• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • О консенсусе в системах с лапласовской матрицей низкого ранга
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

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

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

О консенсусе в системах с лапласовской матрицей низкого ранга

Гл. 1. С. 168–170.
Агаев Р. П., Чеботарев П. Ю.

Рассмотрена задача достижения консенсуса в МАС при отсутствии остовного входящего дерева в орграфе зависимостей.

Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: регуляризацияконсенсусmulti-agent systemsregularizationмногоагентные системыConsensuseigenprojectionсобственный проектор
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Анализ, выбор и принятия решений в социально-экономической, политической и финансовой сферах: новые модели, методы и алгоритмы (2017)

В книге

Материалы 10-й Всероссийской мультиконференции. В 3-х томах. Ответственный редактор: И.А. Каляев. 2017
Т. 1. , , 2017.
Похожие публикации
A control strategy for monitoring unknown flood regions by multiple UAVs
Song J., Bai Y., Svinin M. и др., Artificial Life and Robotics 2026 P. 1–13
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Enhancing the Effectiveness of Management Decisions in Public Transport through Multi-Agent Technologies
Трофимов С. И., Ymer 2025 Vol. 24 No. 11 P. 1–18
Добавлено: 24 января 2026 г.
Модель MS-LASSO для прогнозирования волатильности: преимущества в условиях нелинейности
Гуревич А. М., Пьянкова М. В., Скоробогатов А. С. и др., Экономический журнал Высшей школы экономики 2025 Т. 29 № 4 С. 691–716
Прогнозирование и анализ волатильности инструментов является одной из фундаментальных задач при работе на фондовом рынке. В литературе чаще всего предсказания рыночной волатильности строятся с помощью линейных моделей. Однако данный инструмент может быть не самым подходящим для поставленной задачи, поскольку рынок непостоянен и его волатильность имеет периоды высоких и низких значений. Одним из методов, позволяющих учесть ...
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Epistemic Mathematical Models for Analyzing Meta-opinions on Social Networks
Федянин Д. Н., , in: 17th International Conference, SCSM 2025, Held as Part of the 27th HCI International Conference, HCII 2025, Gothenburg, Sweden, June 22–27, 2025, Proceedings, Part II. Social Computing and Social Media. LNCS, volume 15787Vol. 2.: Switzerland: Springer, 2025. P. 247–256.
Добавлено: 13 декабря 2025 г.
17th International Conference, SCSM 2025, Held as Part of the 27th HCI International Conference, HCII 2025, Gothenburg, Sweden, June 22–27, 2025, Proceedings, Part II. Social Computing and Social Media. LNCS, volume 15787
Федянин Д. Н., Switzerland: Springer, 2025.
Добавлено: 3 декабря 2025 г.
Optimal Control for Stochastic Multi-agent Systems With the Use of Parallel Hybrid Genetic Algorithm
Akopov A. S., Бекларян А. Л., , in: Numerical Computations: Theory and Algorithms. 4th International Conference, NUMTA 2023, Pizzo Calabro, Italy, June 14–20, 2023, Revised Selected Papers, Part IVol. 14476.: Springer Publishing Company, 2025. P. 273–280.
Добавлено: 23 ноября 2025 г.
2025 2nd International Conference on Intelligent Computing and Robotics (ICICR)
Dalian: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 ноября 2025 г.
Evaluating Structural Complexity of Workflow Nets Modeling Asynchronous Agent Interactions
Е. Zemlyanoy, R. Nesterov, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 4-2 P. 47–68
Добавлено: 21 сентября 2025 г.
Численное решение обратной задачи для уравнения гиперболической теплопроводности с малым параметром
Акиндинов Г. Д., Матюхин В. В., Криворотько О. И., Компьютерные исследования и моделирование 2024 Т. 15 № 2 С. 245–258
В данной работе приведен алгоритм численного решения обратной начально-краевой задачи для гиперболического уравнения с малым параметром перед второй производной по времени, которая состоит в нахождении начального распределения по заданному конечному. Данный алгоритм позволяет для заданной наперед точности получить решение задачи (в допустимых пределах точности). Данный алгоритм позволяет избежать сложностей, аналогичных случаю с уравнением теплопроводности с ...
Добавлено: 24 октября 2024 г.
Междисциплинарный консенсус по использованию высокоинтенсивной импульсной магнитной стимуляции в лечении дисфункции мышц тазового дна в форме анальной инконтиненции
Фоменко О. Ю., Морозов С. В., Шелыгин Ю. А. и др., Колопроктология 2022 Т. 21 № 4 С. 77–91
В настоящей статье представлен междисциплинарный консенсус по использованию протоколов высокоинтенсивной магнитной стимуляции в лечении дисфункции мышц тазового дна, проявляющейся анальной инконтиненцией, в России. ЦЕЛЬ ПУБЛИКАЦИИ: осветить ход обсуждения и принятое на основании междисциплинарного консенсуса решение по применению нового алгоритма использования периферической и транскраниальной магнитной стимуляции в лечении дисфункции мышц тазового дна с клиникой анальной инконтиненции. РЕЗУЛЬТАТЫ: принятие данного консенсуса может ...
Добавлено: 30 сентября 2024 г.
Discovering Process Models from Event Logs of Multi-Agent Systems Using Event Relations
A. A. Sherstyugina, R. A. Nesterov, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2023 Vol. 35 No. 3 P. 11–32
Добавлено: 31 октября 2023 г.
Приближенное оценивание с помощью ускоренного метода наибольшей энтропии. Часть 2. исследование свойств оценок часть
Дубнов Ю. А., Булычев А. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2023 № 1 С. 71–81
В данной работе исследуется метод приближенного энтропийного оценивания, предназначенный для ускорения классического метода наибольшей энтропии благодаря применению регуляризации в задаче оптимизации. Данный метод сравнивается с методом наибольшего правдоподобия и байесовским оцениванием, как экспериментально, так и с точки зрения теоретических выкладок для некоторых частных случаев. Тестирование методов оценивания проводится на примере задачи линейной регрессии с различными ...
Добавлено: 16 июня 2023 г.
Приближенное оценивание с помощью ускоренного метода наибольшей энтропии. Часть 1. постановка задачи и реализация для задачи регрессии
Дубнов Ю. А., Булычев А. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2022 № 4 С. 69–80
Работа посвящена разработке метода энтропийного оценивания с мягкой рандомизацией для восстановления параметров вероятностных математических моделей по имеющимся наблюдениям. Под мягкой рандомизацией понимается техника добавления регуляризации в функционал информационной энтропии с целью упрощения оптимизационной задачи и ускорения обучения по сравнению с традиционным методом наибольшей энтропии. В данной работе была разработана концепция метода энтропийного оценивания с мягкой ...
Добавлено: 16 июня 2023 г.
Оптимизация характеристик интеллектуальной транспортной системы с использованием генетического алгоритма вещественного кодирования на основе адаптивной мутации
Акопов А. С., Бекларян Л. А., Бекларян А. Л., Информационные технологии 2023 Т. 29 № 3 С. 115–125
Представлен новый генетический алгоритм (FCGA-AM) с вещественным кодированием, использующий предложенный оператор адаптивной мутации (AM) и предназначенный для оптимизации характеристик разработанной интеллектуальной транспортной системы. С использованием различных тестовых функций и известных метрик качества фронтов Парето выполнена оценка эффективности предложенного генетического алгоритма в сравнении с другими методами многокритериальной эвристической оптимизации. Далее FCGA-AM был применен для поиска наилучших ...
Добавлено: 4 июня 2023 г.
Federated Learning Strategies Over Wireless Channels
Али А., , in: 22nd International Conference, NEW2AN 2022, Tashkent, Uzbekistan, December 15–16, 2022, Proceedings. Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. LNCS, volume 13772Issue 13772.: Springer, 2023. P. 525–533.
Добавлено: 18 мая 2023 г.
Perceived vs. Actual Consensus on Views and Values in Contemporary Russia, 2014 – 2021
Фабрикант М. С., / Series SocArXiv "SocArXiv". 2022.
Добавлено: 18 ноября 2022 г.
On the Construction of Regularized Equations of Motion for a Mixture of Viscous Incompressible Fluids
Zlotnik A.A., Doklady Mathematics 2022 Vol. 106 No. 2 P. 380–385
Добавлено: 11 ноября 2022 г.
Application of the Modified Method of S-Approximations within the Framework of the Structural-Parametric Approach for the Construction of Regional Analytical Models of the Magnetic Field of Mars
Salnikov A., Stepanova I., Gudkova T. и др., , in: 2021 14th International Conference Management of large-scale system development (MLSD).: IEEE, 2021. P. 1–3.
Добавлено: 30 октября 2022 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору