В статье рассматривается акторная модель, реализованная в языке программирования Elixir, который является наследником языка Erlang. Акторная модель представляет собой подход к параллельному программированию, где независимые объекты, называемые акторами, взаимодействуют друг с другом посредством асинхронных сообщений. В статье подробно описаны основные концепции Elixir, такие как сопоставление с образцом, неизменяемость данных, типы и коллекции, а также механизмы работы с акторами. Особое внимание уделено практическим аспектам создания и управления акторами, их взаимодействию и поддержанию состояния. Статья будет полезна исследователям и разработчикам, интересующимся параллельным программированием и функциональными языками.

Ключевые слова: акторная модель, elixir, параллельное программирование, сопоставление с образцом, неизменяемость данных, процессы, сообщения, почтовый ящик, состояние, рекурсия, асинхронность, распределённые системы, функциональное программирование, отказоустойчивость

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье рассматривается задача криптоанализа системы защиты информации, основанной на трудно решаемой задаче диофантовых уравнений. Описывается математическая модель такой системы защиты и предлагается решение задачи криптоанализа с использованием искусственной иммунной системы, адаптированной для решения диофантовых уравнений. В работе рассматриваются основные принципы построения искусственных иммунных систем и приводятся результаты экспериментов по оценке эффективности предложенной системы на диофантовых уравнениях степени, не превышающей шести. Полученные результаты демонстрируют возможность применения искусственных иммунных систем для решения задачи криптоанализа систем защиты информации, основанных на диофантовых уравнениях.

Ключевые слова: криптоанализ, система защиты информации, диофантовы уравнения, искусственная иммунная система, адаптивный алгоритм, оценка эффективности

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В данной статье рассматривается вариант решения задачи переноса стилей изображений с помощью сверточной нейронной сети. Вначале рассматривается общая математическая концепция алгоритма переноса стилей изображений, а затем реализация данного алгоритма с использованием Keras и TensorFlow – библиотек для языка программирования Python, а также сверточной нейронной сети VGG19, входящей в состав данных библиотек.

Ключевые слова: машинное творчество, перенос стиля изображения, сверточная нейронная сеть, библиотека Keras, библиотека TensorFlow, язык программирования Python, сеть VGG19

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации