id
int64
18
18.8k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 14:51:09
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 14:51:09
doc_name
stringclasses
1 value
input
stringlengths
11
9.24k
output
stringlengths
0
738
is_personal
bool
2 classes
is_sentence
bool
2 classes
is_corrected
bool
2 classes
9,857
2026-02-24T09:38:14.894000Z
2026-02-24T09:38:14.894000Z
Lec.
Агрессивные перестроения или попытки вклиниться на высокой скорости запрещены настройками
false
true
false
9,856
2026-02-24T09:38:13.145000Z
2026-02-24T09:38:13.145000Z
Lec.
Фактически, CAV сменит полосу только убедившись, что не создает конфликт ни с попутными, ни с поперечными машинами
false
true
false
9,855
2026-02-24T09:38:11.560000Z
2026-02-24T09:38:11.560000Z
Lec.
Все проверки на безопасность маневра включены
false
true
false
9,854
2026-02-24T09:38:10.041000Z
2026-02-24T09:38:10.041000Z
Lec.
Профиль CAV настроен так, чтобы исключить опасные перестроения: автономное ТС не предпринимает перестроение, если промежуток недостаточно велик, либо нарушает чье-то право дороги
false
true
false
9,853
2026-02-24T09:38:08.391000Z
2026-02-24T09:38:08.391000Z
Lec.
Режим смены полос (laneChangeMode) – аналогично speedMode, определяет логику перестроений
false
true
false
9,852
2026-02-24T09:38:06.690000Z
2026-02-24T09:38:06.690000Z
Lec.
По сути, выставлен режим максимально безопасного движения: если впереди препятствие или затор, машина своевременно тормозит; если разрешенная скорость 50 км/ч, она не нарушает скоростной режим, даже в условиях пустой дороги
false
true
false
9,851
2026-02-24T09:38:04.924000Z
2026-02-24T09:38:04.924000Z
Lec.
Оно не пытается «проскочить» на желтый сигнал или обогнать ценой риска
false
true
false
9,850
2026-02-24T09:38:03.176000Z
2026-02-24T09:38:03.176000Z
Lec.
В частности, автономное ТС не превышает ограничений скорости и заранее снижает скорость, чтобы избежать столкновения
false
true
false
9,849
2026-02-24T09:38:01.408000Z
2026-02-24T09:38:01.408000Z
Lec.
В профиле CAV упомянутый параметр настроен таким образом, чтобы строго соблюдать ПДД и приоритезировать безопасность над скоростью
false
true
false
9,848
2026-02-24T09:37:59.762000Z
2026-02-24T09:37:59.762000Z
Lec.
Режим скорости (speedMode) – набор флагов, определяющих правила соблюдения скоростного режима и реакцию на препятствия в SUMO
false
false
false
9,847
2026-02-24T09:37:57.989000Z
2026-02-24T09:37:57.989000Z
Lec.
Низкое значение означает практически полное отсутствие случайных отклонений: автономное ТС строго следует заложенному алгоритму, не страдает от отвлечения внимания или неточности восприятия, что делает поведение более предсказуемым и, следовательно, безопасным для окружающих
false
true
false
9,846
2026-02-24T09:37:56.210000Z
2026-02-24T09:37:56.210000Z
Lec.
Для полностью автономных автомобилей необходимо задать sigma близким к 0
false
true
false
9,845
2026-02-24T09:37:54.587000Z
2026-02-24T09:37:54.587000Z
Lec.
Коэффициент случайности (sigma) – характеризует вариативность, «непостоянство» водителя в соблюдении правил следования
false
true
false
9,844
2026-02-24T09:37:52.840000Z
2026-02-24T09:37:52.840000Z
Lec.
Согласно требованиям регуляторов и результатам дорожных тестов, беспилотники обязаны уметь предотвратить столкновение даже при внезапном возникновении препятствия, если физически возможно [26]
false
true
false
9,843
2026-02-24T09:37:51.206000Z
2026-02-24T09:37:51.206000Z
Lec.
Современные беспилотные автомобили оборудованы передовыми тормозными системами и электроникой (ABS, автоматическое экстренное торможение и пр.), способными среагировать быстрее человека
false
true
false
9,842
2026-02-24T09:37:49.423000Z
2026-02-24T09:37:49.423000Z
Lec.
В обычных условиях CAV старается не доводить до столь резкого торможения (благодаря запасам по дистанции и времени), но высокий потенциал decel служит страхующей мерой
false
true
false
9,841
2026-02-24T09:37:47.660000Z
2026-02-24T09:37:47.660000Z
Lec.
Профиль CAV настроен на высокое значение decel, порядка 5 , то есть автономное ТС технически может очень быстро остановиться в экстренной ситуации
false
true
false
9,840
2026-02-24T09:37:46.141000Z
2026-02-24T09:37:46.141000Z
Lec.
Максимальное торможение (decel) – ключевой параметр безопасности, показывающий, с каким максимально отрицательным ускорением машина способна тормозить
false
true
false
9,839
2026-02-24T09:37:44.382000Z
2026-02-24T09:37:44.382000Z
Lec.
Хотя способность ускоряться у автономного ТС может быть высокой, консервативное поведение предполагает, что он без необходимости не использует максимальные возможности двигателя
false
true
false
9,838
2026-02-24T09:37:42.591000Z
2026-02-24T09:37:42.591000Z
Lec.
Автомобиль разгоняется достаточно плавно, что, во-первых, соответствует стилю осторожного водителя, а во-вторых, предотвращает ситуации, когда резкий разгон с последующим торможением способен создать конфликт
false
true
false
9,837
2026-02-24T09:37:40.807000Z
2026-02-24T09:37:40.807000Z
Lec.
Для безопасного профиля CAV резкие разгоны не требуются, поэтому accel установлено на умеренном уровне, примерно 1–2
false
true
false
9,836
2026-02-24T09:37:39.314000Z
2026-02-24T09:37:39.314000Z
Lec.
Максимальное ускорение (accel) – характеристика разгона
false
true
false
9,835
2026-02-24T09:37:37.533000Z
2026-02-24T09:37:37.533000Z
Lec.
Параметр minGap вместе с tau контролирует пространство для маневра и обеспечивает плавное и безопасное управление дистанцией
false
true
false
9,834
2026-02-24T09:37:35.790000Z
2026-02-24T09:37:35.790000Z
Lec.
Человеческие водители иногда игнорируют упомянутый интервал, тогда как CAV всегда оставляет небольшой запас на случай отката машины впереди или иных непредвиденных факторов
false
true
false
9,833
2026-02-24T09:37:33.916000Z
2026-02-24T09:37:33.916000Z
Lec.
Такое условие гарантирует, что даже в пробке или при резком торможении автономное ТС не подъедет вплотную к впереди стоящему
false
true
false
9,832
2026-02-24T09:37:32.315000Z
2026-02-24T09:37:32.315000Z
Lec.
Значение minGap для профиля CAV взято не ниже, чем у обычных авто, порядка 2–3 метров
false
true
false
9,831
2026-02-24T09:37:30.807000Z
2026-02-24T09:37:30.807000Z
Lec.
Минимальная дистанция (minGap) – минимальный остаточный интервал (м) при остановке
false
false
false
9,830
2026-02-24T09:37:29.242000Z
2026-02-24T09:37:29.242000Z
Lec.
Повышенное tau имитирует реакцию “с запасом” и компенсирует любые задержки сенсоров и систем принятия решений
false
true
false
9,829
2026-02-24T09:37:27.510000Z
2026-02-24T09:37:27.510000Z
Lec.
Исследования также подтверждают, что автономные системы, например, адаптивный круиз-контроль, при консервативных настройках удерживают безопасные интервалы, что напрямую снижает риск столкновений [11]
false
true
false
9,828
2026-02-24T09:37:25.838000Z
2026-02-24T09:37:25.838000Z
Lec.
Такой подход соответствует принципам дефансивного вождения, заложенным в алгоритмы компаний-разработчиков беспилотников: автономные автомобили движутся осторожно и осознанно выдерживают дистанцию
false
true
false
9,827
2026-02-24T09:37:24.069000Z
2026-02-24T09:37:24.069000Z
Lec.
Увеличенное tau, например, 1,5–2,0 секунд вместо порядка 1,0 секунды у человека, означает, что автономное ТС держит больший запас времени до впереди идущего автомобиля, снижая вероятность резкого торможения при любых маневрах лидера
false
true
false
9,826
2026-02-24T09:37:22.230000Z
2026-02-24T09:37:22.230000Z
Lec.
Для CAV параметр выбран увеличенным по сравнению с обычным водителем (человеком)
false
true
false
9,825
2026-02-24T09:37:20.701000Z
2026-02-24T09:37:20.701000Z
Lec.
Временной интервал следования (tau) – задает желаемый временной зазор до впереди идущей машины
false
false
false
9,824
2026-02-24T09:37:18.889000Z
2026-02-24T09:37:18.889000Z
Lec.
Ниже описаны основные параметры профиля и обоснования выбора их значений:
false
true
false
9,823
2026-02-24T09:37:16.285000Z
2026-02-24T09:37:16.285000Z
Lec.
Для симуляции использована модель продольного движения IDM (Intelligent Driver Model), параметры которой были настроены на консервативный стиль вождения автономного автомобиля
false
true
false
9,822
2026-02-24T09:37:14.634000Z
2026-02-24T09:37:14.634000Z
Lec.
Концепция подключенного и беспилотного транспорта в данном эксперименте подразумевает наиболее осторожное и безопасное поведение на дороге, эмулируемое через настройки модели движения
false
true
false
9,821
2026-02-24T09:37:12.739000Z
2026-02-24T09:37:12.739000Z
Lec.
Также уместно учесть среднюю скорость транспортных средств и количество завершенных маршрутов за ограниченное время симуляции
false
true
false
9,820
2026-02-24T09:37:11.086000Z
2026-02-24T09:37:11.086000Z
Lec.
В частности, ряд исследований относит случаи с TTC <0.9 секунд к категории критических конфликтов, 0.9–2.0 секунд – к средней степени опасности, а свыше 2 секунд – к безопасным ситуациям без риска ДТП [9]
false
true
false
9,819
2026-02-24T09:37:09.214000Z
2026-02-24T09:37:09.214000Z
Lec.
В городских условиях, где скорости ниже и дистанции между ТС ограничены, используют более низкие пороги для выделения серьезных конфликтов
false
true
false
9,818
2026-02-24T09:37:07.583000Z
2026-02-24T09:37:07.583000Z
Lec.
Например, в модели FHWA SSAM порог по умолчанию установлен 1,5 секунды [24]
false
true
false
9,817
2026-02-24T09:37:06.009000Z
2026-02-24T09:37:06.009000Z
Lec.
В отрасли безопасности дорожного движения широко применяется порог TTC равный 1,5 с для классификации конфликтов: случаи с TTC ниже указанного значения рассматриваются как опасные конфликты, требующие реакции водителя, тогда как при более высоких значениях TTC сближение считается относительно безопасным
false
true
false
9,816
2026-02-24T09:37:04.348000Z
2026-02-24T09:37:04.348000Z
Lec.
В исследованиях конфликтных ситуаций было показано, что показатель TTC эффективно отражает степень опасности сближения и позволяет различать аварийно-опасное поведение от нормального [23]
false
true
false
9,815
2026-02-24T09:37:02.407000Z
2026-02-24T09:37:02.407000Z
Lec.
TTC интерпретируется как запас времени до аварии: чем ниже значение TTC, тем критичнее ситуация
false
true
false
9,814
2026-02-24T09:37:00.862000Z
2026-02-24T09:37:00.862000Z
Lec.
Формула применима в случае, если , иначе машины не сближаются, и TTC считается бесконечным или не определяется
false
true
false
9,813
2026-02-24T09:36:59.219000Z
2026-02-24T09:36:59.219000Z
Lec.
Где - текущая дистанция между автомобилями, – скорость ведущего автомобиля, – скорость заднего автомобиля
false
true
false
9,812
2026-02-24T09:36:57.475000Z
2026-02-24T09:36:57.475000Z
Lec.
Для простого случая движения по одной полосе время до столкновения выражается как отношение расстояния между автомобилями к разности их скоростей:
false
true
false
9,811
2026-02-24T09:36:55.685000Z
2026-02-24T09:36:55.685000Z
Lec.
Формально TTC определяется как время, через которое два транспортных средства столкнутся, если они продолжат движение без изменения параметров [32]
false
true
false
9,810
2026-02-24T09:36:54.052000Z
2026-02-24T09:36:54.052000Z
Lec.
Time-to-Collision – ключевой показатель в анализе конфликтных ситуаций
false
true
false
9,809
2026-02-24T09:36:52.151000Z
2026-02-24T09:36:52.151000Z
Lec.
Таким образом, контроль метрики TTC во времени позволяет судить о динамике аварийно-опасных событий в разных сценариях
false
true
false
9,808
2026-02-24T09:36:50.558000Z
2026-02-24T09:36:50.558000Z
Lec.
В литературе отмечено, что TTC коррелирует с тяжестью конфликтов и применяется для ранжирования степени опасности ситуаций [23]
false
true
false
9,807
2026-02-24T09:36:48.621000Z
2026-02-24T09:36:48.621000Z
Lec.
Метрика TTC выбрана потому, что она непосредственно отражает степень опасного сближения: чем ниже занчение TTC, тем меньше времени остается водителям (или автоматизированным системам) для предотвращения столкновения
false
true
false
9,806
2026-02-24T09:36:46.967000Z
2026-02-24T09:36:46.967000Z
Lec.
В рамках эксперимента анализируется количество критических ситуаций – случаев, когда TTC падает ниже заданного порога
false
true
false
9,805
2026-02-24T09:36:45.320000Z
2026-02-24T09:36:45.320000Z
Lec.
В отличие от данных о реальных ДТП, которые редки и запаздывают во времени, выбранная метрика позволяет выявлять опасные сближения ощутимо чаще, что повышает статистическую достоверность выводов о безопасности движения [27]
false
true
false
9,804
2026-02-24T09:36:43.547000Z
2026-02-24T09:36:43.547000Z
Lec.
TTC представляет собой время до столкновения транспортных средств при неизменности их траекторий и скоростей
false
true
false
9,803
2026-02-24T09:36:41.798000Z
2026-02-24T09:36:41.798000Z
Lec.
Выбор метрики TTC обусловлен ее широким применением для оценки риска столкновений в транспортных исследованиях [27]
false
true
false
9,802
2026-02-24T09:36:39.856000Z
2026-02-24T09:36:39.856000Z
Lec.
Основная задача – сопоставить число конфликтных ситуаций при различных долях CAV в потоке по индикатору Time-to-Collision (TTC)
false
true
false
9,801
2026-02-24T09:36:38.201000Z
2026-02-24T09:36:38.201000Z
Lec.
Цель эксперимента – количественно оценить влияние подключенных и автономных транспортных средств на потенциальную аварийность дорожного потока
false
true
false
9,800
2026-02-24T09:36:36.504000Z
2026-02-24T09:36:36.504000Z
Lec.
В рамках исследования влияния CAV на транспортную систему в многоагентном и масштабном сценарии проведен эксперимент в симуляторе SUMO
false
true
false
9,799
2026-02-24T09:36:34.748000Z
2026-02-24T09:36:34.748000Z
Lec.
Следовательно, с учтом текущей струткуры CAVISE нет возможности реализовать параллелизацию вычислений с использованием Artery V2X
false
true
false
9,798
2026-02-24T09:36:33.225000Z
2026-02-24T09:36:33.225000Z
Lec.
Как упоминалось ранее, одно из условий реализации параллельных вычислений в OMNeT++ - отсутствие динмаического добавление или удаления модулей (автомобилей) во время симуляции
false
true
false
9,797
2026-02-24T09:36:31.663000Z
2026-02-24T09:36:31.663000Z
Lec.
Он получает от SUMO информацию о каждом транспортном средстве и либо создает или удаляет соответствующие узлы OMNeT++ динамически, либо управляет их положением через сообщения
false
true
false
9,796
2026-02-24T09:36:29.943000Z
2026-02-24T09:36:29.943000Z
Lec.
Обычно в сценарии Artery присутствует один объект (например, TraCIScenarioManagerLaunchd), который устанавливает соединение с SUMO и отслеживает все машины
false
true
false
9,795
2026-02-24T09:36:28.166000Z
2026-02-24T09:36:28.166000Z
Lec.
Если разделить узлы (транспортные средства) по partition-id и запустить несколько экземпляров OMNeT++-процесса, которые синхронно моделируют одну и ту же дорожную обстановку, то возникает проблема: модуль TraCIScenarioManager (менеджер взаимодействия с SUMO) в текущей архитектуре рассчитан на работу в одном процессе
false
true
false
9,794
2026-02-24T09:36:26.183000Z
2026-02-24T09:36:26.183000Z
Lec.
Основываясь на принципах параллелизации OMNeT++, имеет смысл рассмотреть возможность реализации параллелизации вычислений Artery в рамках архитектуры CAVISE
false
true
false
9,793
2026-02-24T09:36:24.199000Z
2026-02-24T09:36:24.199000Z
Lec.
В сущности, OMNeT++ и SUMO работают не параллельно, а пошагово друг за другом
false
true
false
9,792
2026-02-24T09:36:22.566000Z
2026-02-24T09:36:22.566000Z
Lec.
Artery не предоставляет никакой возможности для параллелизации расчетов изначально
false
true
false
9,791
2026-02-24T09:36:21.039000Z
2026-02-24T09:36:21.039000Z
Lec.
OMNeT++ и SUMO выполняются параллельно-взаимосвязанно, образуя замкнутый контур
false
true
false
9,790
2026-02-24T09:36:19.112000Z
2026-02-24T09:36:19.112000Z
Lec.
OMNeT++ инициирует шаг времени, запрашивает у SUMO просчитать движение за шаг (SUMO выполняется параллельно, но OMNeT++ обычно приостанавливается в ожидании ответа), затем получает от SUMO новые позиции транспортных средств и генерирует соответствующие события в сети (обновление положения узлов, генерация сообщений и т...
false
true
false
9,789
2026-02-24T09:36:17.290000Z
2026-02-24T09:36:17.290000Z
Lec.
Упомянутые процессы работают в паре, синхронизируясь на каждом такте
false
true
false
9,788
2026-02-24T09:36:15.624000Z
2026-02-24T09:36:15.624000Z
Lec.
Стандартный запуск Artery включает два параллельных процесса:. процесс OMNeT++;. процесс SUMO
false
true
false
9,787
2026-02-24T09:36:14.022000Z
2026-02-24T09:36:14.022000Z
Lec.
Artery объединяет сетевую модель (OMNeT++) и дорожный трафик (SUMO) через интерфейс TraCI
false
true
false
9,786
2026-02-24T09:36:12.275000Z
2026-02-24T09:36:12.275000Z
Lec.
P – производительность одного процесса (events per second) – сколько событий в секунду один логический процесс способен обрабатывать
false
false
false
9,785
2026-02-24T09:36:10.476000Z
2026-02-24T09:36:10.476000Z
Lec.
E – плотность событий (events per sim-second) – сколько событий в среднем происходит в модели за 1 секунду виртуального времени;. τ – задержка на передачу сообщения от одного логического процесса другому по сети/шине (секунд реального времени);
false
true
false
9,784
2026-02-24T09:36:08.446000Z
2026-02-24T09:36:08.446000Z
Lec.
L – lookahead (секунд моделируемого времени) – минимальная задержка между разделами;
false
false
false
9,783
2026-02-24T09:36:06.929000Z
2026-02-24T09:36:06.929000Z
Lec.
Для оценки эффективности параллелизации предлагается оценивать coupling factor [16]:
false
true
false
9,782
2026-02-24T09:36:05.105000Z
2026-02-24T09:36:05.105000Z
Lec.
Почти каждый сценарий возможно адаптировать для параллельных вычислений, но параллелизация не во всех случаях является эффективной по скорости вычислений
false
true
false
9,781
2026-02-24T09:36:03.462000Z
2026-02-24T09:36:03.462000Z
Lec.
Запрещено динамическое создание модулей, так как id для модулей определяется заранее и не способно изменяться в ходе моделирования
false
true
false
9,780
2026-02-24T09:36:01.925000Z
2026-02-24T09:36:01.925000Z
Lec.
Глобальные переменные запрещены;
false
true
false
9,779
2026-02-24T09:36:00.248000Z
2026-02-24T09:36:00.248000Z
Lec.
Модулям запрещено напрямую вызывать методы или обращаться к памяти модулей из другого раздела;
false
true
false
9,778
2026-02-24T09:35:58.721000Z
2026-02-24T09:35:58.721000Z
Lec.
Для реализации параллелизации вычислений в сценарии, необходимо следующих условий:
false
true
false
9,777
2026-02-24T09:35:56.590000Z
2026-02-24T09:35:56.590000Z
Lec.
Важно отметить, что разделять сценарий разрешено только по границам модулей, один и тот же модуль не способен одновременно исполняться на двух логических процессах и необходимо минимизировать количество сообщений между подмножествами
false
true
false
9,776
2026-02-24T09:35:55.012000Z
2026-02-24T09:35:55.012000Z
Lec.
Комбинация символов “**” после названия подсети означает рекурсивное применение ко вложенным в подмножество модулей
false
true
false
9,775
2026-02-24T09:35:53.147000Z
2026-02-24T09:35:53.147000Z
Lec.
В упомянутом примере все модули внутри subnetA запускаются в логическом процессе с индексом 0, внутри subnetB под индексом 1 и так далее
false
true
false
9,774
2026-02-24T09:35:51.484000Z
2026-02-24T09:35:51.484000Z
Lec.
Пользователь указывает, какие модули относятся к какому разделу через параметр partition-id в конфигурационном файле (Приложение 1)
false
true
false
9,773
2026-02-24T09:35:49.953000Z
2026-02-24T09:35:49.953000Z
Lec.
Слой разделения определяет, как модель разбита на подмножество модулей
false
true
false
9,772
2026-02-24T09:35:48.043000Z
2026-02-24T09:35:48.043000Z
Lec.
Задается атрибутом parsim-nullmessageprotocol-laziness в диапазоне значений от 0 до 1
false
true
false
9,771
2026-02-24T09:35:46.556000Z
2026-02-24T09:35:46.556000Z
Lec.
Laziness - относительная частота отправки нулевых сообщений
false
true
false
9,770
2026-02-24T09:35:44.558000Z
2026-02-24T09:35:44.558000Z
Lec.
Данный параметр никогда не равен нулю и рассчитывается автоматически, если указать для атрибута parsim-nullmessageprotocol-lookahead-class значение cLinkDelayLookahead
false
true
false
9,769
2026-02-24T09:35:43.005000Z
2026-02-24T09:35:43.005000Z
Lec.
Для корректной работы симуляции упомянутый параметр должен быть отличен от нуля, иначе возникают ситуации, когда алгоритм просто не способен выдать гарантированное время без отправки сообщений
false
true
false
9,768
2026-02-24T09:35:40.480000Z
2026-02-24T09:35:40.480000Z
Lec.
Lookahead - минимальная гарантированная задержка сообщений между разделами
false
true
false
9,767
2026-02-24T09:35:39.005000Z
2026-02-24T09:35:39.005000Z
Lec.
Такой алгоритм требует настройки двух параметров:
false
true
false
9,766
2026-02-24T09:35:37.026000Z
2026-02-24T09:35:37.026000Z
Lec.
Из указанных алгоритмов, практическую ценность имеет только Null Message Algorithm
false
true
false
9,765
2026-02-24T09:35:35.094000Z
2026-02-24T09:35:35.094000Z
Lec.
Упомянутый алгоритм реализован в классе cIdealSimulationProtocol в атрибуте parsim-synchronization-class
false
true
false
9,764
2026-02-24T09:35:33.585000Z
2026-02-24T09:35:33.585000Z
Lec.
Был введен скорее для тестов эффективности наличия параллелизации в сценариях
false
true
false
9,763
2026-02-24T09:35:32.052000Z
2026-02-24T09:35:32.052000Z
Lec.
Практической ценности не имеет, так как без знания будущих результатов выдает только неверные результаты
false
true
false
9,762
2026-02-24T09:35:30.604000Z
2026-02-24T09:35:30.604000Z
Lec.
Ideal Simulation Protocol - предполагает знание будущих событий, и позволяет измерить теоретический максимум ускорения параллельной симуляции для данной модели
false
true
false
9,761
2026-02-24T09:35:28.973000Z
2026-02-24T09:35:28.973000Z
Lec.
Упомянутый алгоритм реализован в классе cNullMessageProtocol в атрибуте parsim-synchronization-class
false
true
false
9,760
2026-02-24T09:35:27.395000Z
2026-02-24T09:35:27.395000Z
Lec.
Упомянутый алгоритм предотвращает тупики и позволяет логическим процессам частично параллельно выполнять события, зная безопасный горизонт времени
false
true
false
9,759
2026-02-24T09:35:25.531000Z
2026-02-24T09:35:25.531000Z
Lec.
Null Message Algorithm [3] – Каждый логический процесс регулярно отсылает соседям «нулевые сообщения» с указанием времени, до которого у него гарантированно нет событий, чем информирует другие процессы о том, что они имеют возможность продвигаться вперед во времени хотя бы до данного момента
false
true
false
9,758
2026-02-24T09:35:23.748000Z
2026-02-24T09:35:23.748000Z
Lec.
Упомянутый алгоритм реализован в классе cNamedPipeCommunications в атрибуте parsim-communications-class
false
true
false