Alignment Of Vector Fields On Manifolds Via Contraction Mappings

Kachan O. N.; Y. Yanovich; E. Abramov

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

15 июля 2026 г.

«Тело саботирует мозг»: ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург объяснили физиологическую природу компульсивного переедания

Исследователи НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с экспертами Тюменского государственного медицинского университета доказали, что при расстройствах пищевого поведения (РПП) организм теряет способность адаптироваться к стрессу. Попытки пациентов взять себя в руки при переедании часто не приносят результата: нервная система перестает реагировать на команды мозга.

15 июля 2026 г.

В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий

Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.

14 июля 2026 г.

«Я мечтаю о простых вещах»

Анастасия Гергенретер занимается прикладной статистикой и эконометрикой. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала о том, зачем изучает потребление аддиктивных веществ, о двух очень разных Фишерах и о цветении сакуры в Главном ботаническом саду.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Alignment Of Vector Fields On Manifolds Via Contraction Mappings

Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки. 2018. Vol. 160. No. 2. P. 300–308.

Kachan O. N., Янович Ю. А., Абрамов Е. Н.

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Manifold Learning Dimensionality reduction vector field estimation numerical optimization

Alignment of Vector Fields on Manifolds via Contraction Mappings

Качан О. Н., Янович Ю. А., Abramov E., Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Fiziko-Matematicheskie Nauki 2018 Vol. 160 No. 2 P. 300–308

Добавлено: 21 января 2026 г.

CubicEoS.jl: Extensible, Open-Source Isothermal Phase Equilibrium Calculations for Fluids

Zakharov S., Писарев В. В., , in: Supercomputing: 9th Russian Supercomputing Days, RuSCDays 2023, Moscow, Russia, September 25–26, 2023, Revised Selected Papers, Part I.: Springer, 2023. P. 59–73.

Добавлено: 11 ноября 2025 г.

Reconstruction of manifold embeddings into Euclidean spaces via intrinsic distances

Nikita Puchkin, Vladimir Spokoiny, Eugene Stepanov и др., ESAIM - Control, Optimisation and Calculus of Variations 2024 Vol. 30 Article 3

Добавлено: 2 февраля 2024 г.

Structure-adaptive Manifold Estimation

Пучкин Н. А., Спокойный В. Г., Journal of Machine Learning Research 2022 Vol. 23 No. 40 P. 1–62

Добавлено: 3 февраля 2022 г.

Guaranteed Deterministic Approach to Superhedging: A Numerical Experiment

Андреев Н. А., Смирнов С. Н., Computational Mathematics and Modeling 2021 Vol. 32 P. 22–44

Добавлено: 30 сентября 2021 г.

User-controllable Multi-texture Synthesis with Generative Adversarial Networks

Alanov A., Kochurov M., Volkhonskiy D. и др., , in: Proceedings of the 15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP 2020)Vol. 4.: SciTePress, 2020. P. 214–221.

Добавлено: 8 ноября 2020 г.

Estimation Of Smooth Vector Fields On Manifolds By Optimization On Stiefel Group

Абрамов Е. Н., Янович Ю. А., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2018 Vol. 160 No. 2 P. 220–228

Добавлено: 29 октября 2020 г.

Manifold Learning Based On Kernel Density Estimation

Кулешов А. П., Bernstein A. V., Янович Ю. А., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2018 Vol. 160 No. 2 P. 327–338

Добавлено: 28 октября 2020 г.

Manifold Learning Based On Kernel Density Estimation

Добавлено: 28 октября 2020 г.