Tensor Rank bounds for Point Singularities in ℝ^3

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Optimization on the Extended Tensor-Train Manifold with Shared Factors

Alexander Molozhavenko, Рахуба М. В., Computational and Applied Mathematics 2026 Vol. 45 No. 6 Article 221

Добавлено: 22 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Knowledge Graph Completion with Mixed Geometry Tensor Factorization

Юсупов В. А., Рахуба М. В., Фролов Е. П., , in: Proceedings of The 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 3-5 May 2025, Splash Beach Resort in Mai Khao, Thailand, PMLR: vol. 258Vol. 258.: PMLR, 2025. P. 4924–4932.

Добавлено: 25 мая 2025 г.

Tensor methods and recommender systems

Фролов Е. П., Oseledets I., Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery 2017 Vol. 7 No. 3

Добавлено: 16 ноября 2023 г.

Tensor-Based Sequential Learning via Hankel Matrix Representation for Next Item Recommendations

Фролов Е. П., Oseledets I., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 6357–6371

Добавлено: 16 ноября 2023 г.

Towards Practical Control of Singular Values of Convolutional Layers

Сендерович А. Л., Булатова Е. В., Obukhov A. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 10918–10930.

Добавлено: 24 января 2023 г.

Tensor rank bounds for point singularities in ℝ³

Marcati C., Рахуба М. В., Schwab C., Advances in Computational Mathematics 2022 Vol. 48 No. 3 Article 18

Добавлено: 30 октября 2022 г.

Simulation of open quantum systems by automated compression of arbitrary environments

Cygorek M., Cosacchi M., Вагов А. В. и др., Nature Physics 2022 Vol. 18 No. 6 P. 662–668

Studies of the dynamics of open quantum systems are limited by the large Hilbert space of typical environments, which is too large to be treated exactly. In some cases, approximate descriptions of the system are possible, for example, when the environment has a short memory time or only interacts weakly with the system. Accurate numerical ...

Добавлено: 21 мая 2022 г.

Cherry-Picking Gradients: Learning Low-Rank Embeddings of Visual Data via Differentiable Cross-Approximation

Usvyatsov M., Makarova A., Ballester-Ripoll R. и др., , in: Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021.: [б.и.], 2021. P. 11426–11435.

Добавлено: 3 ноября 2021 г.

Low-rank tensor approximation of singularly perturbed boundary value problems in one dimension

Marcati C., Рахуба М. В., Ulander J. ., Calcolo 2022 Article 2

Добавлено: 31 октября 2021 г.

О ТТ-рангах приближенных тензоризаций некоторых гладких функций

Высоцкий Л. И., Журнал вычислительной математики и математической физики 2021 Т. 61 № 5 С. 776–786

Исследуются “тензоризации” функций, т.е. тензоры с элементами A(i1,…,id)=f(x(i1,…,id)), где f(x) – некоторая функция, заданная на отрезке, а {x(i1,…,id)} – сетка на этом отрезке. Для таких тензоров ставится задача приближения тензорами, допускающими ТТ (Tensor Train)-разложение с малыми ТТ-рангами. Для класса функций, являющихся следами аналитических в некоторых эллипсах на комплексной плоскости функций комплексного переменного, получены верхние и ...

Добавлено: 31 октября 2021 г.

A note on convergence of nonlinear Markov chains

Щеголев А. А., , in: Сборник материалов V-й Международной конференции по стохастическим методам: The 5th International Conference on Stochastic Methods (ICSM5). 23-27 November 2020, Russia, Moscow.: M.: RUDN, 2020. P. 191–196.

Добавлено: 30 октября 2021 г.

Robust alternating direction implicit solver in quantized tensor formats for a three-dimensional elliptic PDE

Рахуба М. В., SIAM Journal of Scientific Computing 2021 Vol. 43 No. 2 P. A800–A827

Добавлено: 4 февраля 2021 г.

Robust solver in a quantized tensor format for three-dimensional elliptic problems

Рахуба М. В., / Series math "Seminar for Applied Mathematics reports". 2019. No. 30.

Добавлено: 20 октября 2020 г.

Quantized tensor FEM for multiscale problems: diffusion problems in two and three dimensions

Kazeev V., Oseledets I., Рахуба М. В. и др., / Series math "arxiv.org". 2020.

Добавлено: 20 октября 2020 г.

Low rank tensor approximation of singularly perturbed partial differential equations in one dimension

Marcati C., Рахуба М. В., Ulander J., / Series math "arxiv.org". 2020. No. 2010.06919.

Добавлено: 20 октября 2020 г.