?
Об одном подходе к настройке алгоритма Метрополиса-Гастингса для задачи разделения смеси гауссовских компонент
Информационные технологии и вычислительные системы. 2020. № 1. С. 25–33.
Дубнов Ю. А., Булычев А. В.
В статье рассматривается задача разделения смеси гауссовских компонент, заключающаяся в определении по имеющимся наблюдениям параметров компонент смеси. Предлагается подход к решению данной задачи, основанный на байесовском оценивании с применением наиболее информативных априорных распределений (Maximal Data Information Prior – MDIP). Новизна описанного подхода заключается в использовании выборочных оценок для вычисления априорного распределения и определения настроек алгоритма Метрополиса-Гастингса для семплирования с адаптивной поэтапной подстройкой параметров предложенного распределения.
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
русский
Починка О. В., Баринова М. К., Journal of Geometry and Physics 2026 Vol. 228 P. 1–8
Добавлено: 30 июня 2026 г.
Герман О. Н., Илларионов А. А., Известия РАН. Серия математическая 2026 Т. 90 № 3 С. 3–18
Пусть симплекс с целочисленными вершинами - содержащий ровно одну целочисленную точку, отличную от своих вершин. В работе доказывается, что если точка находится во внутренности симплекса или в относительной внутренности некоторой гиперграни симплекса, то объем симплекса ограничен величиной, зависящей только от размерности, в противном случае объем симплекса может быть сколь угодно большим. Этот результат применяется для вывода асимптотической формулы для среднего числа вершин полиэдров ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
Netherlands: ScienceDirect, 2025.
Добавлено: 28 июня 2026 г.
Seidel A., Weske M., Montali M. и др., Information Systems 2026 Vol. 141 Article 102728
Добавлено: 27 июня 2026 г.
IEEE, 2024.
Добавлено: 27 июня 2026 г.
Ивченко А. В., Дворкович А. В., Телекоммуникации 2020 Т. 12 С. 2–11
Технология Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) обеспечивает работу большинства мультимедийных сервисов, ее особенности (повторные буферизации, переключения качества и др.) приводят к необходимости создания специализированных методик оценки пользовательского, субъективного качества восприятия Quality of Experience (QoE) на основе объективных параметров. В данной статье исследуется влияние различных метрик на QoE и приводятся модели оценки с коэффициентом корреляции ...
Добавлено: 27 июня 2026 г.
В данной работе мы сосредоточимся на обобщении эмпирического закона Херста и предложим набор редуцированных параметров для количественного описания длительных временных рядов. Эти ряды обычно рассматриваются как специфический отклик сложной системы (экономической, геофизической, электромагнитной и других), где последовательная фиксация внешних факторов становится невозможной. Мы рассматриваем применение обобщенных законов Херста для получения нового набора редуцированных параметров в ...
Добавлено: 27 июня 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
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.
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 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.
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.
Сиротин В. П., Архипова М. Ю., В кн.: V Российский экономический конгресс "РЭК-2023" Том VIII. Тематическая конференция «Пространственная и региональная экономика».: Новая экономическая ассоциация, 2024. С. 79–81.
В условиях ускорившейся в последние годы трансформации экономики
и общества под воздействием разработки и внедрения новых цифровых
технологий возрастает интерес и к появлению нового феномена цифрового
неравенства, определяющего доступность и использование этих технологий в
повседневной жизни людей (Архипова, Сиротин, 2019). Среди детерминант
этого неравенства важную роль играет неравенство в уровне доходов, для
которого разработано множество мер, среди которых наиболее
распространенным является коэффициент ...
Добавлено: 13 октября 2024 г.
Anton I.N. Begehr, Peter B. Panfilov, , in: 2022 IEEE 24th Conference on Business Informatics (CBI)Vol. 2: CBI Forum and Workshop Papers.: IEEE, 2022. P. 88–96.
Добавлено: 6 декабря 2022 г.
Нартикоев А. Р., Пересецкий А. А., Вопросы экономики 2021 № 5 С. 107–128
Для изучения социальной структуры в социологии выделяются группы (классы), которые характеризуются некоторой однородностью входящих в них индивидов. Наиболее часто встречается разбиение на три класса: высший, средний и низший. Критерии такого разбиения традиционно субъективны (экзогенны). В данной работе распределение домохозяйств в федеральных округах России моделируется в виде смеси трех логнормальных распределений. Смешивающие доли (вероятности) компонент смеси ...
Добавлено: 14 мая 2021 г.
Ветров Д. П., Неклюдов К. О., Egorov E., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019).: [б.и.], 2019. P. 13954–13964.
Добавлено: 13 марта 2020 г.
Козачок А. В., Копылов С. А., Шелупанов А. А. и др., Journal of Computer Virology and Hacking Techniques 2019 Vol. 15 No. 3 P. 219–232
Добавлено: 3 сентября 2019 г.
Девятко И. Ф., Социологические исследования 2018 № 12 С. 30–38
В статье анализируются основные причины и последствия развернувшегося в социальных науках параллельно с «революцией данных» междисциплинарного кризиса воспроизводимости и достоверности результатов научных исследований. Этот кризис выражается не только в растущей озабоченности ученых вопросами достоверности исследовательских результатов и создания практик открытого доступа к эмпирическим данным и используемому для их анализа статистическому программному обеспечению, но и в ...
Добавлено: 17 января 2019 г.