авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |
-- [ Страница 1 ] --

РОССИЙСКО-АРМЯНСКИЙ

(СЛАВЯНСКИЙ) УНИВЕРСИТЕТ (РАУ)

СБОРНИК МАТЕРИАЛОВ

ПО ИТОГАМ

СТУДЕНЧЕСКОЙ НАУЧНОЙ

КОНФЕРЕНЦИИ

26–28 октября 2010

г.

ЕРЕВАН 2010

СОДЕРЖАНИЕ

МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА

РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛИЦ С ПОМОЩЬЮ

ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

С.С. Чидемян

ПРИМЕНЕНИЕ АППАРАТА НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ДЛЯ АДЕКВАТНОЙ

ФОРМАЛИЗАЦИИ ШАХМАТНЫХ ПОНЯТИЙ ВЫСОКОГО УРОВНЯ

Н.С. Карапетян

СБОРКА МУСОРА В C++ А.С. Мартиросян РЕЧЕВОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ НА ОГРАНИЧЕННОМ СЛОВАРЕ А.С. Варданова ИНТЕРПРЕТАТОР БЛОК-СХЕМ Т.В. Варданян ПЛАТФОРМА ПО СОЗДАНИЮ И ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ГЕНЕРАТИВНОЙ ГРАФИКИ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ Г.Э. Тишкин ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ ЭЛЕКТРОМАГНИТНО-ИНДУЦИРОВАННАЯ ПРОЗРАЧНОСТЬ В ПАРАХ Rb ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ СВЕРХТОНКОЙ ЯЧЕЙКИ А.А. Багдасарян РАСЧЕТ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ПОЛЯ РАВНОМЕРНО ЗАРЯЖЕННОГО ЭЛЛИПСОИДА В.А. Паплоян ПОЛИТИЧЕСКИЕ И ИСТОРИЧЕСКИЕ НАУКИ ДИАЛОГ ЦИВИЛИЗАЦИЙ КАК СРЕДСТВО МЕЖКУЛЬТУРНОГО ОБЩЕНИЯ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ С.С. Ширханян ЗАКОН «ИБН ХАЛДУНА» И ЕГО ВОЗМОЖНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Ц.А. Костанян ПРОЕКТ НАБУККО: РЕАЛИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ Симонян А. М.

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ ЭКОНОМИКА АНАЛИЗ РЫНКА ДЕНЕЖНЫХ ПЕРЕВОДОВ АРМЕНИИ А. А. Сирунян ОТКРЫТИЕ АРМЯНО-ТУРЕЦКОЙ ГРАНИЦЫ: ВОЗМОЖНЫЕ ПОСЛЕДСТВИЯ ДЛЯ ЭКОНОМИКИ АРМЕНИИ Л.А. Маргарян МЕНЕДЖМЕНТ ЭФФЕКТИВНЫЙ ЛИДЕР В XXI ВЕКЕ Э.Р. Арутюнян МАЛЫЙ И СРЕДНИЙ БИЗНЕС: МИРОВОЙ ОПЫТ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РА Н.Г. Мкртичян ЮРИДИЧЕСКИЕ НАУКИ СУЩНОСТЬ ДОГОВОРА БАНКОВСКОГО ВКЛАДА В РА Л.А. Саргизов ПРОБЛЕМЫ КОЛЛИЗИОННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ СТАТУСА ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ В РЕСПУБЛИКЕ АРМЕНИЯ И В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Ш.С. Саргсян НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ МЕДИЦИНСКОГО СТРАХОВАНИЯ В РА А.Г. Хачатрян..

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ОПЕРАТИВНО-РОЗЫСКНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ В ПРОЦЕССЕ ДОКАЗЫВАНИЯ Н.А. Манукян ©© СООТНОШЕНИЕ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО И НОРМАТИВИСТКОГО ПОДХОДОВ K ПРАВОПОНИМАНИЮ Е.Э. Гянджумян ПРАВО НАРОДА НА САМООПРЕДЕЛЕНИЕ КАК ЕСТЕСТВЕННОЕ ПРАВО К.Б. Зарикян ПРАВОВОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ НЕДВИЖИМОСТИ В СРЕДНЕВЕКОВОМ АРМЯНСКОМ ПРАВЕ (ТЕОРЕТИКО-ИСТОРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ) Л.А. Садоян ПРОБЛЕМА ПРЕДСТАВИТЕЛЬСТВА НАЦИОНАЛЬНЫХ МЕНЬШИНСТВ В ЗАКОНОДАТЕЛЬНЫХ ОРГАНАХ ЕВРОПЫ А.Г. Малхасян ЛИТЕРАТУРА ТРИ МИРА В РОМАНЕ М. БУЛГАКОВА «МАСТЕР И МАРГАРИТА»





М.Р. Мкртумян РОМАН ДЭВИДА ЛОУРЕНСА «ЛЮБОВНИК ЛЕДИ ЧАТТЕРЛЕЙ»

Л. А. Авагян ЖУРНАЛИСТИКА ОТНОШЕНИЕ К ПРОШЛОМУ КАК ЧАСТЬ КУЛЬТУРНОГО САМОСОЗНАНИЯ (ПО МАТЕРИАЛАМ ПУБЛИЦИСТИКИ 90-ЫХ) А.Г. Аванесова РОЛЬ ДЕЯТЕЛЕЙ КУЛЬТУРЫ И СМИ В РАЗРЕШЕНИИ МЕЖДУНАРОДНЫХ КОНФЛИКТОВ Л.Р. Хачикян ПСИХОЛОГИЯ ФOРМИРОВАНИЕ УМСТВЕННО-ПОЗНАВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В НАЧАЛЬНОЙ ШКОЛЕ Л. А. Погосян ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ САМООЦЕНКИ ЛИЧНОСТИ С ЕЕ ЦЕННОСТНЫМИ ОРИЕНТАЦИЯМИ А. А. Бархударян ИССЛЕДОВАНИЕ ЛИЧНОСТНЫХ И ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КАЧЕСТВ ПСИХОЛОГА С ПОЗИЦИИ ГУМАНИСТИЧЕСКОЙ ПСИХОЛОГИИ Э.С. Берберян ЗАВИСИМОСТЬ ЧЕРТ ХАРАКТЕРА ОТ ГРУПП КРОВИ Хачикян А.Б.

МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛИЦ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С.С. Чидемян (студент 1-го курса магистратуры) Научный руководитель – Гишян С.А.

Аннотация В данной работе затронута проблема обнаружения лиц на изображении, имеющая широкое распространение в современной цифровой технике. Решение этой проблемы было дано с помощью подхода, основанного на обнаружении лиц с помощью искусственных нейронных сетей, обученных на основе алгоритма обратного распространения. В данной версии поддерживается возможность распознавания лиц в анфас, что не исключает однако возможности распознавания лиц с различным уровнем наклона за счет подбора обучающего множества, что предает гибкость решению данной задачи.

Предисловие В последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях (НС). Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных применений НС. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения. Целью разработки данной системы является проблема обнаружения лиц на изображениях с применением нейронной сети, обученной процедурой обратного распространения. Была поставлена задача реализации математической модели нейронной сети с возможностью дообучать сеть на новом множестве объектов изучения, а также возможность обнаружения лиц на изображениях с помощью обученной нейронной сети. В данной работе, в частности, будет продемонстрирован подход к обнаружению лиц в анфас. Обнаружение объектов является фундаментальной проблемой в области, называемой «компьютерной зрение», и широко используется в цифровой технике (фото- и видео-камеры). При разработке такого рода систем возникают проблемы 2-х типов:

1. Обнаружение объекта-лица на фотографии зависит от множества факторов, таких как освещнность, позиция, выражение лица и т.д.

2. Нейронная сеть должна быть обучена на множестве различных таких вариаций, чтоб суметь различить объект-лицо от другого объекта.

Описание проектного решения Обнаружение лиц с помощью нейронной сети (НС) происходит в 2 фазы:

Offline режим (Процесс обучения НС) В процессе этого режима сеть итеративно обучается на некотором множестве изображений, содержащих лица и несодержащих лица. Перед началом обучения веса синаптических связей в нейронной сети задаются произвольно из отрезка [-0.5;

0.5]. При этом сеть имеет ровно 1 выходной нейрон, соответствующий ответу сети на вопрос, является ли поданное на вход сети лицом или нет. Если в процессе обучения поданное на вход нейронной сети изображение содержит лицо, то ожидаемое значение выходного нейрона должно быть 1, и 0 в противном случае. В этом режиме мы также задаем число погрешности (насколько наша сеть имеет право ошибаться). Если после того как нейронной сети на вход было подано изображение е выход отличается от желаемого выхода на число большее, чем установлено числом погрешности, то выполняется очередной шаг итерации с корректировкой синаптических весов.

Online режим (Процесс локализации) В процессе этого режима собственно и происходит распознавание. Данный режим делится на 3 подфазы:

а) Локализация изображения На данном этапе создаются несколько отмасштабированных копий данного изображения(так называемая пирамида изображений). Рамка заданного размера устанавливается в верхнем левом углу данной копии. Изображение, содержащееся в рамке, локализуется, после чего переходим к следующему шагу.

б) Улучшение качества изображения На данном этапе изображение, взятое на предыдущем шаге, подвергается операции улучшения цветовой гаммы и контрастности. Применяя линейную функцию корректировки контрастности, мы тем самым удаляем все артефакты, вызванные условиями освещения. Данная коррекция ни в коем случае не должна приводить к тому, чтоб изображение, содержащее лицо, превращалось в обратное, и наоборот.

Таким образом, с помощью этой процедуры мы добьмся уравнивания яркости всех частей изображения, что положительно влияет на эффективность распознавания. Далее применяется операция перевода цветного изображения в чрно-белое. После этого применяется алгоритм улучшения гистограммы изображения. Целью данного преобразования является получение гладкой гистограммы распознаваемого объекта, где интенсивность каждого пикселя встречается одинаковое количество раз. И наконец, применяется процедура пересечения с овальной маской для того, чтоб предать локализованному изображению форму лица.

в) Полученное на предыдущем шаге изображение податся на вход нейронной сети, после чего нейронная сеть отвечает, содержит ли оно лицо или нет. В случае положительного ответа локализованная зона отмечается на исходном изображении и в дальнейшем, с целью повышения эффективности, для остальных копий эта зона не рассматривается.

После этого передвигаем рамку и все эти шаги проделываем для всех отмасштабированных копий, за исключением отмеченных зон. Тем самым в результате работы данной системы будут выявлены все лица на исходном изображении (см.: рис. 1).

Овальная маска Оригинальное окно Нормализация гистограммы Улучшение контрастности Пересечение с овальной маской Рис. 1.

Подводя итоги, стоит отметить, что нейронная сеть была обучена на более, чем копиях изображения, содержащих лица, и на более, чем 400 копиях изображений, не содержащих лица, в результате чего был достигнут результат обнаружения лиц почти в 70%.

Литература 1. Henry A. Rowley, Shumeet Baluja, and Takeo Kanade Neural Network-Based Face Detection, Короткий С. Нейронные сети: основные положения.

2.

УоссерменФ. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992.

3.

4. Almeida L.B. 1987. Neural computaters. Proceedings of NATO ARW on Neural Computers, Dusseldorf.

Heidelberg: Springer-Verlag.

5. Alain Petrowski, Gerard Dreyfus, Claude Girault, Performance Analysis of a Pipelined Backpropagation Parallel Algorithm //IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.4, N6, 1993, pp.970-981.

ПРИМЕНЕНИЕ АППАРАТА НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ДЛЯ АДЕКВАТНОЙ ФОРМАЛИЗАЦИИ ШАХМАТНЫХ ПОНЯТИЙ ВЫСОКОГО УРОВНЯ Н.С. Карапетян (студент 2-го курса магистратуры) Научный руководитель – к.б.н., доц. Ваградян В.Г.

АННОТАЦИЯ Рассматриваются возможность применения математического аппарата нечетких множеств для моделирования шахматных понятий высокого уровня. Приводятся примеры такого моделирования. На основе такого подхода разработана программа CHESS_COMMENT (для голосового комментирования шахматных партий).

Шахматы – это по форме игра, по содержанию – искусство, по трудности овладения – наука.

Тигран Петросян, 9-й чемпион мира по шахматам 1. ВВЕДЕНИЕ Интересным представляется задача формализации (до уровня пригодности для программирования) шахматных понятий высокого уровня в том виде, в котором ими оперируют профессиональные шахматисты. Теория нечетких множеств является наиболее адекватным для такой формализации, ибо как это парадоксально ни звучит, шахматы – игра существенно неточная (по Ботвиннику) и нечеткая (по Задэ). Действительно, ведь в абсолютном большинстве позиций «сильнейший ход» определить на практике (пока) принципиально невозможно, а само понятие «сильный ход» с очевидностью является нечетким понятием и может быть формализовано с помощью нечеткой лингвистической переменной. Такой подход к моделированию шахматной игры приобретает все больше сторонников [12] 2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОСТЫХ ПОНЯТИЙ Рассмотрим, как можно применить идею нечетких множеств к шахматным понятиям первого уровня (по классификации Э. Погосяна и сотр. [1]). При этом Э.

Погосян отмечает, что шахматные понятия всех уровней кроме нулевого (правила шахматной игры) в абсолютном своем большинстве индивидуализированы. Иначе говоря, каждый шахматист по-своему интерпретирует общие шахматные знания. Именно этим обстоятельством и определяется наш подход к моделированию шахматных понятий.

2.1. Фланги.

Шахматную доску принято делить на два фланга – ферзевый и королевский. К этим двум множествам причисляют соответственно вертикали: ФчФ={A, B, C, D} и ФчК={E, F, G, H}. Зададимся вопросом: "В равной ли степени фланговыми воспринимаются человеком-шахматистом вертикали A, B и C, D на ферзевом фланге и, соответственно, H, G и E, F – на королевском?" Очевидно, нет. Любой человек-шахматист скажет, что чем ближе вертикаль к «краю доски» тем более фланговой она воспринимается. Вот это субъективное восприятие «более фланговости» невозможно формализовать с помощью теоретико-множественного математического аппарата. Поэтому более адекватно применять здесь аппарат нечетких множеств.

Так, нечеткие множества вертикалей ферзевого и королевского флангов могут выглядеть следующим образом. ФнчФ={1/A, 0,75/B, 0,5/C;

0,25/D;

0/E;

0/F;

0/G;

0/H} и ФнчК={0/A;

0/B;

0/C;

0/D;

0,25/E;

0,5/F;

0,75/G;

1/H}. Объединение нечетких множеств ФнчФ и ФнчК является нечетким множеством фланговых вертикалей как таковых:

Фнч = ФнчФ ФнчК = {1/A, 0,75/B, 0,5/C;

0,25/D;

0,25/E;

0,5/F;

0,75/G;

1/H}. Где Фнч(x) = max( ФнчФ(x), ФнчК (x)), Как видим, описанное множество правильно отражает наше интуитивное представление о большей или меньшей фланговости вертикалей шахматной доски (рис. 2).

В то время как объединение четких множеств, представляющих ферзевый и королевский фланги, дает все вертикали – всю шахматную доску (рис. 1), что не отражает понятие «фланги шахматной доски».

2.2. Центр.

Принято считать, что стратегически очень важно в шахматной игре контроль над «центром доски». «Центр доски» в шахматных учебниках определяется как четкое множество следующих клеток Цч ={D4, D5, E4, E5}.

Однако, человек-шахматист понятие «центр» воспринимает более широко и градуированно. То есть считается, что контроль над непосредственным окружением центра (в узком смысле) несколько менее, но тоже весьма полезно и важно (рис. 3).

Поэтому более адекватно описывать понятие центр в терминах нечетких множеств. Это можно сделать следующим образом:

Цнч = {0/A1,..., 0/A8, 0/B1, 0.25/B2,..., 0.25/B7, 0/B8, 0/C1, 0.25/C2, 0.75/C3,..., 0.75/C6, 0.25/C7, 0/C8, 0/D1, 0.25/D2, 0.75/D3, 1/D4, 1/D5, 0.75/D6, 0.25/D7, 0/D8, 0/E1, 0.25/E2, 0.75/E3, 1/E4, 1/E5, 0.75/E6, 0.25/E7, 0/E8, 0/F1, 0.25/F2, 0.75/F3,..., 0.75/F6, 0.25/F7, 0/F8, 0/G1, 0.25/G2,..., 0.25/G7, 0/G8, 0/H1,..., 0/H8}.

Интересно, что отрицание этого множества Цнч (обозначим через Кнч), характеризуемое следующей функцией принадлежности Кнч(х) = 1 - Цнч(х), отражает нечеткое понятие «край доски» (рис. 4).

3. ОЦЕНКА ПОЗИЦИИ.

Обычно шахматисты рассматривают понятие «оценка позиции» в трех плоскостях:

сугубо материальная, материально-позиционная, сугубо позиционная. Каким-то образом, сопоставляя эти три составляющие, шахматист принимает решение, например, о том, что его «позиция предпочтительней». Не трудно заметить, что выражения подобные этому можно рассматривать как термы лингвистической переменной «оценка позиции»

3.1. Сугубо материальная составляющая оценки позиции вычисляется как разница сумм номинальных стоимостей присутствующих на доске фигур обеих цветов.

Материально-позиционная составляющая отражает разницу в активности, 3.2.

маневренности фигур сторон. Как говорил Капабланка: «Основу позиционного перевеса составляет количество полей контролируемых фигурами сторон». Естественно, это сказывается на их объективной ценности во время игры.

Нами предложен метод оценки материально-позиционной составляющей, основанный на нечетком подходе к понятию "присутствие фигуры на доске". Эта оценка вычисляется, как разница суммарной цены фигур сторон определяет реальное соотношение сил (материала) на доске [2].

VR(f) = VR(fс1) - VR(fс2) f f Сугубо позиционная составляющая оценивается человеком-шахматистом 3.3.

специфичным – отличным от шахматных программ образом. Он определяет «смысл позиции». И исходя из этого человек оценивает текущую (и просчитываемые вперед) позицию. Исходя из этого же, человек ограничивает рассматриваемые ходы и варианты, отбраковывая и не просматривая «бессмысленные», т.е. бесполезные с точки зрения смысла данной позиции.

Под смыслом позиции следует понимать максимально выгодную (для просчитывающей стороны) цель, которую можно поставить и достичь из данной позиции через некоторое (поддающееся просмотру) число ходов.

Понятие «смысл позиции» чисто индивидуально. Поскольку анализируя одну и ту же конкретную позицию, шахматисты разной (собственно говоря, одинаковой тоже) квалификации ставят перед собой в общем случае разные цели. Это зависит от стиля, темперамента, опыта – одним словом – от индивидуальности, но более всего от силы игры – квалификации каждого конкретного шахматиста.

Цель в шахматах это всегда какая-то позиция, которая обычно характеризуется в терминах, описывающих некоторые шахматные понятия. Поэтому для формализации цели необходимо формализовать все, связанные с этим, понятия более низкого уровня. В качестве первого шага в этом направлении мы решили рассмотреть наиболее определенную цель-понятие – «мат». Здесь нет разночтений, нет градаций – не может быть больше или меньше мата. Матовая позиция четко сформулирована правилами игры и формализована. Существенно более сложным, неоднозначным и нечетким является понятие «атака на короля». В данной работе мы попытались смоделировать и исследовать это понятие. Мы разбили понятие «атака на короля» на четыре понятия:

Подготовка атаки на короля;

Атака позиции короля;

Прямая атака на короля;

Матовая атака (на короля).

Определены позиции, связанные с этими понятиями. Для большей определенности начнем с конца:

СМАК-позиции – это Стартовые позиции Матовой Атаки на Короля. Позиция определяется началом форсированного мата или мата за n полуходов;

СПАК-позиции – это Стартовые позиции Прямой Атаки на Короля;

Позиция определяется началом действий на «неприкрытого короля».

САПК-позиции – это Стартовые позиции Атаки на Позицию Короля;

Позиция определяется началом действий по разрушению «пешечного прикрытия короля».

СГАК-позиции – это Стартовые позиции подГотовки Атаки на Короля;

Позиция определяется началом расстановки фигур направленных на позицию короля.

На сегодняшний день нам удалось формализовать и програмно реализовать нахождение СМАК-позиций. Им соответствует терм «безнадежная позиция»

лингвистической переменной «оценка позиции». СПАК-позиции расцениваются неоднозначно. В этом случае применяется соотношение введенных нами коэффициентов важности атакующих и защищающих фигур [13].

Достижение любой цели в шахматах связывается с понятием зоны боевых действий, куда входят все участвующие в боевых действиях по достижению данной цели фигуры со своими траекториями. В случае атаки на короля, центром боевых действий является король, а в зону боевых действий входят все те фигуры, которые прямо атакуют короля или «пояс короля». Составляется нечеткое множество фигур, атакующих короля. Те фигуры, которые прямо атакуют короля входят в это множество с коэффициентом 1, остальные фигуры входят в это множество с настолько меньшим коэффициентом, насколько большее количество полуходов нужно, чтобы атаковать короля. Полученные коэффициенты и считаются как коэффициентами важности атакующих фигур.

Аналогично рассчитываются коэффициенты важности защищающих фигур.

4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ Нами разработана программа chess_comment [14], которая для случая атаки на короля способна оценить позицию, так как это делает человек – «на глаз», и выдавать голосовое сообщение об оценке позиции на шахматном жаргоне.

Основываясь на этом подходе, удалось написать программу chess_finder [15], смыслового поиска (поиска по понятиям) в базе шахматных позиций, когда запрос производится на шахматном жаргоне.

5. РЕЗУЛЬТАТЫ.

5.1 Программа chess_comment показала хорошие результаты при оценке таких позиций, для которых были известны гроссмейстерские оценки. В эндшпилях из всех проверенных партий был показан 100% результат. Т.е. практически повторены гроссмейстерские оценки. В миттельшпильных позициях из 10 проверенных позиций в 7- и программа показала результаты, близкие к гроссмейстерским оценкам.

Литература 1. Погосян Э. Адаптация комбинаторных алгоритмов. АН Армении, Ереван, 1982.

2. Ваградян В. Применение аппарата нечетких множеств для адекватной формализации материальной составляющей оценки шахматных позиций. РАУ, 2007. С. 15–19.

3. Амбарцумян М., Арутюнян Ю., Погосян Э. Собрание Единиц Шахматной Лексики Упорядоченных по Сложности их Толкований. Материалы исследований ИПИА Академии Наук Армении, 1974–1980.

4. Крогиус Н.В. Психология шахматного творчества. М., Физкультура и спорт, 1981.

5. Лысенко А.В. Оценка позиции. М., Физкультура и спорт, 1990.

6. Котов А.А. Как стать гроссмейстером. М., Физкультура и спорт, 1985.

7. Григорян Д.Х. Создание среды управления экспертной системой, основанной на нечеткой логике. Применение в шахматах. Дипломная работа. РАУ, 2007.

8. Pogosian E., Vahradyan V., Grigoryan A. On competing agents consistent with expert knowledge. In AIS ADM 2007 St. Petersburg, Springer-Verlag: NY. PP. 229–241.

9. Погосян Э., Ваградян В., Григорян А. Эксперименты согласования знаний экспертов с принятием решений в этюдах Рети и Надареишвили. Математические вопросы кибернетики и вычислительной техники. XXVIII, Ереван, 2007. С. 94–113.

10. Botvinnik M. Computers in Chess. Solving Inexact Search Problems. Springer Series in Symbolic Computation, with Appendixes, Springer-Verlag: NY: 1984.

11. Pogossian E. Specifying Personalized Expertise. International Association for Development of the Information Society (IADIS): International Conference Cognition and Exploratory Learning in Digital Age (CELDA 2006), 8–10 December Barcelona, Spain, 12. Joo Paulo Carvalho, Nuno Cavaco Horta, Daniel Chang Yan, Pedro Ramos e Silva3, R.

Alves Redol, «Fuzzy Chess Tactics». 9, 1000-029 Lisboa, PORTUGAL, 2008.

13. Карапетян Н. Шахматный голосовой анализатор, основанный на нечеткой логике.

Диплоная работа. Рук. В. Ваградян, РАУ, 2009.

14. Степанян М. Смысловой поиск в базе шахматных позиций. Диплоная работа. Рук. В.

Ваградян, РАУ, 2009.

СБОРКА МУСОРА В C++ А.С. Мартиросян (студент 2-го курса магистратуры) Научный руководитель – к.ф.-м.н. Топчян Р.Б.

Аннотация Как известно в C++ предусмотрено ручное управление памятью. С одной стороны это повышает производительность и уменьшает количество употребляемой памяти, с другой стороны в некоторых случаях ручное управление памятью приводит к трудно определяемым ошибкам. В данной работе рассматривается библиотека C++, с помощью которого можно добиться автоматического управления памятю.

Состояние Проблемы Как известно, в C++ при выделении динамической памяти, освобождение выделенной памяти возлагается на программиста.

Рассмотрим простой пример:

someClass * pointer = new someClass();

// кaкие-то операции delete []pointer;

На первый взгляд все нормально и у нас тут нет утечки памяти, так как, объект, созданный с помощью new, был удален в конце блока. На самом деле данный код потенциально может содержать ошибку, так как, между созданием и удалением объекта может находиться return, или еще хуже, какая – то функция, которая будет вызвана между new и delete, может бросить исключение. Таким образом, мы пришли к выводу, что данный код потенциально может привести к утечке памяти.

Для того чтобы избавиться от данной проблемы, в стандартную библиотеку C++ ввели класс auto_ptr. Конструктор данного класса принимает указатель на созданный объект и при выходе из области видимости вызывается деструктор данного класса, в котором и осуществляется освобождение выделенной памяти.

Пример:

#include memory void somefunction() { std::auto_ptrsomeClass autopointer(new someClass());

// кaкие то операций }//тут вызывается деструктор autopointer, который освобождает память.

Проблема данного метода в том, что в данном случае на данный объект не может ссылаться одновременно больше одного элемента. Для решения данной проблемы в библиотеке Boost был добавлен класс shared_ptr (данный класс планируется добавить в стандартную библиотеку новой версии C++). shared_ptr работает подобно auto_ptr но в отличии от него он считает количество ссылок ссылающихся на объект и когда количество доходит до нуля объект освобождается.

Однако у класса shared_ptr есть один большой недостаток. Пусть есть два объекта A и B. И пусть в объекте А имеется ссылка на А объект B. Пусть объект B в свою очередь ссылается на объект A(см. рис.1).

B Рис. Заметим, что данная конструкция никогда не освободится и до конца программы она будет существовать, так как, и на А и на B имеется ненулевое количество ссылок.

Рассмотрим ориентированный граф, вершинами которого являются динамически выделенные объекты, а из A существует ребро в B в том случае, если А ссылается на B.

Тогда если в таком графе имеется цыкал, то данная часть до конца программы не освободится.

Таким образом, как видим, хотя и в C++ существуют механизмы для регулирования сборки мусора, они не идеальные.

Автоматическая сборка мусора поддерживается большинством современных языков.

Преимуществом автоматической сборки мусора является передача обязанности сборки мусора от программиста к сборщику мусора. Таким образом, используя сборщик мусора мы исключаем ошибки утечки памяти.

Постановка Задачи Итак, сначала определимся, какие объекты из себя представляют мусор. Мы уже заметили, что если определить объект как мусор, когда на него нет других ссылок, то многие объекты не будут устранены до конца программы. Следовательно, мы должны по другому определить является ли объект мусором или нет. Заметим, что программе доступны только те объекты, до которых можно дойти из объектов определенных в стеке или глобально.

Введем несколько определений:

Определение:

Будем говорить, что какой-то объект принадлежит периметру программы, если она определена в стеке или глобальна.

Определение:

Будем говорить, что объект доступен из периметра программы, если существует путь из какой-то вершины периметра до данного объекта.

Определение:

Будем говорить, что объект является мусором, если он не доступен из периметра программы.

Рассмотрим пример (рис. 2).

Периметр Рис. 2.

Если А, B, C, D, E периметр, то мусором являются M, J, K, L.

Таким образом, задача приводится к задаче нахождения мусора.

Предлагаемое решение Общее Описание:

Предлагаемое решение из себя представляет множество классов и договоренностей, следуя которым автоматическая сборка мусора будет обеспечена. Во-первых, договоримся, для достижения сборки мусора пользоваться не простыми указателями на объекты, а объектами специального шаблонного класса gc_ptr, который представляет интерфейс указателя. Во-вторых, так как, нам необходимо узнать, на какие объекты ссылается данный объект, а C++ в отличии от таких языков как C# и java не поддерживает так называемый reflection и во время исполнения невозможно пройтись по всем объектам произвольного класса, то необходимо выработать какой-то механизм, с помощью которого можно пройтись по всем объектом на которые ссылается данный объект. Для этого все объекты, которые должны утилизироваться с помощью сборщика мусора должны наследовать от объекта gc_object.

Таким образом, gc_object -это корневой тип, все остальные типы наследуют от него.

gc_object абстрактный тип, и для того, чтобы создать какой-нибудь объект производного от него класса необходимо переопределить виртуальную функцию CallForeachChild, который вызывает переданный ему функтор для всех объектов, на которые он ссылается.

Также для корректной работы деструктора необходимо перегрузить виртуальный деструктор.

Для создания массива будем вместо встроенных массивов С использовать специальный класс gc_array, который будет аналогом gc_ptr для массивов. Заодно такая конструкция поможет следить за ошибками выхода за пределы массива.

Определим также класс GarbageCollector, в котором будут инкапсулированны классы для утилизации мусора. Объект класса GarbageCollector GC и будет заниматься сборкой мусора.

Как уже говорилось каждый объект, должен перегрузить функцию CallForeachChild.

Данная функция принимает параметр вида gc_functor. gc_functor – это базовый абстрактный класс с операцией (), которую нужно перегрузить в наследнике.

Так как кроме созданных классов нам понадобиться еще и динамически создавать объекты интегрированных типов, то для них создадим классы обертки gc_basetypeтип.

Например для динамического создания объектов типа int можно воспользоваться типом gc_basetypeint.

У сборщика мусора определено какое-то число и если после очередного выделения памяти суммарная память на объекты, подлежащие сборке мусора становится больше данного числа, начинается сборка мусора. Также сборку можно стартовать вручную, вызвав соответствующую функцию.

Также договоримся, что обьекоми будем пользоваться только с помощю определенных нами ссылок.

Для работы с бибилотекой определим специальную директиву, gcall.h.

Для безопасного преоброзования из одного типа в другую определим специальную функцию convert.

Определение Периметра:

Как уже говорилось выше для определения объектов, которые могут быть удалены (мусора) необходимо иметь список объектов на периметре. Для этого будем использовать следующий алгоритм:

Каждый раз при создании новой ссылки будем ее помечать как глобальную (т.е. в периметре). Если ссылка не из периметра, то она была определена в другом объекте. Это в свою очередь означает, что такая ссылка была создана или в конструкторе какого-то класса, которая ссылается на него, либо при изменении значения какой-то ссылки объекта, который начал на него ссылаться. В обоих случаях после создания такой ссылки из объекта ссылающегося на него можно сразу после создания объекта изменить значение метки.

Рассмотрим пример:

Пусть имеются классы A,B,C,D,E со следующей иерархией:

class B:public gc_object { //функии класса и переменные не подчиняющиеся сборке мусора …......

//переменные подчиняющиеся сборке мусора gc_ptrD d_ptr;

gc_ptrE e_ptr;

} class A:public gc_object { //функии класса и переменные не подчиняющиеся сборке мусора …......

//переменные подчиняющиеся сборке мусора gc_ptrB b_ptr;

gc_ptrC c_ptr;

} Классы C, D,E пусть не имеют ссылок в себе.

Пусть имеется элемент класса A, рассмотрим как работает алгоритм определяющий периметр объектов:

Представим наши элементы в виде графа, где как и раньше вместо переменных – вершины, а вместо ссылок – ребра. Тогда процесс определения глобальных переменных выглядит следующим образом:

I)инициализация D,F II)инициализация B,C. D и F большене глобальны!

III)инициализация А. B и C больше не глобальны!

Рис. Полученные результаты На основе вышеизложенных идей была написана библиотека С++, которая реализует сборку мусора. Таким образом, наличие подобной библиотеки программисту дает возможность выбора между более быстрым, но более сложным стандартным управлением памятью и более ресурсоемкой, но более надежной автоматической сборкой мусора.

Литература 1. Бьярн Страуструп. Язык Программирования C++. Специальное издание.

2. Джефф Элджер. Библиотека Программиста C++.

3. Скотт Мэйерс. Эффективное Использование C++, 55 верных советов улучшить структуру и код ваших программ.

4. Теория и практика Java: Краткая история развития технологии утилизации памяти http://www.ibm.com/developerworks/ru/library/j-jtp10283/ 5. Документация библиотеки boost про класс shared_ptr http://www.boost.org/doc/libs/1_43_0/libs/smart_ptr/shared_ptr.htm РЕЧЕВОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ НА ОГРАНИЧЕННОМ СЛОВАРЕ А.С. Варданова (студентка 2-го курса магистратуры) Научный руководитель – к.б.н., доц. Ваградян В.Г.

На сегодняшний день, когда скорость и удобство являются одними из самых главных аспектов современной жизни человека, распознавание голосовых команд является наиболее актуальной темой: начиная от человека, который хочет иметь возможность заниматься другими делами и параллельно отдавать команды, тем самым экономя сво время, и заканчивая людьми с ограниченными возможностями.

Развитие речевых распознавателей началось с 1952 года, когда сумели создать систему, распознающую произнесенные цифры. Далее наиболее интенсивно развитие продолжилось с конца 1990-х годов: пытались и пытаются применять речевое распознавание в медициине, военной деятельности, телефонии и т.д.

Речевое распознавание является очень широкой и в то же время специфической относительно многих аспектов задачей. Она варьируется от того, как будут произноситься слова (слитно, с интервалами), до того, на каком языке их будут произносить (т. к. у каждого языка имеются свои существенные особенности) и в какой области будет применяться система.

Данная работа посвящена распознаванию слов ограниченного словаря, произнеснных на армянском языке, с помощью MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) коэффициентов.

Задача: распознать подаваемый на вход сигнал с помощью быстрого преобразования Фурье и MFCC коэффициентов.

Данная задача решается посредством использования так называемых MFCC коэффициентов. Известно, что звуковой сигнал, воспринимаемый человеком, притерпевает определенную обработку ухом, перед тем, как попасть в мозг.

Генерирование MFCC коэффициентов является программным аналогом биологической системы обработки сигнала. Данный метод хорош тем, что он четко характеризует сигнал, в то же время, оставаясь грубым к фоновым шумам, при этом, не требуя больших затрат памяти.

Общая идея распознавания состоит в следующем. Каждый звуковой сигнал можно охарактеризовать уникальной последовательностью MFCC коэффициентов. Таким образом, получив данные коэффициенты для необходимых эталонных слов, генерируемые коэффициенты каждого идущего на вход сигнала сравниваются с коэффициентами каждого эталонного слова, используя DTW (Dynamic Time Warping) метод.

Генерирование MFCC коэффициентов происходит согласно следующему краткому описанию. Сначала система получает сигнал, как функцию от времени. Затем обработка всего сигнала происходит за счет разбиения данного сигнала на блоки и уже отдельного их обрабатывания (Рис.1).

Обработка отдельного блока. Сперва блок (т.е. содержащийся в нем сигнал) умножается на оконную функцию Хэмминга (Hamming window) с целью сглаживания разрывов в начале и конце блока после (быстрого) преобразования Фурье, которое применяется к результирующему оконному блоку. После того, как было применено преобразование Фурье, к полученному спектральному представлению сигнала в блоке применяются треугольные фильтры (Mel Scale Triangular Filters), в результате чего получаются необходимые коэффициенты. Далее можно применить еще некоторые преобразования (например, логарифмировать коэффициенты), которые позволят сделать коэффициенты ещ более специфичными для данного сигнала.

В данной работе рассматривается распознавание слов из ограниченного словаря шахматной терминологии, для программы голосового управления шахматами.

Реализация данной задачи на Matlab-е является шагом в задаче более оптимальной и верной реализации распознавания и управления на языке Java с возможным применением нейронной сети на одной из стадий всего процесса. На данном этапе распознаются слова из конечного списка слов.

Рис.1. Получение MFCC MFCC коэффициенты. Как уже было замечено ранее, MFCC коэффициенты являются наиболее оптимальным выбором для уникальной идентификации сигнала, так как они остаются нечувствительными к посторонним шумам и в то же время очень точно идентифицируют подаваемый на вход сигнал [3]. Метод, связанный с MFCC коэффициентами требует сравнительно небольших затрат памяти и в то же время работает достаточно быстро.

Для получения MFCC коэффициентов необходимо умножить спектр, полученный после БПФ на «треугольные» фильтры, которые представляются следующим образом:

| k cm | 1,| k cm | m U m (k ) (1) m 0,| k cm | m cm cm (2) 1 m 4, f 1KHz (3), m 1.2,f 1KHz m где k – индекс ДПФ, c m - центр m – ого треугольного фильтра.

Таким образом, m-ый коэффициент n-ого блока представляется следующим образом:

cm m X n (k ) U m (k ) (4), Yn (m) k cm m где X (k ) – идущий на вход сигнал.

Прологарифмировав данные коэффициенты, описание сигнала становится еще более точным.

Классическией метод нахождения расстояния (DTW). После того, как найдены MFCC коэффициенты всех шаблонных слов, мы их сохраняем. Далее для каждого произнеснного слова вычисляются его MFCC коэффициенты и сравниваются по алгоритму Dynamic Time Warping (DTW) с MFCC коэффициентами шаблонных слов.

Работа DTW алгоритма. MFCC коэффициенты для каждого слова представляются в виде матриц, где строки указывают на блок слова, а столбцы – на соответствующий коэффициент блока. Таким образом, сначала считается матрица локального расстояния для данных двух слов следующим образом:

LDij= C ik E k (5), j k= k где C – матрица MFCC коэффициентов идущего на вход сигнала, C i – k-ый коэффициент i-го блока;

E – матрица MFCC коэффициентов сигнала шаблонного слова, E kj – k-ый коэффициент j-го блока.

После этого вычисляется расстояние между словами за счт нахождения минимального пути с помощью следующей рекурентной формулы:

Dij LDij min Di, Di, Di, j (6) 1, j 1 1, j Значение D20,20 и будет требуемым нам расстоянием.

В дальнейшем будет изучаться возможность применения нейронных сетей на данной стадии нахождения наиболее близкого к произнеснному эталонного слова, что увеличит скорость распознавания.

Работа и реализация программы. На данный момент реализация распознавания голосовых команд представлена на Matlab. Данная реализация и возможность е легкого модифицирования дают удобный механизм для исследования и нахождения наиболее верного речевого распознавателя.

Тут начало обработки идущего на вход сигнала, происходит при нажатии кнопки GUI «Record speech»: функция программы pushbutton3_Callback(...) принимает и обрабатывает сигнал, таким образом, находя наиболее близкое к данному сигналу шаблонное слово и выводя ошибку на экран. Следует отметить, что помимо всего выводится на экран и само представление сигнала произнеснного слова, а также представление сигналов каждого из шаблонных слов.

На рисунке 2 можно увидеть пример работы программы. Т.о. для произнеснного слова «зинвор» находится шаблонное слово, наиболее «близкое» к произнеснному. На рисунке видно, что выбрано слово 15 (а это и есть шаблон слова «зинвор») и ошибка равна 1.74.

Рис.2 Пример работы программы Реализация pushbutton3_Callback(...). Сперва принимается сигнал, записываемый с микрофона. Данный сигнал обрабатывается, удаляя значения, близкие к нулю по краям полученного сигнала. Затем вызыватеся функция feature_extr(...), которая возвращает MFCC коэффициенты сигнала. Сохраненный ранее файл, содержащий MFCC коэффициенты шаблонных слов, загружается в программу. Далее для всех шаблонных слов вычисляется расстояние с полученным сигналом и выбирается слово с наименьшим расстоянием.

Сначала получив матрицу MFCC коэффициентов для шаблонного слова, само расстояние с ним находится с помощью следующих двух функций:

dist_gen(...) – возвращает матрицу локального расстояния;

dtw(...) – возвращает расстояние.

Реализация функций feature_extr(...), dist_gen(...), dtw(...) происходит согласно выше описанным алгоритмам. Заметим, что на данный момент выбраны следующие параметры:

количество блоков - 20;

количество MFCC коэффициентов на каждый блок – 19. В дальнейшем для более верной работы программы будут проверены так же и другие значения для данных параметров.

Заключение. В данной работе реализован речевой распознаватель, который распознат слова на армянском языке, с использованием вышеописанных методик. В дальнейшем распознаватель будет реализован на языке Java и усовершенствован. Так же будет изучена возможность применения нейронной сети. Данная же реализация останется хорошим помощником в тестировании и дальнейшем изучении возможностей модифицирования и подбора более верных и оптимальных параметров для речевого распознавателя.

Литература 1. Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. 1989.

2. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы. 1982.

3. Sujay Phadke, Rhishikesh Limaye, Siddharth Verma, Kavitha Subramanian. On Design and Implementation of an Embedded Automatic Speech Recognition System.

4. Leonardo de C. T. Gomes, Pedro Cano, Emilia Gomez, Madeleine Bonnet, Eloi Batlle. Audio Watermarking and Fingerprinting: For Which Applications? 2002.

5. Кантор И. Эффективное вычисление дискретного преобразования Фурье и дискретного преобразования Хартли. 2002.

6. Дахнович А. Дискретные системы и цифровая обработка сигналов.

7. Sigurdur Sigurdsson, Kaare Brandt Petersen, Tue Lehn-Schioler Mel Frequency Cepstral Coefficients: An Evaluation of Robustness of MP3 Encoded Music.

8. Vo Dinh Minh Nhat and Sungyoung Lee. PCA-Based Human Auditory Filter Bank For Speech Recognition.

9. Giovanni De Poli, Paolo Prandoni. Sonological Models of Timbre Characterization.

ИНТЕРПРЕТАТОР БЛОК-СХЕМ Т.В. Варданян (студент 1-го курса магистратуры) Научный руководитель – Егиазарян Л.В.

Аннотация При обучении программированию одним из самых трудных задач является алгоритмизация. Для решения этой проблемы мы создали такую среду, в которой можно построить блок схемы при помощи визуальных действий. Полученную схему можно отредактировать, сохранить, экспортировать в графический файл, интерпретировать в программу на языке C++, а также при помощи внедренного компилятора, скомилировать и запустить программу. Есть также возможность создавать функции, объявлять переменные, включать библиотеки в программе. Был разработан удобный пользовательский интерфейс, чтобы упростить работу с системой, тем самым упрощая процесс обучения основ программирования.

Постановка задачи Как известно, у большинства начинающих программистов, особенно, у студентов первых курсов вузов, возникают проблемы в начале процесса обучения программированию. Они связаны с трудностями визуализации процесса выполнения программы. У большинства начинающих программистов возникают трудности из-за отсутствия чего-то видимого или осязаемого. Наша цель – помочь им, создав такую среду визуального программирования, где составление программы не будет требовать написания ни единой строки кода, и все будет возможно осуществить при помощи визуальных действий, т.е. при помощи одних лишь манипуляций мыши. Далее, полученную визуальную репрезентацию программы можно интерпретировать на каком либо языке программирования высоко уровня. После чего начинающие программисты смогут сравнить код программы на языке высокого уровня с его визуальной репрезентацией, что и должно стимулировать процесс обучения. В качестве способа визуальной репрезентации программы был выбран язык блок схем, а полученная схема интерпретируется в программу на языке C++. Данный язык выбран потому, что он преподатся на первом курсе факультета Прикладной математики и информатики Российско-Армянского (Славянского) университета.

Разработка и реализация проекта состоят из следующих этапов:

Мы создали такую среду, в которой возможно визуально разрабатывать программы на языке блок схем. Графический интерфейс среды был создан при помощи технологии программирования на языке C# - Windows Presentation Foundation (WPF).

Программа обладает широкой функциональностью и удобным пользовательским интерфейсом, который создавался с расчетом на неопытных пользователей и, поэтому, максимально интуитивен.

Была реализована интерпретация схемы на язык C++. Пользователь может одновременно строить схему и наблюдать за изменением интерпретируемого программного кода. Для большего удобства, к программе был присоединен компилятор GCC (Gnu C++ Compiler) языка C++. Составленную программу можно сразу же скомпилировать и запустить, не выходя из приложения. Так же отслеживаются ошибки выданные компиляцией. О них немедленно сообщается пользователю.

Был разработан оригинальный и приятный дизайн. Сегодня большинство сред разработки ПО имеют непривлекательный дизайн брутальный дизайн прошлых лет, который вызывает неготивное отношение у начинающих программистов, привыкших к красивым программам и средам других отраслей. Мы же попытались разработать привлекательный и удобный интерфейс, чтобы молодые программисты работали с удовольствием. Особенностью дизайна являются фирменный стиль и логотип программы, которые интегрированны во всем приложении.

Был разработан и реализован сайт поддержки программы. Там можно бесплатно скачать приложение, оставить свои замечания и пожелания, а также сообщить о найденных в программе ошибках. Также на сайте размещена документация программы.

Дизайн сайта был разработан в стиле программы. Он реализован при помощи новейших веб технологий, таких как PHP, XHTML 1.0, JavaScript и CSS 3. Цель сайта – улучшить программу и помочь пользователям.

Функциональность Программа состоит из одного главного окна (рис. 1).

Посередине окна находится рабочий планшет, с первоначальными блоками, зафиксированными на нем. Над планшетом находятся кнопки для доступа к основным функциям программы:

New (Ctrl + N) – открывает новую диаграмму Open (Ctrl + O) – загружает диаграмму из файла с расширением «.fi» на планшет Save (Ctrl + S) – сохраняет настоящую диаграмму в файл со специальным расширением «.fi», по существу это файл формата XML Undo (Ctrl + Z) – отменяет выполненное действие Redo (Ctrl + Y) – применяет отмененное заранее действие Import to PNG Image – сохраняет диаграмму в виде картинки в файл формата PNG About – показывает окно с информацией о программе и о создателях (www.vardanyan.am) Help (F1) – открывает сайт поддержки программы. (www.flowcharts.tk) С правой стороны окна расположена панель с строительными блоками блок-схем, а также кнопкой выделения (Select).

Особенностью этих кнопок является то, что одновременно (за одно нажатие) может быть нажата только одна из них, и что нажатая кнопка фиксирует свое положение и продолжает оставаться в нажатом состоянии.

Кнопками являются:

Assign – добавляет к диаграмме блок автоматических действий Process – добавлает к диаграмме блок вызова процедуры Рис. If – else – добавляет к диаграмме блок ветвления For loop – добавляет к диаграмме конструкцию цикла for While loop – добавляет к диаргамме конструкцию цикла с предусловием Do – while loop – добавляет к диаграмме конструкцию цикла с постусловием Input/Output – добавляет к диаграмме блок ввода-вывода Все кнопки на панели снабжены соответствующими рисунками, для более легкого визуального опознавания.

Внизу этих кнопок находится кнопка «C++ Code», после нажатия на которую открывается новое окно с кодом, соответствующим Рис. диаграмме (рис. 2). В этом окне присутствует возможность сохранения кода при помощи нажатия на кнопку «Save» (Ctrl+S). Когда это окно открыто, все измения в главном окне отображаются одновременно. В программе выделяются два основных режима для работы – это режим «Выделения» («Select») и режим «Вставки» («Insert»).

Рис. В режим Вставки программа входит при нажатии любой кнопки добавления строительного блока и при нажатии кнопки Paste. Во время этого режима возможно осуществить Рис. вставку строительных блоков диаграммы на планшет (рис. 3).

При переходе программы в режим Вставки, места куда можно вставить элементы на планшете выделяются жирными черными точками, а при приближении указателя мыши к возможному месторасположению вставки, точка увеличится в размере и поменяет цвет.

При нажатии левой клавишей мыши на этой точке, элементы будут добавленны на планшет и программа перейдет в режим Выделения.

В режиме Выделения все точки вставок пропадают с планшета. В режим Выделения программа входит после нажатия кнопки Select или после вставки элементов.

Режим расчитан для редактирования существующих на планшете блоков, поэтому при входе в данный режим в окно программы «въезжают»

две дополнительные панели:

Панель увеличения (Zoom) (рис. 4), предоставляет ползунок и индикатор уеличения планшета, увеличение может происходить в диапазоне от 0.5 до 2 (т.е. от 50% до 200%) Панель редактирования (Edit) (рис. 5), предостовляет возможность для работы с буфером обмена и выполнения обычных действий над обьектами, таких как o Копирование (Copy) (Ctrl + C) – копирует выделенные блоки в буфер обмена o Вырезание (Cut) (Ctrl + X) – копирует Рис. выделенные блоки в буфер обмена и затем удаляет их с диаграммы o Вставка (Paste) (Ctrl + V) – встaвляет содержимое буфера обмена в соответствующую точку. В отличие от других команд Вставка происходит в режиме Вставки.

o Удаление (Delete) (Del) – удаляет выделенные блоки с диаграммы Элементы выделяются на планшете при помощи указателя мыши, выделенные элементы изменяют цвет фона. При двойном щелчке мышью на выделенном блоке, откроется диалоговое окно с настройками для этого элемента, того же эффекта можно достичь при нажатии на кнопку Edit, заранее выделив нужный блок.


Итоги Мы разработали и реализовали такую среду, которой уже пользуются первoкурсники нашего университета. При поиске в интернете, нам не удалось найти аналогов программы, обладающих всеми ее основными качествами сразу, т.е. широкой функциональностью, дизайном и бесплатным распространением.

Литература Кристиан Нейгел, Билл Ивьен, Джей Глинн, Карли Уотсон, Морган Скиннер. Си # 1.

и платформа.NET 3.5 для профессионалов. М., 2009.

2. Programming Languages – C++. International standard ISO\IEC 14882 Second edition 2003-10-15.

3. Метью Мак-Дональд. WPF в.NET 3.5 с примерами на Си # 2008. Второе издание. М., 2008.

4. Демин А.Ю., Гусев А.В. Визуальное программирование программ на основе блок-схем. // Материалы научно-практической конференции «Новые информационные технологии в университетском образовании» Новосибирск: Издательство ИДМИ, 1999. С. 227.

ПЛАТФОРМА ПО СОЗДАНИЮ И ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ГЕНЕРАТИВНОЙ ГРАФИКИ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ Г.Э. Тишкин (студент 1-го курса магистратуры) Научный руководитель – к.т.н., доц. Овакимян А.С.

Аннотация Генеративная графика представляет сегодня большой интерес, как способ конвейеризации создания изображений, например для рекламы. На основе генеративной графики создан инструмент разработки для художников, с помощью которого возможно создать небольшой рекламный ролик за очень короткое время. Художник просто собирает нужные ему графические примитивы в виде проекта в файле формата XML. Система автоматически генерирует нужное изображение в виде Flash анимации малого размера.

Систему можно дополнять новыми графическими примитивами. Данная версия поддерживает только абстрактные изображения из геометрических примитивов.

Постановка задачи На сегодняшний день большинство сайтов в сети интернет содержит много рекламы. По статистике сайта ecommerce.com как минимум 25% интернет траффика используемого нами, отнимает реклама. По статистике того же сайта, более 60% этой рекламы являются баннеры, которые просто отображают некую последовательность картинок или flash ролик и не выполняют никакой функциональности, кроме перехода по ссылке при пользовательском клике мышью. Сегодня актуален вопрос о минимизации таких расходов траффика, как и вопрос о удешевлении расходов на построение и дизайн персональной интернет рекламы. Интернет заполнен рекламой, которая не выполняет своих обязанностей, потому что она не качественна и не обращает на себя внимание. Целью данной разработки является получение платформы по созданию и использованию генеративной графики для применений в интернете в рекламных и других целях.

На подготовку одной рекламы дизайнеру нужно затратить много часов или даже дней. С помощью данной разработки он может за короткое время приготовить интересную рекламу. Что выгодно с экономической точки зрения. Что такое генеративная графика? При создании обычной графики художник выполняет некоторое действие, останавливается и обдумывает следующие и т.д. То что произойдет через несколько шагов точно неизвестно.

В генеративной графике же, художник обладает системой базовых элементов и методами их компоновки. Он итеративно получает изображение, применяя изначально определенное подмножество методов компоновки не изменяя их в процессе получения изображения. Его контроль над получением изображения заключается в возможности остановиться в любой момент.

Это можно распространить на случай компьютера. В случае генеративной компьютерной графики художник описывает программе, на что должен быть похож желаемый результат и запускает программу. Программа итеративно и автономно генерирует изображение из базовых элементов, согласно с правилами определенными художником вначале, при описании желаемого результата. Весь контроль со стороны художника заключается в том, что он может остановить систему или регулировать скорость генерации.

Реализация По статистике компании Adobe, FlashPlayer установлен на 99% всех компьютеров в мире. Так как система предназначена для сети интернет, то наилучшей технологией для реализации является технология Flash. Было решено разработать и реализовать позднее, обеспечив тем самым мультиплатформенность. Коды было решено сделать открытыми.

К разрабатываемой платформе были предьявлены следующие требования:

Расширяемость и дополняемость Все изображения получаются итеративным путем, только из геометрических примитивов Базовый контроль генерации (запуск, остановка, регулировка скорости) Составление проектов и их сохранение в виде XML файлов Возможность импорта в графическое изображение Архитектура платформы состоит из элементов пяти типов: LineServer, диаграмме показаны их PointTransformer, Painter, Palette, Gradient, Color.На отношения.

В се организуется с помощью этих элементов. Рассмотрим их по отдельности.

LineServerпредоставляет поток координат x и y. То что отличает один LS от другого – это то, чем являются эти координаты. Они могут быть как координатами позиции мыши, так и случайно полученными и разбросанными по всему планшету. Или они могут подчинятся некому шаблону, что обычно и бывает. Каждый LS может иметь сколь угодно много PointTransformer.

PointTransformer может быть добавлен к LS и преобразовывать координаты идущие от LS.

Например, если LS дал (10,5), то PT может просто прибавить 5 к каждой компоненте и получить (15,10).

Painter добавляется к LS и получает координаты после их прохождения через PT. Он отвечает за отрисовку и, скорее всего, прорисует точки на месте этих координат или соединит их линиями.

Palette могут быть добавлены к Painter. Они представляют коллекции цветов.

Gradientиспользуется для заполнения палитр, мягко переходит из одного цвета в другой, за заданное количество шагов.

Color определяет цвет в системе RGBA. Используется для заполнения палитр, непосредственно или посредством градиентов.

Так как платформа расширяемая, то можно самому создавать наследников от нужного класса для достижения желаемого эффекта.

Создать проект можно комбинируя и настраивая имеющие компоненты, с помощью XMLфайла.

justlineon titleExampleProject/title descriptionExampleforDiplomademonstration/description authorTishkinGrigori/author bgcolor0xFFFFFF/bgcolor project lineserver type="AlwaysTurn" angleDegreeMin="28" angleDegreeMax="28" pointtransformer type="PointPlusRandom"/pointtransformer painter type="RibbonPainter" palette type="dynamicRandom"/palette /painter /lineserver /project /justlineon Как можно видеть, файл начинается с нескольких описательных элементов. Проект имеет структуру, соответствующую показанной диаграмме. Каждый элемент имеет некоторые настройки, большинство из которых не обязательно.

А вот что получается, если загрузить этот файл в систему. Это самый элементарный проект.

Еще несколько примеров работы программы:

Литература 1. Galanter Philip. What is Generative Art? Complexity Theory as a Context for Art Theory//http://www.philipgalanter.com/downloads/ga2003_paper.pdf 2. Ihmels, Tjar: The methodology of generative art // http://www.medienkunstnetz.de/themen/generative_tools/generative_art/scroll 3. Maeda John. Maeda @ Media // London. Thames & Hudson. 2000.

4. Manovich Lev. The Language of New Media // Cambridge. MIT Press, 2001.

ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ ЭЛЕКТРОМАГНИТНО-ИНДУЦИРОВАННАЯ ПРОЗРАЧНОСТЬ В ПАРАХ Rb ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ СВЕРХТОНКОЙ ЯЧЕЙКИ А.А. Багдасарян (студент 1-го курса магистратуры) Научный руководитель – д.ф.-м.н., проф. Д.Г. Саркисян 1. Введение В работе исследовался процесс электромагнитной индуцированной прозрачности (ЭИП), который наблюдается в трехуровневой –системе [1, 2]. Процесс ЭИП актуален тем, что имеет множество применений, в частности, для изготовления высокочувствительных магнитометров, узкополостных фильтров и др. Поскольку для практического применения важно иметь малые размеры среды, в которой формируется ЭИП, с этой целью была использована сверхтонкая ячейка (СТЯ) с заключенными в нее парами атомов рубидия.

2' 814MHz 1' 1 D1, Rb C P Rb Fg= 6835 MHz Fg= Рис.1 Трехуровневaя системa для Рис.2 Конструкция сверхтонкой ячейки. 1-пластины из сапфира или граната, 2-полоски из Платины, 3-места склейки, 4 -сапфировая трубка, 5- стеклянная трубка атома 87Rb, D1 линия.

На рис. 1 приведена -система, которая взаимодействует с двумя лазерными излучениями: первое (связывающее C) с фиксированной частотой, и второе (пробное P) с перестраиваемой по атомному переходу частотой. Tакую систему не всегда возможно возбудить на верхний уровень 2‘, поскольку в ней возможно такое суперпозиционное состояние (состояние ЭИП), которое не взаимодействует с оптическим излучением. Это состояние достигается при определенных начальных условиях: если излучение C отсутствует, тогда наблюдается обычный Доплер-уширенный спектр поглощения пробного лазера (описываемый Гаусовой кривой). Однако, когда включается излучение связывающего лазера C, то в случае когда расстройки C и P равны нулю, а разность частот P - C = 6835 МГц (и при определенной интенсивности связывающего лазера C), тогда в спектре пропускания пробного лазера наблюдается узкий ЭИП резонанс уменьшенного поглощения. В этом случае происходит деструктивная интерференция двух каналов возбуждения верхнего уровня, приводящая к отсутствию поглощения на этой частоте P (так называемый темный резонанс). Приведем качественные формулы описывающие такие важные характеристики как контрастность (1), и спектральную ширину ЭИП резонанса (2) [1,2]:

ЭИП К c 2 (1) ;

+ / ЭИП 2 21 N c 0 1 c 21 N (2) Где – поглощения на частоте P на которой наблюдается ЭИП при включении c связывающее излучение C, 0 – поглощение на той же частоте P когда связывающее излучение C отсутствует, К – константа, с-частота Раби, Г21-скорость поперечной релаксации, N-натуральная ширина линии, 2. Эксперимент Конструкция СТЯ с заключенными в нее парами атомов рубидия, которая была использована на эксперименте показана на рис. 2 (детальное описание СТЯ приведено в [3-5])., L = F 1 F P DL 2 C DL Рис.3. Схема экспериментальной yстановки для изучения ЭИП процесса.


Экспериментальная установка приведена на рис. 3. Использовались излучения двух непрерывных диодных лазеров (DL), один из которых связывающий лазер, а второй являлся пробным лазером с длинами волн 794 нм. Оба лазера имели спектральную ширину 5 МГц. С помошью призм Глана (Г1, 2) поляризации связывающего и пробного лазеров формировались взаимно перпендикулярными. Оба излучения совмещались призмой Глана Г3 и направлялись на СТЯ с Rb. С помощью призмы Глана Г4 отсекалось излучение связывающего лазера, и регистрировать только пробное излучение. Часть пробного излучения направлялось на дополнительную СТЯ с толщиной L=, с помощью которой формировался частотный репер 1 для атомных переходов Rb [4,5], ОС – четырехлучевой цифровой осциллограф Tektronix на который подавались сигналы с фотоприемников 2. ИФ- изолятор Фарадея, который используется для подавления обратной связи, F-оптические фильтры. На рис. 4 представлен спектр пропускания 87Rb на D1 линии при толщине СТЯ L= =794 нм. -система показана на рис.1: частота C находится в резонансе с переходом 2 2‘, a частота P сканируется по 1 2‘ переходу.

Мощность связывающего и пробного лазеров составляла 15 мВт и 0.1 мВт, соответственно. Температура СТЯ ~ 140 0C. На верхней кривой показан ЭИП резонанс с шириной 25 МГц, имеющий высокий контраст 30%, что является рекордным при использовании такой малой толщины. Нижняя кривая – частотный репер.

L= 100% (..) 39 B= 30% B= 94%, L= 1 2' 1 1' 814 MHz ( ) ( ) Рис. 5. Верхняя кривая- расщепление ЭИП резонанса на 3 компоненты во внешнем магнитном поле.

Нижняя кривая- ЭИП резонанс в отсутствии магнитного поля.

Рис. 4. Спектр пропускания пробной волны (верхняя кривая) на которой наблюдается ЭИП резонанс.

Нижняя кривая – частотный репер.

Важно отметить, что ЭИП резонанс имеет наибольшую амплитуду и минимальную ширину, когда частота C находится в точном резонансе с атомным переходом, поскольку в этом случае в формировании резонанса участвуют атомы летящие параллельно стенкам СТЯ, для которых столкновения с окнами СТЯ практически отсутствуют. При наличие частотной расстройки параметры ЭИП резонанса быстро ухудшаются. Это происходит из за того, что когда частоту C уводим из точного резонанса, то в формировании ЭИП резонанса начинают участвовать атомы, летящие вдоль лазерного излучения (вследствии эффекта Доплера) в направление от одного окна СТЯ к другому. Для таких атомов величина релаксации имеет большую величину, поскольку они часто сталкиваются с окнами СТЯ. Это и приводит как к сильному ухудшению контраста (см. ф-мулу (1)), так и к значительному увеличению спектральной ширины ЭИП (см. ф-мулу (2)). Как показывают оценки, величина в случае частотной расстройки C от перехода 2 2‘ на величину 100 МГц на 2 порядка больше, чем для случая нулевой частотной расстройки [5]. Поскольку ЭИП резонанс имеет высокий контраст и малую ширину, нами успешно исследовалось его расщепление во внешнем магнитном поле, приведенное на рис. 5 [5].

На верхней кривой показано расщепление ЭИП резонанса на 3 компоненты во внешнем магнитном поле B=14 Гс, а на нижней кривой показан ЭИП резонанс при B=0. В магнитном поле уровни энергии с квантовым числом F расщепляется на 2F+ Зеемановских подуровней с квантовым числом mF, поэтому Fg=1 расщепляется на 3, a Fg=2 на 5 Зеемановских подуровней, показанных на Рис.6. В этом случае образуется три новых -систем : частота C как и прежде фиксирована, в то время как частота P перестраиваясь, формирует три ЭИП компоненты (для простоты, расщепление верхних уровней не показано). Поэтому из одного ЭИП резонанса образуются три, причем суммарная величина их амплитуд равна 87Rb,D 2' 1' C C C P P + P F = -1.4 / ) g 0 + - - +1.4 / ) F =1 - g + Рис. 6. 87Rb, D1 линия. Диаграмма поясняет образование трех новых -систем, вследствии расщепления нижних уровней в магнитном поле на 3 и 5 Зеемановских подуровней.

первоначальной амплитуде (при B=0). Частотное расстояние на которые отходят компоненты от центрального ЭИП равно 1.4 МГц/Гс. Измеряя величину расщепления можно определить величину приложенного магнитного поля. Важно отметить, что вследствие малой толщины СТЯ возможно определения сильно- градиентых магнитных полей.

Таким образом, продемонстрировано, что, используя СТЯ, заполненную Rb с помощью ЭИП процесса формируются контрастные ЭИП резонансы, что позволяет их последующее практическое применение.

Автор выражает благодарность своему руководителю Д.Г. Саркисяну за постановку задачи и А.А. Саргсяну за помощь в проведении эксперимента.

Литература 1. Агапьев Б.Д., Горный М.Б., Матисов Б.Г., Рождественский Ю.В. Когерентное пленение населенностей в квантовых системах. Успехи Физ. Наук. Т. 163. №9, с.

1–36 (1993).

2. Fleischhauer M., Imamoglu A., Marangos J.P. Electromagnetically induced transparency: Optics in Coherent Media. Rev. Modern Physics, V.77, pp.633–674 (2005).

3. Sarkisyan D., Bloch D., Papoyan A., Ducloy M. Sub-Doppler Spectroscopy by Sub Micron Thin Cs-Vapor Layer. Optics Commun., v. 200, pp. 201–208 (2001).

4. Sargsyan A., Sarkisyan D., Papoyan A. Dark-line atomic resonances in a submicron-thin Rb vapor layer. Phys. Rev. A 73, 033803 (2006).

5. Sarkisyan D., Papoyan A. New Trends in Quantum Coherence and Nonlinear Optics Nova Science Publishers. ISBN: 978-1-60741- 025-6, Chapt. 3, pp. 85–124 (2009).

РАСЧЕТ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ПОЛЯ РАВНОМЕРНО ЗАРЯЖЕННОГО ЭЛЛИПСОИДА В.А. Паплоян (студент 1-го курса магистратуры) Научный руководитель – д.ф.-м.н., проф. Меликян А.О.

В настоящее время металлические наночастицы (МНЧ) благодаря узким опти-ческим резонансам находят широкое применение в разных областях физики и биофи-зики *1-4].

Особенно интересны в этом плане сферические и сфероидальные частицы, поскольку технология их синтеза довольно проста. Из-за того, что в металлах подвиж-ными являются заряды лишь одного знака – электроны, расчеты оптических свойств МНЧ иногда приводят к интегралам, представляющим собой энергию электростатичес-кого поля равномерно заряженной частицы.

Если для сферы этот расчет проводится элементарно, то в случае сфероида он представляет значительные трудности.

Суть нашей задачи заключается в том, чтобы рассчитать электрическое поле рав-номерно заряженного эллипсоида.

Нашей целью является найти способ, который позволил бы без особых труднос-тей вычислить значения поля равномерно заряженного эллипсоида. В данный момент, чтобы найти вышеперечисленные величины, надо ввести эллипсоидальные координа-ты, сделать преобразования, рассчитать интегралы, что довольно нудная и тяжeлая ра-бота, по этому наши усилия мы направили на то, чтобы облегчить эту проблему.

Для того, чтобы обойти эти трудности, проведем следующие рассуждения. При помещении диэлектрического эллипсоида в первоначально однородное электрическое поле E 0, внутри эллипсоида возникает однородное поле, а следовательно и однородная поляризация P *5+. А это в свою очередь означает, что все заряды, а именно, отрица-тельные и положительные, сдвигаются друг относительно друга на равные расстояния и параллельно одной линии. Иными словами говоря, сдвиг множества отрицательных и положительных зарядов происходит без деформации, т.е. у нас есть два эллипсоида, один из которых сдвинут относительно другого на малую величину l, рис. 1.

Рис. Внутреннее поле E можно представить в виде наложения трех полей, обусловлен-ных равномерно и разноименно заряженными эллипсоидами и внешнего поля. Сделав некие преобразования можно рассчитать поле заряженного эллипсоида, т.е. используя результаты для диэлектрического эллипсоида мы находим поле заряженного эллипсои-да.

Таким образом поле, созданное зарядями диэлектрического сфероида можно пред-ставить в виде:

диэл (1) Eсф E0 Eсф Eсф Поскольку отклонение мало то это выражение можно представить в виде:

Eсф диэл (2) Eсф E0 Eсф Eсф l y Проинтегрировав можно найти Eсф.

y диэл C( ), (3) Eсф ( Eсф E0 ) l где =(x2+z2)1/2.

Таким образом E диэл l j ( Eсф E0 ) (4) y y диэл E iEx ( x, z ) j ( Eсф E0 ) C ( x, z ) kE z ( x, z ), (5) l с условием, что rotE 0, т.е.

Ey Ey Ex Ex Ez Ez (6),,.

x y z y x z c x, z c x, z Первое из этих уравнений дает 0, второе - 0, т.е. c 0, т.к. при y x z из симметрии следует, что Ey 0. Для того, чтобы найти E x и E z, вычислим на пряженность в однородно заряженном сфероиде при y 0.

Рассмотрим некий цилиндр, который находится в эллипсоиде, основания которого параллельны плоскости ( x, z ), высота равна dy, радиус -, рис. 2.

Рис. Поток вектора напряженности через боковую поверхность цилиндра будет:

(7) Eds E 2 dy Поток через оба основания будет пренебрежимо мал, т.к. в силу симметрии нормальная составляющая напряженности в точках боковой поверхности мала.

По теореме Гаусса 1 Eds dyn (8) где n - объемная плотность зарядов.

Из последних двух выражений определяем напряженность поля в точке y 0, :

n Ey (i x k z ) (9) Видно, что при этом условие rotE 0 выполняется.

Таким образом осталось найти только величину сдвига зарядов l. Это можно сделать следующим образом. Связь между вектором поляризованности и внутренним полем выражается формулой (10).

диэл Eсф E. (10) Py L С другой стороны Py nl. Отсюда находим:

диэл Eсф E nL2. (11) l Подставляя (9) и (11) в (5) получаем (12) n Eсф nL2 j y (i x k z ) (12) a a2 1 1e Где L2 известное выражение и равно: L2,а е 1 2 – экс 2e ln 2 0be 1e b центриситет, a и b - полуоси.

Теперь напишем окончательное выражение для Eсф 1e a n Eсф 2e ln j y (i x k z ) (13) 20 1e be Формулой (13) дается поле внутри заряженного эллипсоида. Подставляя геомет рические параметры в (13) можно легко вычислить величину поля.

Литература [1] D.L.Andrews and Z. Gaburro (Editors), Frontiers in Surface Nanophotonics. Principles and Applications.

2007 Springer.

[2] M.L. Brongersma and P.G. Kik. (Editors) Surface Plasmon Nanophotonics. 2007 Springer.

[3] K. Aslan, J.R. Lakowicz and C.D. Geddes. Plasmon light scattering in biology and medicine: new sensing approaches, visions and perspectives. Cuirrent Opinion in Chemical Biology 2005, v. 9, pp. 538-544.

[4] A.Sugunan and J. Dutta. Nanoparticles for Nanotechnology. Journal of Physics Science and Idea, v. 4, No 1&2 (2004).

[5] Дж.А.Стрэттон, Теория электромагнетизма. Москва: ГИТТЛ, 1948.

ПОЛИТИЧЕСКИЕ И ИСТОРИЧЕСКИЕ НАУКИ ДИАЛОГ ЦИВИЛИЗАЦИЙ КАК СРЕДСТВО МЕЖКУЛЬТУРНОГО ОБЩЕНИЯ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ С.С. Ширханян (студент 3-го курса) Сегодня, когда перед человечеством нависли новые проблемы и угрозы, когда в мире все еще существуют межнациональная напряженность и конфликты, стало ясно, что не хватает взаимопонимания и диалог между народами необходим как никогда. Диалог цивилизаций – это прежде всего культурный диалог, который является необходимой основой для развития межнациональных отношений и достижения взаимопонимания. При наличии напряжения в международных отношениях, диалог между народами затрудняется, и их межкультурное взаимодействие значительным образом ограничивается, тогда как открытый культурный диалог между ними, безусловно, может выступать как примиряющий фактор и во многих случаях не допускать возникновение войн. Но все же что такое культурный диалог?

Цивилизационный межкультурный диалог – это общение, взаимодействие культур, их взаимовлияние и взаимообогащение, взаимопонимание и взаимоуважение ценностей друг друга, это средство снятия политической напряженности между государствами и народами, посредством межкультурного сближения.

Сложность культурного диалога обуславливается его содержанием, целями и уровнем.

В зависимости от этих факторов культурный диалог может перерасти в культурный спор и даже конфликт.

Несколько слов о самой теории «культурных диалогов». Основателем данной теории является Эдвард Холл. Опубликовав свою книгу «The Silent Language» («Молчаливый язык») в 1959 году, он положил начало теории межкультурных коммуникаций и культурного диалога. Один из главных выводов его работы состоит в том, что каждая культура формирует уникальную систему ценностей, и поэтому ее описание, интерпретация и оценка должны осуществляться с позиций культурного релятивизма.

По сей день большинство американских учебных пособий по межкультурной коммуникации акцентирует свое внимание на практических указаниях и рекомендациях Эдварда Холла при общении с представителями других культур.

Межкультурное общение происходит в первую очередь через взаимодействие индивидуальных мировоззрений. Одной из проблем, выходящей уже вследствие культурного диалога индивидов, является культурный шок. Данное понятие можно определить как потрясение, испытываемое представителем определенной культуры при соприкосновении с другой культурой, а также состояние изоляции, тревоги и депрессии, развивающееся при внезапном изменении среды обитания, попадание в условия чуждой культуры. Такое состояние часто встречается среди иммигрантов, но может развиваться и при радикальных изменениях общества.По сути, культурный шок – это конфликт двух культур на уровне индивидуального сознания.

Сегодня межкультурный диалог, межкультурное сближение значительным образом расширяет спектр возможностей нового поколения. Помимо более обширного культурного обогащения, установления новых связей, межкультурный диалог создает весьма благоприятные условия для тесного сотрудничества образовательных систем в мире. Как и другие общественные институты, образование под влиянием всеобьемлющего процесса интернационализации жизни становится все более открытым.

Многие исследователи указывают, что международная составляющая локальных элементов образования (национальных, региональных образовательных систем) значительно усилилась. Но следует отметить, что это вовсе не значит, что последние утратили свою самобытность. Речь идет о формировании новой, более обширной и глобальной по своему характеру международной образовательной среды, которая, обьединив весь человеческий потенциал, создаст более твердую почву и более надежные условия для реализации интересов как отдельных наций, так и всего человечества в целом.

Примером межцивилизационного диалога в сфере образования является не безызвестная всем нам Болонская система, которая объединяет образовательные системы многих государств и создает более широкие условия и возможности для максимальной актуализации творческого потенциала нового, молодого поколения.

Таким образом, подготовка к межкультурному взаимодействию в сфере образования, является необходимой и перспективной, особенно учитывая процесс все более динамичной интеграции национальных образовательных систем.

Культурный диалог цивилизаций, несомненно, предусматривает также межрелигиозное общение, так как одним из ключевых составляющих культуры является диалога особое внимание уделяет ЮНЕСКО1.

религия. Проблеме межрелигиозного Существует особая программа, посвященная межконфессиональному диалогу, направленная на развитие диалога между разными религиями и духовными традициями.

По сути, все межконфессиональные конфликты возникают из-за незнания или непонимания иных культур и традиций. Данная проблема рассматривается как http://www.unesco.org/bpi важнейший аспект межкультурного диалога. Она главный акцент делает на необходимость более глубоких знаний о различных религиях, что научит людей уважительно относиться к другим культурам и духовным традициям.

Сегодня возможности нового поколения в сфере межкультурного общения значительно расширились. Благодаря мощной поддержке международных организаций2, межцивилизационное культурное общение вошло в новый этап своего развития. Ныне особую актуальность имеют вопросы построения концепции гармоничного мира, экономического развития в современных социально-экономических, политических и духовно-культурных реалиях. Все чаще идет поиск путей укрепления диалога между Востоком и Западом, где особое значение имеет Россия, выступая в роли посредника между Европой и Азией. Не случайно, что в российской культуре намечается процесс синтезирования культурных ценностей Запада и Востока, что и дает возможность РФ выступать в качестве связующего звена между ними.

Диалог, будь он межцивилизационный, межнациональный или внутринациональный, независимо от того, он имеет культурный, политический или иной характер, воистину всегда имеет конструктивное значение. Пример сказанного – протокол, подписанный между Арменией и Турцией в 2009 году. Это пример не только политического, экономического, но и культурного диалога. Было принято решение развить и углубить двусторонние отношения в политической, экономической, культурной, и других сферах, на основании взаимных интересов двух стран;

проводить работы с целью сохранения культурного наследия двух стран, реализации совместных культурологических программ. Несмотря на то, что политический диалог по тем или иным причинам (сугубо политического характера) пока не удается, межкультурный диалог между этими странами находиться на особо активной стадии. Так, на международном кинофестивале «Золотой абрикос» не раз в Ереван приезжали многие турецкие кинорежиссеры, деятели искусства.

Очень важно расширять неформальные межцивилизационные контакты. Дело в том, что когда встречаются лица, представляющие различные организации, во многом зависимые от определенных административных принципов, то глубокого межкультурного диалога как такого здесь не происходит и трудно назвать это реальным диалогом.

Неформальные же контакты более открыты, свободны и создают совершенно иную, непринужденную атмосферу для общения, которая имеет более высокую результативность.

Несомненно, каждая цивилизация имеет свою специфику. С. Хантингтон считает, что именно эта цивилизационная неоднородность станет основой для столкновения AIESEC, ACEM, Dialogue of Civilizations и др.

цивилизаций в будущем. Вместе с тем, диалог цивилизаций может преодтвратить их столкновение. Ведь лучшее средство предотвращения конфликта – это точное знание и, что более важно, понимание ценностей «потенциального оппонента».

Культурную разнородность цивилизаций надо рассматривать не в ракурсе их различий, а в плане их взаимодополняемости. И с этой точки зрения правомерно ввести в научный обиход термин симбиоз культур. Ведь, по сути, каждая культура, тем более цивилизация отражает определенную часть, срез глобальной общечеловеческой цивилизационной мозаики, которая сформировалась на протяжении тысячелетий.

Ныне, собравшись воедино, новое поколение на основе принципа согласованности действий сможет совместными, более эффективными усилиями анализировать и решать глобальные проблемы, стоящие перед человечеством, и только через диалог культур, когда будет достигнуто полное межцивилизационное взаимопонимание, можно достигнуть этого общечеловеческого единства. Все то, что мешает диалогу цивилизаций – общий вызов всем народам, всем культурам.

Сегодня человечество, особенно новое поколение, должно наконец понять, что, создав надежный контакт друг с другом, создав благоприятную почву для сотрудничества, приложения совместных усилий, для единого мышления и единой цели, мы, человеческая цивилизация, станем намного сильнее и умнее и достигнем больших, глобальных, общечеловеческих высот.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |
 



Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.