Публикации 2018 года

Сотрудниками ИВМ РАН опубликовано в 2018 году 163 работы, в том числе:

• 6 монографий;
• 130 статей в ведущих российских и международных журналах;
• 78 статей в мировых научных журналах, индексируемых в базе данных «Сеть науки» (WEB of Science) и Scopus.

В 2018 году вышли из печати следующие монографии:

1. Марчук Г.И. Избранные труды: в 5 т. / Российская академия наук, Институт вычислительной математики. – М.: РАН, 2018. Т.1.: Методы вычислительной математики / [отв. ред. В.И. Агошков]. – 760с.

2. Марчук Г.И. Избранные труды: в 5 т. / Российская академия наук, Институт вычислительной математики. – М.: РАН, 2018. Т.2.: Сопряжённые уравнения и анализ сложных систем / [отв. ред. В. Б. Залесный, В. И. Агошков, В. П. Шутя-ев]. – 498с.

3. Марчук Г.И. Избранные труды: в 5 т. / Российская академия наук, Институт вычислительной математики. – М.: РАН, 2018. Т.3.: Модели и методы в задачах физики атмосферы и океана / [отв. ред. В.П. Дымников]. – 892с.

4. Марчук Г.И. Избранные труды: в 5 т. / Российская академия наук, Институт вычислительной математики. – М.: РАН, 2018. Т.4.: Математическое модели-рование в иммунологии и медицине / [отв. ред. Г.А.Бочаров]. – 650с.

5. Марчук Г.И. Избранные труды: в 5 т. / Российская академия наук, Институт вычислительной математики. – М.: РАН, 2018. Т.5.: Методы расчета ядерных реакторов / [отв. ред. В.П.Шутяев]. – 600с.

6. G.Bocharov, V.Volpert, B.Ludewig, A.Meyerhans. Mathematical Immunology of Virus Infections. Springer, 2018. ISBN 978-3-319-72316-7.

В 2018 году опубликованы следующие научные работы:

Проект “Матричные методы в математике и приложениях”

1. Matveev S.A., Stadnichuk V.I., Tyrtyshnikov E.E., Smirnov A.P., Ampilogova N.V., Brilliantov N.V. Anderson acceleration method of finding steady-state particle size distribution for a wide class of aggrega-tion–fragmentation models, Computer Physics Communications, vol. 224, pp. 154-163 (2018).

2. Matveev S.A., Zagidullin R.R., Smirnov A.P., Tyrtyshnikov E.E. Parallel Numerical Algorithm for Solving Advection Equation for Coagulating Particles, Supercomputing Frontiers and Innovations, 5 (2), pp. 43-54 (2018).

3. Brilliantov N.V., Otieno W., Matveev S.A., Smirnov A.P., Tyrtyshnikov E.E., Krapivsky P.L. Steady oscillations in aggregation-fragmentation processes, PHYSICAL REVIEW E, 98 (1) (2018).

4. Стефонишин Д.А., Матвеев С.А., Смирнов А.П., Тыртышников Е.Е. Тензорные разложения для решения уравнений математических мо-делей агрегации, допускающих многочастичные столкновения, Вы-числительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии, 19 (4), сс. 390-404 (2018).

5. Стефонишин Д.А., Матвеев С.А., Смирнов А.П., Тыртышников Е.Е. Эффективный разностный метод численного решения агрегации с учетом трехчастичных столкновений, Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии, 19 (3), сс. 261-269 (2018).

6. S.Bezrodnykh, A.Bogatyrev, S.Goreinov et al. Capacity computations, http://arxiv. org/abs/1804.01420.

7. Aparinov A., Setukha A., Stavtsev S. Parallel implementation for some applications of integral equations method. // Lobachevskii Journal of Mathematics, 2018 39(4): 477-485.

8. В.Н.Чугунов. О некоторых множествах антикоммутирующих тепли-цевых матриц // Записки научных семинаров ПОМИ. 2018. T.472, с.204-210.

9. Н.Л.Замарашкин, А.И.Осинский. О существовании близкой к опти-мальной скелетной аппроксимации матрицы во фробениусовой нор-ме, ДАН, 479(5), 489-492, (2018).

10. A.I.Osinsky, N.L.Zamarashkin. Pseudo-skeleton approximations with better accuracy estimates, Linear Algebra and its Applications, v. 537, pp. 221-249, (2018).

11. N.L.Zamarashkin, D.A.Zeltkov. GPU Based Acceleration of Parallel Block Lancoz Solver, Lobachevskii Journal of Mathematics 39 (4), 596-602 (2018).

12. Sergei Divakov, Ivan Oseledets. Adversarial point set registration. arXiv preprint 1811.08139, 2018.

13. P.Kharyuk, D.Nazarenko, I.Oseledets, I.Rodin, Ol.Shpigun, A.Tsitsilin, M.Lavrentyev. Employing fingerprinting of medicinal plants by means of LC-MS and machine learning for species identification task. Sci. Rep., 8(1):17053, 2018. doi:10.1038/s41598-018-35399-z.

14. V.Khrulkov, A.Novikov, I.Oseledets. Expressive power of recurrent neural networks. In Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2018.

15. V.Khrulkov, I.Oseledets. Art of singular vectors and universal adversarial perturbations. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018.

16. V.Khrulkov, I.Oseledets. Desingularization of bounded-rank matrix sets. SIAM J. Matrix Anal. Appl., 39(1):451–471, 2018. doi:10.1137/16M1108194.

17. V.Khrulkov, I.Oseledets. Geometry Score: a method for comparing generative adversarial networks. In Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, volume 80, pages 2621–2629, 2018.

18. A.Yu.Mikhalev, I.V.Oseledets. Rectangular maximum-volume submatrices and their applications. Linear Algebra Appl., (538):187–211, 2018. doi:10.1016/j.laa.2017.10.014.

19. I.Oseledets, M.Botchev, A.Katrutsa, G.Ovchinnikov. How to optimize preconditioners for the conjugate gradient method: a stochastic approach. arXiv preprint 1806.06045, 2018. 1

20. M.Rakhuba, A.Novikov, I.Oseledets. Low-rank Riemannian eigensolver for highdimensional Hamiltonians. arXiv preprint 1811.11049, 2018.

21. M.Rakhuba, I.Oseledets. Jacobi-Davidson method on low-rank matrix manifolds. SIAM J. Sci. Comput., 40(2):A1149–A1170, 2018. doi:10.1137/17M1123080.

22. D.A.Sushnikova, I.V.Oseledets. “Compress and eliminate”solver for symmetric positive definite sparse matrices. SIAM J. Sci. Comput., 40(3):A1742–A1762, 2018.

Проект “Сопряженные уравнения и методы теории управления в нели-нейных задачах математической физики”

1. V.I.Agoshkov The formulation and study of some variational assimilation problems and inverse problems in ionosphere // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2018, v. 33, no. 2, pp. 67-83.

2. Агошков В.И., Пармузин Е.И., Балыбердин Г.А. Об одной задаче матема-тического моделирования и задаче вариационной ассимиляции данных в ионосфере // Гелиогеофизические исследования, 2018, № 17, c. 33-63.

3. Agoshkov, V.I., Parmuzin, E.I., Zakharova, N.B., Shutyaev, V.P. Variational assimilation with covariance matrices of observation data errors for the model of the Baltic Sea dynamics // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2018, v. 33, no. 3, pp. 149-160.

4. Agoshkov V.I., Sheloput T.O. Variational assimilation of temperature for the model of hydrodynamics of the Baltic Sea: the solution of the open boundary problem // Computational mathematics and information technologies. 2018. Vol. 2, No. 1. P. 1-8.

5. Agoshkov V.I., Lezina N.R. New approaches to the formulation of domain de-composition method and algorithm of the large-block parallelization for math-ematical modeling problems // Computational Mathematics and Information Technologies №2, 2017, с. 141-147.

6. Агошков В.И., Залесный В.Б., Шутяев В.П. Комментарии к книге «Со-пряженные уравнения и анализ сложных систем» // В кн.: Марчук Г.И. Избранные труды. Т.2. Сопряженные уравнения и анализ сложных систем. – М.: РАН, 2018, с.458-471.

7. V. I. Agoshkov, V. P. Dymnikov, Yu. A. Kuznetsov, V. P. Shutyaev. Preface // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2018, v. 33, no. 2, p. 65.

8. Агошков В.И., Шелопут Т.О., Сорокин А.С. Задача о минимизации ущерба от биологического загрязнения водоема // Тезисы докладов кон-ференции «Ломоносовские чтения 2018», Секция вычислительной мате-матики и кибернетики, МГУ имени М.В. Ломоносова, Россия, 16-27 ап-реля 2018.

9. Агошков В.И., Захарова Н.Б., Зотов А.Э. Методы обработки гидрофизи-ческой информации для задач вариационной ассимиляции данных // Те-зисы докладов конференции «Ломоносовские чтения 2018», Секция вы-числительной математики и кибернетики, МГУ имени М.В. Ломоносова, Россия, 16-27 апреля 2018.

10. Агошков В.И., Лёзина Н.Р., Мастинен В.А. Параллельный алгоритм для задачи вариационной ассимиляции данных температуры поверхности моря с использованием метода разделения области // Тезисы докладов конференции «Ломоносовские чтения 2018», Секция вычислительной математики и кибернетики, МГУ имени М.В. Ломоносова, Россия, 16-27 апреля 2018.

11. Балыбердин Г. А., Агошков В. И., Пармузин Е.И. Вариационная ассимиляция данных в задаче об ионосфере // Тезисы докладов конференции «Ломоносовские чтения 2018», Секция вычислительной математики и кибернетики, МГУ имени М.В. Ломоносова, Россия, 16-27 апреля 2018.

12. Shutyaev, V. P. Adjoint equations in variational data assimilation problems // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2018, v.33, no.2, pp.137-147. DOI: https://doi.org/10.1515/rnam-2018-0012

13. Gejadze, I. Yu., Shutyaev, V. P., and Le Dimet, F.-X. Hessian-based covariance approximations in variational data assimilation // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2018, v.33, no.1, pp.25-39. DOI: https://doi.org/10.1515/rnam-2018-0003

14. Shutyaev, V. P., Le Dimet, F.-X., Parmuzin, E. I. Sensitivity analysis with respect to observations in variational data assimilation for parameter estimation // Nonlin. Processes Geophys., 2018, v.25, pp.429-439. DOI: https://doi.org/10.5194/npg-25-429-2018

15. Шутяев В.П., Пармузин Е.И. Устойчивость оптимального решения задачи вариационного усвоения с ковариационными матрицами ошибок данных наблюдений для модели термодинамики моря // СибЖВМ, 2018, Т.21, №2, с.221-236.

16. Shutyaev, V., Le Dimet, F.-X., Parmuzin, E. Sensitivity of the optimal solution of variational data assimilation problems. In: NASCA 2018. Numerical Analysis and Scientific Computation with Applications. Book of Abstracts. 2-6 July 2018, Kalamata, Greece. Athens: National and Kapodistrian University of Athens, 2018, 84.

17. Parmuzin, E.I., Agoshkov, V.I., Shutyaev, V.P., Zakharova, N.B. The inverse and variational data assimilation problem on finding the heat flux in the sea thermodynamics model. In: NASCA 2018. Numerical Analysis and Scientific Computation with Applications. Book of Abstracts. 2-6 July 2018, Kalamata, Greece. Athens: National and Kapodistrian University of Athens, 2018, 83.

18. Zakharova, N.B., Agoshkov, V.I., Lezina, N.R., Parmuzin, E.I., Shutyaev, V.P. ICS «INM RAS–Baltic Sea» for the marine environment state monitoring. In: NASCA 2018. Numerical Analysis and Scientific Computation with Applications. Book of Abstracts. 2-6 July 2018, Kalamata, Greece. Athens: National and Kapodistrian University of Athens, 2018, 85.

19. Agoshkov V.I., Aseev N.A., Zakharova N.B., Lezina N.R., Parmuzin E.I., Sheloput T.O., Shutyaev V.P. ICS “INM RAS–Baltic Sea” in the problem of operational forecasting of the marine environment state and assessment of risks of oil pollution // 7th IEEE/OES Baltic Symposium «Clean and Safe Baltic Sea and Energy Security for the Baltic countries», Abstract book. 2018. P. 17.

20. Шутяев В.П. Комментарии к работам Г.И.Марчука по численным методам в теории переноса и методам расчета ядерных реакторов // В кн.: Марчук Г.И. Избранные труды. Т.5. Методы расчета ядерных реакторов. – М.: РАН, 2018, с.593-599.

21. Захарова Н.Б., Зотов А.Э. Обработка гидрофизических данных о состоянии морских сред на основе технологий обработки больших данных // Тезисы XIX Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям. Г. Кемерово, Россия, 29 октября – 2 ноября 2018 г. – Новосибирск: ИВТ СО РАН, 2018. стр. 64.

22. Захарова Н.Б. Современные изменения температуры Балтийского моря по данным дистанционного зондировании // Труды VII Международной научно-практической конференции “Морские исследования и образование (MARESEDU 2018). 20-22 ноября 2018, Москва.

23. Шелопут Т.О., Лезина Н.Р. Совместная реализация методов ассимиляции данных на «жидкой» границе и разделения области в акватории Балтийского моря // Вестник Тверского государственного университета, Серия: География и геоэкология. 2018. №3. С. 168-179.

24. Шелопут Т.О. Численное решение задачи вариационной ассимиляции данных об уровне на жидкой (открытой) границе в модели гидротермо-динамики Балтийского моря // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2018 (в печати).

25. Agoshkov V.I., Aseev N.A., Zakharova N.B., Lezina N.R., Parmuzin E.I., Sheloput T.O., Shutyaev V.P. Informational Computational System “INM RAS – Baltic Sea” in the problem of operational forecasting of the marine en-vironment state and assessment of risks of oil pollution // 7th IEEE/OES Baltic Symposium «Clean and Safe Baltic Sea and Energy Security for the Baltic countries», 2018 (в печати).

26. Aseev N.A., Sheloput T.O. Application of oil spill model to the problem of minimization damage and risks of oil pollution // 7th IEEE/OES Baltic Sym-posium «Clean and Safe Baltic Sea and Energy Security for the Baltic coun-tries», Abstract book. 2018. P. 19.

27. Лезина Н.Р., Шелопут Т.О. Исследование и решение задачи о восстановлении граничных функций на “внешних и внутренних жидких границах” в задаче о распространении тепла // Тезисы XIX Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, г. Кемерово, Россия, 29 октября – 2 ноября 2018 г. – Новосибирск: ИВТ СО РАН, 2018. С. 30.

28. Шелопут Т.О. Вариационная ассимиляция данных в модели гидротермодинамики Балтийского моря, основанной на методе расщепления // Тезисы XIX Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, г. Кемерово, Россия, 29 октября – 2 ноября 2018 г. – Новосибирск: ИВТ СО РАН, 2018. С. 50.

29. Мастинен В.А., Лёзина Н.Р., Шелопут Т.О. Задача ассимиляции данных наблюдений о температуре с использованием параллельного алгоритма, основанного на методе разделения области // Тезисы конференции “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”, ИКИ РАН, 12-16 ноября 2018 г.

30. Шелопут Т.О. Вариационная ассимиляция данных спутниковой альти-метрии в проблеме моделирования акваторий с «жидкими» границами // Тезисы конференции “Современные проблемы дистанционного зондиро-вания Земли из космоса”, ИКИ РАН, 12-16 ноября 2018 г.

31. Шелопут Т.О. Задача вариационной ассимиляции данных об уровне на «жидкой» (открытой) границе в модели гидротермодинамики Балтийско-го моря // Труды 61-й Всероссийской научной конференции МФТИ. 19–25 ноября 2018 г. Прикладная математика и информатика. – М.: МФТИ, 2018.

Проект “Оптимальные методы в задачах вычислительной математики”

1. A.B.Bogatyrëv, K.L.Metlov. Metastable states of sub-micron scale ferromag-netic periodic antidot arrays // arXiv:1810.06011.

2. A.Bogatyrev. Blaschke product for bordered surface //ArXiv:1807.08731.

3. A.Bogatyrëv, O.Grigor’ev. Water flow under rectangular dam// arXiv:1805.03542.

4. A.Bogatyrëv. Recent Progress in Optimization of Multiband Electrical Filters // Proceedings of CAOCA 2017 (принято в печать), Springer (indexed by Scopus) arXiv:1806.05020.

5. A.Bogatyrëv, O.Grigor’ev. Water flow under rectangular dam // arXiv:1805.03542.

6. A. Bogatyrev, O.Grigoriev. Conformal mapping of rectangular heptagons II// Comp. Methods and Function Theory, 18:2, pp. 221–238 (2018).

7. S.Bezrodnykh, A.Bogatyrev, S.Goreinov, O.Grigoriev, H.Hakula, M.Vuorinen. On capacity computation for symmetric polygonal condensers // arXiv:1804.01420.

8. A.B.Bogatyrëv, K.L.Metlov. What makes magnetic skyrmions different from magnetic bubbles ? // J.Magnetism and Magnetic Materials 465 (2018), 743-746, arXiv:1711.07317

9. А.Богатырев, Комбинаторный анализ отображения периодов: топология двумерных слоев // Мат. Сборник, 2018 (в печати).

10. Григорьев О.А., Клюшнев Н.В. Устойчивость течения Пуазёйля в канале с гребенчатым оребрением. ЖВМ и МФ, 58(4)б 581-592.

11. K.V. Demyanko, Yu.M. Nechepurenko. A block Newton’s method for computing invariant pairs of non-linear matrix pencils // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2018, vol.33, n.1., pp.15-23, 2018.

12. А.В. Бойко, К.В. Демьянко, Ю.М. Нечепуренко. Численный анализ пространственной устойчивости сдвиговых течений в каналах постоянного сечения // ЖВМ и МФ, 2018, Т.58, N.5, C.726-740.

13. А.В. Бойко, Ю.М. Нечепуренко. Несимметричные автомодельные течения вязкой несжимаемой жидкости в продольно обтекаемом прямом угле // Теплофизика и аэромеханика, 2018, Т.25, N. 2, С. 207-218.

14. A.V. Boiko, Yu.M. Nechepurenko, Asymmetric self-similar flows of a viscous incompressible fluid along a right-angle corner // Thermophysics and Aeromechanics, 2018,

15. Vol. 25, No. 2, P.199-210. DOI: 10.1134/S0869864318020051.

16. Бочаров Г.А., Нечепуренко Ю. М., Христиченко М.Ю., Гребенников Д.С. Оптимальные возмущения бистабильных систем с запаздыванием, моделирующих вирусные инфекции //Доклады Академии наук, 2018. – Т. 481. – №. 2. – С. 123-126.

17. Bocharov G. A., Nechepurenko Yu. M., Khristichenko M. Yu., Grebennikov D. S. Optimal disturbances of bistable time-delay systems modeling virus infections // Doklady Mathematics, 2018, V. 98, N. 1, P. 1-4.

18. Sidorenko, S. Kirilovsky, A. Boiko, K. Demyanko, Yu. Nechepurenko. Comparison of two methods of laminar-turbulent transition prediction for transonic speeds // AIP Conference Proceedings 2027, 040082.1-6 (2018); doi: 10.1063/1.5065356.

19. Boiko, S. Kirilovsky, Yu.M. Nechepurenko, T.V. Poplavskaya. On inviscid instability of nonsymmetric axial corner-layer flow //AIP Conference Proceedings 2027, 030081.1-7 (2018); doi: 10.1063/1.5065175.

20. Нечепуренко Ю.М., Христиченко М.Ю. Разработка и исследование алгоритмов вычисления оптимальных возмущений для систем с запаздыванием // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. 2018. № 120. 26 с.

21. А.В. Бойко, К.В. Демьянко, Ю.М. Нечепуренко. Асимптотические гра-ничные условия для анализа гидродинамической устойчивости течений в областях с открытой границей // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша 2018. № 129. 27 с. doi: 10.20948/prepr-2018-129.

22. Ю. М. Нечепуренко. Неляпуновские сценарии потери устойчивости/ Проблемы механики: теория, эксперимент и новые технологии: Тезисы докладов XII Всероссийской конференции молодых ученых / Под ред. В.В. Козлова, 16-22 марта 2018 г., Новосибирск-Шерегешь. Новосибирск: Параллель, 2018. С. 110-111.

23. А.В. Бойко, А.В. Довгаль, Ю.М. Нечепуренко. Гидродинамическая устойчивость сдвиговых течений при наличии сложной геометрии обте-каемой поверхности/ Проблемы механики: теория, эксперимент и новые технологии: Тезисы докладов XII Всероссийской конференции молодых ученых / Под ред. В.В. Козлова, 16-22 марта 2018 г., Новосибирск-Шерегеш. Новосибирск: Параллель, 2018. С. 18-19.

24. К.В. Демьянко, А.В. Бойко, Ю.М. Нечепуренко. Блок ламинарно-турбулентного перехода LOTRAN/ Проблемы механики: теория, экспе-римент и новые технологии: Тезисы докладов XII Всероссийской конфе-ренции молодых ученых/ Под ред. В.В. Козлова, 16-22 марта 2018 г., Но-восибирск-Шерегешь. Новосибирск: Параллель, 2018. С. 60-61.

25. Бойко А.В., Демьянко К.В., Нечепуренко Ю.М. Технология численного анализа

26. устойчивости пространственно неоднородных сдвиговых течений/ Материалы XXIII Международной Конференции «Нелинейные задачи теории гидродинамической устойчивости и турбулентности. 25 февраля – 4 марта 2018 г. Московская область, г. Звенигород. Москва: МАКС Пресс, 2018, С.58-58.

27. Бойко А.В., Довгаль А.В., Нечепуренко Ю.М. Исследование гидродинамической

28. устойчивости пространственно неоднородных сдвиговых течений / Материалы XXIII Международной Конференции «Нелинейные задачи теории гидродинамической устойчивости и турбулентности. 25 февраля – 4 марта 2018 г. Московская область, г. Звенигород. Москва: МАКС Пресс, 2018, С.59-59.

29. A.V. Boiko, S.V. Kirilovskiy, Yu.M. Nechepurenko, T.V. Poplavskaya, On inviscid instability of non-symmetric axial corner-layer flow, International Conference on Methods of Aerophysical Researches, Novosibirsk August 13– 19, 2018, Abstracts, Part I, Ed. V.M.Fomin, Novosibirsk. Parallel, P.39.

30. A.A. Sidorenko, S.V. Kirilovskiy, A.V. Boiko, K.V., Demyanko,Yu.M. Nechepurenko, Comparison of two methods of laminar-turbulent transition prediction for transonic speeds, International Conference on Methods of Aero-physical Researches, Novosibirsk August 13– 19, 2018, Abstracts, Part II, Ed. V.M.Fomin, Novosibirsk. Parallel, P.255-256.

31. K.V. Demyanko. Stability of the Poiseuille flow in a compliant pipe of elliptic cross-section // AIP Conference Proceedings 2027, 030082 (2018), P. 1-10, doi: 10.1063/1.5065176.

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

1. Novkovic M., Onder L., Cheng H., Bocharov G., Ludewig B. Integrative Computational Modeling of the Lymph Node Stromal Cell Landscape. Fron-tiers in Immunology, 2018. 9: 2428. DOI=10.3389/fimmu.2018.02428.

2. R.M.Tretyakova, G.I.Lobov, G.A.Bocharov. Modelling lymph flow in the lymphatic system: from 0D to 1D spatial resolution. Mathematical Modelling of Natural Phenomena. Published online: 06 September 2018. DOI: https://doi.org/10.1051/mmnp/2018044.

3. Bocharov G., Meyerhans A., Bessonov N., Trofimchuk S., Volpert V. Inter-play between reaction and diffusion processes in governing the dynamics of virus infections. J Theor Biol. 2018 Nov 14;457:221-236. doi: 10.1016/j.jtbi.2018.08.036.

4. G.A.Bocharov, Yu.M.Nechepurenko, M.Yu.Khristichenko, D.S.Grebennikov. Optimal Disturbances of Bistable Time-Delay Systems Modeling Virus Infec-tions. Doklady Mathematics. 2018, 98(1):313–316.

5. R.Tretyakova, R.Savinkov, G.Lobov, G.Bocharov. Developing Computational Geometry and Network Graph Models of Human Lymphatic System. Compu-tation 2018, 6(1), 1; doi:10.3390/computation6010001.

6. T.Luzyanina, G.Bocharov. Markov Chain Monte Carlo Parameter Estimation of the ODE Compartmental Cell Growth Model. Mathematical Biology and Bioinformatics. 2018, 13(2): 376-391.

7. N. Bessonov, G. Bocharov, A. Bouchnita, V. Volpert. Hybrid models in bio-medical applications. Компьютерные исследования и моделирование, 2018.

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

1. Киселевская-Бабинина В.Я., Санникова Т.Е., Романюха А.А., Каркач А.С. Моделирование влияний гендерных различий на заболеваемость тубер-кулёзом.// Математическая биология и биоинформатика, 2018, 13 (2), 308-321.

2. Danilov A.A., Rudnev S.G., Vassilevski Y.V. Numerical basics of bioimped-ance measurements, in: Bioimpedance in Biomedical Applications and Re-search, ed. by F. Simini and P. Bertemes-Filho. N.Y.: Springer International Publishing AG, 2018. P.117-135. DOI: 10.1007/978-3-319-74388-2_8

3. Romanyukha A.A., Rudnev S.G., Sannikova T.E., Yashin A.I. Mathematical modeling of immunosenescence: scenarios, processes and limitations, in: Handbook on Immunosenescence: Basic Understanding and Clinical Practice, 2nd edition (Eds. T. Fulop, C. Franceschi, K. Hirokawa, G. Pawelec). Berlin: Springer, 2018 (epub ahead of print). DOI: 10.1007/978-3-319-64597-1_8-1

4. Янаева Х.А., Мачарадзе Д.Ш., Авилов К.К. Сезонный аллергический ри-нит: локальные особенности // Лечащий врач. 2018. №3, С.73-76.

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

1. A.Lozovskiy, M.Olshanskii, Y.Vassilevski. Analysis and assessment of a monolithic FSI finite element method. Computers and Fluids, published online, 2018.

2. K.Beklemysheva, G.Grigoriev, N.Kulberg, I.Petrov, A.Vasyukov, Yu.Vassilevski. Numerical simulation of aberrated medical ultrasound signals. Russian J. Numer. Anal. Math. Modelling, V.33, No.5, 277-288, 2018.

3. K.Nikitin, K.Terekhov, Yu.Vassilevski. Two methods of surface tension treatment in free surface flow simulations. Applied Mathematics Letters, V.86, 236-242, 2018.

4. X.Ge, Z.Yin, Y.Fan, Yu.Vassilevski, F.Liang. A multi-scale model of the cor-onary circulation applied to investigate transmural myocardial flow. Int. J. Numer. Meth. Biomed. Engng., 2018, 34:e3123.

5. K.Nikitin, M.Olshanskii, K.Terekhov, Yu.Vassilevski. A splitting method for free surface flows over partially submerged obstacles. Russian J. Numer. Anal. Math. Modelling, V.33, No.2, 95-110, 2018.

6. Саламатова В.Ю., Василевский Ю.В., Lin Wang. Конечно-элементные модели для гиперупругих материалов с использованием новой меры де-формации. Дифференциальные уравнения, т.54, No. 7, с.988–995, 2018.

7. V.Salamatova, Lin Wang, Yu.Vassilevski. Finite Element Models of Hypere-lastic Materials Based on a New Strain Measure. Differential Equations, 2018, Vol. 54, No. 7, pp. 971–978. (Q3, IF=0.674)

8. A.Lozovskiy, M.Olshanskii, Y.Vassilevski. A quasi-Lagrangian finite element method for the Navier–Stokes equations in a time-dependent domain. Comput. Methods Appl. Mech. Engrg. V.333, 55-73, 2018.

9. A.Chernyshenko, M.Olshanskii, Yu.Vassilevski. A hybrid finite volume – finite element method for bulk–surface coupled problems. J.Comp.Phys. V. 352, 516-533, 2018.

10. Danilov A., Rudnev S., Vassilevski Yu. Numerical Basics of Bioimpedance Measurements. In: Bioimpedance in Biomedical Applications and Research (eds. F.Simini and P.Bertemes-Filho), Springer International Publishing, 2018, 117-135.

11. Звягин А.В., Кобельков Г.М., Ложников М.А. Об одной разностной схеме для уравнений газовой динамики. Вестник МГУ. Сер. 1. Математика. Механика, 2018, 4, с.18-22.

12. Имранов Ф.Б., Кобельков Г.М., Соколов А.Г. О разностной схеме для уравнений баротропного газа // Доклады РАН, 2018. – Т.478.– №4. – С.388-391.

13. D.V.Anuprienko, I.V.Kapyrin. Modeling groundwater flow in unconfined conditions: numerical model and solvers’ efficiency. Lobachevskii Journal of Mathematics, 2018, Vol. 39, No. 7, pp. 867–873. (Scopus).

14. Ф.В.Григорьев, А.В.Плёнкин, И.В.Капырин. О необходимости учета конструкции пункта глубинного захоронения РАО при моделировании поступления радионуклидов в дальнюю зону. Радиоактивные отходы – 2018 – № 3(4) – С.95-101.

15. A.Antonov, A.Frolov, I.Konshin, V.Voevodin. Hierarchical domain representation in the AlgoWiki encyclopedia: From problems to implementations, Communications in Computer and Information Science, 2018, V. 910, 3–15. DOI: 10.1007/978-3-319-99673-8\_1.

16. И.В.Капырин, И.Н.Коньшин, Г.В.Копытов, В.К.Крамаренко. Параллельные вычисления в гидрогеологическом расчетном коде GeRa: организация и эффективность, Вычислительные Методы и Программирование (2018) т. 19, 356-367.

17. Konshin, M. Olshanskii, Yu. Vassilevski, An algebraic solver for the Oseen problem with application to hemodynamics. Computational Methods in Applied Sciences (2019), V. 47, 339–357. DOI: 10.1007/978-3-319-78325-3\_18.

18. В.К.Крамаренко, Ю.А.Кузнецов, И.Н.Коньшин. Параллельный блочно-диагональный переобуславливатель с проекторами для задачи диффузии, Труды международной конференции: Суперкомпьютерные дни в России, М.: Изд-во МГУ, 2018, 728-737.

19. I.Konshin. Efficiency estimation for the mathematical physics algorithms for distributed memory computers, In: Proc. of the Int. Conf. Russian Supercomputing Days (September 24-25, 2018, Moscow, Russia), Moscow State University, 2018, 183-194.

20. Kapyrin, I. Konshin, V. Kramarenko, F. Grigoriev. Modeling groundwater flow in unconfined conditions of variable density solutions in dual-porosity media using the GeRa code, In: {\it Proc. of the Int. Conf. Russian Supercom-puting Days (September 24-25, 2018, Moscow, Russia), Moscow State Uni-versity, 2018, 321-333.

21. Danilov A.A., Pryamonosov R.A., Yurova A.S. Segmentation techniques for cardiovascular modeling // Trends in Biomathematics: Modeling, Optimiza-tion and Computational Problems, Ed. Rubem P. Mondaini, Springer, 2018, 49–58.

22. A.Chernyshenko, M.Olshanskii, Modeling flow and transport in fractured media by a hybrid finite volume – finite element method // Radu, F.A., Kumar, K., Berre, I., Nordbotten, J.M., Pop, I.S. (Eds.) Numerical Mathematics and Advanced Applications ENUMATH 2017, vol. 126. Springer, 2018.

23. A.Tinelli, O.A.Mynbaev, S.S.Simakov, A.A.Danilov. Uterine-Preserving Operative Therapy of Uterus Myomatosus. In book: Hysterectomy, Springer, Cham, pp. 429-466, 2018.

24. С.С.Симаков. Современные методы математического моделирования кровотока c помощью осредненных моделей. Компьютерные исследова-ния и моделирование, 10(5), 581-604, 2018.

25. T.M.Gamilov, S.S.Simakov, Ph.Yu.Kopylo. Сomputational Modeling of Multiple Stenoses in Carotid and Vertebral Arteries. Trends in Biomathematics: Modeling, Optimization and Computational Problems, Springer International Publishing, 2018, pp. 301-312.

26. S.S. Simakov, T.M. Gamilov. Computational study of the cerebral circulation accounting for the patient-specific anatomical features. Smart Modelling for Engineering Systems: Proceedings of the Conference 50 Years of the Development of Grid-Characteristic Method, Springer, 2018, pp.299-324.

27. Schneider M. Flemisch B, Helmig R, Terekhov K, Tchelepi H. Monotone nonlinear finite-volume method for challenging grids. Computational Geosciences, 2018, V. 22(2), pp. 565-586.

28. A.S.Abushaikha, K.Terekhov. Hybrid-mixed mimetic method for reservoir simulation with full tensor permeability, ECMOR XVI-16th European Confer-ence on the Mathematics of Oil Recovery, 2018.

29. K.Terekhov, Yu.Vassilevski. INMOST Parallel Platform for Mathematical Modeling and Applications, Russian Supercomputing Days: Proc. of the Int. Conf. (September 24-25, 2018, Moscow, Russia). Moscow State University, Moscow, 2018, 250-261.

Проект “Математические задачи теории климата”

1. Дымников В.П., Пережогин П.А. О системах гидродинамического типа, аппроксимирующих уравнения двумерной идеальной несжимаемой жид-кости. Изв. РАН, ФА и О, 2018, т.54, № 3, стр.272-282.

2. Дымников В.П., В.Н.Лыкосов, Е.М. Володин Моделирование климата и его изменений: современные проблемы. В кн.: Г.И. Марчук “Избранные труды”, 2018, т.3, стр. 223-257.

3. Дымников В.П. Предисловие к Избранным трудам академика Г.И. Мар-чука. В кн.; Г.И.Марчук “Избранные труды”, 2018 ,т.1, стр. 10-14.

4. Дымников В.П. Предисловие к т.3 трудов Г.И.Марчука. В кн.: Г.И. Мар-чук “Избранные труды”, 2018, т.3, стр.7-8.

5. Дымников В.П. Комментарий “К работам Г.И.Марчука по динамике ат-мосферы”. В кн. “Г.И.Марчук ” Избранные труды”, 2018, т.3.,стр. 862- 867.

6. Дымников В.П. Комментарий “К работам Г.И.Марчука по взаимодей-ствию атмосферы и океана”. В кн.: Г.И. Марчук ” Избранные труды ” , 2018, т.3, стр. 880-883.

7. Жуков К.А., Корнев А.А., Попов А.В. Об ускорении процесса выхода на стационар решений линеаризованной системы динамики вязкого газа. I // Вестник МГУ, сер. 1, Математика, механика. 2018. N.1. c. 26-32.

8. Zhukov K.A., Kornev A.A., Popov A.V. Acceleration of the Process of Enter-ing Stationary Mode for Solutions of a Linearized System of Viscous Gas Dy-namics. I // Moscow Univ. Math. Bull.2018. vol. 73, N.1, p. 24-29.

9. Жуков К.А. , Корнев А.А., Попов А.В. Об ускорении процесса выхода на стационар решений линеаризованной системы динамики вязкого газа. II // Вестник МГУ, сер. 1, Математика, механика. 2018. N.3. c. 3-8.

10. Zhukov K.A., Kornev A.A., Popov A.V. Acceleration of the Process of Entering Stationary Mode for Solutions of a Linearized System of Viscous Gas Dynamics. II // Moscow Univ. Math. Bull.2018. vol. 73, N.3, p. 85-89.

11. Корнев А.А. О некоторых свойствах оператора проектирования для одного класса алгоритмов стабилизации // Вычислительные методы и про-граммирование: Новые вычислительные технологии (Электр. научный журнал). 2018. Т.9. с.431-438.

12. Kornev A.A. Simulating the Stabilization Process by Boundary Conditions of a Quasi-Two-Dimensional Flow with a Four-Vortex Structure // Mathematical Models and Computer Simulations, 2018. V. 10. N. 3, p. 363-372.

13. Корнев А.А. Об алгоритмах численной стабилизации неустойчивых решений уравнений Навье–Стокса // В сб. Турбулентность, динамика ат-мосферы и климата. 16–18 мая 2018. Сборник тезисов. Долгопрудный. Физматкнига. 2018. с. 206-206.

14. Жуков К.А., Корнев А.А., Попов А.В. Ускорение асимптотической стабилизации решений линеаризованной системы, описывающей динамику вязкого газа // В сб. Нелинейные задачи теории гидродинамической устойчивости – 2018. Тезисы докладов, Издательство МГУ. Москва, с. 45-45.

15. A.V.Fursikov, L.S.Shatina. Nonlocal stabilization by starting control of the normal equation generated by Helmholtz system.– Discrete and Continuous Dynamical Systems – A, v.38, #3, 2018, рр.1187-1242. Doi: 10.3934/dcds.2018050.

16. A.V.Fursikov. Normal equation generated from Helmholtz system: nonlocal stabilizations by starting control, and properties of stabilized solution. – Recent development in Integrable Systems and related Topics of Mathematical Physics. V.M.Buchstaber et al. (eds.) PROMS, Springer, 2018, p.1-19 (accepted).

17. A.V.Fursikov, L.S.Osipova. On the nonlocal stabilization by starting control of the normal equations generated from Helmholtz system.-SCIENCE CHINA Mathematics, Vol. 61, No 11, 2018, p.2017-2032.
https://doi.org/10.1007/s11425-018-9353-5.

18. Kulyamin D. V., Volodin E. M. INM RAS coupled atmosphere–ionosphere general circulation model inmaim (0–130 km) // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. — 2018. — Vol. 33, no. 6. — P. 351–357.

19. Stepanenko V., Repina I.A., Artamonov A. et al. Mid-depth temperature maximum in an estuarine lake // Environmental Research Letters. — 2018. — Vol. 13, N. 3. — P. 35006

20. Клименко М.В., Бессараб Ф.С., Суходолов Т.В., Кулямин Д.В. и др. Ионосферные эффекты внезапного стратосферного потепления 2009 года. Результаты расчетов, полученные с использованием первой версии моде-ли eagle // Химическая физика. — 2018. — Т. 37, № 7. — С. 70–80

21. A.I.Noarov. Numerical solution to a system of differential equations for probability measures // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2018. Vol.58. №9. pp.1404 – 1410.

Проект “Моделирование климата и его изменений”

1. Володин Е.М., Грицун А.С. О природе замедления глобального потепле-ния в начале 21 века. Доклады АН. 2018, N3, C.1221-1224.

2. Володин Е.М., Тарасевич М.А. Воспроизведение индексов погодно-климатической экстремальности климатической моделью ИВМ РАН. Метеорология и гидрология, 2018, N11. 68-76.

3. Воробьева В.В., Володин Е.М. Исследование структуры и предсказуемо-сти первой моды изменчивости в стратосфере на основе климатической модели ИВМ РАН. Метеорология и гидрология, 2018, N11. 41-48.

4. Варгин П.Н., Кострыкин С.В., Володин Е.М. Анализ воспроизведения динамического взаимодействия тропосферы и стратосферы в расчетах климатической модели ИВМ РАН. Метеорология и гидрология, 2018, 11, 34-39.

5. Яковлев Н.Г., Володин Е.М., Сидоренко Д.В., Грицун А.С. Роль прони-кающей конвекции подо льдом в формировании состояния Мирового океана. Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2018, N6, 699-712.

6. Рыбак О.О., Володин Е.М., Морозова П.А., Хебрехтс Ф. Равновесное со-стояние Гренландского ледового щита в модели земной системы. Метео-рология и гидрология, N2, c.5-16.

7. Volodin, E. and Gritsun, A.: Simulation of observed climate changes in 1850–2014 with climate model INM-CM5, Earth Syst. Dynam., 9, 1235-1242, https://doi.org/10.5194/esd-9-1235-2018, 2018.

8. M. Pieroth, S.I. Dolaptchiev, M. Zacharuk. T. Heppelmann, A.Gritsun, U.Achatz: Climate-Dependence in Empirical Parameters of Subgrid-Scale Pa-rameterizations using the Fluctuation-Dissipation Theorem, J. Atmos. Sci., 2018, 75, 3843–3860.

9. Volodin E., Gritsun A. Nature of the Decrease in Global Warming at the Be-ginning of the 21st Century, Doklady Earth Sciences, 2018, 482, Issue 1, 1221–1224.

10. Volodin E.M., E. V. Mortikov, S. V. Kostrykin, V. Ya. Galin, V. N. Lykossov, A. S. Gritsoun, et al., 2018: Simulation of the modern climate using the INM-CM48 climate model. Russ. J. Numer. Anal. Math. Mod., 2018, 33(6).

11. Gritsun A.S., 2018: Low frequency variability and sensitivity of the Atlantic meridional overturning circulation in selected IPCC climate models. Russ. J. Numer. Anal. Math. Mod., 2018, 33(6).

12. Грицун А.С., 2018: Потенциальная предсказуемость и чувстви-тельность к внешним воздействиям многолетних колебаний температуры поверхности океана в Арктике // Метеорология и гидрология, 2018, 11.

13. Chernov, I.; Lazzari, P.; Tolstikov, A.; Kravchishina, M.; Iakovlev, N. Hydrodynamical and biogeochemical spatiotemporal variability in the White Sea: a modelling study. Journal of Marine Systems. V. 187. 2018. P. 23–35. https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2018.06.006.

14. Iakovlev N. Arctic Ocean Modeling: The Consistent Physics on the Path to the High Spatial Resolution. Chapter 35. The Ocean in Motion (Circulation, Waves, Polar Oceanography) – Springer 2018. ISBN 978-3-319-71933-7. Doi: 10.1007/978-3-319-71934-4. – 567p.

15. Chernov I., N. Iakovlev. Coupling the Earth System Model INMCM with the Biogeochemical Flux Model (BFM). Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2018; 33(6).

16. Н. Е Чубарова, Пастухова А.С, Смышляев С.П., Галин В.Я. Многолетняя изменчивость УФ радиации в Московском регионе по данным измерений и моделирования. Известия РАН. ФАО, 2018, тои 54, № 2, с. 160-167.

Проект “Математическое моделирование региональных природно-климатических процессов”

1. Барсков К.В., Глазунов А.В., Репина И.А., Степаненко В.М., Лыкосов В.Н., Маммарелла И. О применимости теории подобия для устойчиво стратифицированного атмосферного пограничного слоя над поверхно-стями сложной структуры. – Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2018, т. 54, № 5, с. 544-554.

2. Barskov K.V., Glazunov A.V., Repina I.A., Lykossov V.N., Mammarella I. On the Applicability of Similarity Theory for the Stable Atmospheric Bounda-ry Layer over Complex Terrain. – Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Phys-ics, 2018, v. 54, no. 5, p. 462-471.

3. Гордов Е.П., Окладников И.Г., Титов А.Г., Воропай Н.Н., Рязанова А.А., Лыкосов В.Н. Развитие информационно-вычислительной инфраструктуры для современной климатологии. – Метеорология и гидрология, 2018, № 11, с. 20-30.

4. Крупчатников В.Н., Платов Г.А., Голубева Е.Н., Фоменко А.А., Клевцова Ю.Ю., Лыкосов В.Н. О некоторых результатах исследований в области численного прогноза погоды и теории климата в Сибири. – Меторология и гидрология, 2018, № 11, с. 7-19.

5. Stepanenko V.M., Repina I.A., Artamonov A.Yu., Gorin S.L., Lykossov V.N., Kulyamin D.V. Mid-depth temperature maximum in an estuarine lake. – Environmental Research Letters, 2018, v. 13, 035006, https://doi.org/10.1088/1748-9326/aaad75.

6. Глазунов А. В. Численное моделирование турбулентности и переноса мелкодисперсной примеси в городских каньонах // Вычислительные ме-тоды и программирование: Новые вычислительные технологии. — 2018. — Т. 19. — С. 17–37.

7. Kadantsev E., Druzhinin O., Mortikov E., Glazunov A., Zilitinkevich S. Dissi-pation rate of turbulent kinetic energy in stably stratified flows. European Geo-sciences Union General Assembly 2018 Vienna, Austria, 8–13 April 2018, Geophysical Research Abstracts, 2018, European Geosciences Union General Assembly Vienna, Austria, том 20.

8. Дымников В.П., Пережогин П.А. О системах гидродинамического типа, аппроксимирующих уравнения двумерной идеальной жидкости // Изве-стия РАН. Физика атмосферы и океана, 2018, № 3.

9. Дымников В.П., Пережогин П.А. О системах гидродинамического типа, аппроксимирующих уравнения двумерной идеальной жидкости // Меж-дународная конференция, посвященная 100-летию со дня рождения ака-демика А.М. Обухова «Турбулентность, динамика атмосферы и климата», Москва, 16-18 мая 2018.

10. Perezhogin P.A., Glazunov A.V. On the turbulence parameterizations in the two-dimensional barotropic jet instability simulation problem // International Union of Geodesy and Geophysics 32nd IUGG Conference on Mathematical Geophysics, Nyzhny Novgorod, Russia, June 23-28, 2018.

11. Dymnikov V.P., Perezhogin P.A. On the systems of hydrodynamic type that approximate two-dimensional ideal fluid equations // International Union of Geodesy and Geophysics 32nd IUGG Conference on Mathematical Geophysics, Nyzhny Novgorod, Russia, June 23-28, 2018.

Проект “Создание вычислительного ядра для модели атмосферы нового поколения”

1. Tolstykh M., Goyman G., Fadeev R., Shashkin V. Structure and algorithms of SL-AV atmosphere model parallel program complex. Lobachevskii Journal of Mathematics. 2018. Т. 39. № 4. С. 587-595.

2. Merryfield W.J., Doblas-Reyes F.J., Ferranti L., Jeong J.-H., Orsolini Y.J., Saurral R.I., Scaife A.A., Tolstykh M.A., Rixen M. Advancing climate fore-casting. EOS: transactions, American Geophysical Union. 2018. Т. 99. № 2. С. 16-21.

3. Киктев Д.Б., Толстых М.А., Зарипов Р.Б., Круглова Е.Н., Куликова И.А., Мелешко В.П., Мирвис В.М., Львова Т.Ю., Матюгин В.А. О результатах совместных оперативных испытаний технологии детализированных по времени ансамблевых долгосрочных прогнозов на основе глобальных моделей Гидрометцентра России и ГГО им. А.B. Воейкова // Гидроме-теорологические исследования и прогнозы. 2018. № 1 (367). С. 116-134.

4. Толстых М.А., Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В., Гойман Г.С., Зарипов Р.Б., Киктев Д.Б., Махнорылова С.В., Мизяк В.С., Рогутов В.С. Многомас-штабная глобальная модель атмосферы ПЛАВ: результаты среднесроч-ных прогнозов погоды. Метеорология и Гидрология, 2018, N 11, С. 90-99.

5. Fadeev R. Yu., Ushakov K.V., Tolstykh M.A., Ibrayev R.A. Design and de-velopment of the SLAV-INMIO-CICE coupled model for seasonal prediction and climate research // Russ. J. Numer. An. Math. Mod., N 6, 2018.

6. Толстых М.А., Володин Е.М., Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В. Воспроиз-ведениекрупномасштабных аномалий атмосферной циркуляции на месяцы и годы – современное состояние. Международная конференция и школа молодых ученых по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: ENVIROMIS–2018, 5-11 июля 2018, Томск, Россия. Избранные труды. С 80-83. ISBN978-5-89702-441-4

7. M.Tolstykh, G.Goyman, R.Fadeev, V.Shashkin, S.Lubov. SL-AV Model: Numerical Weather Prediction at Extra-Massively Parallel Supercomputer. In: V.Voevodin and S.Sobolev (Eds.): RuSCDays 2018, Springer Series Con-ferences on Computation and Information Sciences (CCIS), vol. 965, 9pp, 2019. https://doi.org/10.1007/978-3-030-058074_32 ISBN 978-3-030-05807-4.

8. Кострыкин С.В., Режимы стационарных течений в задаче об интенсивной ветровой циркуляции в тонком слое вязкой вращающейся жидкости, ЖЭТФ, 2018, том 154, вып. 1 (7), стр. 193–205.

9. Шашкин В.В. Прогноз динамики полярного стратосферного вихря гло-бальной моделью атмосферы ПЛАВ // Метеорология и Гидрология, 2018, №3, С. 92-97.

10. А.В.Фролов, А.С.Антонов. AlgoWiki: опыт исследования ряда алгоритмов // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2018): труды международной научной конференции (2-6 апреля 2018 г., г. Ростов-на-Дону). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2018. C. 366-375.

11. A.Antonov, A.Frolov, I.Konshin, V.Voevodin. Hierarchical Domain Representation in the AlgoWiki Encyclopedia: From Problems to Implementations // Communications in Computer and Information Science. V. 910. 2018. P.3-15.
DOI: 10.1007/978-3-319-99673-8_1
(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-99673-8_1).

12. А.В.Фролов, А.С.Антонов, Н.А.Фролов. AlgoWiki: о некоторых характеристиках новых алгоритмов // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (24-25 сентября 2018 г., г. Москва). – М.: Изд-во МГУ, 2018. С. 43-49.

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

1. Володин Е.М., Гусев А.В., Дианский Н.А., Ибраев Р.А., Ушаков К.В. Воспроизведение циркуляции Мирового океана по сценарию CORE-II с помощью численных моделей // Известия РАН. Физика атмосферы и оке-ана. 2018, Т. 54, № 1, С.97–111. DOI: 10.7868/S0003351518010105

2. Дьяконов Г.С., Ибраев Р.А. Воспроизведение многолетней изменчивости уровня Каспийского моря в гидродинамической модели высокого разре-шения // Океанология. 2018. Т. 58. № 1. С.11-22.
DOI: 10.7868/S0030157418010021

3. Fadeev R.Yu., Ushakov K.V., Tolstykh M.A., Ibrayev R.A. Design and devel-opment of the SLAV-INMIO- CICE coupled model for seasonal prediction and climate research // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2018. vol. 33, No. 6. P.

4. Kalmykov V.V., Ibrayev R.A., Kaurkin M.N., Ushakov K.V. Compact Model-ing Framework v3.0 for high-resolution global ocean–ice–atmosphere models // Geosci. Model Dev. 2018. Vol. 11, Issue 10. P. 3983-3997, https://doi.org/10.5194/gmd-11-3983-2018, 2018.

5. Кауркин М.Н., Ибраев Р.А., Беляев К.П. Усвоение данных альтиметрии в модели динамики океана методом ансамблевой интерполяции // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2018. Т. 54. № 1. С. 64–72. DOI: 10.7868/S0003351518010075

6. Ростилов Д.А., Кауркин М.Н., Ибраев Р.А., 2018. Сравнение методов усвоения данных на основе классического, ансамблевого и локального фильтра Калмана на примере уравнения адвекции и задачи Лоренца // Вычислительная математика и программирование. 2018. Т.19. С.507-515.

7. Ushakov K. V., Ibrayev R. A. Assessment of mean world ocean meridional heat transport characteristics by a high-resolution model // Russ. J. Earth. Sci. 2018. Vol. 18, ES1004, doi:10.2205/2018ES000616

8. Ушаков K.В., Ибраев Р.А. Исследование межгодовой изменчивости и бюджета тепла вихреразрешающей численной модели, воспроизводящей волны тропической неустойчивости в Тихом океане // Метеорология и гидрология. 2018. № 11, C. 110–120.

9. Bibin V., R. Ibrayev, M. Kaurkin, The Algorithm for Transferring a Large Number of Radionuclide Particles in a Parallel Model of Ocean Hydrodynam-ics. Суперкомпьютерные дни в России 2018 // Russian Supercomputing Days 2018 // RussianSCDays.org, p. 567-578.

10. Kaurkin M.N., R.A. Ibrayev,. Multivariate EnOI-based data assimilation in the highresolution ocean model // Journal of Physics: Conference Series (JPCS). 2018

11. Ushakov K.V., Ibrayev R.A. Analysis of the mean solution of an eddy-resolving numerical model simulating tropical instability waves in the Pacific Ocean // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2018.

12. Ushakov K.V., Ibrayev R.A., Grankina T.B., Kaurkin M.N. Modelling of the ocean eddy meridional heat transport features with high resolution // International Conference and Early Career Scientists School on Environmental Observations, Modeling and Information Systems ENVIROMIS–2018. 5 July – 11 July 2018, Тomsk, Russia.
http://www.scert.ru/f/510/MainPart/env_abs_18_all_new_web.pdf С. 143-147.

13. Stepanov D.V., Diansky N.A., Fomin V.V. Eddy energy sources and mesoscale eddies in the Sea of Okhotsk // Ocean Dynamics. 2018. Vol. 68. P. 825 – 845. doi: 10.1007/s10236-018-1167-3.

14. Дианский Н.А., Кабатченко И.М., Фомин В.В., Панасенкова И.И., Резников М.В. Система диагноза и прогноза термогидродинамических характеристик и ветрового волнения в западных морях российской Арктики и расчет параметров экстремального шторма 1975 г. в Баренцевом море с учетом ледовых условий. Вести газовой науки. 2018. № 4(36). С. 156-165.

15. Дианский Н.А., Марченко А.В., Панасенкова И.И., Фомин В.В. Моделирование траектории айсберга в Баренцевом море по данным попутных судовых наблюдений. Метеорология и гидрология. 2018. Т. 43. № 5. С. 54-67.

16. Diansky N.A., Fomin V.V., Vyruchalkina T.Yu., and Gusev A.V. Numerical Simulation of the Caspian Sea Circulation Using the Marine and Atmospheric Research System., Water Resources, 2018, Vol. 45, No. 5, pp. 706–718. https://doi.org/10.1134/S0097807818050056.

17. Diansky N.A. and Sukhonos P.A. Multidecadal variability of hydro-thermodynamic characteristics and heat fluxes in North Atlantic // V.Karev et al. (Eds.): Physical and Mathematical Modeling of Earth and Environment Processes, SPRINGERGEOL, pp. 125–137, 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-319-77788-7_14.

18. Zakharchuk E., Tikhonova N., Gusev A., Diansky N. Influence of Barocli-nicity on Sea Level Oscillations in the Baltic Sea. // V. Karev et al. (Eds.): PMMEEP 2017, SPRINGERGEOL, pp. 371–380, 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-319-77788-7_38.

19. Frey D.I., Fomin V.V., Tarakanov R.Y., Diansky N.A., Makarenko N.I. (2018) Bottom Water Flows in the Vema Channel and over the Santos Plateau Based on the Field and Numerical Experiments. In: Velarde M., Tarakanov R., Marchenko A. (eds) The Ocean in Motion. Springer Oceanography. Springer, Cham. P. 475-485. https://doi.org/10.1007/978-3-319-71934-4_29.

Проект “Математическое моделирование динамики океана и вариацион-ная ассимиляция данных наблюдений”

1. Мошонкин С.Н., Залесный В.Б., Гусев А.В. Алгоритм решения к-омега уравнений турбулентности в модели общей циркуляции океана. Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2018. Т. 54. № 5. С. 223-246.

2. Moshonkin S., Zalesny V., Gusev A. Simulation of the Arctic-North Atlantic Ocean Circulation with a Two-Equation k-omega Turbulence Parameterization. Journal of Marine Science and Engineering. 2018. № 6. V. 95, 23 pp. DOI:10.3390/jmse6030095. Special Issue “Large-Eddy Simulations and Direct Numerical Simulations of the Turbulent Ocean” Licensee MDPI, Basel, Swit-zerland.

3. S. N. Moshonkin, V. B. Zalesny and A. V. Gusev. A splitting turbulence algo-rithm for mixing parameterization in the ocean circulation model. IOP Confer-ence Series: Earth and Environmental Science (EES), 2018, 9 pp.

4. Мошонкин С.Н., Залесный В.Б., Гусев А.В.. Алгоритм расщепления тур-булентности для параметризации перемешивания в модели циркуляции океана. Москва. 2018. Труды Международной конференции, посвящён-ной 100-летию А. М. Обухова. Москва. Изд-во ГЕОС.

5. Иванов В.А., Залесный В.Б., Лукьянова А.Н., Багаев А.В. Приливная по-лусуточная гармоника в динамике Черного моря по результатам числен-ного моделирования. Доклады Академии наук. 2018. Т. 480. № 1. С. 130-106.

6. Ivchenko V.O., Zalesny V.B., Sinha B. Is the coefficient of eddy potential vor-ticity diffusion positive? Part I: Barotropic Zonal Channel. J. of Physical Oceanography. V. 48. P. 1589-1607. DOI: 10.1175/JPO-D-17-0229.1.

7. Moshonkin, S.; Zalesny, V.; Gusev, A. Simulation of the Arctic -North Atlan-tic Ocean Circulation with a Two-Equation k-omega Turbulence Parameteriza-tion. Preprints 2018, 2018050134 (doi: 10.20944/preprints201805.0134.v1).

8. N.A. Diansky, V.V. Fomin, T.Yu. Vyruchalkina and A.V. Gusev, Numerical Simulation of the Caspian Sea Circulation Using the Marine and Atmospheric Research System. Water Resources, 2018, V. 45, №. 5, P. 706–718.

9. Zakharchuk E., Tikhonova N., Gusev A., Diansky N. Influence of Barocli-nicity on Sea Level Oscillations in the Baltic Sea. In: Karev V., Klimov D., Pokazeev K. (eds) Physical and Mathematical Modeling of Earth and Envi-ronment Processes. PMMEEP 2017. Springer Geology. Springer, 2018, pp. 371-380.

10. Е.М. Володин, А.В. Гусев, Н.А. Дианский, Р.А. Ибраев, К.В. Ушаков. Воспроизведение циркуляции Мирового океана по сценарию CORE-II с помощью моделей INMOM и INMIO. Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2018, Т. 54, № 1, с. 97-111 (E.M. Volodin, A.V. Gusev, N.A. Diansky, R.A. Ibrayev, K.V. Ushakov. Reproduction of World Ocean Circula-tion by the CORE-II Scenario with the Models INMOM and INMIO. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2018. V. 54. №. 1. Р. 86–100).

11. Дианский Н.А., Соломонова И.В., Гусев А.В. Оценка перспектив навигации по северному морскому пути на основе комбинированного прогностического сценария. Труды Государственного океанографического института. 2018. № 219. С. 249-268.

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. Аэрозоль в верхней тропосфе-ре и нижней стратосфере. Сульфатные частицы в Северных широтах, Оп-тика атмосферы и океана, 2018, Т. 31, №2, С. 136–142.

2. Алоян А.Е., Ермаков А.Н., Арутюнян В.О. Механизм и кинетика образо-вания и переноса аэрозольных частиц в нижней стратосфере, Журнал фи-зической химии, 2018, Т. 92, № 3, С. 483–488.

3. Ермаков А.Н., Голобокова Л.П., Нецветаева О.Г., Алоян А.Е., Арутюнян В.О., Ходжер Т.В. О формировании ионного состава частиц аэрозоля в городской атмосфере (на примере Иркутска), Известия РАН: Физика ат-мосферы и океана, 2018, Т. 54, №2, С. 184–194.

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

1. Kozoderov V.V., Dmitriev E.V. Innovative techniques of hyper-spectral air-borne imagery processing on test area as compared with ground-based forest inventory data in Tver region, Russia // The complex systems. 2018. Vol. 1-4. No. 5. P. 3-12.

2. Kozoderov V.V., Dmitriev E.V., Kuleshov A.A. Forest inventory: remote sensing imagery processing versus ground-based observations // The complex systems. 2018. Vol. 1-4. No. 5. P. 13-29.

3. Kozoderov V.V., Dmitriev E.V., Melnik P.G., Donskoi S.A. Remote sensing forest parameters retrieval as compared with ground-based forest inventory // The complex systems. 2018. Vol. 1-4. No. 5. P. 30-43.

4. Kozoderov V.V., Dmitriev E.V. Models of pattern recognition and parameters estimation for forests using hyper-spectral remote sensing data // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2018.

5. Козодеров В.В., Кулешов А.А. Моделирование лесных пожаров по дан-ным гиперспектрального аэрокосмического зондирования // Девятый международный аэрокосмический конгресс IAC’18. М., МГУ имени М.В.Ломоносова, секция «Экология». С. 351-353. 28-31 августа 2018 г.

6. Козодеров В.В., Дмитриев Е.В., Мельник П.Г., Донской С.А. Приложения данных дистанционного зондирования высокого пространственного и спектрального разрешения для оценки породного состава лесов и пара-метров их биологической продуктивности // Исследование Земли из кос-моса. 2018. №6.

7. Козодеров В.В., Дмитриев Е.В., Мельник П.Г., Донской С.А. Приложения данных дистанционного зондирования высокого пространственного и спектрального разрешения для оценки породного состава лесов и пара-метров их биологической продуктивности // XVI Всероссийская Открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М., Институт космических исследований (12-16 нояб-ря 2018 г.).

8. Кондранин Т.В., Дмитриев Е.В., Козодеров В.В., Донской С.А., Мельник П.Г. Возможности использования космических изображений высокого разрешения для определения таксационных параметров древостоев // XVI Всероссийская Открытая конференция «Современные проблемы дистан-ционного зондирования Земли из космоса». М., Институт космических исследований (12-16 ноября 2018 г.).

9. Дмитриев Е.В., Козодеров В.В., Дементьев А.О., Сафонова А.Н. Ком-плексирование классификаторов в задаче тематической обработки гипер-спектральных аэрокосмических изображений // Автометрия. 2018. N 3. P. 3-13.

10. Dmitriev E.V., Kozoderov V.V., Dementyev A.O., Safonova A.N. Combining Classifiers in the Problem of Thematic Processing of Hyperspectral Aerospace Images // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2018. V. 54, No. 3. P. 213–221. DOI: 10.3103/S8756699018030019.

11. Schepaschenko D., Moltchanova E., Shvidenko A., Blyshchyk V., Dmitriev E., Martynenko O., See L., Kraxner F. Improved Estimates of Biomass Expansion Factors for Russian Forests // Forests. 2018. V. 9, Iss. 6. 312. P. 1-23. doi:10.3390/f9060312.

12. Safonova A.N., Dmitriev E.V. Classification of agricultural crops from middle-resolution satellite images using gaussian processes based method // Journal of Siberian Federal University Engineering and technologies. 2018, 11(8).

13. Петухов В.И., Дмитриев Е.В., Баумане Л.Х. Электрогенные металлы (K, Na, Ca): существуют ли границы их нормального содержания в эпидермисе? // Материалы конференции IT + M&Ec`2018. 2018. C. 171-176.

14. Дмитриев Е.В., Козодеров В.В., Соколов А.А., Сафонова А.Н. Определение таксационных параметров лесных территорий на основе космических изображений высокого разрешения // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли : материалы V Междунар. науч. конф., Красноярск, 11–14 сентября 2018 г. / науч. ред. Е. А. Ваганов ; отв. ред. Г. М. Цибульский. – Красноярск : Сиб. федер. ун-т, 2018. C. 16-20.

15. Zotov S.A., Dmitriev Y.V., Shibanov S.Y., Kondranin T.V., Polyakov I.N., Zotova A.G. the assessment of operational capability of the space-based hyperspectral complex // AAS Advances in the Astronautical Sciences. 2018.

16. Dementev A.O., Dmitriev E.V., Kozoderov V.V. Comparison of mixed forest species recognition accuracy obtained from multispectral and hyperspectral images of high and medium spatial resolution // Proc. SPIE Remote Sensing and Defence+Security 2018 [10790-52].

17. Petukhov V.I., Dmitriev E.V., Baumane L.Kh., Skalny A.V. and Lobanova Yu.N., Grabeklis A.R. Metal-ligand homeostasis of essential metals (Zn, Cu, Fe) in epidermis: Probable norm criteria // 10th Euro-Global Conference on In-fectious Diseases 2018, September 27-29 2018, V. 4, P. 17.