Gyvosios sistemos tikriausia labiausiai žadina žmogaus smalsumą ir suteikia įkvėpimo bendrųjų dėsnių ieškojimams. Daugelio jų sudėtinga tvarka ir dinamika vis dar yra neįmintos mįslės ir neišspręsti uždaviniai. Vienas tokių uždavinių yra sinchronizacijos atsiradimas, įtaka ir valdymas neuronų populiacijose. Nors neuronas – sudėtinga biologinė sistema ir matematiniai jo modeliai yra pakankamai komplikuoti, sinchronizacija silpnai įtakoja atskiro neorono ypatybes, bet atspindi visos populiacijos dinamiką. Pasinaudodami šia palankia aplinkybe, galime aproksimuoti neuronų populiaciją labai paprastų globaliai susietųjų (sąveikauja kiekvienas elementas su kiekvienu) osciliatorių ansambliu ir gauti gerą matematinio populiacijos dinamikos modelio sutapimą su realia sistema. Darni neuronų veikla žmogaus organizmui yra gyvybiškai svarbus procesas, kurio sutrikimai dažniausiai turi stiprias neigiamas pasekmes. Empiriškai buvo pastebėta, kad atsiradus Parkinsono ligos simptomams, dalis neuronų sinchronizuojasi. Kai ši sinchronizacija sustabdoma, ligos simptomai žymiai susilpnėja arba visai išnyksta. Medicinoje jau naudojamas aukšto dažnio giluminės smegenų stimuliacijos metodas gydyti šiai ligai yra veiksmingas, bet šis mechanizmas nėra gerai suprantamas ir turi nemažai neigiamų savybių: · metodas yra invazinis, · nėra grįžtamojo ryšio, · žmogaus smegenys yra adaptyvios ir ilgainiui pripranta prie pastovios stimuliacijos, o tai iššaukia stimuliacijos didinimą, · galimos komplikacijos... [toliau žr. visą tekstą] / The phenomenon of the synchronization was observed and studied since XVII century and until today has been the main subject of many researches and core trigger of many devices as well as nature appearences. Though sometimes synchronization is not a desirable process and it is important to learn how to command over it in order to suppress or to strengthen synchronous behaviour in accordance with the results one would like to obtain. This study focuses on controlling the process of synchronization in globally coupled ensemble of oscillators with a configuration of separated observed and stimulated subsystems. The development of such technique could be usefull for suppression of the undesired synchronization of neural networks in the cases like Parkinsonian desease and dystonia. The main advantage of this method is being noninvasive feedback control.

Lietuvoje privatūs asmenys (spekuliantai) vis dažniau pasirenka įvairesnes investicijos formas. Viena iš sparčiai populiarėjančių investicijos formų – prekyba akcijomis Lietuvos vertybinių popierių biržoje tarpininkaujant finansų maklerių įmonėms. Investuotojai/spekuliantai norėtų žinoti, ar teorijoje aprašyta techninė analizė gali suteikti pakankamai informacijos, kad būtų galima apsispręsti, pirkti ar parduoti akcijas. Darbo tikslas yra nustatyti ar taikytini yra techninės analizės matematiniai modeliai Lietuvos vertybinių popierių rinkoje. Buvo taikomi penki pagrindiniai techninės analizės matematiniai modeliai: - paprastąjį slankųjį vidurkį (SMA); - eksponentinį slankųjį vidurkį (EMA); - slankaus vidurkio konvergencijos ir divergencijos indikatorių (MACD); - santykinio stiprumo indeksą (RSI); - stochastinį indikatorių; Buvo sukurta programinė įranga kuri, analizuodama pagal statistinius duomenis matematinių modelių generuojamus pirkimo pardavimo signalus, skaičiavo prekybos rezultatus. Tyrimo rezultatai parodė, kad krypties indikatorių SMA, EMA bei MACD naudojimas Lietuvos vertybinių popierių rinkoje pasitvirtino. Osciliatorių naudojimas Lietuvos vertybinių popierių rinkoje davė arba prastus arba neigiamus rezultatus. / There are more and more private persons (speculators) who a choosing different types of investment in Lithuania. More people are willing to participate in the stock trade in the Lithuanian stock market with brokers mediation. Investors/speculators are willing to know if technical analysis, that is well described in the theory, can give enough information that could lead to decision to buy or sell the stock. The goal of this study is to identify if the mathematical models, that are described by technical analysis, are possible to use in Lithuanian stock market. The mathematical models are: - simple moving average, SMA; - exponential moving average, EMA; - moving average convergence and divergence, MACD; - relative strength indicator, RSI; - Stochastic oscillator. The software was developed to calculate the result of all possible trades. All trades were made after receiving the signals according to mathematical calculations when statistic data where entered. The result of the study proved with positive results the use of trend indicators like SMA, EMA and MACD in Lithuanian stock market. The use of oscillators is not offered to use in Lithuanian stock market according to study results.