Научные направления Института физики и математики

Коды ГРНТИ: 29.03.77; 29.19.13; 29.19.07; 29.19.11; 29.19.22; 30.19.29; 30.19.57; 30.19.15; 53.49.05; 53.49.07

Руководитель направления: Захаров П.В., д.ф.-м.н., доцент, директор института физики и математики, zaharov_pv@spbstu.ru, zakharopvl@rambler.ru

Ведущие учёные:

• Корчуганов А.В., к.ф.-м.н., доцент кафедры высшей математики ИФиМ
• Янковская У.И., старший преподаватель кафедры высшей математики ИФиМ
• Луценко И.С., ассистент кафедры высшей математики ИФиМ
• Нарсеев А.С., лаборант-исследователь учебной лаборатории физики и математики ИФиМ
• Комиссаренко О.Г., лаборант учебной лаборатории физики и математики ИФиМ
• Щепилов Е.А., лаборант учебной лаборатории физики и математики ИФиМ

Актуальность исследований:

Актуальность исследований обусловлена необходимостью разработки фундаментальных основ создания цифровых двойников материалов и сред с иерархической композиционной структурой. К основным задачам можно отнести: 1) разработку программных средств для виртуального тестирования материалов в экстремальных условиях; 2) построение моделей отклика материалов на интенсивное внешнее воздействие различной природы; 3) исследование вклада нелинейности межатомных связей в прочностные характеристики материалов, в том числе композиционных на основе интерметаллидов и низкоразмерных углеродных наноструктур; 4) развитие концепции локализации и транспорта энергии в дискретных средах посредством уединённых волн (солитонов); 5) развитие вычислительного материаловедения для прогнозирования поведения материалов при радиационном, механическом, термическом воздействиях.

Научные результаты (РИДы):

1. Луценко И.С., Захаров П.В. «Программа анализа и визуализации характеристик колебаний частиц в молекулярно-динамическом моделировании». Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2026618172 от 24.03.2026.
2. Нарсеев А.С., Захаров П.В., Янковская У.И. «Программа конструирования атомистических моделей металломатричных композитов с углеродными наноструктурами». Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2025692492 от 21.11.2025.
3. Нарсеев А.С., Захаров П.В., Янковская У.И. «Программа создания структуры металломатричного композита, армированного фуллеренами». Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2025680755 от 08.08.2025.
4. Захаров П.В., Нарсеев А.С., Янковская У.И. «Программа создания структуры металломатричного композита, армированного углеродными нанотрубками». Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2025611925 от 23.01.2025.

Основные публикации (Scopus Q1, Q2, Белый список):

1. Yankovaskaya U.I., Korznikova E.A., Korpusova S.D., Zakharov P.V. Mechanical Properties of the Pt-CNT Composite under Uniaxial Deformation: Tension and Compression // Materials. 2023; 16(11):4140. https://doi.org/10.3390/ma16114140
2. Ustina I. Yankovskaya, Mikhail D. Starostenkov, Artem V. Markidonov, Arseny M. Kazakov, Elena A. Korznikova, and Pavel V. Zakharov Enhanced mechanical properties of Ni3Al composites reinforced with single-walled and multi-walled carbon nanotubes: An atomistic modeling study // Journal of Micromechanics and Molecular Physics. Vol. 09, No. 02n03, pp. 99-105 (2024)
3. Yankovskaya U.I., Zakharov P.V., Markidonov A.V., Starostenkov M.D., Korznikova E.A. Mechanical properties of CNT-reinforced Pt under compression: molecular dynamics simulation // Materials Physics and Mechanics. 2023. Т. 51. № 3. С. 167-174.
4. A.M. Kazakov, P.V. Zakharov, G.F. Korznikova, Y.V. Bebikhov, E.A. Korznikova. Nonlinear supratransmission effect in copper-graphene composite // Lett. Mater., 2023, 13(4s) 499-504. https://doi.org/10.22226/2410-3535-2023-4-499-504
5. Zakharov, P.V., Korznikova, E.A., Izosimov, A.A., Kochkin, A.S. The Influence of Crystal Anisotropy on the Characteristics of Solitary Waves in the Nonlinear Supratransmission Effect: Molecular Dynamic Modeling // (2023) Computation, 11 (10), art. no. 193.
6. Markidonov, A.V., Starostenkov, M.D., Gostevskaya, A.N. et al. Molecular Dynamics Simulation of Reduction of the Surface Layer Porosity in a BCC Crystal Induced by Laser Pulses // Phys. Solid State 65, 53–57 (2023). https://doi.org/10.1134/S1063783423700038
7. P.V. Zakharov The effect of nonlinear supratransmission in discrete structures: a review // Computer Research and Modeling, 2023, Volume 15, Issue 3, Pages 599–617. DOI: https://doi.org/10.20537/2076-7633-2023-15-3-599-617
8. Markidonov, A.V., Starostenkov, M.D., Lubyanoi, D.A., Zakharov, P.V., Lipunov, V.N. Modeling of Healing Cylindrical Cavities Exposed to Shock Waves in Crystal Subjected to Shear Deformation (2022) Steel in Translation, 52 (2), pp. 208-214.
9. Markidonov, A.V., Starostenkov, M.D., Gostevskaya, A.N., Lubyanoy, D.A., Zakharov, P.V. Modeling by a Molecular Dynamics Method of Structural Changes of a BCC Metal Surface Layer with Short-Term High-Energy External Action (2022) Metal Science and Heat Treatment, 64 (5-6), pp. 258-263.
10. Cherednichenko, A.I., Zakharov, P.V., Starostenkov, M.D., Eremin, A.M., Dong, G. Analysis of the EAM and MEAM Potentials for Modeling Localized States of the Ni3Al and Pt3Al Crystals (2022) Technical Physics Letters, 48 (6), pp. 245-249.
11. Yankovskaya, U.I., Starostenkov, M.D., Zakharov, P.V. Molecular dynamics study of the mechanical properties of a platinum crystal reinforced with carbon nanotube under uniaxial tension (2022) Computer Research and Modeling, 14 (5), pp. 1069-1080.
12. Маркидонов А.В., Старостенков М.Д., Гостевская А.Н., Лубяной Д.А., Захаров П.В. Молекулярно-динамическое моделирование образования дислокаций на межфазной границе в железе после воздействия лазерного импульса // Фундаментальные проблемы современного материаловедения. 2024. Т. 21. № 2. С. 164-171.
13. Маркидонов А.В., Старостенков М.Д., Гостевская А.Н., Лубяной Д.А., Захаров П.В. Молекулярно-динамическое моделирование образования областей разориентации в деформированном кристалле железа при воздействии лазерного импульса // Фундаментальные проблемы современного материаловедения. 2024. Т. 21. № 4. С. 413-421.
14. Маркидонов А.В., Старостенков М.Д., Гостевская А.Н., Лубяной Д.А., Захаров П.В. Молекулярно-динамическое моделирование уменьшения пористости поверхностного слоя оцк-кристалла, вызванной воздействием лазерных импульсов // Фундаментальные проблемы современного материаловедения. 2023. Т. 20. № 2. С. 168-175.
15. Медведев Н.Н., Старостенков М.Д., Захаров П.В., Бебихов Ю.В. Дискретный бризер в модельной 3D оцк-решётке Cr2Al со сверхструктурой C11b, основанный на делокализованных модах // Фундаментальные проблемы современного материаловедения. 2023. Т. 20. № 3. С. 344-351.
16. Cherednichenko A.I., Zakharov P.V., Eremin A.M., Starostenkov M.D., Korznikova E.A., Dmitriev S.V. Effect of surface curvature of an fcc crystal on the characteristics of localized vibrations of atoms // St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Physics and Mathematics. 2023. Т. 16. № S1.1. С. 191-196.
17. Медведев Н.Н., Старостенков М.Д., Захаров П.В., Сысоева М.О. Упругие волны и их столкновения с n-краудионами в 3D компьютерной модели ГЦК кристалла Ni // Фундаментальные проблемы современного материаловедения. 2022. Т. 19. № 1. С. 17-24.
18. Янковская У.И., Захаров П.В., Старостенков М.Д., Маркидонов А.В., Корзникова Е.А. Поведение платины, армированной углеродной нанотрубкой, при сжимающей нагрузке // Фундаментальные проблемы современного материаловедения. 2022. Т. 19. № 3. С. 295-303.
19. Луценко И.С., Маркидонов А.В., Захаров П.В., Старостенков М.Д. Оценка влияния точечных дефектов на фононный спектр кристалла и возможность возбуждения нелинейных мод // Фундаментальные проблемы современного материаловедения. 2022. Т. 19. № 4. С. 437-444.
20. Semenov, A., Bebikhov, Y., Tatarinov, P., Zakharov, P., Korznikova, E. Extensive teaching of physics for students of technical specialties with the help of experimental units and computer simulation software (2023) E3S Web of Conferences, 420, art. no. 06025.
21. E. V. Dudysheva, G. S. Shiling and P. V. Zakharov, "University Students Interdisciplinary Training of Educational Resources Design for Computer Modeling in School Engineering Learning," 2024 7th International Conference on Information Technologies in Engineering Education (Inforino), Moscow, Russian Federation, 2024, pp. 1-6, doi: 10.1109/Inforino60363.2024.10552015.
22. A I Cherednichenko, Y V Bebikhov, A S Semenov, M D Starostenkov, E A Korznikova, Z G Rakhmatullina and P V Zakharov Localized modes in platinum aluminides 2024 J. Phys.: Conf. Ser. 2697 012050.
23. Zakharov, P.V., Bebikhov, Y.V., Semenov, A.S., Eremeev, E.A., Kochkin, A.S. The Possibilities of Using Virtual Reality When Introducing Students to Scientific Activities in Physics (2022) AIP Conference Proceedings, 2647, art. no. 040006.
24. Zakharov, P.V., Yankovskaya, U.I., Bebikhov, Y.V., Semenov, A.S., Markidonov, A.V. Molecular Dynamics Method as an Additional Educational Tool in the Course of Solid State Physics (2022) AIP Conference Proceedings, 2647, art. no. 040019.
25. Zakharov, P.V., Starostenkov, M.D., Eremin, A.M., Dmitriev, S.V., Sharapova, Y.V., Korznikova, E.A. Excitation of solitary waves in Pt3Al intermetallic compound under AC driving (2022) AIP Conference Proceedings, 2533, art. no. 020033.

Грантовая активность:

• Грант РНФ № 24-22-20038 (2024–2025): «Механические свойства металломатричных композитов на основе интерметаллидов и низкоразмерных углеродных структур: молекулярно-динамическое моделирование» (3 млн руб.).
• Грант РНФ № 21-12-00275: «Исследование особенностей нелинейной динамики кристаллической решетки металлов в экстремальных условиях» (18 млн руб.).

Коды ГРНТИ: 29.03.77; 29.35.03

Руководитель направления: Сысоев Илья Вячеславович, д.ф.-м.н., профессор, заведующий кафедрой высшей математики, dr.ilya.sysoev@yandex.ru

Ведущие учёные:

• Сысоева Марина Вячеславовна, д.ф.-м.н., доцент, профессор кафедры физики
• Корнилов Максим Вячеславович, к.ф.-м.н., доцент кафедры высшей математики
• Грищенко Анастасия Александровна, к.ф.-м.н., доцент кафедры высшей математики
• Такаишвили Лев Вячеславович, старший преподаватель кафедры высшей математики
• Капустников Антон Александрович, ассистент кафедры высшей математики
• Сусоров Максим Анатольевич, ассистент кафедры высшей математики
• Грачев Даниил Русланович, стажёр кафедры высшей математики

Актуальность исследований:

Анализ работы мозга, в том числе изменений во взаимодействии отделов мозга при переключении между разными типами нормальной (сон, бодрствование, физическая и ментальная активность) и патологической (эпилепсия, паркинсонизм и др.) активности — фундаментальная задача познания. Её перспективными приложениями являются синтез информационно-аналитических систем нового типа, анализ физиологических состояний и исследование и диагностика заболеваний мозга, нейропротезирование и создание искусственной жизни. Для последних приложений важнейшую роль также играют новые электронные натурные модели нейронов — радиотехнические генераторы нейроподобной активности.

Научные результаты (РИДы):

1. Сысоев И.В., Мищенко М.А., Корнилов М.В. Программа для реконструкции интегрированных уравнений системы фазовой автоподстройки частоты под периодическим внешним воздействием по скалярному временному ряду. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2022684752, дата поступления 08.12.2022, дата регистрации 16.12.2022.
2. Сысоев И.В., Строганова О.Н., Сысоева М.В., Халова В.А. Программа для преобразования списка литературы в AMS-TeX. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2023689224, дата поступления 26.12.2023, зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 26.12.2023.

Основные публикации (Scopus Q1, Q2, Белый список):

1. Kapustnikov A.A., Sysoev I.V., Sysoeva M.V. Network motifs in thalamocortical system model responsible for delta-rhythm generation. Chaos, Solitons & Fractals. 2025. V. 200. 117081. DOI: 10.1016/j.chaos.2025.117081
2. Takaishvili L.V., Ponomarenko V.I., Sysoev I.V. Simple tunable generator of neuron-like activity. Chaos, Solitons & Fractals. 2025. Vol. 196. 116316. DOI: 10.1016/j.chaos.2025.116316
3. Lachinova D.A., Smirnova M.P., Pavlova I.V., Sysoev I.V., Vinogradova L.V. Transient destabilization of interhemispheric functional connectivity induced by spreading depolarization. Network Neuroscience. 2024. V.8(4). P.1383-1399. DOI: 10.1162/netn_a_00405
4. Egorov N.M., Sysoeva M.V., Kornilov M.V., Ponomarenko V.I., Sysoev I.V. Hardware implementation of the ring generator with tunable frequency based on electronic neurons. Nonlinear Dynamics. 2024. V.12. P.11471-11418. DOI: 10.1007/s11071-024-09671-z
5. Medvedeva T.M., Sysoeva M.V., Sysoev I.V., Vinogradova L.V. Intracortical functional connectivity dynamics induced by reflex seizures. Experimental Neurology. 2023. V.368. 114480. DOI: 10.1016/j.expneurol.2023.114480
6. Kornilov M.V., Sysoev I.V. Mathematical Model of a Main Rhythm in Limbic Seizures. Mathematics. 2023. V.11(5). P.1233. DOI: 10.3390/math11051233
7. Egorov N.M., Sysoev I.V., Ponomarenko V.I., Sysoeva M.V. Complex regimes in electronic neuron-like oscillators with sigmoid coupling. Chaos, Solitons & Fractals. 2022. V.160. 112171. DOI: 10.1016/j.chaos.2022.112171
8. Egorov N.M., Kulminskiy D.D., Sysoev I.V., Ponomarenko V.I., Sysoeva M.V. Transient dynamics in electronic neuron-like circuits in application to modeling epileptic seizures. Nonlinear Dynamics. 2022. V.108(4). P.4231-4242. DOI: 10.1007/s11071-022-07379-6
9. Mishchenko M.A., Bolshakov D.I., Vasin A.S., Matrosov V.V., Sysoev I.V. Identification of Phase-Locked Loop System from Its Experimental Time Series. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs. 2022. V.69(3). P.854-858. DOI: 10.1109/TCSII.2021.3122892
10. Kapustnikov A.A., Sysoeva M.V., Sysoev I.V. Transient dynamics in a class of mathematical models of epileptic seizures. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2022. V.109. 106284. DOI: 10.1016/j.cnsns.2022.106284
11. Kapustnikov A.A., Sysoev I.V., Sysoeva M.V. Network generator of periodic high-frequency transient dynamics in the thalamocortical system. The European Physical Journal Special Topics. 2026. DOI: 10.1140/epjs/s11734-026-02620-4
12. Kapustnikov A.A., Sysoeva M.V., Sysoev I.V. Universal Transient Dynamics in Oscillatory Network Models of Epileptic Seizures. Regular and Chaotic Dynamics. 2024. V.29(1). P.190-204. DOI: 10.1134/S156035472401012X
13. Dolinina A.Yu., Sysoeva M.V., van Rijn C.M., Sysoev I.V. Frequency Synchronization Reveals that Spike-Wave Discharges in WAG/RIJ rats are Significantly Nonlinear Phenomenon. Journal of Biological Systems. 2024. V.32(1). P.239-250. DOI: 10.1142/S0218339024500098
14. Grishchenko A.A., van Rijn C.M., Sysoev I.V. Methods for statistical evaluation of connectivity estimates in epileptic brain. Journal of Biological Systems. 2023. V.31(2). P.673-690. DOI: 10.1142/S0218339023500237
15. Sysoeva M.V., Kuznetsova G.D., Sysoev I.V., Ngomba R.T., Vinogradova L.V., Grishchenko A.A., van Rijn C.M., van Luijtelaar G. Network analysis reveals a role of the hippocampus in absence seizures: The effects of a cannabinoid agonist. Epilepsy Research. 2023. V.192. 107135. DOI: 10.1016/j.eplepsyres.2023.107135
16. Sysoev I.V., van Luijtelaar G., Lüttjohann A. Thalamo-cortical and thalamo-thalamic coupling during sleep and wakefulness in rats. Brain Connectivity. 2022. Vol.12(7). P.650-659. DOI: 10.1089/brain.2021.0052
17. Сусоров М.А., Сысоев И.В., Корнилов М.В. Схема делителя частоты в виде цепочки однонаправленно связанных генераторов нейроподобной активности // Известия вузов. ПНД. 2026. Т. 34, вып. 4. С. 603-613. DOI: 10.18500/0869-6632-003229
18. Такаишвили Л.В., Грищенко А.А., Сысоева М.В., Пономаренко В.И., Сысоев И.В. Три реализации одного нейрона: вариация режимов поведения радиофизического генератора нейроподобной активности в натурном эксперименте // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2026. Т. 34, № 2. С. 299-313. DOI: 10.18500/0869-6632-003215
19. Takaishvili L.V., Ponomarenko V.I., Sysoev I.V. Identification of generalized van der Pol equations from experimental time series of electronic neuron. Cybernetics and Physics. 2026. Vol. 15, No. 1. P. 93-99. DOI: 10.35470/2226-4116-2026-15-1-93-99
20. Долинина А.Ю., Сулейманова Е.М., Корнилов М.В., Сысоева М.В., Сысоев И.В. Нелинейные свойства тета-ритма головного мозга // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2025. Т. 33, № 6. С. 873-897. DOI: 10.18500/0869-6632-003188
21. Grishchenko A.A., Dzhafarova A.S., Suleymanova E.M., Sysoeva M.V., Sysoev I.V. Nonlinear analysis of interhemispheric connectivity in the pentylenetetrazol rat model of spike-wave discharges. Cybernetics and Physics. 2025. V.14(2). P.116-126. DOI: 10.35470/2226-4116-2025-14-2-116-126
22. Капустников А.А., Сысоева М.В., Сысоев И.В., Корнилов М.В. Взаимодействие и синхронизация ритмов в модели лимбической системы мозга // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2025. Т. 33, № 4. С. 567-589. DOI: 10.18500/0869-6632-003179
23. Kornilov M.V., Kapustnikov A.A., Sozonov E.A., Sysoeva M.V., Sysoev I.V. Synchronization regimes in the ring of rodent hippocampal neurons at limbic epilepsy. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics. 2024. V.32(3). P.357-375. DOI: 10.18500/0869-6632-003113
24. Egorov N.M., Sysoeva M.V., Ponomarenko V.I., Kornilov M.V., Sysoev I.V. Ring generator of neuron-like activity with tunable frequency. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics. 2023. V.31(1). P.103-120. DOI: 10.18500/0869-6632-003025
25. Ershova A.S., Suleymanova E.M., Grishchenko A.A., Vinogradova L.V., Sysoev I.V. Interhemispheric Symmetry and Asymmetry of Absence Type Spike-Wave Discharges Caused by Systemic Administration of Pentylenetetrazole. Journal of Evolutionary Biochemistry and Physiology. 2023. V.59. P.293-301. DOI: 10.1134/S0022093023010246
26. Sysoeva M.V., Kornilov M.V., Takaishvili L.V., Matrosov V.V., Sysoev I.V. Reconstruction of integrated equations of periodically driven phase-locked loop system from scalar time series. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics. 2022. V.30(4). P.391-410. DOI: 10.18500/0869-6632-2022-30-4-391-410
27. Dolinina A.Yu., van Rijn C.M., Sysoeva M.V., Sysoev I.V. Detection of spike-wave discharge restarts in genetic rat model based on frequency dynamics. Cybernetics and Physics. 2022. V.11(3). P.121-130. DOI: 10.35470/2226-4116-2022-11-3-121-130
28. Большаков Д.И., Мищенко М.А., Матросов В.В., Сысоев И.В. Электронный нейроподобный генератор с возбудимым и автоколебательным режимом на основе системы фазовой автоподстройки частоты // Письма в ЖТФ. 2022. V.48(9). P.23-26. DOI: 10.21883/PJTF.2022.09.52446.19094

Грантовая активность:

• «Математическое и радиофизическое моделирование эпилептической активности мозга сложными сетями нейроосцилляторов», грант РНФ, проект № 19-72-10030, 2019–2022, продление 2022–2024. Объём: 27 млн руб.
• «Моделирование переходной динамики между метастабильными состояниями мозга», грант РНФ, проект № 21-72-00015, 2021–2023. Объём: 3 млн руб.
• «Построение математической модели физиологических состояний таламокортикальной системы головного мозга», грант РНФ, проект № 25-25-00219, 2025–2026. Объём: 3 млн руб.
• «Моделирование колебательных ритмов в лимбической системе мозга», грант РНФ, проект № 25-22-00406, 2025–2026. Объём: 3 млн руб.
• «Построение радиофизических моделей нейронов с различными нелинейными функциями», грант для ведущих учёных на открытие аспирантских позиций от научного центра «Идея», 2022–2026. Объём: 3,84 млн руб.
• «Динамика взаимодействий в головном мозге при развитии приступов лимбической эпилепсии», грант для ведущих учёных на открытие аспирантских позиций научного центра «Идея», 2025–2029. Объём: 3,84 млн руб.
• «Моделирование процессов кратковременной памяти как режимов динамики в сетях нейронов гиппокампа», грант для ведущих учёных на открытие аспирантских позиций научного центра «Идея», 2026–2030. Объём: 3,84 млн руб.
• «Распространяющаяся деполяризация при фокальном повреждении головного мозга: участие в патогенезе когнитивно-эмоциональных расстройств, нейросетевых и молекулярных механизмах функциональной реорганизации мозга», грант РНФ, проект № 22-15-00327, 2022–2024, продление 2025–2026. Объём: 28 млн руб.

Защищённые диссертации за последние 5 лет:

1. Большаков Д.И. «Электронное моделирование и исследование динамики нейроноподобного генератора на базе системы фазовой автоподстройки частоты», 2022 г. Специальности 1.3.5 — Физическая электроника, 1.3.4 — Радиофизика (кандидат физико-математических наук).
2. Грищенко А.А. «Сопоставление и оценка надежности методов выявления направленной связанности между отделами мозга крыс-моделей абсансной эпилепсии», 2024 г. Специальности 1.3.4 — Радиофизика, 1.5.2 — Биофизика (кандидат физико-математических наук).
3. Сысоева М.В. «Математическое и радиофизическое моделирование эпилептической активности мозга», 2023 г. Специальности 1.3.4 — Радиофизика, 1.5.2 — Биофизика (доктор физико-математических наук).

Коды ГРНТИ: 28.23.37; 28.17.19; 28.17.33; 28.17.23

Руководитель направления: Тархов Д.А., д.т.н., доцент, профессор кафедры высшей математики ИФиМ, tarhov_da@spbstu.ru

Ведущие учёные:

• Васильев А.Н., д.т.н., профессор кафедры высшей математики ИФиМ
• Лазовская Т.В., доцент кафедры высшей математики ИФиМ

Актуальность исследований:

Актуальность темы исследования заключается в необходимости применения адаптивных и устойчивых моделей для построения цифровых двойников реальных объектов и киберфизических систем, что особенно важно в контексте четвёртой промышленной революции. При построении прогностических моделей для поведения реальных объектов с помощью классических методов математического моделирования часто не учитываются неопределённости и неточности в оценке параметров. Кроме того, отсутствует возможность естественного использования такой информации, как измерения параметров объекта. Во всём мире в качестве интеллектуальных математических моделей, учитывающих гетерогенную информацию, всё чаще используют физически информированные нейронные сети. Однако обучение таких сетей — процесс весьма ресурсоёмкий. В связи с этим важное значение имеет вопрос подбора оптимальной структуры такой нейронной сети. Разработанные нами методы построения нового класса физически информированных нейросетевых моделей позволяют сформировать сколь угодно точную исходную нейросетевую модель без трудоёмкого процесса обучения. Разработанные нами эволюционные алгоритмы позволяют в процессе обучения сети сочетать структурную и параметрическую адаптацию, а именно — быстрое построение серии приближённых математических моделей в ситуациях, когда процессы, происходящие в объекте, известны весьма неточно, и далее — возможность выбрать из них ту, которая в наибольшей степени соответствует наблюдаемому поведению объекта. Если поведение объекта изменилось и перестало соответствовать предложенной модели, то помимо дообучения и изменения параметров рассматривается опция выбора более подходящей модели из серии. Разрабатываемые методы могут быть применены для создания интеллектуальных цифровых двойников и управления киберфизическими системами, в частности интеллектуальных транспортных систем, включая автономные транспортные средства, а также для создания интеллектуальных иерархических систем управления социально-экономическими системами.

Основные публикации (Scopus Q1, Q2, Белый список):

1. Tarkhov, D., Lazovskaya, T., Malykhina, G. Constructing Physics-Informed Neural Networks with Architecture Based on Analytical Modification of Numerical Methods by Solving the Problem of Modelling Processes in a Chemical Reactor // Sensors. 2023, 23(2), 663. https://doi.org/10.3390/s23020663. Scopus — Q1.
2. Alexandra Dashkina, Aleksandra Kobicheva, Tatiana Lazovskaya, Elena Tokareva, Dmitriy Tarkhov and Irina Guselnikova Examining the Effectiveness of Computer-Supported Collaborative Learning for Language Proficiency Purposes // Sustainability 2022, 14(10), 5908. https://doi.org/10.3390/su14105908. Scopus — Q1.
3. Tatiana Lazovskaya, Dmitriy Tarkhov, Igor Velikorechanin and Galina Malykhina From Numerical Schemes to Neural Network Architectures: A Physics-Informed Framework for Differential Equations // Mach. Learn. Knowl. Extr. 2026, 8, 329. https://www.mdpi.com/2504-4990/8/10/329. Scopus — Q1.
4. Tatiana Lazovskaya, Dmitriy Tarkhov, Maria Chistyakova, Egor Razumov, Anna Sergeeva and Tatiana Shemyakina Evolutionary PINN Learning Algorithms Inspired by Approximation to Pareto Front for Solving Ill-Posed Problems // Computation 2023, 11(8), 166. https://doi.org/10.3390/computation11080166. Scopus — Q2.
5. Dmitriy Tarkhov, Tatiana Lazovskaya and Valery Antonov Adapting PINN Models of Physical Entities to Dynamical Data // Computation 2023, 11(9), 168. https://doi.org/10.3390/computation11090168. Scopus — Q2.
6. Tarkhov D.A., Lavygin D.A., Skripkin O.A., Zakirova M.D., Lazovskaya T.V. OPTIMAL CONTROL SELECTION FOR STABILIZING THE INVERTED PENDULUM PROBLEM USING NEURAL NETWORK METHOD // Optical Memory and Neural Networks. 2023. Т. 32. № S2. С. S214–S225.
7. Гречнева А.О., Тарасов В.Д., Тархов Д.А., Шатров А.В. Нейросетевое моделирование полной системы нитрификации аммония с идентификацией параметров // Компьютерные исследования и моделирование. 2026. С. 909–928.
8. Великоречанин И.А., Лазовская Т.В., Тархов Д.А. Встраивание физически-информированных нейронных сетей в численные схемы для моделирования динамических систем // Моделирование и анализ данных. 2026. Т. 16. № 3. С. 169–185.
9. Вандакуров И.Ю., Тархов Д.А., Шемякина Т.А. Построение многослойного решения уравнения Дюффинга на основе аналитической модификации численных методов // Моделирование и анализ данных. 2026. Т. 16. № 3. С. 202–218.
10. Лазовская Т.В., Пашковский Д.М., Тархов Д.А. Подбор оптимальной структуры RBF-сети для аппроксимации решения двумерного уравнения Лапласа // Мягкие измерения и вычисления. 2023. Т. 70. № 9. С. 108–124.
11. Лазовская Т.В., Малыхина Г.Ф., Тархов Д.А. От информационно-измерительных к киберфизическим системам // Мягкие измерения и вычисления. 2023. Т. 62. № 1. С. 73–84.
12. Лазовская Т.В., Тархов Д.А., Шемякина Т.А., Чориев М.Д. Эволюционный подход к формированию архитектуры PINN для приближённого решения уравнения Лапласа в двух постановках с разрывным краевым условием и данными измерений внутри квадратной области // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2023. Т. 19. № 2. С. 438–446.
13. Закирова М.Д., Корчагин А.П., Лазовская Т.В., Лавыгин Д.А., Паламарчук В.В., Тархов Д.А., Скрипкин О.А., Чернуха Д.А. Аппроксимация нелинейной зависимости механической характеристики электродвигателя с помощью нейросетевого метода // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2024. Т. 20. № 2. С. 467–476.
14. Васильев А.Н., Тархов Д.А. О новой парадигме моделирования реальных объектов // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2024. Т. 20. № 4.
15. Васильев А.Н., Лазовская Т.В., Тархов Д.А. Сравнительный анализ полуэмпирических нейросетевых моделей изгиба реальной консольной балки // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2024. Т. 20. № 4.
16. Alexander Nikolayevich Vasilyev, Danila Sergeevich Ivanov, Polina Andreevna Pavlenko, Anna Evgenievna Yakovleva Сравнительный анализ методов построения нейросетевых моделей для задач с параметризованными дифференциальными уравнениями // Современные информационные технологии и ИТ-образование. Т. 21. № 3 (2025).
17. Alina Olegovna Grechneva, Vyacheslav Denisovich Tarasov, Anatoly Victorovich Shatrov Сравнительный анализ методов построения нейросетевых моделей очистки сточных вод // Современные информационные технологии и ИТ-образование. Т. 21. № 3 (2025).

Грантовая активность:

• РНФ (с финансированием региона): «Методы создания и адаптации интеллектуальных систем на основе физически информированных нейронных сетей». Номер проекта: 22-21-20004. Объём: 2,4 млн руб.

Защищённые диссертации за последние 5 лет:

1. Лазовская Т.В. «Методы анализа сложных систем по разнородной информации на основе нейросетевых и нейроморфных моделей», 2025 г. Специальность 2.3.1 — Системный анализ, управление и обработка информации, статистика (кандидат технических наук).

Коды ГРНТИ: 29.05.15; 29.03.77; 29.19.22; 29.29.00

Руководитель направления: Ипатов А.Н., д.ф.-м.н., доцент, профессор кафедры физики ИФиМ, andrei_ipatov@mail.ru

Ведущие учёные:

• Герчиков Л.Г., к.ф.-м.н., доцент, доцент кафедры физики ИФиМ
• Куприянов Г.А., ассистент кафедры физики ИФиМ

Актуальность исследований:

Развитие наноэлектроники обусловило интерес к созданию принципиально новых материалов, свойства которых отличаются от свойств соответствующих объёмных компонентов. Квантовая плазмоника занимается изучением квантовых свойств света и механизмов его взаимодействия с материей на наноразмерном уровне. Характерной особенностью наноразмерных проводящих частиц является наличие дипольных резонансов в их оптических спектрах. Целью работ в данном направлении является исследование зависимости характера многочастичных возбуждённых состояний в электронной системе полупроводниковых нанокристаллов с различным типом легирования от ряда параметров наноструктур.

Основные публикации:

1. А.Н. Ипатов, Дипольная плазмонная мода в наноразмерных полупроводниковых квантовых точках типа "ядро-оболочка" с гетеропереходом второго рода // ЖЭТФ. 2023. Т. 163, вып. 6. С. 858–872.
2. А.Н. Ипатов, Г.А. Куприянов, Плазмонный резонанс в полупроводниковых нанокристаллах селенида кадмия с различным типом легирования // Научно-технические ведомости СПбПУ. Физико-математические науки. 2023. Т. 16, вып. 2. С. 27–51.
3. Сравнительный анализ многочастичных возбуждений в поверхностно-легированных коллоидных нанокристаллах CdSe и CdS / А.Н. Ипатов, Г.А. Куприянов // Наноиндустрия. 2026. Т. 19, № S13-3(143). С. 758–761. DOI: 10.22184/1993-8578.2026.19.13s.758.761
4. Зависимость оптических спектров объёмно-легированных полупроводниковых нанокристаллов сульфида кадмия от их геометрических размеров и числа носителей заряда / А.Н. Ипатов, Г.А. Куприянов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Физико-математические науки. 2026. Т. 19, № 1. С. 158–169. DOI: 10.18721/JPM.19113
5. Коллективные возбуждения в объёмно-легированных полупроводниковых нанокристаллах сульфида кадмия / А.Н. Ипатов, Г.А. Куприянов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Физико-математические науки. 2025. Т. 18, № 2. С. 144–161. DOI: 10.18721/JPM.18213.

Коды ГРНТИ: 14.35.07; 14.35.09

Руководитель направления: Леонова Наталья Алексеевна, доцент кафедры физики, кандидат педагогических наук, leonova_na@spbstu.ru

Ведущие учёные:

• Макарова Ольга Николаевна, доцент кафедры высшей математики, кандидат педагогических наук

Актуальность исследований:

Актуальность исследования определяется возрастанием роли фундаментального физического образования в подготовке инженеров, способных моделировать и исследовать технические системы, обоснованно принимать решения в условиях неполноты информации и учитывать их последствия для человека и окружающей среды. При этом неоднородность исходной подготовки студентов требует вариативных способов педагогического сопровождения.

Основные публикации:

1. Тематический физический практикум как пространство развития технического мышления обучающихся общеобразовательной школы / Леонова Н.А. // Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева (Вестник КГПУ). 2026. № 2 (76). С. 54–65.
2. Формирование антропоцентрической ответственности будущего инженера в лабораторном практикуме технического вуза / Леонова Н.А. // Вопросы методики преподавания в вузе. 2026. Т. 15. № 2. С. 120–130.
3. Принципы формирования содержания физического практикума по направлению "строительство" в инженерном образовательном пространстве / Ларченкова Л.А., Леонова Н.А. // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2025. № 217. С. 36–46.
4. Реализация сетевого сотрудничества технического вуза с "региональными школами" в рамках пропедевтики инженерной подготовки / Ларченкова Л.А., Леонова Н.А. // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2024. № 214. С. 73–81.
5. Анализ особенностей системы управления образовательными курсами LMS Moodle в электронной информационно-образовательной среде / Скрипник И.Л., Каверзнева Т.А., Леонова Н.А., Балобанов В.А. // Сибирский пожарно-спасательный вестник. 2023. № 3 (30). С. 55–64.