• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 5 499 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Gorbunov A. A., Isaev E. A., Morgunov A. F. Business Informatics. 2017. No. 2 (40). P. 57-67.

В вузах и втузах с профильными ИТ-специальностями в одном семестре могут обучаться работе с программными продуктами сразу несколько потоков, курсов, специальностей. Поэтому перед ИТслужбами учебных заведений возникает задача создания инфраструктуры учебных приложений, которая сможет обеспечить поддержку учебного процесса. Следует учитывать, что число специальностей, на которых изучаются информационные технологии, с каждым годом растет (например, в НИУ ВШЭ преподаются дисциплины-майноры, куда может записаться студент с любой специальности). Также в последнее время популярностью стали пользоваться дистанционные курсы. Если не планировать нагрузку, то с учетом будущих трендов, мощности даже самой высокотехнологичной инфраструктуры будут недостаточны. Расчет соответствующей нагрузки на инфраструктуру необходимо производить в процессе планирования учебных дисциплин, что позволит выполнять резервирование соответствующих мощностей и тем самым организовать эффективный учебный процесс.

Разработчики программного обеспечения используют различные бенчмаркинговые инструменты, которые сложны и не предоставляют необходимой информации для участников планирования учебного процесса. 

В статье рассматривается построение имитационной модели поддержки планирования учебного процесса. Моделирование осуществляется с использованием возможностей инструмента AnyLogic 7. Целью данной работы является разработка имитационной модели, предназначенной для оценки нагрузки на информационные системы, используемые в ходе учебного процесса. Помимо описания модели, в статье приведены результаты расчетов с ее использованием для различных вариантов размещения информационной системы (в частном облаке или на сервере в университете). Результаты моделирования подтверждены данными, полученными в ходе проведения практических занятий в вузе. Данная модель дает возможность планировать учебный процесс с целью добиться равномерности нагрузки на сервисы. В случае необходимости модель позволяет принять решение о месте размещения учебной информационной системы: на серверах университета или в частном облаке

Добавлено: 13 июля 2017
Статья
Nurk S., Bankevich A., Antipov D. et al. Journal of Computational Biology. 2013. Vol. 20. No. 10. P. 714-737.
Добавлено: 21 марта 2014
Статья
Yumaguzin V., Vinnik M. V. Studies on Russian Economic Development. 2017. Vol. 28. No. 1. P. 97-109.

The article addresses the poor quality of mortality statistics due to external causes, as figures are understated in Russia and its federal subjects. The actual death rates for homicides, suicides, and alcohol poisonings in the Republic of Bashkortostan have been reviewed based on the suggested models. According to models 1–3, on average, homicide mortality is estimated to be 1.6 times higher for males and 1.4 times higher for females compared to the officially reported data; suicide mortality rates are 1.2 times higher for both genders, while fatal accidental poisonings by alcohol are 1.8 times higher among males and 2.1 times higher among females. Model 4 predicts the gain in homicide mortality to be 3.8 and 3.2 times that for males and females, respectively, and the increase in suicide mortality to be 1.4 times higher for males and 2 times higher for females. Last but not least, mortality from fatal alcohol poisoning is predicted to be 3.0 times and 5.9 times higher than the officially reported rates. The mortality rate from the all so-called external causes is expected to increase by 1.2 times among males and by 1.4 times among females, mainly due to the increase in mortality levels in working-age groups (15–60).

Добавлено: 18 апреля 2017
Статья
Maksimova Olga, Adler Y., Shper V. Quality and Reliability Engineering International. 2011. Vol. 27. No. 5. P. 623-628.

This paper presents a fresh approach to the analysis of Shewhart control chart’s performance. We consider two different types of assignable causes of variation. One –called type A - affects only the parameters of a model of the underlying distribution. The other,–called type B - impacts the type of the original distribution. We analyze cases when the underlying normal distribution transforms into a uniform and log-normal distribution after the intervention of an assignable cause of variation. It is shown that the Power Function (PF) for control charts for individual measurements and control charts for means differ significantly from the well-known traditional studies. We believe that this approach may open up new areas of research in the field of Statistical Process Control and extend the spheres of SPC applications in practice.

Добавлено: 29 декабря 2014
Статья
Lekili Y., Polishchuk A. Advances in Mathematics. 2019. Vol. 343. P. 273-315.
Добавлено: 8 июня 2019
Статья
Budkov Y. Journal of Physics: Condensed Matter. 2020. Vol. 32. No. 5. P. 055101-1-055101-8.
Добавлено: 12 октября 2019
Статья
Budkov Yu.A., Kolesnikov A., Georgi N. et al. Journal of Chemical Physics. 2014. Vol. 141. P. 014902-1-014902-9.
Добавлено: 19 марта 2015
Статья
Laskin M., Rusakov O. AIP Conference Proceedings. 2017. Vol. 1836.
Добавлено: 5 февраля 2019
Статья
Frolenkov D., Kan I. D. Moscow Journal of Combinatorics and Number Theory. 2014. Vol. 4. No. 1. P. 78-117.
Добавлено: 1 ноября 2014
Статья
Egorova E., Chepovskiy A., Lavrentiev A. Journal of Mathematical Sciences. 2016. Vol. 214. No. 6. P. 802-813.
Добавлено: 9 марта 2018
Статья
Malyshev D. Journal of Applied and Industrial Mathematics. 2013. Vol. 7. No. 2. P. 221-228.
Добавлено: 23 июня 2013
Статья
Rodomanov A., Kropotov D. Journal of Machine Learning Research. 2016. Vol. 48. P. 2597-2605.

We consider the problem of optimizing the strongly convex sum of a finite number of convex functions. Standard algorithms for solving this problem in the class of incremental/stochastic methods have at most a linear convergence rate. We propose a new incremental method whose convergence rate is superlinear – the Newton-type incremental method (NIM). The idea of the method is to introduce a model of the objective with the same sum-of-functions structure and further update a single component of the model per iteration. We prove that NIM has a superlinear local convergence rate and linear global convergence rate. Experiments show that the method is very effective for problems with a large number of functions and a small number of variables.

Добавлено: 11 марта 2017
Статья
Wang X., Pardalos P. M. Annals of Data Science. 2014. Vol. 1. No. 3-4. P. 293-309.

Support Vector Machines (SVM) is one of the well known supervised classes of learning algorithms. SVM have wide applications to many fields in recent years and also many algorithmic and modeling variations. Basic SVM models are dealing with the situation where the exact values of the data points are known. This paper presents a survey of SVM when the data points are uncertain. When a direct model cannot guarantee a generally good performance on the uncertainty set, robust optimization is introduced to deal with the worst case scenario and still guarantee an optimal performance. The data uncertainty could be an additive noise which is bounded by norm, where some efficient linear programming models are presented under certain conditions; or could be intervals with support and extremum values; or a more general case of polyhedral uncertainties with formulations presented. Another field of the uncertainty analysis is chance constrained SVM which is used to ensure the small probability of misclassification for the uncertain data. The multivariate Chebyshev inequality and Bernstein bounding schemes have been used to transform the chance constraints through robust optimization. The Chebyshev based model employs moment information of the uncertain training points. The Bernstein bounds can be less conservative than the Chebyshev bounds since it employs both support and moment information, but it also makes a strong assumption that all the elements in the data set are independent.

Добавлено: 10 февраля 2015
Статья
Ludmila I. Kuzmina, Osipov Y. V. International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2016. Vol. 12. No. 1. P. 158-163.
Добавлено: 4 апреля 2016
Статья
Bufetov A. I., Klimenko A. V., Series C. Mathematics Research Reports (publisher: MathOA, Netherlands). 2020. Vol. 1. P. 5-14.
Добавлено: 26 октября 2020
Статья
A.V.Zabrodin, Zotov A. V., Liashyk A. et al. Theoretical and Mathematical Physics. 2017. Vol. 192. No. 2. P. 1141-1153.
Добавлено: 26 октября 2017
Статья
Vyacheslav V. Chistyakov. Journal of Mathematical Analysis and Applications. 2019. Vol. 478. No. 2. P. 421-444.
Добавлено: 22 июля 2019
Статья
Darkhovsky B., Brodsky B. Sequential Analysis. 2013. No. 32. P. 158-181.

Optimal Methods of Early Change-point Detection 

Добавлено: 2 марта 2015
Статья
Konyaev Y., Mikhailov D., Romanova E. Differential Equations. 2013. Vol. 49. No. 6. P. 760-764.
Добавлено: 23 января 2018
Статья
V.S. Samovol. Doklady Mathematics. 2018. Vol. 97. No. 3. P. 250-253.
Добавлено: 6 июля 2018
Статья
Ulyanov V. V., Goetze F., A. Naumov. Journal of Theoretical Probability. 2017. Vol. 30. No. 3. P. 876-897.

In this paper we consider asymptotic expansions for a class of sequences of symmetric functions of many variables. Applications to classical and free probability theory are discussed.

Добавлено: 17 марта 2016