• 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
  • The modified minimum deviation method for measuring the refractive index
  • 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
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.
20 мая 2026 г.
Творческая работа как лекарство от выгорания
Творческая и доброжелательная атмосфера, новые методы в Международной лаборатории (впоследствии центре) социокультурных исследований привлекают молодых исследователей. За годы работы в Вышке они становятся учеными и преподавателями, известными в России и за рубежом. О своем пути в центре и в Вышке, исследованиях и роли наставников в научных успехах рассказали главный научный сотрудник ЦСКИ Зарина Лепшокова и ведущий научный сотрудник Екатерина Бушина.

 

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

?

The modified minimum deviation method for measuring the refractive index

Optik. 2023. Vol. 292. Article 171400.
Юрин А. И., Vishnyakov G., Минаев В. Л., Golopolosov A.
Научное направление: Тех­ничес­кие науки
Язык: английский
DOI
Ключевые слова: показатель преломленияrefractive indexrefractive index measurementsminimum deviation methoddynamic goniometerдинамический гониометрметод наименьшего отклоненияизмерение показателя преломления
Похожие публикации
АНАЛИЗ НАПРАВЛЕНИЙ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Плотников С. О., Альманах современной метрологии 2024 № 2 (38) С. 140–149
Приведены результаты анализа данных, собранных методом экспертного анкетирования сотрудников государственных научных метрологических институтов, а также покупателей средств измерений. ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
АНАЛИЗ СОДЕРЖАНИЯ ФЕДЕРАЛЬНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ФОНДА ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ ЕДИНСТВА ИЗМЕРЕНИЙ В ЧАСТИ ОСЦИЛЛОГРАФОВ
Плотников С. О., Апрелев А. В., Апрелева М. А. и др., Альманах современной метрологии 2022 № 2 (30) С. 94–101
Приведены результаты анализа данных, находящихся в Федеральном информационном фонде по обеспечению единства измерений в части осциллографов. ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Анализ погрешности измерений показателя преломления инфракрасных материалов методом наименьшего отклонения
Вишняков Г. Н., Юрин А. И., Минаев В. Л. и др., Измерительная техника 2026 Т. 75 № 2 С. 46–57
Рассмотрены проблемы метрологического обеспечения средств измерений показателя преломления твёрдых оптических материалов (кремния, германия и т. п.), применяемых в инфракрасном диапазоне спектра (инфракрасных материалов). Показатель преломления оптических материалов в инфракрасном диапазоне длин волн необходимо знать с высокой точностью при разработке оптики для тепловизоров, приборов ночного видения и т. п. В настоящее время актуальны задачи разработки отечественных ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами
Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110
На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
On the Optimal Decomposition of the U-UV Codes
Кувшинов А. В., Fominykh A., Иванов Ф. И., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 50549–50557
Добавлено: 7 апреля 2026 г.
Вычисление и особенности использования коэффициента теплоотдачи в CAE программах расчета теплового режима
Манохин А. И., Электрооборудование: эксплуатация и ремонт 2026 № 2 С. 75–85
Предложена расширенная методика вычисления коэффициентов теплоотдачи с использованием программ автоматизированного анализа теплового режима радиоэлектронной аппаратуры ТРИАНА (АСОНИКАТ) для различных конструкций. На основе анализа полученных коэффициентов теплоотдачи показано, как задавать реалистичные значения коэффициента конвективной теплоотдачи в SOLIDWORKS Simulation и других CAE системах расчёта теплового режима. Продемонстрированы возможности использования суммарного коэффициента теплоотдачи,учитывающего конвекцию и излучение, для ускорения расчётов ...
Добавлено: 3 апреля 2026 г.
Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024
SciTePress, 2024.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
2025 11th International Conference on Automation, Robotics, and Applications (ICARA), 12-14 Feb. 2025
IEEE, 2025.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Decision-Making in Computational Intelligence-Based Systems: New Approaches, Methods, and Applications
Cham: Springer, 2026.
This book delivers actionable insights through 21 peer-reviewed chapters featuring new methods, models, and applications based on computational intelligence. Discover cutting-edge tools to support smart, efficient decision-making in complex, real-world scenarios. Organized into three parts—prescriptive analytics, soft computing models, and practical case studies—it spans domains such as healthcare, energy, mobility, finance, and public services. Readers ...
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Formation control of unmanned aerial vehicle swarms for outdoor monitoring in search and rescue tasks
Frolov O. V., Safin R. N., Tsoy T. G. и др., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2025 Vol. 167 No. 4 P. 786–805
Добавлено: 17 марта 2026 г.
10th International Conference, ICR 2025, Hanoi, Vietnam, November 10–13, 2025, Proceedings, Part II. Interactive Collaborative Robotics. (LNCS, volume 16304)
Springer, 2026.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Proceedings of the Fifth International Conference on Agriculture Digitalization and Organic Production (ADOP 2025), Volume 1. Robotics in Agriculture. (SIST, volume 453)
Springer, 2026.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
A control strategy for monitoring unknown flood regions by multiple UAVs
Song J., Bai Y., Svinin M. и др., Artificial Life and Robotics 2026 P. 1–13
Добавлено: 17 марта 2026 г.
CALIBRATION OF GRAVITY MODELS
Kurtc V., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences 2025 No. 295 P. 229–240
Добавлено: 12 марта 2026 г.
POPULATION AND WORKPLACES ESTIMATION USING MACHINE LEARNING AND OPEN DATA SOURCES
Kiselev G., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences. Vol. 295, No. 2, December, 2025. Mathematical Modeling and AI for Traffic Flows on Networks and Related Topics 2025 No. 295 P. 185–196
Добавлено: 12 марта 2026 г.
Научные открытия и инновационные стратегии: сборник статей Международной научно-практической конференции
М.: Международный центр «Новые научные исследования», 2025.
Сборник содержит статьи участников Международной научно-практической конференции «Научные открытия и инновационные стратегии», состоявшейся 24 мая 2025 г. в г. Москва. В сборнике научных трудов рассматриваются современные научные проблемы и практики применения результатов научных исследований. Материалы сборника предназначены для научных работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов в целях применения в научной работе и учебной деятельности. Ответственность за аутентичность ...
Добавлено: 18 февраля 2026 г.
Learning to hear broken motors: Signature-guided data augmentation for induction motor diagnostics
Али С., Хижик А. И., Svirin S. и др., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025 Vol. 170 Article 114137
The application of machine learning algorithms in the intelligent diagnosis of three-phase engine has the potential to significantly enhance diagnostic performance and accuracy. Traditional methods largely rely on signature analysis, which, despite being a standard practice, can benefit from the integration of advanced machine learning techniques. In our study, we innovate by combining machine learning ...
Добавлено: 16 февраля 2026 г.
A Three Autocollimation Method for Measuring the Refractive Index of Optical Glass
Юрин А. И., International Journal of Applied Glass Science 2026 Vol. 17 No. 2 Article e70022
Добавлено: 23 января 2026 г.
Three-sided goniometric methods for measuring the refractive index
Юрин А. И., Vishnyakov G., Минаев В. Л., Physica Scripta 2026 Vol. 101 Article 015501
Добавлено: 22 декабря 2025 г.
Анализ погрешности измерений показателя преломления с помощью автоколлимационного гониометра
Юрин А. И., Красивская М. И., Физические основы приборостроения 2025 Т. 14 № 2(56) С. 70–73
В работе рассмотрена погрешность автоколлимационного метода измерений показателя преломления образцов в виде треугольных призм и её сравнение с погрешностью модифицированного метода, в котором автоколлимация происходит от дополнительного зеркала, установленного на пути луча, преломленного призмой. Приведен анализ зависимости погрешности измерений от угла призмы и положения дополнительного зеркала, выработаны рекомендации к желательным углам установки зеркала. Показано, что ...
Добавлено: 12 ноября 2025 г.
Hybrid nanophotonic-microfluidic sensor integrated with machine learning for operando state-of-charge monitoring in vanadium flow batteries
Vlasov V., Aleksei Y. Kuzin, Florya I. и др., Journal of Energy Storage 2025 Vol. 111 Article 115349
Добавлено: 26 февраля 2025 г.
A new autocollimation method for refractive index measurements
Юрин А. И., Vishnyakov G., Минаев В. Л. и др., Measurement Science and Technology 2024 Vol. 35 No. 12 Article 125204
Добавлено: 23 сентября 2024 г.
Исследование дисперсионных характеристик оптических стекол
Юрин А. И., Вишняков Г. Н., Минаев В. Л., Компьютерная оптика 2024 Т. 48 № 2 С. 225–230
Рассмотрены дисперсионные характеристики оптических стекол. Предложен подход к исследованию дисперсионных характеристик оптических стекол, требующий измерения показателя преломления только на трех длинах волн, что упрощает процесс измерений по сравнению с применением широко распространенной дисперсионной формулы Селлмейера. Предложена аппроксимирующая функция для показателя преломления оптических стекол, рассчитана погрешность аппроксимации для различных марок стекла, предложен способ коррекции погрешности аппроксимации. ...
Добавлено: 2 января 2024 г.
A dynamic goniometer-spectrometer with angle-to-time conversion
Юрин А. И., Vishnyakov G., Минаев В. Л. и др., Measurement Science and Technology 2024 Vol. 35 No. 3 Article 035204
Добавлено: 19 декабря 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору