ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ им. Г.И. МАРЧУКА
РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ
им. Г.И. МАРЧУКА РАН

ИВМ РАН

119333, г. Москва, ул. Губкина, 8.
Тел.: (495) 984‑81‑20, (495) 989‑80‑24, факс: (495) 989‑80‑23, E‑mail: director@mail.inm.ras.ru

  • English


Публикации 2019 года

Сотрудниками ИВМ РАН опубликовано в 2019 году 165 работ, в том числе:

  • 2 монографии;
  • 140 статей в ведущих российских и международных журналах;
  • 80 статей в мировых научных журналах, индексируемых в базе данных «Сеть науки» (WEB of Science) и Scopus.


В 2019 году вышли из печати следующие монографии:

1. Дымников В.П., Залесный В.Б. Основы вычислительной геофизической гидродинами-ки. М. ГЕОС. 2019. 448 с.

2. Богатырев А. Б. Путевые заметки о римановых поверхностях. М. ИВМ РАН. 2019.


В 2019 году опубликованы следующие научные работы:


Тема «Вычислительная математика, тензоры и оптимизация методов»
Подтема «Матричные методы в математике и приложениях»

1. Евтушенко Ю.Г., Третьяков А.А., Тыртышников Е.Е., Новый подход к теореме Фарка-ша об альтернативе. Доклады РАН, математика, механика, 485 (6), с. 655-658 (2019).

2. Evtushenko Y.G., Tret’yakov A.A., Tyrtyshnikov E.E. New Approach to Farkas’ Theorem of the Alternative. Doklady Mathematics, 99 (2), с. 209-210 (2019).

3. Тыртышников Е.Е., Щербакова Е.М., Методы неотрицательной матричной факториза-ции на основе крестовых малоранговых приближений. Журнал вычислительной ма-тематики и математической физики, 2019, 59 (8), с. 1314-1330.

4. Сулимов А.В., Кутов Д.К., Ильин И.С., Шихалиев Х.С., Желтков Д.А., Тыртышников Е.Е., Сулимов В.Б., Докинг олигопептидов. Известия Академии наук. Серия химиче-ская, 2019, 68 (9), с. 1780-1786.

5. Morozov S., Tyrtyshnikov E., Further generalization of locally Toeplitz sequences. AIP Conference Proceedings, 2116 (1), с. 020004 (2019).

6. Timokhin I.V., Matveev S.A., Siddharth N., Tyrtyshnikov E.E., Smirnov A.P., Brilliantov N.V., Newton method for stationary and quasi-stationary problems for Smoluchowski-type equations. Journal of Computational Physics, 2019, vol.382, с. 124-137.

7. Matveev S.A., Stefonishin D.A., Smirnov A.P., Sorokin A.A., Tyrtyshnikov E.E., Numerical studies of solutions for kinetic equations with many-particle collisions. Journal of Physics: Conference Series, Institute of Physics (United Kingdom), vol. 1163, с. 012008 (2019).

8. Szczepanik Ewa, Tret’yakov Alexey A., Tyrtyshnikov E., Solution method for underdeter-mined systems of nonlinear equations. Russian Journal of Numerical Analysis and Mathe-matical Modelling, 34 (3), с. 163-174 (2019).

9. Sulimov A.V., Kutov D., Ilin I., Zheltkov D., Tyrtyshnikov E., Sulimov V.B., Supercomputer docking with a large number of degrees of freedom. SAR and QSAR in Environmental Re-search, 30 (10), с. 733-749 (2019).

10. Matveev S.A., Smirnov A.P., Tyrtyshnikov E.E., The effect of a monomer source on the oscillation period in an irreversible coagulation model. Computational Mathematics and Modeling, 30 (5), с. 378-382 (2019).

11. Fasino D., Tyrtyshnikov E., Error Analysis of TT-Format Tensor Algorithms, Structured Matrices in Numerical Linear Algebra. Springer INdAM Series, Springer, vol. 30, pp. 91-106 (2019).

12. Tretyakov A., Tyrtyshnikov E., Ustimenko A., On Matrix Subspace s with Trivial Quad-ratic Kernels, Structured Matrices in Numerical Linear Algebra. Springer INdAM Series, издания Springer, vol. 30, pp. 81-90 (2019).

13. S.Bezrodnykh, A.Bogatyrev, S.Goreinov, O.Grigor’ev, H.Hakula, M.Vuorinen. On capacity computation for symmetric polygonal condensers. J. Comp. Appl. Math. 361: 271–282, 2019.

14. S.A.Goreinov. A note on the fast direct method for discrete elliptic Problems. Russ. J. Nu-mer. Anal. Math. Modelling, 34(6): 317–326, 2019.

15. Aparinov A.A., Setukha A.V., Stavtsev S.L. Low Rank Methods of Approximation in an Electromagnetic Problem // Lobachevskii Journal of Mathematics, 2019, Vol. 40, No. 11, pp. 1771–1780.

16. В.Н.Чугунов. О некоторых множествах пар σ-коммутирующих (σ ≠ 0, ±1) теплицевой и ганкелевой матриц // Записки научных семинаров ПОМИ. 2019. T. 482. C. 288–294.

17. N.L. Zamarashkin, D.A. Zeltkov, GPU Acceleration of Dense Matrix and Block Operations for Lanczos Method for Systems Over GF(2). Lobachevskii Journal of Mathematics 40 (11), 1881-1891 (2019).

18. Zheltkova V. V., Zheltkov D. A., Bocharov G. A. Modelling HIV infection: model identifi-cation and global sensitivity analysis//Mathematical Biology and Bioinformatics. – 2019. – Т. 14. – №. 1.


Подтема «Сопряженные уравнения и методы теории управления в нелинейных задачах математической физики»

1. 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 environment state and assessment of risks of oil pollution // 2018 IEEE/OES Baltic International Symposium (BALTIC). Klaipeda, Lithuania: IEEE, 2019, 8634851, pp.1-9.

2. Agoshkov V.I., Lezina N.R., Sheloput T.O. Domain Decomposition Method for the Variational Assimilation of the Sea Level in a Model of Open Water Areas Hydrody-namics // Journal of Marine Science and Engineering, 2019, 7(6), 195.

3. Агошков В.И., Шутяев В.П., Пармузин Е.И., Захарова Н.Б., Шелопут Т.О, Лезина Н.Р. Вариационная ассимиляция данных наблюдений в математической модели динамики Черного моря // Морской гидрофизический журнал, 2019, №6, с.1-23.

4. Parmuzin, E., Agoshkov, V., Zakharova N., Shutyaev, V. The inverse and variational data assimilation problem on finding the heat flux in the sea thermodynamics model. In: OCIP 2019. Workshop on Numerical Methods for Optimal Control and Inverse Problems. 11-13 March 2019, Munich, Germany. Technical University of Munich, 2019.

5. Agoshkov, V., Fomin, V., Lebedev, S., Lezina, N., Parmuzin, E., Sheloput, N., Shutyaev, V., Zakharova, N. Informational computational system for variational data assimilation “INM RAS – Black Sea”. In: YIC 2019. 5th ECCOMAS Young Investi-gators Conference. Book of Abstracts. September 1-6, 2019, Krakow, Poland. Kra-kow: ECCOMAS, 2019, 365-366.

6. Агошков В.И. Новая методика формулировки алгоритма разделения области // Тезисы международной научной конференции «Современные проблемы вычис-лительной математики и математической физики» памяти академика А.А.Самарского. – М.: Издательский отдел факультета ВМК МГУ имени М.В.Ломоносова, 2019. с. 74.

7. Балыбердин Г.А., Агошков В.И. Ассимиляция данных наклонных траекторий в задаче об ионосфере // “Тихоновские чтения”: научная конференция: тезисы докладов. – М.: МАКС Пресс, 2019. С. 19.

8. Мастинен В.А., Лёзина Н.Р., Агошков В.И. Параллельный алгоритм для задачи вариационной ассимиляции данных в открытой акватории // “Тихоновские чте-ния”: научная конференция: тезисы докладов. – М.: МАКС Пресс, 2019. С. 20.

9. Агошков В.И., Шелопут Т.О., Сорокин А.С. Восстановление граничного источ-ника пассивной примеси в открытой акватории // “Тихоновские чтения”: науч-ная конференция: тезисы докладов. – М.: МАКС Пресс, 2019. С. 21.

10. Агошков В.И., Захарова Н.Б., Лебедев С.А., Лезина Н.Р., Пармузин Е.И., Фомин В.В., Шелопут Т.О., Шутяев В.П. Информационно-вычислительная система ас-симиляции данных “ИВМ РАН – Черное море” и ее интеграция с аппаратно-программным комплексом ЦКП “ИКИ-мониторинг” // Сборник тезисов семна-дцатой Всероссийской открытой конференции “Современные проблемы ди-станционного зондирования Земли из космоса”, 11-15 ноября 2019 г. Москва: ИКИ РАН, 2019, с.11.

11. Gejadze, I., Malaterre, P.-O., Shutyaev, V. On the use of derivatives in the polynomial chaos based global sensitivity and uncertainty analysis applied to the distributed parameter models // Journal of Computational Physics, 2019, v.381, pp.218-245.

12. Шутяев В.П., Ле Диме Ф. Чувствительность функционалов задач вариационного усвоения данных // Доклады академии наук. Математика, 2019, т.486, №4, с.421-425.

13. Шутяев В.П. Методы усвоения данных наблюдений в задачах физики атмосфе-ры и океана // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2019, т.55, №1, с.17-34.

14. В.П. Шутяев, Е.И. Пармузин. Чувствительность функционалов к данным наблюдений в задаче вариационного усвоения для модели термодинамики мо-ря // СибЖВМ, 2019, Т.22, №2, с.229-242.

15. Shutyaev, V., Le Dimet, F.-X., Parmuzin, E. Sensitivity of response functions in variational data assimilation for joint parameter and initial state estimation // Journal of Computational and Applied Mathematics, 2019.

16. Shutyaev, V., Le Dimet, F.-X., Parmuzin, E. Sensitivity of the optimal solution of variational data assimilation problems. In: OCIP 2019. Workshop on Numerical Methods for Optimal Control and Inverse Problems. 11-13 March 2019, Munich, Germany. Technical University of Munich, 2019.

17. Shutyaev, V., Le Dimet, F.-X., Parmuzin, E. Sensitivity of the optimal solution of variational data assimilation problems. In: YIC 2019. 5th ECCOMAS Young Investigators Conference. Book of Abstracts. September 1-6, 2019, Krakow, Poland. Krakow: ECCOMAS, 2019, 144.

18. Zakharova N. Current Changes in the Baltic Sea According to Remote Sensing Data. ESA Living Planet Symposium, Milan, Italy, 2019.

19. Zakharova N. Processing and analysis of hydrophysical data using modern program languages. The fifth European Community on Computational Methods in Applied Sciences (ECCOMAS) Young Investigators Conference (YIC 2019), Krakow, Poland.

20. Лёзина Н.Р., Шелопут Т.О. Восстановление граничных функций на внешних и внутренних жидких границах в задаче ассимиляции данных наблюдений за уровнем моря // Фундаментальные и прикладные аспекты геологии, геофизики и геоэкологии с использованием современных информационных технологий. Материалы V Международной научно-практической конференции. Часть 2. – Майкоп: Изд-во “ИП Кучеренко В.О.”, 2019. С. 11-20.

21. Sheloput T.O., Lezina N.R. On the implementation of the domain decomposition method in the problem of variational data assimilation in the modelling of the hy-drothermodynamics of open water areas // Book of abstracts, 5th ECCOMAS Young Investigators Conference YIC 2019, p. 392-393.

22. Шелопут Т.О., Лёзина Н.Р. Восстановление граничной функции по данным о баротропных скоростях для задачи распространения поверхностных волн в ак-ватории с открытой границей // Тезисы XX Всероссийской конференции моло-дых ученых по математическому моделированию и информационным техноло-гиям. г. Новосибирск, 28 октября – 1 ноября 2019 г. – Новосибирск: ИВТ СО РАН, 2019. С. 49-50.


Подтема «Оптимальные методы в задачах вычислительной математики»

1. A.B.Bogatyrëv, K.L.Metlov, Metastable states of sub-micron scale ferromagnetic periodic antidot arrays // Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 489 (2019), 165416 , 5 pp.

2. A.Bogatyrev, Blaschke product for bordered surface //Analysis and Mathematical Physics, 2019 (Published online).

3. A.Bogatyrëv, Recent Progress in Optimization of Multiband Electrical Filters // Approximation and Optimization, Conference on Approximation and Optimization: Algorithms, Complexity and Applications, Springer Optimization and Its Applications, 145, eds. I.C.Demetriou, P.M.Pardalos, Springer, 2019, 135-150.

4. S.Bezrodnykh, A.Bogatyrev, S.Goreinov, O.Grigoriev, H.Hakula, M.Vuorinen, On capacity computation for symmetric polygonal condensers //J. Comput. Appl. Math., 361 (2019), 271–282.

5. А.Богатырев, Комбинаторный анализ отображения периодов: топология двумерных слоев // Матем. сб., 210:11 (2019), 24–57 (Q1).

6. Богатырев А. Б. Путевые заметки о римановых поверхностях. М.: ИВМ РАН, 2019.

7. Yu.M. Nechepurenko, M.Yu.Khristichenko. Computation of optimal disturbances for delay systems// Comput. Maths. Math. Phys., 2019, V.59, N.5, 731-746.

8. A.V.Boiko, K.V.Demyanko, Yu.M.Nechepurenko. Asymptotic boundary conditions for the analysis of hydrodynamic stability of flows in regions with open boundaries // Russ. J. Nu-mer. Anal. Math. Modelling, 2019, V.34, N.1, P.15-29.

9. A.V.Boiko, K.V.Demyanko, Yu.M.Nechepurenko, Asymptotic boundary conditions for computing the position of laminar-turbulent transition by the expN-method // Thermophysics and Aeromechanics, 2019, Vol. 26, No. 2, P.191-207.

10. A.V.Boiko, K.V.Demyanko, A.A.Inozemtsev, S.V.Kirilovskiy, Yu.M.Nechepurenko, A.P.Paduchev, T.V.Poplavskaya. Determination of the laminar-turbulent transition location in numerical simulations of subsonic and transonic flows past a flat plate// Thermophysics and Aeromechanics, 2019, V. 26, N. 5, P.675-683.

11. S.V.Kirilovskiy, A.V.Boiko, K.V.Demyanko, Y.M.Nechepurenko, T.V.Poplavskaya, A.A.Sidorenko. On integrating the LOTRAN 3.0 package into the ANSYS fluent CFD software. AIP Conference Proceedings 2125, 030098-1–030098-6, 2019.

12. A.V.Boiko, S.V.Kirilovskiy, Yu.M.Nechepurenko, T.V.Poplavskay. Recent advances in predicting instabilities in asymmetric axial corner-layer flows. AIP Conference Proceedings 2125, 020004-1-020004-6, 2019.

13. Glazunov A.V., Zasko G.V., Mortikov E.V., Nechepurenko Yu.M., Optimal disturbances of stably stratified turbulent Couette flow //Doklady Physics, 2019, V. 487, N 3, P. 308-312.

14. K.V. Demyanko, I.E. Kaporin, Yu.M. Nechepurenko. Inexact Newton method for the solu-tion of eigenproblems arising in hydrodynamic temporal stability analysis. J. Numer. Math., 2019.

15. Nechepurenko Yu.M., Khristichenko M.Yu., Grebennikov D.S., Bocharov G.A. Bistability analysis of virus infection models with time delays // Discrete and Continuous Dynamical Systems Series S (2019).

16. A.A.Sidorenko, A.V.Boiko, K.V.Demyanko, S.V.Kirilovskiy, Yu.M.Nechepurenko, T.V.Poplavskaya. Simulation of the transition to turbulence in the boundary layer on com-plex-shaped bodies at an angle of attack// Journal of Physics: Conf. Series, 2019.

17. T.V.Poplavskaya, A.V.Boiko, K.V.Demyanko1, S.V.Kirilovskiy, Y.M.Nechepurenko. Nu-merical simulation of the transition to turbulence in subsonic and transonic flows// Journal of Physics: Conf. Series, 2019.

18. S.V.Kirilovskiy, A.V.Boiko, K.V.Demyanko, A.V.Ivanov, Y.M.Nechepurenko, T.V.Poplavskaya. Numerical simulation of the laminar-turbulent transition on a swept wing in a subsonic flow// Journal of Physics: Conf. Series, 2019.

19. Ю.М.Нечепуренко, М.Ю.Христиченко, Д.С.Гребенников, Г.А.Бочаров, Анализ би-стабильности моделей вирусных инфекций с запаздывающим временем// Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2019, № 17, 26 с.

20. Е.В.Склярова, Ю.М.Нечепуренко, Г.А.Бочаров. Численный анализ стационарных со-стояний модели противовирусного иммунного ответа Марчука-Петрова // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2019, № 31, 26 с.

21. Засько Г.В., Глазунов А.В., Мортиков Е.В., Нечепуренко Ю.М., Крупномасштабные структуры стратифицированного турбулентного течения Куэтта и оптимальные воз-мущения // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2019, № 63, 31с.

22. Ю.М. Нечепуренко, А.В. Бойко, К.В. Демьянко, Г.В. Засько. Технология численного анализа гидродинамической устойчивости/ XII Всероссийский съезд по теоретиче-ской и прикладной механики: сборник трудов в 4-х томах. Том 2: Механика жидкости и газа. – Уфа: РИЦ БашГУ, 2019, с.643-644.

23. А.В. Бойко, К.В. Демьянко, А.В. Иванов, С.В. Кириловский, Ю.М. Нечепуренко, Т.В. Поплавская. О развитии методов прогноза положения ламинарно-турбулентного пе-рехода в аэродинамических течениях / XII Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механики: сборник трудов в 4-х томах. Том 2: Механика жидкости и газа. – Уфа: РИЦ БашГУ, 2019, с.511-513.

24. К.В. Демьянко, А.В. Бойко, Ю.М. Нечепуренко. Блок ламинарно-турбулентного пе-рехода LOTRAN/ XII Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механики: сборник трудов в 4-х томах. Том 2: Механика жидкости и газа. – Уфа: РИЦ БашГУ, 2019, с.532-533.

25. Ю. М. Нечепуренко, А.В. Бойко, К.В. Демьянко. Асимптотические граничные усло-вия для расчета положения ламинарно-турбулентного перехода/ Проблемы механики: теория, эксперимент и новые технологии: Тезисы докладов XIII Всероссийской конференции молодых ученых/ Под ред. В.В. Козлова, 15-22 марта 2019 г., Новосибирск-Шерегеш. Новосибирск: Параллель, 2019. С. 124-125.

26. А.В. Бойко, Ю. М. Нечепуренко, Т.В. Поплавская, С.В. Кириловский. К проблеме прогноза ламинарно-турбулентного перехода в несимметричном течении вдоль пря-мого двугранного угла/ Проблемы механики: теория, эксперимент и новые техноло-гии: Тезисы докладов XIII Всероссийской конференции молодых ученых/ Под ред. В.В. Козлова, 15-22 марта 2019 г., Новосибирск-Шерегеш. Новосибирск: Параллель, 2019. С. 19-20.

27. Засько Г.В., Глазунов А.В., Мортиков Е.В., Ю. М. Нечепуренко. Развитие оптималь-ных возмущений на фоне мелкомасштабной турбулентности/ Проблемы механики: теория, эксперимент и новые технологии: Тезисы докладов XIII Всероссийской кон-ференции молодых ученых/ Под ред. В.В. Козлова, 15-22 марта 2019 г., Новосибирск-Шерегеш. Новосибирск: Параллель, 2019. С. 64-65.

28. Ю.М. Нечепуренко, А.В. Бойко, К.В. Демьянко, Г.В. Засько. Технология численного анализа гидродинамической устойчивости. XII Всероссийский съезд по теоретиче-ской и прикладной механики. Аннотации докладов. 19-24 августа 2019 г., г. Уфа, Уфа: РИЦ БашГУ, 2019, с.122.

29. А.В. Бойко, К.В. Демьянко, А.В. Иванов, С.В. Кириловский, Ю.М. Нечепуренко, Т.В. Поплавская. О развитии методов прогноза положения ламинарно-турбулентного пе-рехода в аэродинамических течениях. XII Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механики. Аннотации докладов. 19-24 августа 2019 г., г. Уфа, Уфа: РИЦ БашГУ, 2019, с. 112.

30. К.В. Демьянко, А.В. Бойко, Ю.М. Нечепуренко. Блок ламинарно-турбулентного пе-рехода LOTRAN. XII Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механики. Аннотации докладов. 19-24 августа 2019 г., г. Уфа, Уфа: РИЦ БашГУ, 2019, с. 114.

31. Ю.М. Нечепуренко, М.Ю. Христиченко, Е.В. Склярова, Д.С. Гребенников, Г.А. Боча-ров. Вычисление стационарный состояний моделей вирусных инфекций /Международная конференция «Аналитические и численные методы решения задач гидродинамики, математической физики и биологии» (посвященная 100-летию К.И. Бабенко), Пущино, 26-29 августа 2019 г. Тезисы докладов, ИПМ им. М.В. Келдыша РАН: Москва, 2019. С. 84-85.

32. М.Ю. Христиченко, Ю.М. Нечепуренко, Е.В. Склярова, Д.С. Гребенников, Г.А. Боча-ров. Оптимальные возмущения стационарных состояний моделей вирусных инфек-ций / Международная конференция «Аналитические и численные методы решения задач гидродинамики, математической физики и биологии» (посвященная 100-летию К.И. Бабенко), Пущино, 26-29 августа 2019 г. Тезисы докладов, ИПМ им. М.В. Кел-дыша РАН: Москва, 2019. С. 110-112.

33. Засько Г.В., Глазунов А.В., Мортиков Е.В., Нечепуренко Ю.М. Об оптимальных воз-мущениях устойчиво-стратифицированного турбулентного течения Куэтта / Между-народная конференция «Аналитические и численные методы решения задач гидродинамики, математической физики и биологии» (посвященная 100-летию К.И. Бабенко), Пущино, 26-29 августа 2019 г. Тезисы докладов, ИПМ им. М.В. Келдыша РАН: Москва, 2019. С. 173-175.

34. M.Yu. Khristichenko, Yu. M. Nechepurenko, E.V. Sklyarova, D. S. Grebennikov, G. A. Bocharov. Computation of steady states of virus infection models / Mathematical modelling in biomedicine: abstracts of International Conference. September 30 – October 4 2019, Moscow. Moscow: Peoples’ Friendship University of Russia, 2019. P. 47-48.

35. E.V. Sklyarova, M. Yu. Khristichenko, Yu. M. Nechepurenko, D. S. Grebennikov, G. A. Bocharov. Optimal disturbances of steady states of viral infection models / Mathematical modelling in biomedicine: abstracts of International Conference. September 30 – October 4 2019, Moscow. Moscow: Peoples’ Friendship University of Russia, 2019. P. 49-50.

36. Поплавская Т.В., Бойко А.В., Демьянко К.В., Кириловский С.В., Нечепуренко Ю.М. Численное моделирование перехода к турбулентности в задачах обтекания тел при дозвуковых и трансзвуковых скоростях внешнего потока. /IV Всероссийская научная конференция с элементами школы молодых ученых «Теплофизика и физическая гид-родинамика», Ялта, Республика Крым, 15-22 сентября 2019 г. Тезисы докладов. – Новосибирск: Институт теплофизики СО РАН, 2019, С.159.

37. Кириловский С.В., Бойко А.В., Демьянко К.В., Иванов А.В., Нечепуренко Ю.М., По-плавская Т.В. Численное моделирование ламинарно-турбулентного перехода на скользящем крыле в дозвуковом потоке /IV Всероссийская научная конференция с элементами школы молодых ученых «Теплофизика и физическая гидродинамика», Ялта, Республика Крым, 15-22 сентября 2019 г. Тезисы докладов. – Новосибирск: Институт теплофизики СО РАН, 2019, С.151.

38. K.V. Demyanko. Numerical model for the investigation of hydrodynamic stability of shear flows in pipes of elliptic cross-section. Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2019, 34 (6).

39. А.В.Фурсиков, Л.С.Осипова. Об одном методе нелокальной стабилизации уравнения типа Бюргерса посредством импульсного управления. – Дифференциальные уравне-ния, т.55, № 5, 2019, с.702-716.

40. A.V.Fursikov, L.S. Osipova. One method for the nonlocal stabilization of a Burgers-type equation by an impulse control. Differential equations, v. 55, No. 5, 2019, pp. 688-702.

41. A.I.Noarov. Efficient projection method for a system of differential equations of Fokker – Planck type // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2019 ; 34(3); 133–142.

42. А.И.Ноаров. О корректном определении потока разрывного соленоидального вектор-ного поля // Укр. мат. журн., 2019, т.71, №8, C. 1141 – 1149.


Подтема «Прямые и обратные задачи моделирования пространственно-временной динамики иммунных и инфекционных процессов»

1. Zheltkova V., Argilaguet J., Peligero C., Bocharov G., Meyerhans A. Prediction of PD-L1 inhibition effects for HIV-infected individuals. PLoS Comput Biol. 2019 Nov 6;15(11):e1007401.

2. Grebennikov D., Bouchnita A., Volpert V., Bessonov N., Meyerhans A., Bocharov G. Spatial Lymphocyte Dynamics in Lymph Nodes Predicts the Cytotoxic T Cell Frequency Needed for HIV Infection Control. Front Immunol. 2019 Jun 11;10:1213. doi: 10.3389/fimmu.2019.01213. eCollection 2019.

3. Argilaguet J., Pedragosa M., Esteve-Codina A., Riera G., Vidal E., Peligero-Cruz C., Ca-sella V., Andreu D., Kaisho T., Bocharov G., Ludewig B., Heath S., Meyerhans A. Sys-tems analysis reveals complex biological processes during virus infection fate decisions. Genome Res. 2019 Jun;29(6):907-919. doi: 10.1101/gr.241372.118. Epub 2019 May 28.

4. Pedragosa M., Riera G., Casella V., Esteve-Codina A., Steuerman Y., Seth C., Bocharov G., Heath S., Gat-Viks I., Argilaguet J., Meyerhans A. Linking Cell Dynamics With Gene Coexpression Networks to Characterize Key Events in Chronic Virus Infections. Front Immunol. 2019 May 3;10:1002. doi: 10.3389/fimmu.2019.01002. eCollection 2019 (Q1)

5. D.Grebennikov, G.Bocharov. Spatially resolved modelling of immune responses follow-ing a multi-scale approach: from computational implementation to quantitative predic-tions. Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2019, 34(5): 253-260.

6. N.Pertsev, K.Loginov, G.Bocharov. Nonlinear effects in the dynamics of HIV-1 infection predicted by mathematical model with multiple delays. Discrete & Continuous Dynamical Systems – S, 2019, (in press) doi:10.3934/dcdss.2020141

7. Yu.Nechepurenko, M.Khristichenko, D.Grebennikov, G.Bocharov. Bistability analysis of virus infection models with time delays. Discrete & Continuous Dynamical Systems – S, 2019, (in press) doi:10.3934/dcdss.2020166

8. Сетуха А.В., Третьякова Р.М., Бочаров Г.А. Методы теории потенциала в задаче фильтрации вязкой жидкости. Дифференциальные уравнения. 2019. Т. 55. № 9. С. 1226-1241.

9. Желткова В.В., Желтков Д.А., Бочаров Г.А. Моделирование ВИЧ инфекции: иден-тификация моделей и исследование глобальной чувствительности. Математиче-ская биология и биоинформатика. 2019. Т. 14. № 1. С. 19–33. doi: 10.17537/2019.14.19

10. Савинкова А.А., Савинков Р.С., Бахметьев Б.А., Бочаров Г.А. Математическое мо-делирование и управление динамикой ВИЧ-инфекции с учетом гормональной регуляции. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Медицина. 2019;23(1):79-103

11. Д.С.Гребенников, Д.О.Донец, О.Г.Орлова, J. rgilaguet, A.Meyerhans, Г.А.Бочаров. Математическое моделирование внутриклеточной регуляции иммунных процессов. Молекулярная биология, 2019, том 53, № 5, с. 815–829

12. N.Bessonov, G.Bocharov, T.M.Touaoula, S.Trofimchuk, V.Volpert. Delay reaction-diffusion equation for infection dynamics. Discrete & Continuous Dynamical Systems – B, 2019, 24 (5): 2073-2091. doi: 10.3934/dcdsb.2019085

Тема «Методы и технологии вычислительной математики и задачи биологии и медицины»

Подтема «Построение и исследование численных методов решения задач динамики океана и вязкой несжимаемой жидкости, гемодинамики, геофильтрации и геомиграции»

1. V.Salamatova, A.Liogky, P.Karavaikin, A.Danilov, P.Kopylov, G.Kopytov, O.Kosykhin, R.Pryamonosov, A.Shipilov, A.Yurova, Yu.Vassilevski. Numerical assessment of coapta-tion for auto-pericardium based aortic valve cusps. Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling 34(5):277-287, 2019.

2. X.Ge, Y.Liu, S.Tu, S.Simakov, Yu.Vassilevski, F.Liang. Model-based analysis of the sensi-tivities and diagnostic implications of FFR and CFR under various pathological conditions. Int. J. Numer. Meth. Biomed. Engng. 2019; e3257.

3. Carson J., Pant S., Roobottom C. et al. Non-invasive coronary CT angiography-derived frac-tional flow reserve (FFR): A benchmark study comparing the diagnostic performance of four different computational methodologies. Int. J. Numer. Meth. Biomed. Engng. 2019; e3235.

4. K.Terekhov, Yu.Vassilevski. Finite Volume Method for Coupled Subsurface Flow Problems, I: Darcy Problem. J. Comp. Phys. 395, 298-306, 2019.

5. Гогниева Д.Г., Гамилов Т.М., Прямоносов Р.А., Василевский Ю.В., Симаков С.С., Ли-анг Ф., Терновой С.К., Серова Н.С. ,Тебенькова Е.С., Синицын Е.А., Першина Е.С., Абугов С.А., Марданян Г.В., Закрян Н.В., Киракосян В.Р., Бетелин В Б., Митина Ю.О., Губина А.Ю., Щекочихин Д.Ю., Сыркин А.Л., Копылов Ф.Ю. Неинвазивная оценка фракционного резерва коронарного кровотока при помощи одномерной мате-матической модели. Промежуточные результаты пилотного исследования. Россий-ский кардиологический журнал 2019; 24 (3) 60-68.

6. T.Dobroserdova, F.Liang, G.Panasenko, Yu.Vassilevski. Multiscale models of blood flow in the compliant aortic bifurcation. Applied Mathematics Letters 93C, 98-104, 2019.

7. A.Lozovskiy, M.Olshanskii, Y.Vassilevski. Analysis and assessment of a monolithic FSI fi-nite element method. Computers and Fluids, 179:277-288, 2019.

8. Terekhov K., Vassilevski Yu. Mesh modification and adaptation within INMOST program-ming platform. In: V. A. Garanzha et al. (eds.), Numerical Geometry, Grid Generation and Scientific Computing, Lecture Notes in Computational Science and Engineering 131, Springer Nature Switzerland AG, 2019, 243-255.

9. V.Salamatova, A.Yurova, Yu.Vassilevskii, L.Wang. Automatic segmentation algorithms and personalized geometrical modelling for a human knee. Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling 34(6), 2019.

10. I.Konshin, M.Olshanskii, Yu.Vassilevski. An Algebraic Solver for the Oseen Problem with Application to Hemodynamics. In: Chetverushkin B., Fitzgibbon W., Kuznetsov Y., Neittaanmaki P., Periaux J., Pironneau O. (eds). Contributions to Partial Differential Equa-tions and Applications. Computational Methods in Applied Sciences, vol 47. Springer, Cham, p.339-357, 2019.

11. Кобельков Г.М. Об одном методе численного решения интегро-дифференциальных уравнений. Вестник ЕНУ им. Л.Н.Гумилева, Сер. Математика. Информатика. Меха-ника, 2018, №4(125), с.69-74.

12. A.V.Kudriavtsev, AV.Vakhrusheva, V.N.Novoseletsky, G.A.Armeev, M.A.Lozhnikov, Alexey K. Shaitan, Georgy M. Kobelkov, Konstantin V. Shaitan. Current status of biomolecules imaging by X-ray Free Electron Laser without crystallization // International Journal of Biomedicine. 2019. Vol. 9, N. S1. pp. 15-15.

13. G.A.Armeev, M.A.Lozhnikov, V.N.Novoseletsky, A.V.Kudriavtsev, A.К.Shaytan, G. M.Kobelkov, K.V.Shaitan. Approximating protein alpha-helices with cylinders for free electron lasers diffraction experiments // International Journal of Biomedicine. 2019. Vol. 9, N. S1. pp. 36-36.

14. M.A.Lozhnikov, G.M.Kobelkov, G.A.Armeev, A.V.Kudriavtsev, V.N.Novoseletsky, A.K.Shaytan, K.V.Shaitan. Recognition of single particle’s diffraction images generated in X-ray free electron laser experiments // International Journal of Biomedicine. 2019. Vol. 9, N. S1. pp. 38-38.

15. V.Novoseletsky, M.Lozhnikov, G.Armeev, A.Kudriavtsev, A.Shaytan, G.Kobelkov, K.Shaitan. Determination of relative positions of two helices in two-helical proteins basing on X-ray diffraction data with the use of convolutional neural networks // International Journal of Biomedicine. 2019. Vol. 9, N. S1. pp. 39-39.

16. I.Kapyrin, I.Konshin, V.Kramarenko, F.Grigoriev. Modeling Groundwater Flow in Uncon-fined Conditions of Variable Density Solutions in Dual-Porosity Media Using the GeRa Code. Communications in Computer and Information Science, 2019, Vol. 965, Pp. 266-278.

17. I.Konshin, Efficiency estimation for the mathematical physics algorithms for distributed memory computers, Springer Communications in Computer and Information Science (2019), V. 965, 63-75.

18. V.K.Kramarenko, K.M.Terekhov, Yu.V.Vassilevski, I.N.Konshin, Software platform INMOST for distributed mathematical modeling, In: Proc. of the Int. Conf. Russian Super-computing Days (September 23-24, 2019, Moscow, Russia), Moscow State University, 2019, pp. 210-211.

19. Д.В. Багаев, И.Н. Коньшин, Динамическая оптимизация параметров линейных реша-телей при моделировании нестационарных процессов, Ломоносовские чтения 2019, секция Вычислительной математики и кибернетики (15-25 апреля 2019), МаксПресс, Москва, 2019, стр.19-20.

20. R. Pryamonosov, A. Danilov. Robustness Analysis of Coronary Arteries Segmentation. Smart Modeling for Engineering Systems. GCM50 2018. Smart Innovation, Systems and Technologies, 2019, 133:331–344.

21. А.А. Данилов, А.С. Юрова. Решение прямой задачи электрокардиографии методом конечных элементов. Журнал Вычислительной Математики и Математической Физики, 2019, 59: 2102–2110.

22. Danilov, A. Liogky, R. Pryamonosov, V. Salamatova. Patient-Specific Geometric Modeling of an Aortic Valve. Numerical Geometry, Grid Generation and Scientific Computing. Lecture Notes in Computational Science and Engineering, 2019, 131:217–227.

23. Danilov, A. Yurova. Segmentation of Abdominal Computed Tomography Scans Using Analysis of Texture Features and Its Application to Personalized Forward Electrocardiog-raphy Modeling. Numerical Geometry, Grid Generation and Scientific Computing. Lecture Notes in Computational Science and Engineering, 2019, 131:229–239.

24. K.Nikitin, R.Yanbarisov. Monotone embedded discrete fractures method for flows in po-rous media. // J. Comp. Appl. Math., Vol. 364, 15 January 2020.

25. Chernyshenko A., Olshanskii M., An unfitted finite element method for the Darcy problem in a fracture network // Journal of Computational and Applied Mathematics, V. 336, (2019)

26. A.Y.Chernyshenko, A.A.Danilov, R.A.Syunyaev, A.V.Pikunov, Computational framework for electrophysiology problems and its application to scroll waves and ECG modeling // Proceedings of 6th International Conference on Computational & Mathematical Biomedical Engineering, 2019.

27. K.Terekhov, H.Tchelepi, Cell-centered finite-volume method for elastic deformation of heterogeneous media with full-tensor properties, Journal of Computational and Applied Mathematics, 2020, V.364, pp.112331, Elsevier.

28. K.Terekhov, Cell-centered finite-volume method for heterogeneous anisotropic porome-chanics problem. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2020, V.365, pp.112357, Elsevier.

29. A.Abushaikha, K.Terekhov, Hybrid Mixed Mimetic Discretization Scheme for Reservoir Simulation, SPE Reservoir Simulation Conference, SPE-193897-MS, 2019.

30. S.Gries, B.Metsch, K.Terekhov, P.Tomin, System-AMG for Fully Coupled Reservoir Simulation with Geomechanics, SPE Reservoir Simulation Conference, SPE-193887-MS, 2019.

Подтема «Математическое моделирование процесса противоинфекционной защиты: энергетика и адаптация»

1. Романюха А.А., Каркач А.С., Борисов С.Е., Белиловский Е.М., Санникова Т.Е. Выявление длительно существующих очагов туберкулезной инфекции в мега-полисе с помощью математических методов. Инфекционные болезни. 2019; 17(2): 73–79.

2. Romanyukha, A. A., Rudnev, S. G., Sannikova, T. E., & Yashin, A. I. (2019). Mathe-matical Modeling of Immunosenescence: Scenarios, Processes, and Limitations. Handbook of Immunosenescence: Basic Understanding and Clinical Implications, 209-229. Springer International Publishing AG T. Fulop et al. (eds.), Handbook of Immunosenescence,

3. Gantsev S.K., Pukhalenko A.I., Romanyukha A.A., Chulina I.A., Chulin A.N. and Poletaev A.B. Immunochemical Diagnosis of Cancer Prototyping. Acta scientific cancer biology. Volume 3 Issue 7 July 2019.

4. Ганцев Ш.Х., Пухаленко А.И., Романюха А.А., Чулина И.А., Чулин А.Н., Полета-ев А.Б. Ранняя иммунохимическая диагностика рака. прототип метода // Физи-ческая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация №3 (3) 2019 стр 58-62

5. Руднев С.Г. 11-й международный симпозиум по исследованиям состава тела in vivo // Вестник Московского университета. Серия 23: Антропология. 2018. №4. С.139-145.

6. Руднев С.Г. Исследования состава тела спортсменов-скалолазов // Спортивная наука – скалолазам. Сборник материалов I научно-практической конференции по скалолазанию, 14-15 марта 2019 г. М.: ГКУ «ЦСТиСК» Москомспорта, 2019. С. 22-28.

7. Соловьева А.Е., Гиль-Ордонес Э., Гонзалес-Корреа К.-Х., Руднев С.Г. Примене-ние локальной импедансометрии для оценки подкожного и висцерального жи-роотложения в абдоминальной области у студентов вуза // Морфология. 2019. Т. 156, № 4. С. 85-90.

8. Rudnev S.G. Body composition in athletes: history, methodology and computational prospects, in: Proceedings of the 12th International Symposium on Computer Science in Sport (IACSS 2019), ed. by M. Lames, A. Danilov, E. Temme, and Y. Vassilevski. Cham: Springer Nature Switzerland, 2020. P. 159-165.

9. Rudnev S.G., Negasheva M.A., Godina E.Z. Assessment of the Heath-Carter somato-type in adults using bioelectrical impedance analysis // J. Phys.: Conf. Series. 2019. 1272:012001.

10. A.A.Romanyukha, A.S.Karkach, S.E.Borisov, E.M.Belilovsky, T.E.Sannikova, O.I.Krivorotko. Small-scale stable clusters of elevated tuberculosis incidence in Moscow, 2000–2015. Discovery and spatio-temporal analysis. International Journal of Tuberculosis and Lung Disease (IJTLD), 2019.

11. Авилов К.К., Романюха А.А., Белиловский Е.М., Борисов С.Е. Сравнение схем моделирования естественного течения туберкулёза органов дыхания // Матема-тическая биология и биоинформатика. 2019. Т. 14. №2. С. 570-587.


Тема «Моделирование динамики Земной системы и задачи окружающей среды»

Подтема «Математические задачи теории климата»

1. Дымников В.П., Залесный В.Б. Основы вычислительной геофизической гидроди-намики. М. ГЕОС. 2019. 448 с.

2. Галин В.Я., Дымников В.П. Динамико-стохастическая параметризация облачно-сти в модели общей циркуляции атмосферы. Известия РАН, ФАиО, 2019, 55, 5 , стр. 381-385.

3. Кулямин Д. В., Останин П. А., Дымников В. П. Моделирование F слоя земной ионосферы. Решение уравнений амбиполярной диффузии // Математическое моделирование. — 2019. — Т. 31, № 4. — С. 57–74.


Подтема «Моделирование климата и его изменений»

1. Karagodin A., Rozanov E., Mareev E., (…), Volodin E., Golubenko K. The representa-tion of ionospheric potential in the global chemistry-climate model SOCOL. Science of the Total Environment, 2019, 697,134172.

2. Володин Е.М. Оценка вклада различных механизмов в эволюцию фазы квази-двухлетнего колебания по результатам климатического моделирования. Изве-стия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55. № 1. С. 35-40.

3. Фадеев Р.Ю., Толстых М.А., Володин. Климатическая версия одели атмосферы плав: разработка и первые результаты. Метеорология и гидрология. 2019. № 1. С. 22-35.

4. Шашкин В.В., Толстых М.А., Володин Е.М. Моделирование циркуляции страто-сферы c помощью полулагранжевой модели атмосферы плав. Метеорология и гидрология. 2019. № 1. С. 5-21.

5. Шестакова А.А., Володин Е.М. Воспроизведение вертикальной структуры тропо-сферы климатической моделью ИВМ РАН. Метеорология и гидрология. 2019. № 2. С. 28-40.

6. Корнева И.А., Рыбак О.О., Володин Е.М. Использование энерговлагобалансовой модели для включения криосферного компонента в климатическую модель. Часть III. моделирование баланса массы на поверхности антарктического лед-никового щита. Метеорология и гидрология. 2019. № 2. С. 5-18.

7. Lucarini, V., Gritsun, A., 2019, A new mathematical framework for atmospheric blocking events, Climate Dynamics, https://doi.org/10.1007/s00382-019-05018-2.

8. Perezhogin, P.A., Glazunov, A.V., Gritsun, A.S., Stochastic and deterministic kinetic energy backscatter parameterizations for simulation of the two-dimensional turbu-lence, Russ. J. of Numer. Anal. Math. Modelling, 2019, 34(4), 197-213.

9. A.Gritsun, Potential Predictability and Forecasting of the State of the Field of Anoma-lies of the Total Electron Concentration from Observational Data, Geomagnetism and Aeronomy, 2019, 59(1), 90-100.

10. К.Г. Рубинштейн, Г.А. Зароченцев, Р.Ю. Игнатов, В.И. Бычкова, Е.М. Володин, Н.Г. Яковлев, А.С.Грицун. Региональная модель динамики атмосферы для си-стемы численного моделирования климата Арктики. Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2019, No 3 (373). С. 60-72.

11. А.Пастухова, Н.Чубарова, Е.Жданова, В.Галин, С.Смышляев. Численное моде-лирование изменения содержания озона, эритемной радиации и УФ ресурсов над северной Евразией. Известия РАН, ФАО, № 3, 2019, стр. 20-28.

12. Xu, L. Y., K. Wei, X. Wu, S. P. Smishlyaev, W. Chen, and V. Ya. Galin. The effect of super volcanic eruptions on ozone depletion in a chemistry–climate model. Ad-vances in Atmospheric Sciences, 2019, vol. 36, august, 823-836.

13. В.Галин, В.Дымников. Динамико-стохастическая параметризация облачности в модели общей циркуляции атмосферы. Известия РАН, ФАО, том 55, № 5, 2019, стр. 3-8.


Подтема «Математическое моделирование региональных природно-климатических процессов»

1. Mortikov E.V., Glazunov A.V., Lykosov V.N. Numerical study of plane Couette flow: turbulence statistics and the structure of pressure – strain correlations. – Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, 2019, v. 34, No. 2, p. 119–132.

2. Степаненко В.М., Медведев А.И., Корпушенков И.А., Фролова Н.Л., Лыкосов В.Н. Параметризация речной сети для модели Земной системы. – Вычислитель-ные методы и программирование, 2019, т. 20, с. 396–410.

3. Лыкосов В.Н. Климат – это статистический ансамбль. – Портал «Научная Рос-сия», 22 мая 2019 г.; https://scientificrussia.ru/articles/lykosov-vasilij-nikolaevich.

4. Дебольский А . В. , В. М. Степаненко, А. В. Глазунов, С. С. Зилитинкевич Инте-гральные модели проникающей конвекции со сдвигом скорости // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. — 2019. — Т. 55, № 2. — С. 3–16.

5. Zilitinkevich S. , O. Druzhinin, A. Glazunov, E. Kadantsev, E. Mortikov, I. Repina¬¬, Yu. Troitskaya Dissipation rate of turbulent kinetic energy in stably stratified sheared flows // Atmospheric Chemistry and Physics. — 2019. — Vol. 19. — P. 2489–2496.

6. Glazunov A. V. , G. V. Zasko, E. V. Mortikov, /, Y. M. Nechepurenko. Optimal dis-turbances of stably stratified turbulent Couette flow // Doklady Physics. — 2019. — Vol. 64, no. 7. — P. 308–312.

7. А. В. Глазунов, Е. В. Мортиков, К. В. Барсков и др. Слоистая структура устойчи-во стратифицированных турбулентных течений со сдвигом скорости // Изве-стия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. — 2019. — Т. 55, № 4. — С. 13–26.

8. Perezhogin P.A., Glazunov A.V., Gritsun A.S. Stochastic and deterministic kinetic en-ergy backscatter parameterizations for simulation of the two-dimensional turbulence // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. — 2019. — Vol. 34, no. 4. — P. 197–213.

9. Zasko G.V. , A.V. Glazunov, E.V. Mortikov, Y.M. Nechepurenko Large-scale struc-tures in stratified turbulent couette flow and optimal disturbances // Keldysh Institute Preprints. — 2019. — no. 63. — P. 1–31.

10. Perezhogin P.A. Deterministic and stochastic parameterizations of kinetic energy backscatter in NEMO ocean model in Double Gyre configuration. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, IOP Publishing. 2019.

11. Пережогин П.А. Параметризация отрицательной вязкости в модели океана NEMO // «Международная молодежная школа и конференция по вычислитель-но-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES 2019», 27 мая – 6 июня 2019, Москва, Россия. Тезисы конференции.

12. Пережогин П.А. Применение параметризаций обратного перераспределения энергии в модели океана NEMO на примере конфигурации Double Gyre // Тези-сы Международной конференции “Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики”.


Подтема «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. Формирование ледяных частиц аэрозоля в нижней стратосфере // Химическая физика. 2019. Т. 38. № 1. С. 81–85.

2. Алоян А.Е., Ермаков А.Н., Арутюнян В.О. Моделирование формирования слоя Юн-ге в северных широтах. Пространственно-временная структура и состав частиц // Метеорология и гидрология. 2019. Т.44. № 5. С.5–13.

3. Ермаков А.Н., Алоян А.Е., Арутюнян В.О. Источники сульфатов в карбонатных ча-стицах аэрозоля в городской атмосфере (на примере Иркутска) // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55. № 3. С. 52–61.

4. Ермаков А.Н., Алоян А.Е., Арутюнян В.О. О влиянии влажности воздуха на форми-рование частиц органического аэрозоля в атмосфере//Оптика атмосферы и океана. 2019. Т.32. № 2. С. 141–146.


Подтема «Определение объёма биомассы растительного покрова по данным аэрокосмического мониторинга»

1. Козодеров В.В., Егоров В.Д. Распознавание типов лесной растительности гипер-спектральным самолетным и многоканальным спутниковым данным высокого пространственного разрешения: сравнение результатов и оценка их точности //Исследования Земли из космоса, 2019, №6.

2. Kozoderov V.V., Kuleshov A.A., Dmitriev E.V., Smirnov I.N. Hyperspectral airborne remote sensing of forest fires and modeling particular situations to cease their spreading // Климат и Природа, 2019. №1. С. 2-19.

3. Зотов С.А., Дмитриев Е.В., Шибанов С.Ю., Козодеров В.В., Донской С.А Оценка оперативных возможностей гиперспектрального комплекса НА-ГС с использо-ванием имитационно-статистического моделирования // Исследование Земли из космоса. 2019. N 1. С. 74-83.

4. Дмитриев Е.В., Козуб В.А., Мельник П.Г., Соколов А.А., Сафонова А.Н. Класси-фикация и оценка состояния смешанных древостоев по аэроизображениям сверхвысокого пространственного разрешения // Лесной журнал. 2019. № 5. С. 9-24. (Изв. высш. учеб. заведений).

5. Петухов В.И., Дмитриев Е.В., Баумане Л.Х., Скальный А.В., Лобанова Ю.Н., Гра-беклис А.Р. Критерии нормы в металлолигандном гомеостазе клеток эпидерми-са // Микроэлементы в медицине. 2019. Т. 20. № 1. С. 42-51.

6. Dmitriev E.V., Kozoderov V.V., Donskoy S., Melnik P., Sokolov A. Remote Sensing Methods for the Retrieval of Inventory and Bioproductivity Parameters of Forests Using High Resolution Satellite Images // E3S Web of Conferences, RPERS 2018. 2019. V. 75, N 01003. P. 1-6.

7. Dmitriev E.V., Melnik P.G., Kozoderov V.V., Sokolov A.A. Recognition of species composition and age classes of forest stands using spectral and textural features using high resolution satellite images // АIP Conference Proceedings. 2019

8. Dmitriev E.V., Sokolov A.A., Kozoderov V.V., Delbarre H., Melnik P.G., Donskoi S.A. Spectral-texture classification of high resolution satellite images for the state forest inventory in Russia // Proc. SPIE 11149, Remote Sensing for Agriculture, Eco-systems, and Hydrology XXI, 111491J (21 October 2019).

9. Zotov S.A., Dmitriev Y.V., Shibanov S.Y. Assessment of informative capability of spaced-based hyperspectral system in forest monitoring tasks // Proc. SPIE 11156, Earth Resources and Environmental Remote Sensing/GIS Applications X, 1115603 (3 October 2019); https://doi.org/10.1117/12.2533153

10. Dmitriev E.V., Kozoderov V.V.; Sokolov A.A. The Performance of Texture Features in the Problem of Classification of the Soil-Vegetation Objects // CEUR Workshop Proceedings All-Russian Conference “Spatial Data Processing for Monitoring of Natural and Anthropogenic Processes” (SDM-2019).

11. Дмитриев Е.В., Козодеров В.В., Донской С.А., Мельник П.Г., Зотов С.А. Тема-тическая обработка космических изображений среднего и высокого разрешения при проведении государственной инвентаризации лесов // Региональные про-блемы дистанционного зондирования Земли : материалы VI Междунар. науч. конф., Красноярск, 10–13 сентября 2019 г. / науч. ред. Е.А. Ваганов; отв. ред. Г.М. Цибульский. – Красноярск : Сиб. федер. ун-т, 2019. C. 12-18.

12. Петухов В.И., Дмитриев Е.В., Баумане Л.Х., Скальный А.В. Cинхронность ра-боты мембранных помп в эпидермисе: возможность количественной оценки уровня синхронизации // В сборнике: Yовые технологии в медицине, биологии, фармакологии и экологии материалы Международной конференции NT + M&Ec`2019. Весенняя сессия. 2019. С. 248-252.

13. Кондранин Т.В., Дмитриев Е.В., Зотов С.А., Козодеров В.В. Определение лесо-таксационных параметров на основе совместной обработки мультиспектраль-ных и панхроматических изображений // Семнадцатая Всероссийская Открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)». 2019. C. 457.


Тема «Многомасштабное математическое моделирование атмосферы и океана и задачи усвоения данных наблюдений»

Подтема «Исследование крупно- и мезомасштабной динамики вод Мирового оке-ана и окраинных морей России на основе моделирования и анализа данных наблюдений»

1. Гранкина Т.Б., Ибраев Р. А., Могильников П. А. Верификация данных реанализа ERA-Interim в Азово-Черноморском бассейне // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 3. С. 261–272.

2. Dyakonov G.S. and R.A. Ibrayev, Long-term evolution of Caspian Sea thermohaline proper-ties reconstructed in an eddy-resolving ocean general circulation model, Ocean Sci., 2019. Vol. 15, P.527–541.

3. Кауркин М.Н., Ибраев Р.А. Исследование чувствительности алгоритма усвоения мало-численных данных наблюдений в модели динамики океана // Морской гидрофизиче-ский журнал. Т. 35, № 2. С. 105–113.

4. Ушаков К.В., Ибраев Р.А. О роли вихрей в глобальном меридиональном переносе теп-ла океана // Доклады академии наук, 2019, том 486, No 2, с. 243–246.

5. Ибраев Р.А., Суперкомпьютерные технологии для оперативного прогнозирования мор-ской среды (разрешение ~1 км, ~10 км). В сб. “Оперативная океанология и техниче-ские средства в интересах Военно-Морского флота: материалы совместного заседа-ния командования Главного штаба Военнно-Морского Флота и Секции океанологии, физики атмосферы и географии ОНЗ РАН (г. Санкт-Петербург, 5-6 октября 2018 г.)” под ред. акад. Г.Г. Матишова, Ростов-на-Дону: Изд-во ЮНЦ РАН, 2019.-254 с., стр. 42-82. ISBN 978-5-4358-0178-1.

6. Ibrayev R., Kaurkin M., Bibin V., The algorithm for transferring a large number of radionu-clide particles in a parallel model of ocean hydrodynamics. Communications in Computer and Information Science. 2019. Т. 965. С. 159-170.

7. K.V. Ushakov, R.A. Ibrayev, M.N. Kaurkin. INMIO high resolution global ocean model as a benchmark for different supercomputers. Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции. 23-24 сентября 2019 г., г. Москва / Под. ред. Вл.В. Во-еводина – Москва : МАКС Пресс, 2019. C. 208-209.

8. Ушаков К.В., Ибраев Р.А., Особенности численного моделирования динамики тропи-ческих восточно-тихоокеанских вод в глобальном вихреразрешающем эксперименте. В сборнике: CITES’2019 Международная молодежная школа и конференция по вы-числительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде. 2019. С. 179-183.

9. Фадеев Р.Ю., Ушаков К.В., Толстых М.А., Ибраев Р.А., Шашкин В.В., Долгосрочный прогноз погоды на основе совместной модели. В сборнике: CITES’2019 Международ-ная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным техноло-гиям для наук об окружающей среде. 2019. С. 21-24.

10. Филатов Н.Н., Выручалкина Т.Ю., Голосов С.Д., Гусев А.В., Дианский Н.А., Дьяко-нов Г.С., Зверев И.С., Ибраев Р.А., Исаев А.В., Савчук О.П., Фомин А.В., Фролов А.В., О диагнозе и прогнозе термогидродинамики и экосистем великих озер евразии. В сборнике: Озера Евразии: проблемы и пути их решения Материалы II Междуна-родной конференции. 2019. С. 342-346.

11. Р.Ю. Фадеев, К.В. Ушаков, М.А. Толстых, Р.А. Ибраев, В.В. Шашкин. Совместная модель атмосферы, океана и морского льда ПЛАВ–ИВМИО–CICE: архитектура и особенности параллельной реализации. В сборнике: Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2019). Короткие статьи и описания плакатов XIII Международной научной конференции. 2019, Челябинск: Издательский центр ЮурГУ. С. 417-424.

12. Дианский Н.А., Соломонова И.В., Гусев А.В. Прогностические оценки климатиче-ских изменений в Арктике на основе комбинированного сценария. Российская Арк-тика. 2019. № 4. С. 24-33.

13. Morozov, E. G. , D. I. Frey , N. A. Diansky, and V. V. Fomin, Bottom circulation in the Norwegian Sea, Russ. J. Earth. Sci., 2019, 19, ES2004, doi:10.2205/2019ES000655

14. Коршенко Е. А., Дианский Н. А., Фомин В. В. Воспроизведение глубоководной цир-куляции Черного моря с помощью модели INMOM и сопоставление результатов дан-ными буев ARGO // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 3. С. 220–232.

15. Дианский Н.А., Фомин В.В., Григорьев А.В., Чаплыгин А.В., Зацепин А.Г. Простран-ственно-временная изменчивость инерционных течений в восточной части Черного моря в штормовой период. // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35. № 2. С. 147–159.

16. Чаплыгин А.В., Дианский Н.А., Гусев А.В. Метод балансировки нагрузки вычисле-ний с использованием кривых Гильберта применительно к параллельному алгоритму решения уравнений мелкой воды. Вычислительные методы и программирование: но-вые вычислительные технологии. 2019. Т. 20. № 1. С. 75-87.

17. Marchenko A., Diansky N., Fomin V. Modeling of iceberg drift in the marginal ice zone of the Barents Sea. Applied Ocean Research. 2019. Т. 88. С. 210-222.

18. Дианский Н.А., Фомин В.В. Оценка точности воспроизведения экстремальных наго-нов в Азовском море в зависимости от типов атмосферного воздействия и простран-ственного разрешения морской модели. В сборнике: Закономерности формирования и воздействия морских, атмосферных опасных явлений и катастроф на прибрежную зону РФ в условиях глобальных климатических и индустриальных вызовов (“Опасные явления”) материалы Международной научной конференции. 2019. С. 42-45.

19. Fomin, V.; Diansky, N.; Korshenko, E. and Panasenkova, I.. Assessment of Extreme Surge Simulation Accuracy in the Sea of Azov for Various Types of Atmospheric Forcing and Ocean Model Parameters. In Proceedings of the 5th International Conference on Geographical Information Systems Theory, Applications and Management – Volume 1: ONM-CozD, 2019, ISBN 978-989-758-371-1, pages 340-344.

20. Korshenko, E.; Diansky, N.; Fomin, V. and Panasenkova, I. (2019). Numerical Modelling of the Pollution Distribution from the Underwater Discharge of the Wastewater Treatment Plant near the Heraclean Peninsula of the Crimea under Different Wind Directions. In Pro-ceedings of the 5th International Conference on Geographical Information Systems Theory, Applications and Management – Volume 1: ONM-CozD, ISBN 978-989-758-371-1, pages 373-377.

21. Diansky, N.; Fomin, V.; Panasenkova, I. and Korshenko, E.. Numerical Modelling of the Circulation and Pollution Transport from Rivers and Wastewater Treatment Plants in the Sochi Coastal Area. In Proceedings of the 5th International Conference on Geographical Information Systems Theory, Applications and Management – Volume 1: ONM-CozD, 2019, ISBN 978-989-758-371-1, pages 378-383.


Подтема «Математическое моделирование динамики океана и вариационная ас-симиляция данных наблюдений»

1. Дымников В.П., Залесный В.Б. Основы вычислительной геофизической гидродина-мики. М. ГЕОС. 2019. 448 с.

2. Ивченко В.О., Залесный В.Б. Диффузионно-ротационная параметризация вихревых потоков потенциального вихря: баротропное течение в зональном канале. Изв. РАН, Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55. № 1.

3. Мошонкин С.Н., Залесный В.Б., Гусев А.В., Бышев В.И. Циркуляционные меха-низмы стабилизации климата деятельного слоя океана. Океанологические ис-следования. 2019. Т. 47. № 2. С. 198–219.

4. Залесный В.Б., Мошонкин С.Н. Чувствительность модели циркуляции океана к к-омега параметризации вертикальной турбулентности. Изв. РАН, Физика атмосфе-ры и океана. 2019. Т. 55. № 5. С. 103-113.

5. S.N.Moshonkin, V.B.Zalesny, A.V.Gusev. A splitting turbulence algorithm for mixing parameterization in the ocean circulation model. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 231. 2019. 012038, 9 pp.

6. Залесный В.Б., Мошонкин С.Н., Перов В.Л., Гусев А.В. Моделирование циркуля-ции океана с к-омега и к-эпсилон параметризациями вертикального турбулент-ного обмена. Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35. № 6.

7. Соломонова И.В., Дианский Н.А., Гусев А.В. Климатические изменения в Арктике и их прогностические оценки на основе комбинированного сценария // В сборнике: Современные тенденции и перспективы развития гидрометеорологии в России. Материалы II Всероссийской научно-практической конференции, приуроченной к 55-летию кафедры гидрологии и природопользования ИГУ. Иркутск, 2019. C. 520-531.

8. Филатов Н.Н., Выручалкина Т.Ю., Голосов С.Д., Гусев А.В., Дианский Н.А., Дьяко-нов Г.С., Зверев И.С., Ибраев Р.А., Исаев А.В., Савчук О.П., Фомин В.В., Фролов А.В. О диагнозе и прогнозе термогидродинамики и экосистем великих озер Евра-зии. В сборнике: Озера Евразии: проблемы и пути их решения Материалы II Меж-дународной конференции. 2019. С. 342-346.

9. Чаплыгин А.В., Дианский Н.А., Гусев А.В. Метод балансировки нагрузки вычисле-ний с использованием кривых гильберта применительно к параллельному алго-ритму решения уравнений мелкой воды // Вычислительные методы и программи-рование: новые вычислительные технологии. 2019. Т. 20. № 1. С. 75-87.

10. Дианский Н.А., Соломонова И.В., Гусев А.В. Прогностические оценки климатиче-ских изменений в Арктике на основе комбинированного сценария // Российская Арктика. 2019. № 4. С. 24-33.

11. Романов Ю.А., Нейман В.Г., Бышев В.И., Серых И.В., Сонечкин Д.М., Гусев А.В., Кононова Н.К., Пономарев В.И., Сидорова А.Н., Фигуркин А.Л., Анисимов М.В. Общая оценка статистической значимости и климатической роли глобальных ат-мосферных и океанических осцилляций // Океанологические исследования, 2019, Том 47, № 2, С. 76–99.


Подтема «Создание вычислительного ядра для модели атмосферы нового поколе-ния»

1. Шашкин В.В. , Толстых М.А., Володин Е.М. Моделирование циркуляции стратосферы полулангранжевой моделью атмосферы ПЛАВ, Метеорология и Гидрология, 2019, N1, c. 5-21.

2. Фадеев Р.Ю., Толстых М.А., Володин Е.М. Климатическая версия модели атмо-сферы ПЛАВ: разработка и первые результаты, Метеорология и Гидрология, 2019, N1, с.22-35.

3. M.Tolstykh, G.Goyman, R.Fadeev, V.Shashkin, S.Lubov. SL-AV Model: Numerical Weather Prediction at Extra-Massively Parallel Supercomputer. In: Communications in Computer and Information Science (Russian Supercomputer days 2018). 2019. Springer. V. 965 P.379-387. ISBN 978-3-030-05807-4.

4. A.D. Elvidge, I. Sandu, N. Wedi, S. B. Vosper, A. Zadra, S. Boussetta, F. Bouyssel,
A. van Niekerk, M. Tolstykh, M. Ujiie. Uncertainty in the Representation of Orogra-phy in Weather and Climate Models and Implications for Parameterized Drag. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 2019, V. 11, P. 2567–2585.

5. Р. Ю. Игнатов, М. Ю. Зайченко, М.А.Толстых, К. Г. Рубинштейн, М. М. Курбато-ва Сравнение прогнозов по региональной модели атмосферы при различных начальных и граничных условиях //Метеорология и Гидрология, 2019 N 6 С.17-23.

6. М.А.Толстых, Р.Ю.Фадеев, В.В.Шашкин, С.В.Травова (Махнорылова), Г.С.Гойман, В.Г.Мизяк, В.С.Рогутов, А.В.Шляева, А.Ю.Юрова. Развитие гло-бальной полулагранжевой модели атмосферы ПЛАВ в 2009-2019 гг. Гидроме-теорологические исследования и прогнозы, 2019 г., вып. 374.

7. Толстых М.А. Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В., Гойман Г.С., Хан В.М. Воспроизведе-ние зимней циркуляции атмосферы в Северной Евразии моделью ПЛАВ 972L96. Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES ‘2019 27 мая – 6 июня 2019, Москва, Россия. Избр. Труды. с.42-44. ISBN 978-5-89702-453-7.

8. Фадеев Р.Ю., Ушаков К.В., Толстых М.А., Ибраев Р.А., Шашкин В.В. Долгосроч-ный прогноз погоды на основе совместной модели. Международная молодеж-ная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES ‘2019 27 мая – 6 июня 2019, Москва, Россия. Избр. Труды. с.22-24. ISBN 978-5-89702-453-7.

9. Рогутов В.С., Толстых М.А., Мизяк В.Г Развитие системы ансамблевого прогноза Гидрометцентра России. Подготовка ансамбля начальных данных. Междуна-родная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES ‘2019 27 мая – 6 июня 2019, Москва, Россия. Избр. Труды. с.28-30. ISBN 978-5-89702-453-7.

10. Шашкин В.В., Толстых М.А Воспроизведение динамики стратосферы много-масштабной версией модели атмосферы ПЛАВ. Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES ‘2019 27 мая – 6 июня 2019, Москва, Россия. Избр. Труды. С.155-157. ISBN 978-5-89702-453-7.

11. Мизяк В.Г., Рогутов В.С., Толстых М.А. Развитие ансамблевой системы средне-срочного прогноза погоды в Гидрометцентре России. Используемые наблюде-ния и особенности их усвоения. Международная молодежная школа и конфе-ренция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружа-ющей среде CITES ‘2019 27 мая – 6 июня 2019, Москва, Россия. Избр. Труды. с.324-327. ISBN 978-5-89702-453-7.

12. Махнорылова С.В., Толстых М.А. Инициализация влагосодержания деятельного слоя подстилающей поверхности для многослойной параметризации почвы в глобальной модели атмосферы ПЛАВ. Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES ‘2019 27 мая – 6 июня 2019, Москва, Россия. Избр. Труды. с. 196-198с. ISBN 978-5-89702-453-7.

13. Vargin P., Martynova Y., Volodin E., Коstrykin S. Investigation of boreal storm tracks in historical simulations of INM CM5 and reanalysis data. IOP Conf. Se-ries, Earth Environmental Science. 2019.

14. А.В.Фролов, А.С.Антонов. AlgоWiki: изучение разных вариантов одного чис-ленного метода и другие проблемы // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (23-24 сентября 2019 г., г. Москва). – М.: Изд-во МГУ, 2019. С. 4-13.