?
Understanding the training dynamics of CoLaNET by its simplified model
Chaos, Solitons and Fractals. 2026. Vol. 203. Article 117663.
Ключевые слова: neural networks
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813
In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.
Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в информационно-телекоммуникационных системах и сетях с использованием программных и программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в автоматизированных системах программными и программно-аппаратными средствами».
Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а также такие фундаментальные понятия, как ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Наумов А. А., Рубцов А. С., Самсонов С. В. и др., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 4 (490) С. 161–162
Краткое сообщение рассматривает Моментные оценки для стохастической аппроксимации ...
Добавлено: 17 октября 2026 г.
Roman Avdeev, Yulia Zaitseva, Mediterranean Journal of Mathematics 2026 Vol. 23 No. 7 Article 224
Добавлено: 17 октября 2026 г.
Гордин В. А., Ефременко Д. С., Boundary-Layer Meteorology 2026 Vol. 192 No. 51
An inverse problem of reconstructing the turbulent exchange tensor from large archives of observed wind profiles within the Åkerblom–Ekman (A-E) model framework is investigated using high-vertical-resolution radiosonde observations. The reconstructed tensor provides improved agreement between modeled and observed wind profiles compared to classical formulations based on real turbulent exchange coefficient. Instead of the classical A-E ...
Добавлено: 16 октября 2026 г.
Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Станкевич Н. В., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 213 No. 12 Article 119309
Добавлено: 16 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Parkhomenko V., Куликова С. П., Бузмаков А. В., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 6 P. 2979–2992
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Sataev I. R. и др., Mathematics and Computers in Simulation 2027 Vol. 2 P. 574–592
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Гусейн-Заде С. М., М.: МЦНМО, 2026.
Книга содержит курс лекций по дифференциальной геометрии и топологии, читавшихся автором на механико-математическом факультете МГУ в разные годы. В дополнениях приводятся некоторые сюжеты (связности в расслоениях, теорема Фробениуса, производные Ли и др.), которые были включены в курс в отдельные годы либо содержались в аналогичных курсах лекций в Независимом московском университете.
Для студентов математических и физических специальностей. ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Брычков М. Е., Незнанов А.А., Программирование 2026 № 4 С. 50–66
Матричный профиль (МП) при появлении в 2016 г. быстро стал одним из важнейших методов предобработки, облегчающим решение широкого класса задач анализа временных рядов, в частности, задач обнаружения аномалий и шаблонов. Высокая значимость привела к появлению разнообразных инструментов вычисления МП, но оказалось, что особенности реализации методов существенно влияют на результаты, которые перестают быть идентичными. Встает вопрос, ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
М.: Юрайт, 2026.
Сборник олимпиадных задач (СОЗ) по теории вероятностей и математической статистики (ТВМС) предлагается в качестве учебно-методического пособия прежде всего для студентов и преподавателей ВУЗов как развивающий дополнительный материал, расширяющий ассортимент решаемых задач в лекционной, семинарской и вне аудиторной самостоятельной работе со студентами в различных формах, в том числе и (в соответствии с названием) в проведении олимпиад ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
Алескеров Ф. Т., Вайншток А. П., Делахова А. М. и др., Информационные процессы 2026 Т. 26 № 3 С. 895–913
Проблемы развития и эффективного управления территориальными образованиями являются приоритетными для всех государств, особенно в условиях цифровой трансформации государственного управления. За последнее десятилетие интеграция информационных технологий в муниципальное и региональное планирование существенно изменила подходы к стратегическому развитию, предоставлению услуг и взаимодействию с населением. В данной работе представлено описание функциональности человеко-машинной вебсистемы поддержки принятия решений, в которой ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
Kupavskii A., Носков Ф. А., Forum of Mathematics, Sigma 2026 Vol. 14 Article 124
Добавлено: 8 октября 2026 г.
Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 213 No. 2 Article 119245
Добавлено: 8 октября 2026 г.
Люксембург А. А., УРСС, 2005.
Изучается возможность автоматизированного построения математических теорий. Рассматривается дедуктивная система, основанная на языке логики предикатов первого порядка, объектами системы являются математические выражения или формулы, которые описывают математические объекты или их свойства. В дедуктивной системе выводятся математические определения и теоремы. Для доказательства теорем используются методы автоматического доказательства. Разработан алгоритм, выводящий часть формул системы. Для решения задачи используется аппарат математической ...
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Рождественская Е. Ю., Абрамов Р. Н., Журнал социологии и социальной антропологии 2026 Т. 29 № 3 С. 244–274
Статья представляет экспериментальное исследование на стыке социальной антропологии и качественной социологии. Авторы ставят перед собой основную цель — развить и концептуально пересобрать подходы «случайной этнографии» и «этнографии второго порядка», рассматривая краткие биографические тексты как источник по социальной истории женского труда в XX веке и как локальный перформанс памяти. Методология сочетает ретроспективное осмысление непреднамеренного полевого опыта, ...
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Алескеров Ф. Т., Чайка Е. А., Дерендяев А. Б. и др., Procedia Computer Science 2026 No. 287 P. 590–595
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Портной С. Л., Ефремов А. М., Voloshin A., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO).: Petrozavodsk: IEEE, 2026. P. 1–4.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., , in: Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges. Kolkata, India, December 1, 2024, Proceedings, Part III. LNCS, volume 15616.: Cham: Springer, 2025. P. 308–320.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.