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

6 октября 2026 г.

Пользователи теряют выгоду от ограничения сбора и обработки персональных данных

Экономист НИУ ВШЭ c помощью микроэкономической модели показала, что чрезмерно строгие ограничения на сбор и обработку персональных данных приносят пользователям больше вреда, чем пользы. Статья опубликована в журнале «Вопросы экономики».

5 октября 2026 г.

«Среди детей с задержкой развития устной речи 40% сталкиваются с трудностями при чтении и письме»

5 октября — День осведомленности о дислексии. С этим нарушением чтения, по разным оценкам, сталкиваются от 5 до 20% людей. В Центре языка и мозга НИУ ВШЭ не только изучают дислексию, но и создают цифровые инструменты для логопедов и нейропсихологов — «ЛексиМетр», «ЗАРЯ», «КОРАБЛИК» и другие, а родителям объясняют, как вовремя заметить трудности. Старший научный сотрудник центра Светлана Дорофеева рассказала, как отличить дислексию от лени и что на самом деле помогает.

2 октября 2026 г.

В НИУ ВШЭ обсудили этические границы взаимодействия человека и антропоморфного робота

В Высшей школе экономики состоялся экспертный семинар Центра этики и онтологии роботов Института робототехнических систем (ИРС), посвященный разработке практических требований к проектированию и безопасному внедрению антропоморфных роботов. Участники обсудили, как перевести этические принципы в технические параметры, протоколы проверки и требования к эксплуатации робототехнических систем.

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.