Свд это: Снайперская винтовка Драгунова СВД ТТХ. Фото. Видео. Размеры. Скорострельность. Скорость пули. Прицельная дальность. Вес

Снайперская винтовка Драгунова — Википедия

Снайперская винтовка Драгунова

СВД (сверху) и СВДС (снизу)
Тип Снайперская винтовка
Страна СССРFlag of the Soviet Union.svg СССР
История службы
Годы эксплуатации 1963 год — настоящее время
Принят на вооружение 1963
На вооружении см. Страны-эксплуатанты
Войны и конфликты
История производства
Конструктор Драгунов, Евгений Фёдорович
Разработан 1958—1963 годы
Производитель Ижевский машиностроительный завод
Годы производства 1963 год — настоящее время
Варианты см. Варианты
Характеристики
Масса, кг

4,3 (СВД, ранний выпуск, без штыка-ножа, с оптическим прицелом, неснаряжённым магазином и щекой приклада)[1]
4,5 (СВД, современный вариант, без штыка-ножа, с оптическим прицелом, неснаряжённым магазином и щекой приклада)[2]
4,68 (СВДС с оптическим прицелом и неснаряженным магазином)[3]
0,21 (магазин)[1]
0,26 (штык-нож без ножен)[1]

0,58 (прицел ПСО-1)[1]
Длина, мм

1225 (СВД без штыка-ножа)[1]
1370 (СВД со штыком-ножом)[1]

1135/875 (СВДС с разложенным/сложенным прикладом)[3][4]
Длина ствола, мм

620 (СВД, общая)[1][5]
547 (СВД, нарезная часть)[1]

565 (СВДС)[4]
Ширина, мм 88[2]
Высота, мм 230[2]
Патрон 7,62×54 мм R[4][5]
Калибр, мм 7,62[2][4][5]
Принципы работы Поворотный затвор, отвод пороховых газов
[4]
[5]
Скорострельность,
выстрелов/мин
30 (боевая)[1][4]
Начальная скорость
пули, м/с
830 (СВД)[1][2]
810 (СВДС)[3][4]
Прицельная дальность, м 1200 (открытый прицел)[1][2][4][5]
1300 (оптический прицел)[1][2][4][5]
300 (ночные прицелы НСПУМ и НСПУ-3)[2]
Максимальная
дальность, м
1200 (прицельная)
[1]
Вид боепитания коробчатый магазин на 10 патронов[1][4]
Прицел открытый секторный (резервный), длина прицельной линии — 587 мм[1], имеется крепление для установки оптических (например, ПСО-1) или ночных (например, НСПУ-3 или НСПУМ) прицелов[2]
Commons-logo.svg Снайперская винтовка Драгунова на Викискладе
У этого термина существуют и другие значения, см. СВД.

7,62-мм снайперская винтовка Драгунова (СВД, Индекс ГРАУ — 6В1) — самозарядная снайперская винтовка, разработанная в 1957—1963 годах группой конструкторов под руководством Евгения Драгунова и принятая на вооружение Советской Армии 3 июля 1963 года вместе с оптическим прицелом ПСО-1[2][4][5].

Боеприпасы и комплектация

Для стрельбы из СВД применяются винтовочные патроны 7,62×54 мм R с обыкновенными, трассирующими и бронебойно-зажигательными пулями, снайперские патроны 7Н1, снайперские бронебойные 7Н14; может также стрелять патронами с экспансивными пулями JHP и JSP. Огонь из СВД ведется одиночными выстрелами. Подача патронов при стрельбе производится из коробчатого магазина ёмкостью 10 патронов. На дульной части ствола крепится пламегаситель с пятью продольными прорезями, маскирующий выстрел и предохраняющий от загрязнения ствола.

Наличие газового регулятора для изменения скоростей отката подвижных частей обеспечивает надёжность винтовки в работе.

Мелкосерийно для СВД производился тактический глушитель-пламегаситель, известный как ТГП-В

[6], разработанный НПО «Специальная Техника и Связь», с креплением поверх штатного пламегасителя, однако его эффективность была достаточно спорной.

Принцип действия

Commons-logo.svg Ствольная коробка СВДС крупным планом

При выстреле часть пороховых газов, следующих за пулей, устремляется через газоотводное отверстие в стенке ствола в газовую камеру, давит на переднюю стенку газового поршня и отбрасывает поршень с толкателем, а вместе с ними и затворную раму в заднее положение.

При отходе затворной рамы назад затвор открывает канал ствола, извлекает из патронника гильзу и выбрасывает её из ствольной коробки наружу, а затворная рама сжимает возвратную пружину и взводит курок (ставит его на взвод автоспуска).

В переднее положение затворная рама с затвором возвращается под действием возвратного механизма, затвор при этом досылает очередной патрон из магазина в патронник и закрывает канал ствола, а затворная рама выводит шептало автоспуска из-под взвода автоспуска курка и курок становится на боевой взвод. Запирание затвора осуществляется его поворотом влево и захождением боевых выступов затвора в вырезы ствольной коробки.

Для производства очередного выстрела необходимо отпустить спусковой крючок и нажать на него снова. После освобождения спускового крючка тяга продвигается вперед и её зацеп заскакивает за шептало, а при нажатии на спусковой крючок зацеп тяги поворачивает шептало и разъединяет его с боевым взводом курка. Курок, поворачиваясь на своей оси под действием боевой пружины, наносит удар по ударнику, а последний продвигается вперед и производит накол капсюля-воспламенителя патрона. Происходит выстрел.

При выстреле последним патроном, когда затвор отойдет назад, подаватель магазина поднимает вверх останов затвора, затвор упирается в него и затворная рама останавливается в заднем положении. Это является сигналом тому, что надо снова зарядить винтовку.

Точность и кучность

Когда СВД принимали на вооружение, снайперского патрона к ней ещё не было, поэтому в соответствии с «Наставлением по стрелковом делу» кучность боя винтовки проверяется стрельбой обычными патронами с пулями со стальным сердечником и считается нормальной, если при стрельбе четырьмя выстрелами из положения лёжа на дальность 100 м все четыре пробоины умещаются в круг диаметром 8 см

[1].

В 1967 году на вооружение был принят снайперский патрон 7Н1. При стрельбе этим патроном рассеивание составляет (в зависимости от шага нарезов) не более 10—12 см на дистанции 300 м[7].

Изначально СВД выпускалась с шагом нарезов ствола 320 мм, аналогичным спортивному оружию и обеспечивающим наилучшую кучность стрельбы. Однако с таким шагом рассеивание бронебойно-зажигательных пуль Б-32 увеличивается в два раза. В результате в 1975 году было решено изменить шаг нарезов на 240 мм, что ухудшило кучность стрельбы на 25 % (при стрельбе обычными патронами на дальность 100 м, допустимый диаметр круга попадания увеличился с 8 см до 10 см).
Интересно, что последнее дополненное издание «Наставления по стрелковому делу» для СВД вышло в 1967 году. Все последующие издания — 1971, 1976 и 1984 годов были стереотипными копиями издания 1967 года. Поэтому в «Наставлении» ничего не сказано ни о снайперском патроне, ни об изменении шага нарезов.

Дальность прямого выстрела составляет[1]:

  • по головной фигуре, высотой 30 см — 350 м,
  • по грудной фигуре, высотой 50 см — 430 м,
  • по бегущей фигуре, высотой 150 см — 640 м.

Прицел ПСО-1 рассчитан на стрельбу до 1300 метров. Обычно считается, что на такой дальности можно эффективно стрелять только по групповой цели, либо вести беспокоящий огонь. Однако в 1985 году в Афганистане снайпер Владимир Ильин убил душмана с расстояни 1350 метров. Это рекорд не только для СВД, но и вообще для винтовок калибра 7,62 мм.[8]

Главной сложностью при стрельбе на большие дальности являются ошибки подготовки исходных данных для стрельбы (это справедливо для всех снайперских винтовок). На дальности 600 метров срединная ошибка по высоте (в определении дальности, равной 0,1 % дальности) — 63 см, срединная ошибка в боковом направлении (определение скорости бокового ветра, равной 1,5 м/с) — 43 см. Для сравнения, срединное отклонение рассеивания пуль для лучших снайперов для 600 м — по высоте 9,4 см, боковое 8,8 см[9].

Известен случай, когда бойцу партизанского отряда ФНОФМ удалось сбить выстрелом из СВД реактивный штурмовик ВВС Сальвадора. Это произошло 12 ноября 1989 года у деревни Сан-Мигель. Заходивший в атаку самолёт Cessna A-37B удачно вписался в прицел и был поражён (позже удачливый снайпер рассказывал, что целился в кабину экипажа). Пуля попала в лётчика, после чего самолёт потерял управление и разбился

[10][11]. Похожим образом использовали СВД иракские боевики, заявлявшие об уничтожении огнём снайперских винтовок американских малых разведывательных БПЛА RQ-11 Raven[12].

Точность по МОА 1,24 при стрельбе патроном 7Н1

Варианты

  • СВДС — вариант СВД для воздушно-десантных войск со складным прикладом и укороченным, но утолщённым стволом; создана в 1991 году, принята на вооружение в 1995 году[4].
  • СВУ — вариант СВД с компоновкой булл-пап.
  • СВДК — крупнокалиберный вариант СВД под патрон 9,3×64 мм со складным прикладом, аналогичным таковому у СВДС.
  • ТСВ-1 — тренировочная винтовка под патрон .22 Long Rifle, разработанная Евгением Драгуновым для первоначального обучения снайперов. Фактически самостоятельное оружие, лишь повторяющее в общих чертах внешний вид СВД.
  • СВДМ — добавлена планка Пикатинни на крышке ствольной коробки. Съёмные сошки
    [13]
    .
  • Тигр - охотничий карабин, имеющий исполнения на базе винтовок СВД и СВДС (со складным прикладом)[14]

Сравнительные характеристики различных образцов

Типы:СВД[15]СВДС[16]СВУ[17]Тип 85СВД-МОхотничий карабин «Тигр-9»[18]СВДК
Патрон7,62×54R9,3×64 мм
Длина, мм12201135 (875 со сложенным прикладом)9801220122511801250
Длина ствола, мм:620[19]565[20]520[21]N/A620565620
Масса, кг:4,5 (с оптическим прицелом и неснаряжённым магазином)4,68 (с оптическим прицелом и неснаряжённым магазином)5,6 (с оптическим прицелом ПОСП8х42 и неснаряжённым магазином)4,45,5446,5 (без оптического прицела и сошек)

Страны-эксплуатанты

Commons-logo.svg География распространения СВД Commons-logo.svg Commons-logo.svg Украинский морской пехотинец с СВД в Шотландии Венгерский солдат с СВД

Примечания

  1. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
    17 Наставление по стрелковому делу 7,62-мм снайперская винтовка Драгунова (СВД), Москва, Воениздат, 1984
  2. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Описание СВД на сайте ОАО «НПО «Ижмаш». Архивировано 18 октября 2014 года.
  3. 1 2 3 Описание СВДС на сайте ОАО «НПО «Ижмаш». Архивировано 18 октября 2014 года.
  4. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Описание СВДС на сайте концерна «Калашников»
  5. 1 2 3 4 5 6 7 Описание СВД на сайте концерна «Калашников»
  6. ↑ Глушители (ПБС). russianguns.ru. Проверено 6 марта 2017.
  7. Владислав Дворянинов. НЕСКОЛЬКО СЛОВ О СНАЙПЕР-ПАТРОНЕ // Солдат удачи : журнал. — 2000. — Август (№ 8). — С. 40, 41.
  8. ↑ https://en.wikipedia.org/wiki/Longest_recorded_sniper_kills
  9. ↑ Таблицы стрельбы по наземным целям из стрелкового оружия калибров 5,45 и 7,62 мм. Военное издательство, Москва, 1977
  10. ↑ Бои в Сальвадоре — Авиация в локальных конфликтах // skywar.ru
  11. ↑ El Salvador, 1980—1992 // acig.org
  12. ↑ UAV plane shot down with a SVD Sniper // LiveLeak.com
  13. ↑ Снайперская винтовка СВДМ
  14. ↑ kalashnikov (рус.). ak.kalashnikovgroup.ru. Проверено 6 июня 2018.
  15. ↑ Снайперская винтовка Драгунова СВД 7,62 мм (рус.). Официальный сайт ОАО «Ижмаш». Проверено 31 августа 2010.
  16. ↑ Снайперская винтовка Драгунова со складывающимся прикладом СВДС 7,62 мм (рус.). Официальный сайт ОАО «Ижмаш». Проверено 31 августа 2010.
  17. ↑ ОЦ-03 7,62-мм снайперская винтовка (рус.). Филиал ГУП КБП — «ЦКИБ СОО». Проверено 31 августа 2010.
  18. ↑ ...Об охотничьем карабине «Тигр-9» (рус.). Оружейный журнал «Калашников». Проверено 31 августа 2010.
  19. ↑ Снайперская винтовка "СВД" (рус.). weapon.at.ua. Проверено 31 августа 2010.
  20. ↑ Снайперская винтовка "СВДС" (рус.). weapon.at.ua. Проверено 31 августа 2010.
  21. ↑ Снайперская винтовка "СВУ (ОЦ-03) / СВУ-А (ОЦ-03А) / СВУ-АС (ОЦ-03АС)" (рус.). weapon.at.ua. Проверено 31 августа 2010.
  22. 1 2 3 Miller, David (2001). The Illustrated Directory of 20th Century Guns. Salamander Books Ltd. ISBN 1-84065-245-4.
  23. ↑ The World Defence Almanac 2006, page. 95, Mönch Publishing Group, Bonn 2006
  24. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Jones, Richard D. Jane’s Infantry Weapons 2009/2010. Jane’s Information Group; 35 edition (January 27, 2009). ISBN 978-0-7106-2869-5.
  25. ↑ Dàn súng bắn tỉa đa dạng của lực lượng vũ trang Việt Nam
  26. ↑ DefenseImagery.mil | Find Imagery
  27. ↑ Chávez’s Bid for Russian Arms Pains U.S. Retrieved on September 21, 2008.
  28. Singh, Lieutenant General R.K. Jasbir. Indian Defence Yearbook. — India : Natraj Publishers. — P. 388–391. — ISBN 978-8186857113.
  29. ↑ Small Arms (Infantry Weapons) used by the Anti-Coalition Insurgency. Retrieved on August 26, 2008.
  30. ↑ http://www.diomil.ir/images/Product/aig/Specifications/sniperrifle.jpg
  31. Walter, John. Rifles of the World. — Krause Publications, 2006. — P. 100–101. — ISBN 0896892417.
  32. Jones, Richard. Jane's Infantry Weapons 2009-2010. — Jane's Information Group, 2009. — P. 897. — ISBN 0710628692.
  33. 1 2 Type 79/85 Sniper Rifle. Retrieved on September 21, 2008.
  34. 1 2 7.62 mm SNIPPING RIFLE. Retrieved on September 29, 2008.
  35. ↑ NDM-86. Retrieved on September 21, 2008.
  36. ↑ NDM86. Retrieved on September 29, 2008.
  37. ↑ Кубинская снайперская винтовка UIM Mambi III
  38. ↑ Dragunov dot net - SVD rifles in use in Europe. Проверено 6 февраля 2013. Архивировано 11 февраля 2013 года.
  39. ↑ Ministerstvo obrany SR :: Profesionál, 20. septembra 2007
  40. ↑ http://www.jandarma.tsk.mil.tr/silahlar/silahlaric.htm
  41. ↑ The Finnish Defence Forces 7.62 TKIV Dragunov
  42. ↑ 7,62mm odstřelovačská puška vzor 63 Dragunov (modifikace) // RUČNÍ ZBRANĚ AČR. Ministerstvo obrany České republiky — AVIS, 2007 ISBN 978-80-7278-388-5 стр.30-33

Литература

  • Пономарёв Ю. Рождение легенды: история создания СВД (Часть I) (рус.) // Калашников : журнал. — 2015. — Октябрь (№ 10). — С. 16—23.
  • Драгун М. Путь к победе: история «рождения» СВД (рус.) // Мир оружия : журнал. — 2006. — Июль (№ 22). — С. 14—21.
  • Пономарёв Ю. СВД. Постскриптум (рус.) // Калашников : журнал. — 2005. — Март (№ 03). — С. 80—83.
⛭
Револьверы
Пистолеты
Пистолеты-пулемёты
Автоматы Калашникова
Прочие автоматы
Винтовки и карабины
Снайперские винтовки
Пулемёты
Гранатомёты и
реактивные гранаты
Огнемёты и штурмовые гранаты
ПТРК
ПЗРК
Ружья
Ручные гранаты
Оружейные патроны
  • 4,5 × 40 мм R
  • 5,45 × 18 мм
  • 5,45 × 39 мм (МПС)
  • 5,66 × 39 мм
  • 6 × 49 мм
  • 7,62 × 28 мм
  • 7,62 × 39 мм
  • 7,62 × 25 мм ТТ
  • 7,62×41,5 мм (7Н36)
  • 7,62 × 54 мм R
  • 8,6 × 39 мм
  • 8,6 × 70 мм
  • 9×18 мм
  • 9 × 19 мм
  • 9 × 21 мм
  • 9,1 × 29 мм
  • 9 × 33 мм
  • 9 × 39 мм
  • 9,3 × 64 мм
  • 10,3 × 45 мм
  • 12,7 × 55 мм
  • 12,7 × 108 мм
  • 14,5 × 114 мм

Курсивом выделены экспериментальные (не принятые на вооружение) образцы

Принцип действия СВД - это... Что такое Принцип действия СВД?

Снайперская винтовка Драгунова
СВД
Страна: Флаг СССР СССР, Флаг России Россия (Ижевск)
Тип: Снайперская винтовка
Конструктор: Евгений Драгунов
Дата выпуска: 1958 год
На вооружении: 1963 год — настоящее время
Патрон: 7,62×54 мм
Принцип действия: Поворотный затвор, отвод пороховых газов

0

Темп стрельбы: Одиночная стрельба, боевая скорострельность свыше 1 выстрела в секунду
Начальная скорость пули: 830 м/с
Прицельная дальность: 1200 м (открытый прицел),
1300 м (ПСО-1)
Масса (без магазина): 4,31 кг (без штыка-ножа, с оптическим прицелом, неснаряженным магазином и щекой приклада)
Длина: 1225 мм
Ствол: 610 мм
Система зарядки: коробчатый магазин на 10 патронов
Прицел: основной - оптический ПСО-1, резервный - открытый секторный
Типы: СВД, ТСВ, СВДС-А, СВДС-Д, СВУ (Снайперская винтовка укороченная), СВУ-АС, СВДК
Выпущено: производство продолжается

7,62 мм снайперская винтовка Драгунова СВД (Индекс ГРАУ — 6В1) является оружием снайпера и предназначена для уничтожения различных появляющихся, движущихся, открытых и маскированных одиночных целей.

Данная снайперская винтовка является самозарядным оружием. Автоматика винтовки основана на использовании энергии пороховых газов, отводимых из канала ствола к газовому поршню.

Боеприпасы и комплектация

Для стрельбы из СВД применяются винтовочные патроны калибра 7,62х54 мм R (7,62х53 мм) с обыкновенными, трассирующими и бронебойно-зажигательными пулями, а также снайперские патроны (7Н1, 7Н14). Огонь из СВД ведется одиночными выстрелами. Подача патронов при стрельбе производится из коробчатого магазина емкостью на 10 патронов.

Винтовка комплектуется оптическим прицелом ПСО-1, имеется возможность установки ночного прицела НСПУМ.

Принцип действия

При выстреле часть пороховых газов, следующих за пулей, устремляется через газоотводное отверстие в стенке ствола в газовую камеру, давит на переднюю стенку газового поршня и отбрасывает поршень с толкателем, а вместе с ними и раму в заднее положение.

При отходе рамы назад затвор открывает канал ствола, извлекает из патронника гильзу и выбрасывает ее из ствольной коробки наружу, а рама сжимает возвратные пружины и взводит курок (ставит его на взвод автоспуска).

В переднее положение рама с затвором возвращается под действием возвратного механизма, затвор при этом досылает очередной патрон из магазина в патронник и закрывает канал ствола, а рама выводит шептало автоспуска из-под взвода автоспуска курка и курок становится на боевой взвод. Запирание затвора осуществляется его поворотом влево и захождением боевых выступов затвора в вырезы ствольной коробки.

Для производства очередного выстрела необходимо отпустить спусковой крючок и нажать на него снова. После освобождения спускового крючка тяга продвигается вперед и ее зацеп заскакивает за шептало, а при нажатии на спусковой крючок зацеп тяги поворачивает шептало и разъединяет его с боевым взводом курка. Курок, поворачиваясь на своей оси под действием боевой пружины, наносит удар по ударнику, а последний продвигается вперед и производит накол капсюля-воспламенителя патрона. Происходит выстрел.

При выстреле последним патроном, когда затвор отойдет назад, подаватель магазина поднимает вверх останов затвора, затвор упирается в него и рама останавливается в заднем положении. Это является сигналом тому, что надо снова зарядить винтовку.

Флаг России

СВДС - Снайперская Винтовка Драгунова Складная

Флаг России Флаг России

СВД с отсоединённым магазином и прицёлом

Флаг России

Американский солдат в Ираке с трофейной СВД

Флаг России

Современная винтовка СВД

венгерский солдат с СВД

Точность

Вопреки распространённому заблуждению, винтовка СВД обладает высокой кучностью. С патроном 57-Н-323С (ЛПС) даёт кучность не хуже 2,21 MOA (угловой минуты) (Ex.Ver.) для серий по 5 выстрелов на дистанции 300 м. Со снайперским патроном 7Н1 — 1,24 MOA (1,04 MOA — для шага нарезов ствола 320 мм). Это соответствует показателям M110+M118LR — 1,27 MOA [1]

Со снайперским патроном СВД позволяет поражать одной пулей следующие цели. Для лучших стрелков, лёжа с упора. Голова — 400 метров, головная фигура — 500 метров, поясная фигура и бегущая фигура — 800 метров. Главной сложностью при стрельбе на большие дальности являются ошибки подготовки исходных данных для стрельбы (это справедливо для всех снайперских винтовок). На дальности 600 метров срединная ошибка по высоте (в определении дальности, равной 10% дальности) — 63 см, срединная ошибка в боковом направлении (определение скорости бокового ветра, равной 1.5 м/с) — 43 см. Для сравнения, срединное отклонение рассеивания пуль для лучших снайперов для 600 м - по высоте 9,4 см, боковое 8,8 см.[2]

Сравнительные характеристики различных образцов

Типы:СВДСВД-ССВДССВУ[3]Тип 85СВД-МТигрСВДК
Патрон7,62 x 54R7,62 x 54R7,62 x 54R7,62 x 54R7,62 x 54R7,62 x 54R7,62 x 54R9,3x64 мм
Длина, мм1225122511358701220122510901250
Длина co сложенным прикладом мм--875-----
Ствол:620620 ?520 ?620590620
Масса (без магазина):4,3 ?4,68 ?4,45,54в зависимости от типа прицела ?
Масса4,55 ? ?4,40 ? ? ?6.5 кг (без оптического прицела и сошек)
  1. [1]
  2. Таблицы стрельбы по наземным целям из стрелкового оружия калибров 5,45 и 7,62 мм. Военное издательство, Москва, 1977
  3. http://world.guns.ru/sniper/sn19-r.htm СВУ (СССР / Россия)

Ссылки

См. также

Wikimedia Foundation. 2010.

«Что такое синдром вегетативной дисфункции?» – Яндекс.Кью

Уважаемый аноним.

Вегетативная дисфункция или проще ВСД, это когда у вашей болезни нет физических причин.

ВСД врач ставит, когда признается в своей беспомощности.

ВСД лечат психотерапевты и психологи за одну две консультации.

ВСД это когда причина вашего заболевания событие из прошлого чаще негативное, чаще связанное со страхом которое ваша психика не смогла переварить. Эхо события как бы застряло в Вас, со временем не переработанное, оно как бы приростает к Вам. Оно может пусть корни, (психологические корни) куда угодно, в любой орган или органы.

Куда прорастут там и будет правая рука ВСД ложная физическая боль. Вы конечно же идёте к врачам, говорите болит, сдаёте анализы, проходите обследования, Вам отвечают у Вас всё в норме, отклонений нет, до свидания.

Но ложные сигналы тревоги без конца идут в мозг. Вы идёте к другим врачам и снова, ответ всё в порядке или невнятные диагнозы и такие же лечения таблетками от которых нет толка.

Не надо быть гением, что бы догадаться о том, что со временем Вы начнёте накручивать, у меня, что-то неизвестное, наверно это опасно, а может это смертельно, а вдруг я умру. Привет левая рука ВСД , панические атаки.

Цепь событий может отличаться у разных людей, но общий смысл и механизм именно такой.

Но всё это не важно, важно то что есть современные техники которые позволяют убирать причины ВСД и ПА за одну-две консультации, а соответственно и сами панические атаки вегетососудистую дистонию.

Вы можете в это не верить, грамотному психологу это совершенно не важно. Событие - физическая боль - панические атаки, это звенья одной цепи, достаточно потянуть за любое звено и вся цепочка станет явной.

А после психолог просто поможет Вашей психике эту цепочку переварить, пшик, и нет цепочки. Нет цепочки – нет боли - нет ВСД

Вы в паре часов от победы над ВСД, нам осталось только связаться и договориться о консультации.

Интерфейс Кью к сожалению пока, продуман не до конца и отслеживать комментарии очень сложно, если вам будут нужны дополнительные ответы напишите пожалуйста в личку.

Моя почта [email protected]

Спасибо за вопрос.

СВД Встраиваемые Системы - это... Что такое СВД Встраиваемые Системы?

СВД Встраиваемые Системы — российская компания, производитель и поставщик решений на базе платформ жёсткого реального времени для ВПК, государственного сектора и корпоративного рынка. Главный офис компании и центр разработки находятся в Санкт-Петербурге[1]. Основными продуктами компании являются ЗОСРВ КПДА.00002-01[2] и ЗОСРВ КПДА.10964-01[3] основанные на ОСРВ QNX4 и ОСРВ QNX Neutrino соответственно.

История

Компания «СВД Встраиваемые Системы» была основана в 2002 году[4] на базе технического отдела компании SWD Software Ltd., которая является официальным дистрибьютором QNX в России и странах бывшего СССР. Требования технологической независимости и информационной безопасности для предприятий ОПК являются определяющими, это накладывает определённые ограничения на применение несертифицированного ПО. Основной целью создания компании «СВД ВС» была задача разработки и сопровождения системы защиты информации для ОСРВ QNX 4 и последующая сертификация по требованиям безопасности разработанного ПО[5].

Важным этапом развития «СВД ВС» стало внесение сертификата № 906 в Государственный реестр сертифицированных средств защиты информации, который удостоверяет, что защищённая система реального времени QNX 4.25 (КПДА.00002-01) соответствует требованиям руководящих документов Гостехкомиссии России по 3 классу защищённости от несанкционированного доступа (НСД) и 2 уровню контроля отсутствия недекларированных возможностей (НДВ). Для ведения своей деятельности компания получила следующие разрешительные документы[6]:

Успешная деятельность «СВД Встраиваемые Системы» на российском рынке встраиваемых систем была отмечена фирмой-разработчиком ОСРВ QNX компанией QSS, что привело к созданию на безе технического офиса «СВД ВС» центра разработки QNX для разработки различного системного программного обеспечения: драйверов устройств, пакетов поддержки плат (BSP), утилит и прикладного ПО.

Значительным событием стала подготовка защищённой операционной системы реального времени «Нейтрино» КПДА.10964-01, построенной на базе QNX Neutrino. Обладая всеми достоинствами предыдущей версии, новая ЗОСРВ обладает рядом преимуществ, например: поддержка различных аппаратных платформ, поддержка многопроцессорности и многоядерности, лучшая встраиваемость. «Нейтрино» позволяет разработчикам с большей лёгкостью переходить на использование ЗОСРВ и использовать свои и сторонние разработки для других программных платформ. Сертификация КПДА.10964-01 должна завершиться в 2011 году.

Деятельность

Основными направлением деятельности «СВД Встраиваемые Системы» является разработка и полный цикл сопровождения продуктов ЗОСРВ «QNX» КПДА.00002-01 и ЗОСРВ «Нейтрино» КПДА.10964-01. В рамках регулярных обновлений КПДА.00002-01 в систему включаются новые модули такие как графическая подсистема Photon, стек протоколов TCP/IP, стек USB 2.0 и обновления драйверов оборудования (накопителей, сетевых устройств, видеоконтроллеров и т. д.). ЗОСРВ «Нейтрино» будет содержать весь базовый функционал QNX Neutrino и дополнительно включать браузер FireFox, библиотеки виджетов Qt и GTK+ и некоторые другие компоненты.

За время работы с ЗОСРВ КПДА и ОСРВ QNX, специалисты «СВД Встраиваемые Системы» накопили достаточно большой опыт как в разработке системного программного обеспечения, так и в администрировании систем на базе QNX. Накопленный богатый опыт позволил специалистам компании подготовить и проводить не только консультации специалистов заказчика, но и сертифицированные курсы повышения квалификации. Ведущие технические специалисты «СВД ВС» активно работают в сообществе Foundry27 не только участвуя в решение вопросов технической поддержки пользователей сообщества QNX, но и в качестве администраторов проекта QNX4[7]. По заказу QSS фирма «СВД ВС» подготовила диски QNX 4 Product Suite 2009[8][9], QNX 4 Product Suite 2010[10][11] и QNX 4 Product Suite 2011, который должен выйти летом этого года.

«СВД ВС» сотрудничает с отечественными разработчиками компьютерного оборудования. Примером такой деятельности может стать поддержка отечественных процессоров серии Мультикор[12][13] разработки ГУП НПЦ «ЭЛВИС» в ОСРВ QNX Neutrino и ЗОСРВ «Нейтрино» КПДА.10964-01.

Участие в мероприятиях

«СВД Встраиваемые Системы» постоянный организатор и участник международной конференции «QNX-Россия»[14] и семинара «День технологий QNX»[15][16]. Конференция QNX-Россия собирает российских разработчиков для прямого диалога с представителями компании QNX и другими зарубежными представителями экосистемы QNX. Насыщенная программа конференции содержит не только доклады по планам развития QNX, но подробно освещает вопросы использования различных технологий и продуктов в докладах и мастерклассах отечественных специалистов. Материалы конференции доступны на официальном сайте[17].

«СВД ВС» принимает участие в Международном Военно-Морском Салоне[18][19][20]. В работе Международного военно-морского салона участвуют компании, поставляющие оборудование, приборы и электронные компоненты, информационные технологии в сфере проектирования, строительства кораблей и создания вооружений.

Учитывая высокий интерес заказчиков к технологиям QNX, партнёры «СВД ВС» приглашают к участию в собственных или совместных мероприятиях[21][22][23][24].

Название компании

Официальное название компании на русском языке — СВД Встраиваемые Системы, а сокращённое — СВД ВС. Справедливо предположить, что официальные англоязычные названия будут SWD Embedded Systems и SWD ES. И хотя это на самом деле так, но исторически сложилось, что компания за рубежом больше известна как CBD BC[25][26].

СВД ВС присвоен код предприятия КПДА и, как следствие, децимальный номер одного из первых и самых популярных продуктов фирмы — ЗОСРВ QNX КПДА.00002-01, название которого часто сокращают до КПДА. В том числе и вследствие высокой популярности продукта организацию иногда тоже называют КПДА[27][28].

Примечания

См. также

  • ОСРВ QNX
  • ЗОСРВ КПДА.00002-01

Ссылки

Проблемы с содержанием статьиЗначимость предмета статьи поставлена под сомнение. Пожалуйста, покажите в статье значимость её предмета, добавив в неё доказательства значимости по частным критериям значимости или, в случае если частные критерии значимости для предмета статьи отсутствуют, по общему критерию значимости. Подробности могут быть на странице обсуждения.
  • Дата постановки шаблона: 1 июля 2011

SVD в машинном обучении: PCA. Понять, что такое главный компонент… | by Kunyu He

Интуитивно , PCA - это процедура преобразования, которая преобразует матрицу данных с возможно коррелированными характеристиками в набор линейно некоррелированных переменных, называемых главными компонентами . Каждый главный компонент представляет собой линейную комбинацию исходных характеристик ( PCᵢ = Xϕᵢ , здесь PCᵢ обозначает i-й главный компонент) и составляет наибольшую возможную дисперсию, будучи ортогональным предыдущим компонентам ( если i j, PCᵢ PCⱼ = 0 ).

Учитывая матрицу признаков X формы n × p , которая составляет с центрированием , то есть средние столбцы были вычтены и теперь равны нулю , типичных вариантов использования PCA включают:

  • Уменьшение размерности: найти приближение более низкой размерности X формы n × k (где k намного меньше, чем p ), сохраняя при этом большую часть дисперсии, в качестве этапа предварительной обработки для классификация или визуализация.
  • Разработка элементов: создает новое представление X с линейно некоррелированными элементами p .
  • Обучение без учителя: извлечь k основных компонентов (где k часто намного меньше, чем p ). Разберитесь в наборе данных, посмотрев, как исходные особенности влияют на эти факторы.

Концептуально важно иметь в виду, что PCA - это подход к многомерному анализу данных, а EVD и SVD - это численные методы.

Обычно PCA основывается на EVD на выборочной ковариационной матрице C . Если предположить, что X центрировано:

C имеет форму p × p . Он симметричен и, следовательно, всегда диагонализуем. Мы можем применить разложение по собственным значениям:

Q - ортогональная матрица, а ее столбцы - это собственных векторов из C ( Q = [ q₁ , q₂ ,… ]). - диагональная матрица с собственными значениями в порядке убывания по диагонали ( λ₁ λ₂ ≥… ≥ λₚ ≥ 0):

Здесь qᵢ - i-й столбец Q и также называется i-м главного направления . λᵢ - i-й диагональный элемент. Основные компоненты представляют собой проекции исходной матрицы признаков на основные направления и могут быть получены с помощью XQ .Доля общей дисперсии, которую объясняет i-й главный компонент, составляет λᵢ / (λ₁ + λ₂ + .. + λₚ) .

Ниже приведена реализация PCA через EVD в Python:

Для матрицы X, t здесь всегда существуют матрицы U , Σ , V , так что:

Оба U и V ортогональны, а Σ - диагональны. Диагональные элементы Σ называются сингулярными значениями ( σ₁ σ₂ ≥… ≥ σₚ ≥ 0).Рассмотрим ковариационную матрицу C :

Сравните с приведенным выше, мы знаем, что столбцы V являются основными направлениями, а i-е собственное значение λᵢ = σᵢ² / (n-1) . Основные компоненты могут быть получены с XV = UΣ .

Чем это лучше реализации EVD?

  • Вычислительная эффективность: для данных большой размерности ( p >> n ), выполнение вычислений с ковариационной матрицей C может быть неэффективным.
  • Числовая точность: формирование ковариационной матрицы C может привести к потере точности.
  • Числовая стабильность: большинство реализаций SVD используют подход «разделяй и властвуй», в то время как EVD используют менее стабильный алгоритм QR .

Ниже представлена ​​реализация PCA через SVD на Python:

.

SVD: там, где не получается настроить модель | Нил Чандарана

1 - Предварительные требования к набору данных

  из  сюрприз  import  Datasetdata = Dataset.load_builtin (‘ml-100k’) 

Surprise - это scikit-пакет для создания и сопровождения систем NULL с помощью рекомендаций. Читая его страницу документации, цель пакета - «облегчить боль при обработке наборов данных» . Один из способов - использовать встроенные наборы данных.Movie-Lens 100k - один из таких наборов данных, который можно вызвать с помощью приведенной выше короткой команды.

  из  сюрприз  импорт  набор данных, Reader 
импорт csv

ratingPath = '[Ваш каталог] /ratings.csv'
reader = Reader (line_format = 'отметка времени оценки элемента пользователя', sep = ' , ', skip_lines = 1)
data = Dataset.load_from_file (ratingPath, reader = reader)

Пользовательские наборы данных также могут быть загружены из файла или фрейма данных pandas, и в обоих случаях объект Reader должен быть определен до того, как Surprise сможет проанализировать набор данных.По моему опыту, объект Reader прочен, пока набор данных содержит одну оценку для каждой строки в формате ниже, где порядок и разделитель определены произвольно, а временная метка является необязательной. На самом деле, большинство наборов данных не имеют такой структуры, поэтому может потребоваться некоторое потрошение.

 пользователь: элемент: рейтинг: отметка времени 

2 - Настройка гиперпараметров

  из  сюрприз  импорт  SVD, NormalPredictor 
из сюрприз.model_selection import GridSearchCVparam_grid = { 'n_factors' : [50,100,150], 'n_epochs' : [20,30], 'lr_all' : [0.005,0.01], 'reg_all' , 'reg_all' 9000 0.1]} gs = GridSearchCV (SVD, param_grid, sizes = [ 'rmse' ], cv = 3)
gs.fit (data) params = gs.best_params [ 'rmse' ] svdtuned = SVD (n_factors = params [ 'n_factors' ], n_epochs = params [ 'n_epochs' ], lr_all = params [ 'lr_all' ], reg_all = params [ 'reg_all' )

с заполненным набором данных Шаг заключается в построении алгоритма SVD .Surprise использует методы scikit-learn GridSearchCV () и RandomisedSearchCV () и всего в нескольких строках возвращает набор настроенных параметров, минуя ручной процесс настройки гиперпараметров методом проб и ошибок.

Мы используем метод поиска по сетке, описанный выше. После указания гиперпараметров и массива потенциальных значений в словаре param_grid , GridSearchCV () вычисляет оценку для каждой комбинации гиперпараметров в k-кратном наборе данных с перекрестной проверкой и возвращает набор параметров, который минимизирует средний балл по складкам.И количество складок, и оценка могут быть выбраны пользователем (гипер-гиперпараметр ?!) - мы используем 3 складки и показатель точности RMSE .

Как и многие алгоритмы машинного обучения, SVD имеет много движущихся частей. Мы выбираем количество факторов, количество эпох, единую скорость обучения для всех параметров и единую константу регуляризации, но полный список можно найти в документации библиотеки здесь.

Последний шаг - использовать функцию Surprise SVD () , вручную отменяя оптимизированные гиперпараметры.

Действительность SVD проистекает из раздела Linear Algebra , называемого Матричное разложение , и модифицируется для учета разреженности матриц оценок. Вывод остается в качестве упражнения для читателя, но для тех, кто плохо знаком с этой методологией, НЕОБХОДИМО прочитать статью Фанка. Это одновременно интересно и интересно!

3 - Структура оценки

  из  EvaluatorScript  импорт  Evaluator  
из
сюрприз импорт Набор данных, SVD, NormalPredictor
из сюрприз.model_selection import GridSearchCVdata = Dataset.load_builtin ('ml-100k') terminator = Evaluator (data) param_grid = { 'n_factors' : [50,100,150], 'n_epochs' : [20] '
: [0.005,0.01], ' reg_all ': [0.02,0.1]} gs = GridSearchCV (SVD, param_grid, sizes = [' rmse '], cv = 3)
gs.fit (данные) params = gs.best_params [ 'rmse' ] svdtuned = SVD (n_factors = params [ 'n_factors' ], n_epochs = params [ 'n_epochs' ], lr_all = params [ 'lr_all] = params [ 'reg_all' ])
svd = SVD ()
random = терминатор NormalPredictor ().addModel (svdtuned, 'SVDtuned' )
terminator.addModel (svd, 'SVD' )
terminator.addModel (random, 'Random' )

terminator.evaluateModel ()

9000 setup заключается в создании оценочной структуры , которая выглядит так, как показано выше. Этот шаг является личным предпочтением. Мне нравится создавать объект Evaluator , который выполняет следующие функции:

a) Содержит набор данных и все его разбиения (обучение / тестирование, перекрестная проверка с исключением по одному и т. Д.).

b) Содержит объекты модели с помощью метода .addModel () .

c) Оценивает модели с помощью метода .evaluateModel () . Короче говоря, это вызывает методы объекта модели .fit () и .test () и оценивает прогнозы по набору показателей производительности с использованием согласованного разделения набора данных.

В приведенном выше фрагменте кода я создал экземпляр моего объекта Evaluator , который наследуется от EvaluationScript , и назвал его терминатором . После инициализации терминатора путем подачи ему нашего набора данных, три объекта модели построены с использованием Surprise и добавлены. Выше мы видели настроенную модель SVD , но оставшиеся две модели - это модель без настройки SVD и модель random .

Я обнаружил, что этот фреймворк СОВЕРШЕННО универсален, так как я могу использовать большинство объектов модели, будь то модели Surprise или мои собственные классы моделей. Им просто требуется .fit () и .test () и согласованный выходной формат прогнозирования.

Объект Evaluator и все его сценарии зависимостей (включая сценарий Metric ) находятся в папке Github (здесь). В качестве примечания: я хотел бы услышать, как вы структурируете свои сценарии машинного обучения - я всегда готов услышать альтернативные мнения о реализации!

.

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о