Computational Problems Of Electrical Engineering. – 2020 – Vol. 10, No. 2

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56261

Науково-технічний журнал

Засновник і видавець Національний університет «Львівська політехніка». Виходить двічі на рік з 2011 року.

Computational Problems of Electrical Engineering = Обчислювальні проблеми електротехніки : науково-технічний журнал / Lviv Politechnic National University ; editor-in-chief Yuriy Bobalo. – Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2020. – Volume 10, number 2. – 51 p.

Зміст


1
7
13
21
28
33
37
51

Content (Vol. 10, No 2)


1
7
13
21
28
33
37
51

Browse

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Calculation of the Phase State of the [N(CH3)4]2CUCL4 Crystals
    (Видавництво Львівської політехніки, 2020-02-24) Свелеба, Сергій; Катеринчук, Іван; Куньо, Іван; Карпа, Іван; Семотюк, Остап; Бригілевич, Володимир; Sveleba, Sergii; Katerynchuk, Ivan; Kuno, Ivan; Karpa, Ivan; Semotiuk, Ostap; Brygilevych, Volodymyr; Ivan Franko National University of Lviv; Ukrainian Academy of Printing; The State Higher School of Technology and Economics in Jarosław
    Розрахунок просторових змін станів амплітуди й фази параметрів було виконано у середовищі Python з використанням бібліотек Skipy та JiTCODE. У криталах [N(CH3)4]2CuCl4 існує неспіврозмірна фаза I1 при малих значеннях величини дальньої взаємодії (T<0.6) та неспіврозмірна фаза I2 при T≥1.0. Це та ж сама неспіврозмірна фаза, хоча поведінка амплітудних та фазових функцій у ней відрізняється за різних умов, згаданих вище. При T = 0.6 ÷ 1.0, спостерігається співіснування цих двох фаз, що проявляється у відсутності аномальних змін q під час переходу від синусоїдного режиму модуляції неспіврозмірної фази до режиму солітона.
  • Thumbnail Image
    Item
    Encryption of Text Messages Using Multilayer Neural Networks
    (Видавництво Львівської політехніки, 2020-02-24) Бригілевич, Володимир; Пелипець, Назар; Рабик, Василь; Brygilevych, Volodymyr; Pelypets, Nazar; Rabyk, Vasyl; Ivan Franko National University of Lviv; The State Higher School of Technology and Economicsin in Jarosław
    Розглянуто алгоритм шифрування/ дешифрування текстових повідомлень з використанням MLNN, який складається з трьох кроків: навчання нейронної мережі на основі навчаючих пар, сформованих з базового набору символів, що зустрічаються в тексті; шифрування повідомлення з використанням ваг прихованих шарів; його дешифрування з використанням ваг вихідного шару. Сформовано необхідні умови для успішного шифрування/ дешифрування цим алгоритмом, підкреслено його обмеження. Описано архітектуру і алгоритм навчання MLNN. Приведено експериментальні дослідження з допомогою програми NeuralNet: навчання MLNN методами BP(Sequential), BP(Batch), Rprop, QuickProp; приклад шифрування/ дешифрування текстового повідомлення.