?
Оптимизация физико-информированных нейронных сетей для решения нелинейного уравнения Шредингера
Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика). 2023. Т. 514. № 2. С. 28–38.
Физико-информированные нейронные сети (Physics Informed Neural Networks – PINN) являются перспективным методом решения уравнений в частных производных с помощью машинного обучения. В работе рассмотрено применение PINN к нелинейному уравнению Шредингера для описания
Спонтанное образование скин-слоя в воде с деформацией ОН-полосы КР вкладом компоненты льда 3200 см-1
Першин С. М., Степанов Е. В., Артемова Д. Г. и др., Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики 2026 Т. 123 № 6 С. 383–390
Открыто спонтанное образование в течение 4 ч скин-слоя дистиллированной воды толщиной до 3 мм при комнатной температуре с новыми свойствами. Обнаружены деформация ОН-полосы комбинационного рассеяния вкладом компоненты льда ( 3200 см-1), снижение коэффициента упругого рассеяния и его флуктуаций, а также увеличение на 20 капиллярах. Восстановление слоя после обогащения воздухом в результате перемешивания указывает на стабильность ...
Добавлено: 8 июня 2026 г.
Zirnik G., Остовари М. А., Zhukov S. и др., Journal of Materials Science: Materials in Electronics 2026 Vol. 37 Article 738
Добавлено: 6 июня 2026 г.
Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Nonlinear Dynamics 2026 Vol. 114 Article 784
Добавлено: 5 июня 2026 г.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Kornbleuth M., Opher M., Drake J. F. и др., Astrophysical Journal 2026 Vol. 1004 No. 1 Article 1
Добавлено: 3 июня 2026 г.
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Fortuna A. S., A.I. Kartsev, Gorshenkov M. V. и др., Journal of Alloys and Compounds 2026 Vol. 1070 Article 188711
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33
В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Dikhtievskaya K., Argunov E., Alexey I. Kartsev и др., The Journal of Physical Chemistry Letters 2026 Vol. 17 No. 17 P. 4999–5004
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Duran E. ., Pulgar A., Izquierdo R. и др., Physica Status Solidi (A) Applications and Materials 2026 Vol. 223 No. 7 Article e202500942
Добавлено: 1 июня 2026 г.
Громов Е. М., Malomed B. A., Physics Letters A 2026 Vol. 567 Article 131219
Мы рассматриваем расширенное нелинейное уравнение Лугиато-Лефевра (LLE) с кубическим членом псевдостимулированного комбинационного рассеяния (псевдо-SRS), линейным затуханием/усилением и пространственно неоднородной (плавно или сильно локализованной) накачкой. LLE определяется в расширенном адиабатическом приближении на основе базовой системы Захарова (ZS), которая включает в себя коэффициент вязкости, действующий на низкочастотную составляющую (LF), и накачку, поддерживающую высокочастотную (HF) составляющую. Динамика квазисолитонов в модели рассматривается ...
Добавлено: 28 ноября 2025 г.
Добавлено: 28 апреля 2025 г.
The accuracy of solving partial differential equations using physics-informed neural networks (PINNs) significantly depends on their architecture and the choice of hyperparameters. However, manually searching for the optimal configuration can be difficult due to the high computational complexity. In this paper, we propose an approach for optimizing the PINN architecture using a differential evolution algorithm. ...
Добавлено: 28 апреля 2025 г.
V.P. Stepashkina, M.I. Hushchyn, Doklady Mathematics 2024 Vol. 110 No. 1 P. S95–S102
This paper presents the development and evaluation of methods for detecting cyberattacks on industrial systems using neural network approaches. The focus is on the task of detecting anomalies in multivariate time series, where the diversity and complexity of potential attack scenarios require the use of advanced models. To address these challenges, a transformer-based autoencoder architecture ...
Добавлено: 25 марта 2025 г.
Слюняев А. В., Physica D: Nonlinear Phenomena 2025 Vol. 474 Article 134575
We reveal and discuss the self-similar structure of breather solutions of the cubic nonlinear Schrödinger
equation which describe the modulational instability of infinitesimal perturbations of plane waves. All the time
of the evolution, the breather solutions are represented by fully coherent perturbations with self-similar shapes.
The evolving modulations are characterized by constant values of the similarity parameter of ...
Добавлено: 19 февраля 2025 г.
Слюняев А. В., Rozental R., Ginzburg N. и др., Chaos, Solitons and Fractals 2024 Vol. 183 Article 114884
Добавлено: 22 ноября 2024 г.
Maria Lashina, Гришунин С. В., , in: Procedia Computer Science: Tenth International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2023)Vol. 221.: ScienceDirect, 2023. P. 442–449.
Добавлено: 18 июня 2024 г.
Добавлено: 3 апреля 2024 г.
Добавлено: 19 декабря 2023 г.
Захарова Т. В., Южаков Т. А., ООО «Макс Пресс», 2019.
В настоящий сборник вошли тезисы докладов секции Вычислительной математики и кибернетики конференции «Ломоносовские чтения‑2019», проводимой Московским государственным университетом имени М. В. Ломоносова в 2019 году. ...
Добавлено: 13 декабря 2023 г.
Rabchevskiy A., Ashikhmin E., Ясницкий Л. Н., , in: Cyber-Physical Systems and Control II.: Springer, 2023. P. 535–544.
The problem of creating datasets for training and testing neural networks is described in the example of the task of social network management. A method of expert dataset synthesis based on experts’ knowledge of the subject area is proposed. The essence of the method lies in the fact that sets are generated randomly within the ...
Добавлено: 20 ноября 2023 г.
Alekseev A., Economy of Regions 2022 Vol. 18 No. 2 P. 609–622
Добавлено: 19 ноября 2023 г.