• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 3 328 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Avdoshin S. M., Beresneva E. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2019. Vol. 31. No. 4. P. 121-138.
Добавлено: 24 октября 2019
Статья
Ziganurova L., Shchur L. Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1740. P. 1-8.
Добавлено: 19 февраля 2021
Статья
Berche B., Butera P., Shchur L. Physics Procedia. 2010. Vol. 7. P. 7-18.
Добавлено: 25 марта 2014
Статья
Gurvich Vladimir, Naumova M. Symmetry. 2021. Vol. 13. No. 8.
Добавлено: 8 сентября 2021
Статья
Gokulnath P., de Cristofaro T., Manipur I. et al. International Journal of Molecular Sciences. 2020. Vol. 21. No. 11. P. 1-17.
Добавлено: 22 ноября 2020
Статья
Vasilev V., Alexander Legalov. Automatic Control and Computer Sciences. 2018. Vol. 52. No. 7. P. 843-849.
Добавлено: 21 октября 2020
Статья
Bankov D., Khorov E., Lyakhov A. Sensors. 2019. Vol. 19. No. 19. P. 1-23.
Добавлено: 30 сентября 2019
Статья
Kalyagin V. A., Koldanov A. P., Koldanov P. et al. Journal of Statistical Planning and Inference. 2019. Vol. 201. P. 32-39.
Добавлено: 13 февраля 2019
Статья
Podolskii V. V. Logical Methods in Computer Science. 2013. Vol. 9. No. 2. P. 1-17.

An integer polynomial p of n variables is called a threshold gate for a Boolean function f of n variables if for all x∈{0,1}n f(x)=1 if and only if p(x) > 0. The weight of a threshold gate is the sum of its absolute values.  In this paper we study how large a weight might be needed if we fix some function and some threshold degree. We prove 2Ω(22n/5) lower bound on this value. The best previous bound was 2Ω(2n/8) (Podolskii, 2009). In addition we present substantially simpler proof of the weaker 2Ω(2n/4) lower bound. This proof is conceptually similar to other proofs of the bounds on weights of nonlinear threshold gates, but avoids a lot of technical details arising in other proofs. We hope that this proof will help to show the ideas behind the construction used to prove these lower bounds.

Добавлено: 20 октября 2014
Статья
Bliznets I., Cygan M., Komosa P. et al. ACM Transactions on Algorithms. 2020. Vol. 16. No. 2. P. 1-31.
Добавлено: 19 июля 2020
Статья
Voronenko A. A., Mikhail N. Vyalyi. Discrete Mathematics and Applications. 2017. P. 319-324.
Добавлено: 16 октября 2017
Статья
Rakhuba Maxim, Novikov A., Oseledets I. Journal of Computational Physics. 2019. Vol. 396. P. 718-737.
Добавлено: 19 октября 2020
Статья
Хромов С. К., Кулагин М. А., Sidorenko V. Journal of Physics: Conference Series. 2020. No. 1680 (1).
Добавлено: 16 апреля 2021
Статья
Ratnikov F., Viktoria Chekalina. Journal of Physics: Conference Series. 2018. Vol. 1085. P. 1-5.
Добавлено: 18 октября 2018
Статья
V.Belavin, A.Filatov, A.Ustyuzhanin et al. Journal of Physics: Conference Series. 2018. Vol. 1085. No. 4. P. 042025-1-042025-6.
Добавлено: 8 декабря 2017
Статья
Boldyrev A., Derkach D., Ratnikov F. et al. Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1740. No. 012047.
Добавлено: 29 октября 2021
Статья
M. Borisyak, N. Kazeev. Journal of Instrumentation. 2019. Vol. 14. No. 08. P. 1-8.
Добавлено: 20 августа 2019
Статья
Borisyak M., Kazeev N. Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1525.
Добавлено: 5 октября 2021
Статья
Pham Van D., Rimal B. P., Andreev S. et al. Journal of Lightwave Technology. 2016. Vol. 34. No. 4. P. 1062-1071.
Добавлено: 14 марта 2018
Статья
Moulines E., Robin G., Klopp O. et al. Journal of the American Statistical Association. 2020. Vol. 115. No. 531. P. 1292-1303.

A mixed data frame (MDF) is a table collecting categorical, numerical, and count observations. The use of MDF is widespread in statistics and the applications are numerous from abundance data in ecology to recommender systems. In many cases, an MDF exhibits simultaneously main effects, such as row, column, or group effects and interactions, for which a low-rank model has often been suggested. Although the literature on low-rank approximations is very substantial, with few exceptions, existing methods do not allow to incorporate main effects and interactions while providing statistical guarantees. The present work fills this gap. We propose an estimation method which allows to recover simultaneously the main effects and the interactions. We show that our method is near optimal under conditions which are met in our targeted applications. We also propose an optimization algorithm which provably converges to an optimal solution. Numerical experiments reveal that our method, mimi, performs well when the main effects are sparse and the interaction matrix has low-rank. We also show that mimi compares favorably to existing methods, in particular when the main effects are significantly large compared to the interactions, and when the proportion of missing entries is large. The method is available as an R package on the Comprehensive R Archive Network. Supplementary materials for this article are available online.

Добавлено: 1 ноября 2019
Статья
Morozov Igor V., Valuev I. A. Lecture Notes in Computer Science. 2015. Vol. 9158. P. 272-289.

В статье приведен обзор библиотеки классов С++  GridMD с открытым кодом для распределенных вычислений, включая ее архитектуру, функциональность и примеры использования. Библиотека предназначена для упрощения разработки программ распределенных вычислений, которые могут использоваться на современных суперкомпьютерных кластерах и одиночных серверах под управлением Грид или других менеджеров ресурсов. Изначально библиотека GridMD была ориентирована на программы моделирования методами молекулярной динамики и Монте-Карло, однако сейчас она является универсальным средством разработки распределенных приложений и создания программ управления заданиями. В обоих случаях распределенное приложение представляется в виде единственного исполняемого файла, скомпилированного из С++ кода и запускаемого на стороне клиента. В первую очередь библиотека будет полезна при разработке сложных научных программ, содержащих множество этапов вычислений, связанных друг с другом по данным, которые могут эффективно выполняться в распределенной вычислительной среде.

Добавлено: 12 марта 2016