Alignment Of Vector Fields On Manifolds Via Contraction Mappings

Kachan O. N.; Y. Yanovich; E. Abramov

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

26 октября 2026 г.

РНФ поддержал 26 научных проектов НИУ ВШЭ

Российский научный фонд подвел итоги конкурса на получение грантов «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами». Победителями признаны более 850 проектов, в том числе 26 из Высшей школы экономики.

23 октября 2026 г.

В НИУ ВШЭ впервые прошла конференция на стыке стохастики, ИИ и финансовой математики

В середине октября в Высшей школе экономики состоялась первая научная конференция «Стохастика, искусственный интеллект и финансовая математика» (SAIMF 26). Исследователи Вышки, ведущие математики и специалисты финансового сектора обсудили фундаментальные математические задачи, современные методы искусственного интеллекта и их применение в финансах.

21 октября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ систематизировали методы защиты изображений

Исследователи МИЭМ ВШЭ проанализировали схемы полухрупких цифровых водяных знаков для изображений, опубликованные за последние десять лет. Такие водяные знаки сохраняются при обычном сжатии или изменении яркости, но выдают подделку, если в снимок добавили объект или заменили лицо. Авторы предложили классификацию этих схем и выделили главные нерешенные проблемы. Результаты опубликованы в журнале Computer Science Review.

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

Публикации

?

Alignment Of Vector Fields On Manifolds Via Contraction Mappings

Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки. 2018. Vol. 160. No. 2. P. 300–308.

Kachan O. N., Янович Ю. А., Абрамов Е. Н.

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Manifold Learning Dimensionality reduction vector field estimation numerical optimization

Alignment of Vector Fields on Manifolds via Contraction Mappings

Качан О. Н., Янович Ю. А., Abramov E., Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Fiziko-Matematicheskie Nauki 2018 Vol. 160 No. 2 P. 300–308

Добавлено: 21 января 2026 г.

CubicEoS.jl: Extensible, Open-Source Isothermal Phase Equilibrium Calculations for Fluids

Zakharov S., Писарев В. В., , in: Supercomputing: 9th Russian Supercomputing Days, RuSCDays 2023, Moscow, Russia, September 25–26, 2023, Revised Selected Papers, Part I.: Springer, 2023. P. 59–73.

Добавлено: 11 ноября 2025 г.

Reconstruction of manifold embeddings into Euclidean spaces via intrinsic distances

Nikita Puchkin, Vladimir Spokoiny, Eugene Stepanov и др., ESAIM - Control, Optimisation and Calculus of Variations 2024 Vol. 30 Article 3

Добавлено: 2 февраля 2024 г.

Structure-adaptive Manifold Estimation

Пучкин Н. А., Спокойный В. Г., Journal of Machine Learning Research 2022 Vol. 23 No. 40 P. 1–62

Добавлено: 3 февраля 2022 г.

Guaranteed Deterministic Approach to Superhedging: A Numerical Experiment

Андреев Н. А., Смирнов С. Н., Computational Mathematics and Modeling 2021 Vol. 32 P. 22–44

Добавлено: 30 сентября 2021 г.

User-controllable Multi-texture Synthesis with Generative Adversarial Networks

Alanov A., Kochurov M., Volkhonskiy D. и др., , in: Proceedings of the 15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP 2020)Vol. 4.: SciTePress, 2020. P. 214–221.

Добавлено: 8 ноября 2020 г.

Estimation Of Smooth Vector Fields On Manifolds By Optimization On Stiefel Group

Абрамов Е. Н., Янович Ю. А., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2018 Vol. 160 No. 2 P. 220–228

Добавлено: 29 октября 2020 г.

Manifold Learning Based On Kernel Density Estimation

Кулешов А. П., Bernstein A. V., Янович Ю. А., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2018 Vol. 160 No. 2 P. 327–338

Добавлено: 28 октября 2020 г.

Manifold Learning Based On Kernel Density Estimation

Добавлено: 28 октября 2020 г.