Скрытые марковские модели и MPS-временные ряды

З. И. Бежаева; Олехова Е. Ф.; Оселедец В. И.

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

28 июля 2026 г.

Исследователи ВШЭ показали связь между вниманием и трудностями общения при аутизме

Исследователи НИУ ВШЭ изучили, как трудности в общении детей с аутизмом связаны с работой мозга. Данные показали, что важную роль играют не только языковые сети, но и сети внимания. Чем хуже работали связи, поддерживающие фокус и переключение внимания, тем более выраженными были нарушения в коммуникации. Исследование опубликовано в журнале European Child & Adolescent Psychiatry.

28 июля 2026 г.

Ученые выяснили, почему во время COVID-19 одни носили маски, а другие - нет

Почему одни люди добровольно следуют новым правилам, а другие их игнорируют? Ученые НИУ ВШЭ выяснили, что дело не столько в готовности действовать сообща, как считалось раньше, сколько в способности сопереживать другим людям. Именно эмпатия лучше всего объяснила, почему во время пандемии COVID-19 одни люди носили маски добровольно, а другие — нет. Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers.

27 июля 2026 г.

Ускорение, точность и самокоррекция: ученые ФКН ВШЭ на международной конференции ICML-2026

Исследователи факультета компьютерных наук (ФКН) ВШЭ представили свои проекты в южнокорейском Сеуле на международной конференции по машинному обучению ICML 2026, одном из главных научных событий в своей области. Сразу несколько исследований сотрудников факультета были удостоены высокого статуса Spotlight .

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

Публикации

?

Скрытые марковские модели и MPS-временные ряды

С. 89–95.

Бежаева З. И., Олехова Е. Ф., Оселедец В. И.

В статье рассматривается конкретный пример MPS временного ряда и его связь со скрытым марковским временным рядом.

Язык: русский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Matrix product state hidden markov processes MPS-модели Скрытые марковские временные ряды

В книге

Материалы конференции «Современная математика и концепции инновационного математического образования»

М.: ООО "Издательский дом МФО", 2014.

A Clustering Model for Stocks that Considers Hidden Dynamics and Price Trajectory

Morychev G., Сизых Д. С., Сизых Н. В., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 213194–213210

Одним из основных инструментов анализа больших объемов финансовых данных является использование методов и моделей кластеризации, позволяющих выявлять различные закономерности. В данном исследовании рассматривается проблема кластеризации временных рядов, отражающих поведение цен, доходности, мод, трендов и ряда связанных с ними показателей акций. Актуальность и новизна исследования заключаются в предложении оригинальных алгоритмов кластеризации акций, которые представляют собой сочетание ...

Добавлено: 3 февраля 2026 г.

Low-rank Riemannian eigensolver for high-dimensional Hamiltonians

Rakhuba Maxim, Novikov A., Oseledets I., Journal of Computational Physics 2019 Vol. 396 P. 718–737

Добавлено: 19 октября 2020 г.