Опубликована статья "Исследование эффективности параллельных вычислений для построения бифуркационных диаграмм дробного осциллятора Селькова с переменными коэффициентами и памятью" в журнале COMPUTATION издательства MDPI

Авторы: научный сотрудник лаборатории электромагнитных излучений ИКИР ДВО РАН, к.ф.-м.н. Твёрдый Дмитрий Александрович и ведущий научный сотрудник лаборатории моделирования физических процессов ИКИР ДВО РАН, д.ф.-м.н. Паровик Роман Иванович.

В данной статье представлен всесторонний анализ производительности и практическая реализация параллельного алгоритма для построения диаграмм бифуркации дробного осциллятора Селькова с переменными коэффициентами и памятью (ДОС).

Основной вклад заключается в систематическом тестировании и валидации стратегии крупнозернистой параллелизации (MapReduce), применяемой к вычислительно интенсивному классу задач — системам дробного порядка с наследственными эффектами. Авторы исследуют эффективность параллельного алгоритма, который использует возможности центрального процессора (ЦП) для вычисления диаграмм бифуркации дробного осциллятора Селькова как функции характерного временного масштаба.

Параллельный алгоритм реализован в программном пакете ABMSelkovFracSim 2.0 с использованием Python 3.13. Этот пакет также включает численный алгоритм Адамса–Башфорта–Моултона для получения численных решений дробного осциллятора Селькова, учитывая при этом эффекты наследственности (памяти).

Дробный осциллятор Селькова представляет собой систему нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений с производными Герасимова–Капуто дробных порядков и непостоянными коэффициентами, которые включают параметр характерного временного масштаба для обеспечения размерной согласованности в уравнениях модели.

В данной работе оцениваются эффективность, ускорение и стоимость параллельного алгоритма, а также определяется его оптимальная конфигурация на основе количества рабочих процессов. Определяется оптимальное количество процессов, необходимое для достижения максимальной эффективности алгоритма. Для оценки эффективности параллельного алгоритма авторы применяют подход TAECO: T (время выполнения), A (ускорение), E (эффективность), C (стоимость), O (индекс оптимальности стоимости). Приведены графики, иллюстрирующие характеристики эффективности параллельного алгоритма в зависимости от количества процессов ЦП.

С полным текстом статьи можно ознакомиться по ссылке.

Библиографическая ссылка: Tverdyi, D.; Parovik, R. A Study of the Efficiency of Parallel Computing for Constructing Bifurcation Diagrams of the Fractional Selkov Oscillator with Variable Coefficients and Memory. Computation 2026, 14, 32. https://doi.org/10.3390/computation14020032.