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

3 ноября 2026 г.

В НИУ ВШЭ выяснили, почему опытные читатели ошибаются в нестандартных фразах

Ученые Центра языка и мозга НИУ ВШЭ проверили, как люди понимают предложения, когда грамматика подсказывает одно, а жизненный опыт — другое. Участники эксперимента читали фразы о двух персонажах и отвечали, кто из них выполнил действие. Результаты показали, что более начитанные люди лучше справлялись с заданиями, в которых персонаж выполнял ожидаемое действие, но ошибались, когда действие персонажа шло вразрез с ожиданиями.Исследование опубликовано в журнале Quarterly Journal of Experimental Psychology. Работа выполнена при поддержке гранта РНФ.

30 октября 2026 г.

«Объект наших исследований - суперкомпьютер»

Феликс Смирнов занимается суперкомпьютерными технологиями, чтобы помогать другим ученым в их работе. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о настройке коммуникаций между узлами, своем увлечении кинематографом и о старых вывесках на Хитровке.

29 октября 2026 г.

Как прогнозировать будущее науки и технологий

Лаборатория исследований науки и технологий, действующая в структуре Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, изучает текущее состояние научных исследований и разработок, анализирует тренды и их динамику, что позволяет понимать масштаб вызовов, связанных с применением новейших технологий, определять приоритеты будущих работ, формировать научную и промышленную политику. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующей лабораторией Лилианой Проскуряковой и директором Форсайт-центра ИСИЭЗ Александром Соколовым.

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.