Сокращение размерности данных в задачах имитационного моделирования

Агалаков Ю. Г.; А. В. Бернштейн

?

Сокращение размерности данных в задачах имитационного моделирования

Информационные технологии и вычислительные системы. 2012. № 3. С. 3–17.

Агалаков Ю. Г., Бернштейн А. В.

Рассматриваются задачи интеллектуального анализа данных, которые необходимо решать в технологии предсказательного моделирования. Для уменьшения сложности решения этих задач в технологии предсказательного моделирования используются решения задач снижения размерности, которые должны удовлетворять ряду дополнительных условий. В статье обсуждаются эти дополнительные требования и сформулированы соответствующие новые нетрадиционные постановки задач снижения размерности.

Научное направление: Математика Компьютерные науки

Приоритетные направления: бизнес-информатика математика

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: имитационное моделирование simulation modeling интеллектуальный анализ данных imitation modeling intelligent data analysis dimensionality reduction предсказательное моделирование снижение размерности

Weakly non-integrable solitary wave collisions in the modified Benjamin–Bona–Mahony equation

Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Wave Motion 2027 Vol. 148 Article 103867

Добавлено: 23 октября 2026 г.

A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring

Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7

Добавлено: 22 октября 2026 г.

A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits

Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813

In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

Основы теории информации

Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.

Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в информационно-телекоммуникационных системах и сетях с использованием программных и программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в автоматизированных системах программными и программно-аппаратными средствами». Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а также такие фундаментальные понятия, как ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

Моментные оценки для стохастической аппроксимации

Наумов А. А., Рубцов А. С., Самсонов С. В. и др., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 4 (490) С. 161–162

Краткое сообщение рассматривает Моментные оценки для стохастической аппроксимации ...

Добавлено: 17 октября 2026 г.

An infinite series of Gorenstein local algebras failing the affine homogeneity property

Roman Avdeev, Yulia Zaitseva, Mediterranean Journal of Mathematics 2026 Vol. 23 No. 7 Article 224

Добавлено: 17 октября 2026 г.

Turbulent Exchange Tensor in the Atmospheric Boundary Layer: An Inverse-Problem Approach Using Radiosonde Wind Observations with High Vertical Resolution

Гордин В. А., Ефременко Д. С., Boundary-Layer Meteorology 2026 Vol. 192 No. 51

An inverse problem of reconstructing the turbulent exchange tensor from large archives of observed wind profiles within the Åkerblom–Ekman (A-E) model framework is investigated using high-vertical-resolution radiosonde observations. The reconstructed tensor provides improved agreement between modeled and observed wind profiles compared to classical formulations based on real turbulent exchange coefficient. Instead of the classical A-E ...

Добавлено: 16 октября 2026 г.

Diversity of chaos with additional zero Lyapunov exponents in heterogeneous ensemble of quasi-periodic and chaotic systems

Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Станкевич Н. В., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 213 No. 12 Article 119309

Добавлено: 16 октября 2026 г.

A Reproducible Microscopy Acquisition Pipeline and Microscopy-Aware Attention for Classification, Detection, and Segmentation of Microorganisms

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330

Добавлено: 14 октября 2026 г.

On Calculation of Robustness and Stability of Formal Concepts Based on Delta Measure

Parkhomenko V., Куликова С. П., Бузмаков А. В., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 6 P. 2979–2992

Добавлено: 14 октября 2026 г.

Shrimps as a fundamental object of nonlinear dynamics. Overview, properties and quasi-periodic generalization

Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Sataev I. R. и др., Mathematics and Computers in Simulation 2027 Vol. 2 P. 574–592

Добавлено: 14 октября 2026 г.

Studies in Computational Intelligence

Springer, 2026.

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Proceedings of the 3rd International Conference on Sustainability: Developments and Innovations. Proceedings of ICSDI 2026, Volume 4. Lecture Notes in Civil Engineering (LNCE, volume 886)

Springer, 2026.

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network

Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network

Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273

Добавлено: 13 октября 2026 г.

When universal machine learning models fail in capacitance prediction for carbon-based supercapacitors: Leakage-aware validation and electrolyte screening

Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Pairings on the algebra of Laurent series over a ring

Левашев В. А., / Series arXiv "math". 2026. No. 2609.06010.

Добавлено: 24 сентября 2026 г.

Iterative construction of the R-matrices in arbitrary dimensions

Пятов П. Н., Пивоваров П. А., / Series math "arxiv.org". 2026. No. 2609.06274.

Добавлено: 24 сентября 2026 г.

On static manifolds with boundary admitting a nowhere-vanishing static potential

Медведев В. О., / Series arXiv "math". 2026.

We study complete static manifolds with boundary admitting a nowhere-vanishing static potential. Our main result shows that, under a natural lower bound relating the scalar curvature and the boundary mean curvature, a simple static manifold with boundary must in fact have positive scalar curvature, negative boundary mean curvature, and be compact; we also obtain explicit ...

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Vague stimulating ideas, images and metaphors in scientific thinking: researchers' work with horizons of unclear knowledge

Поддьяков А. Н., / Series Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2026. No. 7437658.

Добавлено: 15 сентября 2026 г.

On phase-lock area parquet in a special slow-fast limit of model of Josephson junction.

Глуцюк А. А., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 8 сентября 2026 г.

Функция присутствия как механизм корректной обработки пропущенных значений в нечётком интеллектуальном анализе данных

Максимова Е. А., Утешева Г. Ш., Громов Ю. Ю. и др., Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России" 2026 № 2 С. 92–103

Когда данные неполны, стандартные методы нечёткого интеллектуального анализа оказываются в ситуации, которую трудно назвать приемлемой: удаление объектов с пропусками теряет до трети выборки и вносит систематическое смещение при MAR-механизме, а импутирование средним разрушает ковариационную структуру и порождает правила с искусственно завышенной поддержкой. В работе предлагается иной выход - функция присутствия φ: U × A → ...

Добавлено: 6 сентября 2026 г.

Infinitely many graph manifolds with unique geometrical piece that admit arbitrarily many Anosov flows

Починка О. В., Шмуклер В. И., / Series math.RT "arXiv:1808.06395 [math.RT]". 2026.

Добавлено: 31 августа 2026 г.

Моделирование систем транспортных средств. Модуль 1. Введение в математическое моделирование систем транспортных средств. Моделирование элементов ходовых систем колёсных машин

Комиссаров А. И., Бяков К. Е., Косицын Б. Б. и др., М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2024.

Приведено описание лабораторных работ модуля 1 «Введение в математическое моделирование систем транспортных средств. Моделирование элементов ходовых систем колёсных машин» курса «Моделирование систем транспортных средств», выполняемых в программном комплексе автоматизированного анализа динамики систем тел «Универсальный механизм». Приведены краткие теоретические сведения, исходные данные, пошаговые инструкции для создания моделей. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки ...

Добавлено: 7 августа 2026 г.