakov S.S., Malvasi A., Tinelli A. Is CO2 Pneumoperitoneum Desufflation Triggering Factor of Postsurgical Oxidative Stress? // Journal of Minimally Invasive Gynecology. 2016. 23(6).  P. 1013-1015. DOI: 10.1016/j.jmig.2016.02.023.

Проект “Математические задачи теории климата”

1. Дымников В.П. Динамика двумерной идеальной несжимаемой жидкости и казимиры // Известия РАН. ФАиО. 2016. Т. 52, №4. С. 1-6.

2. Kulyamin D.V., Dymnikov V.P. Numerical modelling of coupled neutral atmospheric circulation and ionosphere d-region // Russ. J. Num. Anal. Math. Modelling. 2016. V. 31, No 3. P. 159-171.

3. Корнев А.А. Численная стабилизация с границы решений  модельного одномерного РБМК-реактора // Вестник МГУ, сер. 1. Математика, механика. 2016. N. 3. С. 20-24.

4. Kornev A. A. Numerical stabilization from the boundary for solutions of a model one-dimensional of a model one-Dimensional RBMK reactor // Moscow Univ. Math. Bull. 2016. V. 71, No. 3. P. 106-110.

5. Fursikov A.V., Shanina L.S.  Nonlocal stabilization of the normal equation connected with Helmholtz system by starting control // arXiv: 1609.08679v1 [math.OC] 27Sep2016, p.1-50.

6. Ноаров А.И. Стационарное уравнение Фоккера ? Планка на некомпактных многообразиях и в неограниченных областях // Теоретическая и математическая физика. 2016. Т. 189, № 3. С. 453-463.

Проект “Моделирование климата и его изменений”

1. Володин Е.М., Кострыкин С.В. Аэрозоли // В монографии “Моделирование земной системы” / под ред. Яковлева Н.Г. –  М.: МАКС-Пресс, 2016.

2. Володин Е.М., Кострыкин С.В. Аэрозольный блок в климатической модели ИВМ РАН // Метеорология и гидрология. 2016. № 8. С. 5-17.

3. Володин Е.М. Представление потоков тепла, влаги и импульса в климатических моделях. Потоки с поверхности // Фундаментальная и прикладная климатология. 2016. № 1. С. 28-42.

4. Варгин П.Н., Володин Е.М. Анализ воспроизведения динамических процессов в стратосфере климатической моделью ИВМ РАН // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, № 1. С. 3-18.

5. Gritsun A., Branstator G., Numerical aspects of applying the fluctuation dissipation theorem to study climate system sensitivity to external forcings // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2016. V. 31, No 6.

6. Яковлев Н.Г., Володин Е.М., Грицун А.С. Воспроизведение пространственно-временной изменчивости уровня Мирового океана моделью климата ИВМ // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, № 4. С. 428-438. DOI: 10.7868/S000235151604012X.

7. Володин Е.М., Мортиков Е.В., Кострыкин С.В., Галин В.Я., Лыкосов В.Н., Грицун А.С., Дианский Н.А., Гусев А.В., Яковлев Н.Г. Воспроизведение современного климата с помощью модели климатической системы INMCM5.0 // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52.

8. Чернов И.А., Толстиков А.В.,  Яковлев Н.Г. Комплексная модель Белого моря: Гидротермодинамика вод и морского льда // Труды Карельского НЦ РАН. 2016. № 8. С. 116-128. DOI: 10.17076/mat397.

9. Толстиков А.В., Чернов И.А., Мурзина С.А., Мартынова Д.М.,  Яковлев Д. М. Разработка комплекса GREEN JASMINE для изучения и прогнозирования состояния экосистем Белого моря // Труды Карельского научного центра РАН. Биогеография. 2016.

10. Смышляев С.П., Погорельцев А.И., Галин В.Я., Дробашевска Е.А. Влияние волновой активности на газовый состав стратосферы полярных районов //  Журнал “Геомагнетизм и аэрономия”. Т. 56, № 1. С. 1-2-117.

11. Смышляев С.П., Галин В.Я., Блакитная П.А, Лемищенко А.К. Исследование чувствительности состава и температуры стратосферы к вызванной  11-летним циклом солнечной активности изменчивости спектральных потоков  солнечной радиации // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, № 1. С. 19-36.

Проект “Математическое моделирование региональных природно-климатических процессов”

1. Stepanenko V., Mammarella I., Ojala A., Miettinen H., Lykosov V., Vesala T., Glazunov A. LAKE 2.0: a model for temperature, methane, carbon dioxide and oxygen dynamics in lakes // Geoscientific Model Development. 2016. V. 9. P. 1977-2006.

2. Glazunov A., Rannik ?., Stepanenko V., Lykosov V., Auvinen M., Vesala T., Mammarella I.  Large-eddy simulation and stochastic modelling of Lagrangian particles for footprint determination in the stable boundary layer // Geoscientific Model Development. 2016. V. 9. P. 2925-2949, doi:10.5194/gmd-2925-2016.

3. Володин Е.М., Лыкосов В.Н. Модель климатической системы Земли //  Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности. 2016., № 7.

http://hpc-russia.ru/book_superproblems7.html.

4. Stepanenko V.M., Glazunov A.V., Repina I.A., Lykosov V.N. Numerical modelling of lake-atmosphere continuum in forested landscapes / Proceedings of the 2nd Pan-Eurasian Experiment (PEEX) Conference and the 6th PEEX Meeting, Helsinki // Report series in aerosol science.  2016. P. 434-438.

Проект “Создание вычислительного ядра для модели атмосферы нового поколения”

1. Vitart F., Ardilouze C., Bonet A., Brookshaw A., Chen M., Codorean C., Deque M., Ferranti L., Fucile E., Fuentes M., Hendon H., Hodgson J., Kang H.S., Kumar A., Lin H., Liu G., Liu X., Malguzzi P., Mallas I., Manoussakis M., Mastrangelo D., MacLachlan C., McLean P., Minami A., Mladek R., Nakazawa T., Najm S., Nie Y., Rixen M., W.Robertson A., Ruti P., Sun C., Takaya Y., Tolstykh M., Venuti F., Waliser D., Woolnough S., Wu T., Won D-J., Xiao H., Zaripov R., Zhang L.. The Sub-seasonal to Seasonal Prediction (S2S) Project Database // Bull. Amer. Meteorol. Soc. Early Online Release-Posted online on 21 Junе 2016.

http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/BAMS-D-16-0017.1.

2. Jung T., Gordon N., Bauer P., Bromwich D., …, Tolstykh M., Yang Q. Advancing polar prediction capabilities on daily to seasonal time scales // Bull. Amer. Met. Soc. 2016.  V. 97,  No 9. P. 1631-1647.  DOI:10.1175/BAMS-D-14-00246.1.

3. Shashkin V.V., Tolstykh M.A. Parallel implementation of the cascade mass-conserving semi-Lagrangian transport scheme // Russian J.  Num. An. and Math. Mod. 2016. V. 31(1). P. 17-28. DOI: 10.1515/rnam-2016-0002.

4. Fadeev R.Yu., Ushakov K.V., Kalmykov V.V., Tolstykh M.A., Ibrayev R.A. Coupled atmosphere–ocean model SLAV–INMIO: implementation and first results //? Russian J.  Num. An. and Math. Mod. 2016. V. 31(6).

5. Мизяк В.Г., Шляева А.В., Толстых М.А. Использование данных спутниковых наблюдений ветра AMV в системе ансамблевого усвоения данных // Метеорология и Гидрология. 2016. № 6. С. 87-99.

6. Толстых М.А., Фадеев Р.Ю., Мизяк В.Г. Численный прогноз погоды и моделирование изменений климата многомасштабной моделью атмосферы // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2016) / Труды международной научной конференции. 2016. С. 721-728.

7. Толстых М.А. Глобальные модели атмосферы: современное состояние и перспективы развития // Труды Гидрометцентра России. 2016. Вып. 359. С. 5-32.

8. Красюк Т.В., Толстых М.А., Буторина Е.В. Влияние переходных процессов в сезонных прогнозах совместных моделей атмосферы и океана на прогноз поверхностных полей // Труды Гидрометцентра России. 2016. Вып. 361.

9. Рогутов В.С., Толстых М.А. Использование спутниковых данных наблюдений ветра на уровне моря ASCAT в системе усвоения данных на основе локального ансамблевого фильтра Калмана // Труды Гидрометцентра России. 2016. Вып. 361. С. 79-94.

10. Фадеев Р.Ю., Ушаков К.В., Толстых М.А., Ибраев Р.А., Калмыков В.В. Параллельная реализация совместной модели атмосферы и океана для бесшовного прогноза погоды и моделирования изменений климата / “Суперкомпьютерные дни в России” // Труды международной конференции. 2016. – М.: Изд-во: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, 2016. С. 398-406.

11. Толстых М.А. Численные методы прогнозирования погоды и климата // Информационный бюллетень  Росгидромета “Изменение климата” № 62, август-сентябрь 2016 г.

12. Володин Е.М., Кострыкин С.В. Аэрозольный блок в климатической модели ИВМ РАН // Метеорология и гидрология. 2016. 10. С. 5-18.

13. Толстых М.А., Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В. Перспективная модель атмосферы  // Математическое моделирование Земной системы / Ред. Яковлев Н.Г. 2016. МАКС-Пресс. С. 392.

14. Фролов А.В., Антонов А.С., Воеводин Вл.В., Теплов А.М. Сопоставление разных методов решения одной задачи по методике проекта Algowiki // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2016) / Труды международной научной конференции (г. Архангельск, 28 марта – 1 апреля 2016 г.). – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2016. С. 347-360.

15. Фролов А.В. Нециклическая редукция – незаслуженно забытый метод? // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2016) / Труды международной научной конференции (г. Архангельск, 28 марта – 1 апреля 2016 г.). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2016. С. 800.

16. Фролов А.В. О коэффициенте при логарифме в критическом пути графа циклической редукции // Суперкомпьютерные дни в России / Труды международной конференции (26-27 сентября 2016 г., г. Москва). – М.: Изд-во МГУ, 2016. С. 307-313.

17. Antonov A., Frolov A., Kobayashi H., Konshin I., Teplov A., Voevodin V., Voevodin V. Parallel Processing Model for Cholesky Decomposition Algorithm in AlgoWiki Project // Supercomputing Frontiers and Innovations. V. 3, No. 3. 2016. P. 61-70. DOI: 10.14529/jsfi160307.

18. Фролов А.В. Транспортёр на боку // http://4ipho.ru/data/documents/region16T.pdf / Региональный этап всероссийской олимпиады школьников по физике, 20 января 2016 г., с. 28-29.

Проект “Исследование крупно- и мезомасштабной динамики вод Мирового океана и окраинных морей России на основе моделирования и анализа данных наблюдений”

1. Саркисян А.С. Об основных направлениях моделирования физических характеристик Мирового океана и морей // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, № 4. С. 381-387.

2. Саркисян А.С., Ушаков К.В., Архипкин В.С., Горбушкин А.Р. Реконструкция гидрологических полей и восстановление климатической циркуляции вод Мирового океана // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т 52, № 5. С. 590-600.

3. Коротаев Г.К., Саркисян А.С., Кныш В.В., Лишаев П.Н. Реанализ сезонной и межгодовой изменчивости полей Черного моря за 1993–2012 гг. // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т 52, №4. С. 475-487.

4. Лебедев К.В., Саркисян А.С., Никитин О.П. Сравнительный анализ поверхностной циркуляции Северной Атлантики, воспроизведенной тремя различными методами // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т 52, №4. С. 465-474.

5. Cаркисян А.С. О необходимости создания Серий Океанографических Климатических Расчётных Атласов (СОКРАТ) // Океанология. 2016. Т. 56, № 5. 677-682.

6. Саркисян А.С., Никитин О.П., Лебедев К.В. Физические характеристики Гольфстрима, как индикатор качества моделирования циркуляции Мирового океана // Доклады Академии наук. Океанология. 2016. Т. 471, № 5.

7. Мизюк А.И., Сендеров М.В., Коротаев Г.К. Саркисян А.С. Особенности горизонтальной изменчивости температуры поверхности в западной части Черного моря по результатам моделирования с высоким пространственным разрешением // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т 52, № 5. С. 639-648.

8. Кауркин М.Н., Ибраев Р.А., Беляев К. П. Усвоение данных наблюдений в модели динамики океана высокого пространственного разрешения с применением методов параллельного программирования // Метеорология и гидрология. 2016. № 7. С. 47-57.

9. Ушаков К.В., Гранкина Т.Б., Ибраев Р.А. Моделирование циркуляции вод Северной Атлантики в рамках эксперимента CORE-II // Известия РАН. Физика атмосферы и океана.  2016. 52 (4).  С. 416–427.

10. Ибраев Р.А., Дьяконов Г.С. Моделирование динамики океана при больших колебаниях уровня // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. 52 (4). С. 514-526.

11. Дьяконов Г.С., Ибраев Р.А. Учет изменений береговой линии в модели общей циркуляции океана // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. 52 (5). С. 601–608.

12. Fadeev R. Yu., Ushakov K.V., Kalmykov V.V., Tolstykh M.A., Ibrayev R.A. Coupled atmosphere–ocean model SLAV–INMIO: implementation and first results // Russian J. Num. Anal. Math. Modelling. 2016. 31(6).

13. Кауркин М.Н., Ибраев Р.А., Беляев К.П. Усвоение данных АРГО в модель динамики океана с высоким разрешением по методу ансамблевой оптимальной интерполяцией (EnOI) // Океанология. 2016. T. 56, № 6. С. 1-9.

14. Фадеев Р.Ю., Ушаков К.В., Толстых М.А., Ибраев Р.А., Калмыков В.В. Параллельная реализация совместной модели атмосферы и океана для бесшовного прогноза погоды и моделирования изменений климата // Труды международной конференции “Суперкомпьютерные дни России”, 2016. – М.: Изд-во Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова (Издательский Дом), 2016. С. 398-406.

15. Ушаков К.В., Гранкина Т.Б., Ибраев Р.А. Воспроизведение климатической циркуляции океанских вод Арктики и Северной Атлантики моделью ИВМ-ИО по протоколу CORE-II // Избранные труды Международной конференции и школы молодых учёных по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды ENVIROMIS-2016. – Томск: Изд-во Томского ЦНТИ, 2016. C. 129-132.

16. Громов И.В., Коромыслов А.Ю., Ушаков К.В., Кауркин М.Н., Ибраев Р.А. Cовместная модель внутригодовой изменчивости циркуляции вод и льда Северного Ледовитого океана // Труды Гидрометцентра России. 2016. Т. 361. C. 29-46.

17. Ушаков К.В., Гранкина Т.Б., Ибраев Р.А. Воспроизведение циркуляции вод Арктики и Северной Атлантики моделью ИВМ-ИО по протоколу CORE-II // Комплексные исследования морей России: оперативная океанография и экспедиционные исследования / Материалы молодежной научной конференции, г. Севастополь, 25-29 апреля 2016 г. С. 213-217.

18. Ушаков К.В., Гранкина Т.Б., Ибраев Р.А. Воспроизведение климатической циркуляции океанских вод Арктики и Северной Атлантики моделью ИВМ-ИО по протоколу CORE-II // Избранные труды Международной конференции и школы молодых учёных по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды ENVIROMIS-2016. – Томск: Изд-во Томского ЦНТИ. C. 129-132.

19. Выручалкина Т.Ю., Филатов Н.Н., Дианский Н.А., Гусев А.В. О прогнозе многолетних изменений уровня крупных озёр // Труды Карельского научного центра РАН. 2016. № 9. С. 3-16.

20. Дианский Н.А., Фомин В.В., Выручалкина Т.Ю., Гусев А.В. Воспроизведение циркуляции Каспийского моря с расчётом атмосферного воздействия с помощью модели WRF // Труды Карельского научного центра РАН. 2016. № 5. С. 21-34.

21. Дианский Н.А., Степанов Д.В., Гусев А.В., Новотрясов В.В. Роль ветрового и термического воздействий в формировании изменчивости циркуляции вод в центральной котловине Японского моря с 1958 по 2006 гг. // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, №  2. С. 234-245.

22. Danabasoglu G., Yeager S.G., Kim W.M., Behrens E., Bentsen M., Bi D., Biastoch A., Bleck R., B?ning C., Bozec A., Canuto V.M., Cassou C., Chassignet E., Coward A.C., Danilov S., Diansky N., Drange H., Farneti R., Fernandez E., Fogli P.G., Forget G., Fujii Y., Griffies S.M., Gusev A., Heimbach P., Howard A., Ilicak M., Jung T., Karspeck A.R., Kelley M., Large W.G., Leboissetier A., Lu J., Madec G., Marsland S.J., Masina S., Navarra A., Nurser A.J.G., Pirani A., Romanou A., D.Salas y Melia, Samuels B.L., Scheinert M., Sidorenko D., Sun S., Treguier A.-M., Tsujino H., Uotila P., Valcke S., Voldoire A., Wang Q., Yashayaev I.. North Atlantic simulations in Coordinated Ocean-ice Reference Experiments phase II (CORE-II). Part II: Inter-annual to decadal variability // Ocean Modelling. 2016. 97. P. 65-90, doi: 10.1016/j.ocemod.2015.11.007.

23. Дианский Н.А., Фомин В.В. Особенности инерционных течений в период шторма 23–28.03.2013 в северо-восточной части Черного моря // Процессы в геосредах. 2016. №1(5). С. 37-47.

24. Введенский А.Р., Дианский Н.А., Кабатченко И.М., Литвиненко Г.И., Резников М.В., Фомин В.В. Литодинамические процессы в зоне строительства моста через Керченский пролив // Вестник МГСУ. 2016. № 11. С. 74-87.

Проект “Математическое моделирование динамики океана и вариационная ассимиляция данных наблюдений”

1. Доценко С.Ф., Залесный В.Б., Санникова Н.К.В. Модульный подход к расчету циркуляции и приливов в Черном море // Морской гидрофизический журнал. 2016. № 1 (187). С. 3-19.

2. Залесный В.Б., Гусев А.В., Агошков В.И. Моделирование циркуляции Черного моря с высоким разрешением прибрежной зоны // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, № 3. С. 316-333.

3. Мошонкин С.Н., Гусев А.В., Залесный В.Б., Бышев В.И. Параметризация перемешивания для моделирования климата океана // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, № 2. С. 222-233.

4. Залесный В.Б., Агошков В.И., Шутяев В.П., Ле Диме Ф., Ивченко В.О.  Задачи численного моделирования гидродинамики океана с вариационной ассимиляцией данных наблюдений // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, № 4. С. 488-500.

5. Zalesny V.B., Gusev A.V., Lukyanova A.N., Fomin V.V. Numerical modelling of sea currents and tidal waves // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2016. V. 31, № 2. P. 115-125.

6. Залесный В.Б., Гусев А.В. , Фомин В.В. Численная модель негидростатической морской динамики, основанная на методах искусственной сжимаемости и многокомпонентного расщепления // Океанология. 2016. Т. 56. № 6.

7. Бышев В.И., Нейман В.Г., Анисимов М.В., Гусев А.В., Романов Ю.А., Серых И.В., Сидорова А.Н., Фигуркин А.Л., Анисимов И.М. Междекадные осцилляции теплосодержания верхнего деятельного слоя океана в контексте короткопериодной изменчивости современного климата // Труды ГОИН. 2016. Вып. 217. С. 323-343.

8. Выручалкина v, Филатов Н.Н., Дианский Н.А., Гусев А.В. О прогнозе многолетних изменений уровня крупных озёр // Труды Карельского научного центра РАН. 2016. № 9. С. 3-16.

9. Дианский Н.А., Фомин В.В., Выручалкина Т.Ю., Гусев А.В. Воспроизведение циркуляции Каспийского моря с расчётом атмосферного воздействия с помощью модели WRF // Труды Карельского научного центра РАН. 2016. № 5. С. 21–34.

10. Дианский Н.А., Степанов Д.В., Гусев А.В., Новотрясов В.В. Роль ветрового и термического воздействий в формировании изменчивости циркуляции вод в центральной котловине Японского моря с 1958 по 2006 гг. // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, № 2. С. 234-245.

11. Danabasoglu G., Yeager S.G., Kim W.M., Behrens E., Bentsen M., Bi D., Biastoch A., Bleck R., B?ning C., Bozec A., Canuto V.M., Cassou C., Chassignet E., Coward A.C., Danilov S., Diansky N., Drange H., Farneti R., Fernandez E., Fogli P.G., Forget G., Fujii Y., Griffies S.M., Gusev A., Heimbach P., Howard A., Ilicak M., Jung T., Karspeck A.R., Kelley M., Large W.G., Leboissetier A., Lu J., Madec G., Marsland S.J., Masina S., Navarra A., Nurser A.J.G., Pirani A., Romanou A., D.Salas y Melia, Samuels B.L., Scheinert M., Sidorenko D., Sun S., Treguier A.-M., Tsujino H., Uotila P., Valcke S., Voldoire A., Wang Q., Yashayaev I. North Atlantic simulations in Coordinated Ocean-ice Reference Experiments phase II (CORE-II). Part II: Inter-annual to decadal variability // Ocean Modelling, 97(2016), 65-90, doi: 10.1016/j.ocemod.2015.11.007.

Проект “Математическое моделирование газовой и аэрозольной динамики и кинетики в атмосфере в региональном масштабе и задачи окружающей среды”

1. Алоян А.Е., Ермаков А.Н., Арутюнян В.О. Роль сульфатного аэрозоля в формировании облачности над морем // Изв. РАН: Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52, № 4. С. 402-415.

2. Ларин И.К., Алоян А.Е., Ермаков А.Н. Хлорная активация нижней стратосферы в средних широтах: влияние на озоновый слой // Химическая физика. 2016. Т. 35, № 9. С. 76-80.

Проект “Определение объёма биомассы растительного покрова по данным аэрокосмического мониторинга”

1. Kozoderov V.V., Dmitriev E.V. Testing different classification methods in airborne hyperspectral imagery processing // Optics Express. 2016. V. 24, No. 10. P. A956-А965. DOI: 10.1364/OE.24.00A956.

2. Dmitriev E.V., Kozoderov V.V., Sokolov A.A. Application of airborne hyperspectral remote sensing for the retrieval of forest inventory parameters // Proceedings of SPIE 9880, multispectral, hyperspectral, and ultraspectral remote sensing technology. 2016. V. 9880. P. 98801U-1-11. DOI: 10.1117/12.2223460.

3. Kozoderov V.V., Dmitriev E.V., Sokolov A.A. Retrieval of biological productivity parameters of forest ecosystems using optical remote sensing data // Climate & Nature. 2016. No.1 (3). P. 2-19. ISSN 2408-9591.

4. Егоров В.Д., Козодеров В.В. Распознавание лесной растительности по самолетным гиперспектральным данным // Исследование Земли из космоса. 2016. №3. С. 47-58. DOI: 10.7868/S0205961416030039.

5. Козодеров В.В., Кондранин Т.В., Дмитриев Е.В. Сравнительный анализ алгоритмов распознавания объектов лесного покрова на гиперспектральных аэрокосмических изображениях // Исследование Земли из космоса. 2016. №6. С. 45-55. DOI: 10.7868/S020596141606004X.

6. Козодеров В.В., Дмитриев Е.В. Прямые и обратные задачи самолетного гиперспектрального зондирования // Оптика атмосферы и океана. 2016. Т. 29, №7. С. 533-540. DOI: 10.15372/AOO2016.

7. Козодеров В.В., Дмитриев Е.В., Соколов А.А. Распознавание объектов лесного покрова и оценка параметров их состояния по гиперспектральным данным дистанционного зондирования // Климат и природа. 2016. №1 (18). С. 14-61.

8. Козодеров В.В., Никитин Е.Д., Ванчуров И.А.,  Макеева В.М., Любченко О.В., Комарова Н.Г., Львова Е.В., Ромина Л.В., Сабодина Е.П., Ливеровская Т.Ю., Мякокина О.В. Космическое землеведение: региональные аспекты // Жизнь Земли. 2016. Т. 38, №1.

9. Козодеров В.В., Дмитриев Е.В., Каменцев В.П., Мельник П.Г., Донской С.А. Проблемы сравнения объектов лесного покрова при использовании данных оптического дистанционного зондирования и наземных обследований // XVI Международная конференция молодых учёных “Леса Евразии – жемчужина Тянь-Шаня”, Бишкек, 16-22 октября 2016 г.

10. Козодеров В.В., Дмитриев Е.В., Егоров В.Д., Дементьев А.О., Каменцев В.П., Соколова Е.И., Мельник П.Г., Донской С.А., Кулешов А.А., Матару А.Д. Применение различных классификаторов для обработки данных самолетного гиперспектрального зондирования // XIV Всероссийская Открытая конференция “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”, Москва, Институт космических исследований, 14-18 ноября 2016 г. С. 54.

11. Sokolov A., Dmitriev E., Maksimovich E., Delbarre H., Augustin P., Gengembre C., Fourmentin M., Locoge N. Cluster analysis of atmospheric dynamics and pollution transport in coastal area // Boundary-Layer Meteorology. 2016. V. 161. P. 237-264. DOI: 10.1007/s10546-016-0174-5.

12. Dmitriev E.V., Kozoderov V.V. The Performance of Classifiers in the Task of Thematic Processing of Hyperspectral Images // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2016. V. 9, No 7. P. 1001-1011.

13. Дмитриев Е.В., Козодеров В.В., Дементьев А.О., Соколов А.А. Распознавание породного и возрастного состава древостоев с использованием алгоритмов на основе самокорректирующихся кодов // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли: материалы III международной научной конференции / научн. ред. Е.А. Ваганов. – Красноярск: Сибирский федеральный университет. 2016. С. 17-23.

14. Петухов В.И., Дмитриев Е.В., Баумане Л.Х., Скальный А.В., Лобанова Ю.Н. Гомеостаз электрогенных металлов в эпидермисе как явление самоорганизованной критичности // Информационные технологии в медицине, биологии, фармакологии и экологии: материалы Международной конференции IT+M&Ec’2016 (2-12 июня 2016, Гурзуф) 2016.  С. 191-194.

15. Кондранин Т.В., Козодеров В.В., Дмитриев Е.В., Дементьев А.О. Особенности метода тематической обработки гиперспектральных аэрокосмических изображений высокого пространственного разрешения // XIV Всероссийская Открытая конференция “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”, Москва, Институт космических исследований, 14-18 ноября 2016 г. С. 57.

16. Sokolov A, Dmitriev E, Delbarre H, Augustin P, Gengembre C. Air pollution study in coastal area of North Sea. // Chemistry in the Urban Atmosphere: Faraday Discussion. 6-8 April 2016, London, UK. Book of Abstracts, P42, Manuscript ID: RA-ART-03-2016-007186.

Sokolov A, Dmitriev E, Delbarre H, Augustin P, Gengembre C, Fourmenten M. Study of atmospheric dynamics and pollution in the coastal area of English Channel using clustering technique // International European Geosciences Union General Assembly, Vienna, Austria, 12–22 April 2016. Geophysical Research Abstracts. 2016. V. 18. EGU2016-4910-1