• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • L²-диссипативность линеаризованной явной схемы на разнесенных сетках для уравнений 1D баротропной газовой динамики с регуляризацией
  • 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
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

 

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

?

L²-диссипативность линеаризованной явной схемы на разнесенных сетках для уравнений 1D баротропной газовой динамики с регуляризацией

Журнал вычислительной математики и математической физики. 2022. Т. 62. № 12. С. 1981–2001.
Злотник А. А., Ломоносов Т. А.

Изучается явная двухслойная симметричная по пространству схема на разнесенных сетках с квазигидродинамической регуляризацией для 1D баротропных систем уравнений движения газа.
Выводятся как необходимые условия, так и близкие к ним достаточные условия L²-диссипативности решений задачи Коши для ее линеаризации на постоянном решении при произвольном фоновом числе Маха M.
Применяется спектральный подход и анализируются матричные неравенства, содержащие символы симметричных матриц конвективных и регуляризующих слагаемых. Рассматриваются случаи с использованием как только искусственной, так и только физической вязкости. Дается сравнение со спектральным условием устойчивости фон Неймана при M=0.

Научное направление: Математика Компьютерные науки
Язык: русский
Полный текст
DOI
Ключевые слова: регуляризация L^2-диссипативностьбаротропные уравнения газовой динамикилинеаризованная разностная схемаразнесенные сетки
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Теоретические и прикладные задачи анализа данных и принятия решений в социально-экономической и финансовой сферах (2022)
Похожие публикации
Characterizing the Scheduling Performance of 5G NR Base Stations Under Signaling and Data Traffic Constraints
Eduard Sopin, Назарьин А. И., Бегишев В. О. и др., IEEE Transactions on Vehicular Technology 2026 Vol. 75 No. 6 P. 10995–11007
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Генерация исходного кода с использованием больших языковых моделей: систематический обзор методологии Вайб-кодинг
Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427
В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Balanced sets and homotopy invariants of covers
Блудов М. В., Journal of Fixed Point Theory and Applications 2026 No. 28 Article 73
Добавлено: 25 августа 2026 г.
An adaptive image watermarking scheme using cooperation of HBA and RSA metaheuristics
Мельман А. С., Евсютин О. О., Journal of the Franklin Institute 2026 Vol. 363 No. 15 Article 109005
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Exact solutions for transport of distributed colloids in porous media
L.I. Kuzmina, Osipov , Y. V., Kolokoltseva, T. N., Advances in Water Resources 2026 Vol. 213 Article 105335
Добавлено: 25 августа 2026 г.
MODEL OF DEEP BED FILTRATION IN A POROUS MEDIUM WITH HETEROGENEOUS POROSITY
Liudmila I. Kuzmina, Osipov, Y. V., International Journal for Computational Civil and Structural Engineering 2026 Vol. 22 No. 2 P. 138–148
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Exact Solutions to One-Dimensional Problem of Oil Displacement by Chemical
L.I.Kuzmina, Osipov Y. V., Mathematical notes, ISSN 0001-4346 2025 Vol. 116 No. 6 P. 1251–1261
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Proceedings of the 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Italy, Bari, July 13–16, 2026)
IEEE, 2026.
Добавлено: 24 августа 2026 г.
From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning
Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Monomial algebras and G_a^n-equivariant embeddings into toric varieties
Чернов А. Е., European Journal of Mathematics 2026 Vol. 12 Article 48
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Proceedings of the 1st Workshop on Linguistic Analysis for Health (HeaLing 2026)
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics). International scientific and technical conference
IEEE Advancing Technology for Humanity, 2025.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Hypergraphs from multivariate connectivity: caCOH-based EEG/MEG representation
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Global shifted potentials for moduli stacks of sheaves on Calabi-Yau four-folds
Borisov D., Katzarkov Ludmil, Sheshmani A. и др., American Journal of Mathematics 2026 Vol. 148 No. 4 P. 1075–1101
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Localization in Medical Imaging: A Unified AI Approach for Ovaries, Follicles, and Vertebral Arteries
Мошкин А. С., Fedorov M., Arlazarov V. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 7 Article 523
Технологии искусственного интеллекта (ИИ), активно развивающиеся в современной медицине, повышают скорость и качество оказания медицинской помощи. Данная статья преимущественно направлена на демонстрацию применения различных вариантов компьютерного анализа клинических изображений для решения практических задач повышения эффективности рутинной диагностики с использованием ретроспективного анализа, а также на показ потенциала его широкого внедрения (благодаря масштабируемости архитектуры) в практическое здравоохранение ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Innovation in Medicine and Healthcare
CHEN Y., Howlett R. J., Tanaka S. и др., Springer, 2026.
Добавлено: 16 августа 2026 г.
Вырождение графа, описывающего комплексную структуру
Богатырев А. Б., Математический сборник 2023 Т. 214 № 3 С. 106–119
Рассматривается клеточное разбиение пространства модулей вещественных кривых рода 2 с отмеченной точкой на единственном вещественном овале. Клетки перечисляются определенными графами, веса которых описывают комплексную структуру на кривой. Показано, что стягивание ребра графа приводит к корневой особенности естественного отображения из весов графа в пространство модулей кривых. ...
Добавлено: 14 августа 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.
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.
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.
Properties of regularized equations for barotropic gas mixtures
Федченко А. С., Journal of Mathematical Sciences 2023 Vol. 270 No. 6 P. 815–826
Рассмотрены регуляризованные системы уравнений многокомпонентной газовой смеси в баротропном многоскоростном и односкоростном случаях. Для них выведены уравнения энергетического баланса. Для системы уравнений в односкоростном случае изучена система, линеаризованная на постоянном решении, и для слабых решений начально-краевой задачи,  установлены существование, единственность и $L^2$-диссипативность . ...
Добавлено: 11 мая 2023 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
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору