?
Цифровой ковчег знаний
Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика). 2022. Т. 508. № 1. С. 128–133.
Горячко В. В., Бубнов А. С., Раевский Е. Н., А. Л. Семенов
Gnetov F., Konakov V., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 3 (489) С. 161–162
Пусть M обозначает симметрическое пространство некомпактного типа ранга 1. Опираясь на фундаментальную работу [1], в [2] было показано, что плотность соответствующим образом нормированной суммы независимых Hn-значных случайных величин, определенная через сложение Мёбиуса в модели шара Пуанкаре, сходится к фундаментальному решению соответствующего уравнения теплопроводности. Пределом являлся нормальный закон на Hn, соответствующий ядру теплопроводности, определяемому оператором Лапласа–Бельтрами. ...
Added: June 2, 2026
Silakov D., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33
В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...
Added: June 2, 2026
Slivnitsin P., Mylnikov L., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
The paper describes a applied artificial intelligence task of recognition-by-components method of real objects based on the recognition of a limited set of primitives or components. The recognition-by-components makes it possible to determine the components, that compose an object, and increase the number of recognizable objects without degrading the recognition quality. Training is performed on ...
Added: May 29, 2026
Gorbounov Vassily, Kazakov A., Data Analytics and Topology 2025 Vol. 1 No. 1 P. 33–45
A classic problem in data analysis is studying the systems of subsets defined by either a similarity or a dissimilarity function on X which is either observed directly or derived from a data set.
For an electrical network there are two functions on the set of the nodes defined by the resistance matrix and the response ...
Added: May 28, 2026
Mokienko O., Zisman M. A., Bobrov P. et al., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563
Brain-computer interfaces (BCIs) represent a promising technology for restoring lower limb motor functions and gait after stroke. The application of BCIs in this field is supported by a limited number of studies. The objective of the review was to systematically and critically evaluate the current evidence on the use of BCIs for lower limb function ...
Added: May 28, 2026
М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024.
В сборник вошли материалы VIII Международной научной конференции «Информационные технологии и технические средства управления» (ICCT-2024). На конференции были рассмотрены вопросы, касающиеся перспектив развития научного приборостроения в телекоммуникационных и управляющих системах, биомедицинской информатики, аппаратного и программного обеспечения информационнокоммуникационных систем, надежности, диагностики и неразрушающего контроля, систем управления и автоматизации, цифровых экосистем, управления производством и логистикой, методов математического ...
Added: May 27, 2026
Degtyarev A., Bakhurin S., Yudin N., DSPA 2026 P. 1–6
This paper investigates one possible solution to the problem of self-interference cancellation (SIC) arising in the design of in-band full-duplex (IBFD) communication systems. Self-interference cancellation is performed in the digital domain using multilayer nonlinear models adapted via gradient-based optimization. The presence of local minima and saddle points during the adaptation of multilayer models limits the ...
Added: May 26, 2026
Ilyashenko Y., Shilin I., Stanislav Minkov, Russian Journal of Mathematical Physics 2026 Vol. 33 No. 1 P. 89–106
In this paper, new numerical invariants of structurally unstable vector fields in the plane
are found. One of the main tools is an improved asymptotics of sparkling saddle connections that
occur when a separatrix loop of a hyperbolic saddle breaks. Another main tool is a new topological
invariant of two arithmetic progressions, both perturbed and unperturbed, on the ...
Added: May 26, 2026
Androsov I., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3 P. 87–114
This paper examines echo state networks (ESNs), one of the most prevalent approaches to
implementing reservoir computing. An ESN consists of a recurrent neural network with fixed (untrained)
weights and a readout layer that is typically linear and trainable. This approach enables the creation of energyefficient and computationally efficient neural networks capable of real-time learning. However, since ...
Added: May 26, 2026
Gusev I., Maksaev A., Promyslov V., Journal of Mathematical Sciences 2025 Vol. 299 No. 6
The regular graph of the space of n × m matrices over a field F is defined as the undirected graph whose vertices are matrices of rank min(n, m), and distinct matrices A and B are connected by an edge if and only if rk(A + B) < min(n, m). In this paper, for |F| ...
Added: May 25, 2026
Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Rezunik L. et al., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94
В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...
Added: May 24, 2026
Tyukin I., Tyukina T., van Helden D. P. et al., Information Sciences 2024 Vol. 678 Article 120856
AI errors pose a significant challenge, hindering real-world applications. This work introduces a novel approach to cope with AI errors using weakly supervised error correctors that guarantee a specific level of error reduction. Our correctors have low computational cost and can be used to decide whether to abstain from making an unsafe classification. We provide ...
Added: May 23, 2026
Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. et al., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84
High-dimensional tabular data are common in biomedical and clinical research, yet conventional machine learning methods often struggle in such settings due to data scarcity, feature redundancy, and limited generalization. In this study, we systematically evaluate Synolitic Graph Neural Networks (SGNNs), a framework that transforms high-dimensional samples into sample-specific graphs by training ensembles of low-dimensional pairwise ...
Added: May 23, 2026
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. et al., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
This study presents on-the-fly identification and multi-step prediction of nonlinear systems with delayed inputs using a dynamic neural network combined with a smooth projection onto ellipsoids. The projection enforces parameter constraints that guarantee stability, while a Lyapunov–Krasovskii analysis yields computable ultimate error bounds. Riccati-type matrix inequalities are derived, providing an efficient vectorization–projection–devectorization implementation suitable for ...
Added: May 22, 2026
М.: ООО «Макс Пресс», 2026.
В настоящем сборнике представлены тезисы докладов участников семинара "Интеграция основного и дополнительного физико-математического образования", проходившего 11 февраля 2026 года в ГБОУ Школа №2007 ФМШ г. москвы, а также другие публикации, посвящённые вопросам дополнительного физико-математического образования. ...
Added: May 11, 2026
Bronevich A., Lepskiy A., М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026.
The textbook covers the basic parts of fuzzy set theory as fuzzy relations, fuzzy numbers, fuzzy logical inference, and applications of fuzzy mathematics to data analysis (fuzzy regression, fuzzy clustering, fuzzy classification) and decision making (fuzzy optimization, multicriteria decisions based on fuzzy data, fuzzy data ranking, fuzzy modeling). Each chapter ends with a section of ...
Added: April 3, 2026
Panov V., М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026.
Учебник написан на основе материалов, собранных автором при прочтении курса "Случайные процессы" на факультете экономических наук НИУ ВШЭ и при создании онлайн-версии данного курса (с 2018 до 2022 года курс был доступен на платформе Coursera, с 2022 года - на online.hse.ru). В учебнике подробно рассказано о наиболее важных типах случайных процессов - о гауссовских и ...
Added: March 27, 2026
Красноярск: ИВМ СО РАН, 2025.
Содержит статьи по материалам докладов, представленных на V Конференции математических центров России, г. Красноярск, 11-16 августа 2025 г. ...
Added: January 16, 2026
Ли О. В., Педагогическая информатика 2025 № 1 С. 141–148
This article discusses the goals and objectives, recommendations for the use of intelligent information systems in the training of mathematics teachers on the basis of additional education. A comparative analysis of information systems and intelligent information systems is provided. Problems in the use of intelligent information systems in education are considered. ...
Added: January 15, 2026
Материалы для подготовки к вступительным экзаменам по математике в 9-й класс Лицея НИУ ВШЭ. 2-е изд.
Гиляровская А. В., Рудько Ю. С., Salimova A. et al., М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026.
Настоящее пособие предназначено для учащихся 8-х классов, которые планируют поступать в 9-й класс Лицея НИУ ВШЭ. В пособии приведены демоварианты 1-го и 2-го этапов вступительных испытаний в 9-й класс Лицея НИУ ВШЭ, разборы заданий из этих вариантов, описаны критерии оценивания. Представлены варианты для самостоятельной подготовки к вступительным испытаниям 1-го и 2-го этапов в 9-й класс. ...
Added: November 30, 2025
Гиляровская А. В., Рудько Ю. С., Salimova A. et al., М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026.
Настоящее пособие предназначено для учащихся 9-х классов, которые планируют поступать в 10-й класс Лицея НИУ ВШЭ. В пособии приведены демоварианты первого и второго этапов вступительных испытаний в 10-й класс Лицея НИУ ВШЭ, разборы заданий из этих вариантов, описаны критерии оценивания. Представлены варианты для самостоятельной подготовки к первому и второму этапам вступительных испытаний в 10-й класс. ...
Added: November 26, 2025
Смирнова О. В., Гиляровская А. В., Рудько Ю. С. et al., М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026.
Настоящее пособие предназначено для учащихся 7-х классов, которые планируют поступать в 8-й класс Лицея НИУ ВШЭ. В пособии приведены демонстрационные варианты 1-го и 2-го этапов вступительных испытаний в 8-й класс Лицея НИУ ВШЭ, разборы заданий из этих вариантов, описаны критерии оценивания. Представлены варианты для самостоятельной подготовки к вступительным испытаниям 1-го и 2-го этапов в 8-й ...
Added: November 26, 2025
Стин Л. А., М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026.
Предлагаемая книга — перевод изданного в 1981 г. сборника статей американских математиков. Широкий спектр тем охватывает взаимоотношения между "чистой" и прикладной математикой, перспективные направления математических исследований, реформирование университетских программ по математике, проблемы школьного математического образования, в частности, методы борьбы с математикофобией и математической безграмотностью, вопросы гендерного равенства, научной организации и грантового финансирования. Многие из обозначенных ...
Added: November 20, 2025