Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
6 results
Search Results
Item Ряди Вольтерри для моделей Ходжкіна–Хакслі та ФітцХ’ю-Нагумо нейрона(Видавництво Львівської політехніки, 2016) Романишин, Ю. М.; Петрицька, С. Р.Розглянуто представлення моделей Ходжкіна–Хакслі та ФітцХ’ю–Нагумо нейрона рядами Вольтерри та особливості обчислення ядер Вольтерри для цих моделей. Отримано системи лінійних алгебраїчних рівнянь для спектрів ядер Вольтерри та їх розв’язки. Для реалізації оберненого перетворення Фур’є використано пакет прикладних програм Symbolic Math Toolbox системи MATLAB. Наведено графіки модуля спектра та ядра першого порядку ряду Вольтерри для обох моделей нейрона. The peculiarity of Volterra series use as to comparison with classical models of nonlinear dynamical systems in the form of nonlinear differential equations is that Volterra series directly evaluates output signal of the system by multidimensional convolution of input signal. Kernels of Volterra series can be considered as generalization of impulse response of linear systems to nonlinear ones. The choice of certain components of Volterra series enables to take into account nonlinear peculiarities of different orders. The representation of Hodgkin-Huxley and FitzHugh-Nagumo models of neuron by Volterra series and features of calculation of Volterra kernels for these neuron models are considered. The systems of nonlinear differential equations of the first order in the form of Cauchy of Hodgkin-Huxley and FitzHugh-Nagumo neuron models with continuous analytical functions at the right side of equations give the possibility to reduce the problem of determination Volterra kernels to solving of algebraic equations systems, which are represented in analytical form. For the determination of Volterra kernels the conversion into frequency domain by integral Fourier transform is used. For the Hodgkin-Huxley model the multiple Maclaurin series expansions of the functions at the right side of system of differential equations are used, for the FitzHugh-Nagumo model the expressions at the right side of equations are polynomial. The systems of four (for Hodgkin-Huxley model) and two (for FitzHugh-Nagumo model) linear algebraic equations for spectra of Volterra kernels and their solutions are obtained. Symbolic Math Toolbox of MATLAB system for inverse Fourier transforms is used. Diagrams of spectrum module and first order kernel of Volterra series are given for both neuron models. Constructed Volterra series models can be used for research of dynamic properties of neural networks with Hodgkin-Huxley and FitzHugh-Nagumo models of neuron using.Item Spin-orbit coupling effects in BrO- and HOBr photodissociation reactions(Publishing House of Lviv Polytechnic National University, 2014) Khomenko, ElenaPotential energy curves of the ground and a few excited states of the BrO- and HOBr along the photodissociation reactions, which correlate with lower dissociation limits are obtained on the base of calculations results by ab initio method. The singlet-triplet nonadiabatic transition with dissociation of the ground Х1S+ state to lower limit О(3Р) + Br-(1S) is predicted on the basis of calculations results. The ground singlet Х1S+ state of the BrO- has predissociative and metastable character for the upper vibrational levels. It is shown that the singlet-triplet transition to the lower triplet state a3A²¬X1A¢ is responsible for a weak HOBr absorption in the visible region (440–650 nm).На основі результатів розрахунку методом ab initio одержано криві потенціальної енергії для основного та ряду збуджених станів BrO- і HOBr в ході реакції фотодисоціації, що корелюють з нижніми межами дисоціації. За результатами розрахунку передбачено синглет-триплетний неадіабатичний перехід з дисоціацією основного Х1S+ стану до нижньої межі О(3Р) + Br-(1S). Основний синглетний стан йону Х1S+ BrO- є переддисоціативним і метастабільним для верхніх коливальних рівнів. Показано, що синглет-триплетний перехід до нижчого триплетного стану a3A²¬X1A¢ в молекулі HOBr відповідає за слабке поглинання у видимій області (440–650 нм).Item Data classification of spectrum analysis using neural network(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Мatviykiv, О. М.; Faitas, О. І.This article provides the comparison of libraries neural networks. Based on this analysis was determined to develop a neural network for classification of spectra based on Encog library, because it implemented many components and gives the best result with a small number of items for training. Showed the architecture of neural networks for data classification of spectral analysis. Наведено аналіз бібліотек нейронних мереж. На основі аналізу запропоновано розробляти нейронну мережу для класифікації спектрів на основі бібліотеки Encog, оскільки вона реалізовує безліч компонентів та дає найкращий результат з невеликою кількістю даних для навчання. Подано архітектуру нейронної мережі для класифікації даних спектрального аналізу.Item On transport operator with prescribed eigenvalue(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Cheremnich, E. V.; Ivasyk, G. V.Item Метод виявлення частот в ефірі радіосигналу(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Пищак, І. І.Запропоновано метод визначення несучих частот, що використовується у системах радіомоніторингу. The paper presents a method for the carrier frequencies determining used in radio systems.Item Методи спектроскопії та обробки даних спектрального аналізу(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Лобур, М.; Матвійків, О.; Файтас, О.Проаналізовано сучасні методи спектроскопії в медицині, розглянуто їх класифікацію. Наведено огляд портативних спектроскопічних систем, проаналізовано переваги і недоліки їх використання, складові для спектроскопічного аналізу. Розглянуто методи класифікації спектрів, наведено концептуальну схему обробки отриманих даних та їх класифікацію. Оглянуто сфери застосування портативних спектроскопічних систем. This article provides an analysis of modern methods of spectroscopy in medicine, examined their classification. Conducted a review of portable spectroscopic systems, analysis of the advantages and disadvantages of their use. Analysis of components for spectroscopic analysis. Review of methods of the spectrum classification. Brought a conceptual diagram of processing the received data and its classification. Review of applications portable spectroscopic systems.