Advanced Computational Applications of Geometric Algebra: First International Conference, ICACGA 2022, Denver, CO, USA, October 2-5, 2022, Proceedings. Val. 13771.

doi:10.1007/978-3-031-34031-4

?

Advanced Computational Applications of Geometric Algebra: First International Conference, ICACGA 2022, Denver, CO, USA, October 2-5, 2022, Proceedings

Vol. 13771. Springer, 2024.

On Some Lie Groups in Degenerate Geometric Algebras

Филимошина Е. Р., Широков Д. С., , in: Advanced Computational Applications of Geometric Algebra: First International Conference, ICACGA 2022, Denver, CO, USA, October 2-5, 2022, ProceedingsVol. 13771.: Springer, 2024. P. 186–198.

Добавлено: 3 февраля 2024 г.

Научное направление: Математика Компьютерные науки

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: geometric algebra

Advanced Computational Applications of Geometric Algebra: First International Conference, ICACGA 2022, Denver, CO, USA, October 2-5, 2022, Proceedings

Mean-field reduction of networks of bursting neurons

Inês G., Скороход С. Н., Matteo d. V. и др., Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 2027 Vol. 164 P. 1–13

Добавлено: 29 октября 2026 г.

Tensor term logic for categorial grammars: simple unification of commutative and noncommutative structure

Sergey Slavnov, / Series math "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 29 октября 2026 г.

Proceedings of the 11th Workshop on Automated Knowledge Base Construction (AKBC 2026)

[б.и.], 2026.

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Molecular dynamics and machine learning insights into oil-brine interfacial tension: Uncovering roles of dissolved gases and salinity

Nikitiuk B., Lenev D., Писарев В. В. и др., Journal of Colloid and Interface Science 2026 Vol. 718 Article 140444

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods

Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616

Добавлено: 28 октября 2026 г.

PARSE: Physical attribute representativity and stationarity evaluator open-source library for 3D images using scalar and vector metrics

Zubov A., Zubov A., Малявко, Я. и др., Computer Physics Communications 2025 Vol. 317 Article 109860

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Amplifying Latent Safety in Large Language Models via Gated Activation Steering

Roman Prosvirnin, Suslov A., Aleksei Soldatov и др., Computation 2026 Vol. 14 No. 10 Article 261

Добавлено: 27 октября 2026 г.

PACTraD: Multi-Task Benchmark and Domain-Specific Attention Mechanism for Wildlife Classification, Detection, and Segmentation in Protected Area Camera Trap Data

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Big Data and Cognitive Computing 2026 Vol. 10 No. 11 P. 1–52

Добавлено: 27 октября 2026 г.

2026 10th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications

IEEE, 2026.

Добавлено: 26 октября 2026 г.

A Curated Dataset for Chemical Characterization of Heated Tobacco Product Aerosol

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Scientific data 2026 P. 1–20

Добавлено: 26 октября 2026 г.

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.

Explicit Formula for Inverse and Determinant in Geometric Algebras over Odd-dimensional Vector Spaces

Абдулхаев К. С., Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2026 Vol. 36 P. 1–21

Добавлено: 4 октября 2026 г.

Generative geospatial modelling with geometric algebra

Yu Z., Wang J., Wang Z. и др., Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 2026 Vol. 384 No. 2326 Article 20250103

Добавлено: 13 августа 2026 г.

Explicit Formula for Inverse and Determinant in Geometric Algebras over Seven-dimensional Vector Spaces

Абдулхаев К. С., Широков Д. С., , in: 10th International Workshop, ENGAGE 2025, Hong Kong, China, July 14, 2025, Proceedings. Empowering Novel Geometric Algebra for Graphics and Engineering, (LNCS, volume 16510)Vol. 16510.: Cham: Springer, 2026. P. 189–200.

Добавлено: 13 августа 2026 г.

On Lie Groups Preserving Subspaces of Degenerate Clifford Algebras

Филимошина Е. Р., Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2026 Vol. 36 Article 16

Добавлено: 12 января 2026 г.

Lorentz Invariance of the Multidimensional Dirac–Hestenes Equation

Sofia Rumyantseva, Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2026 Vol. 36 Article 5

Добавлено: 19 декабря 2025 г.

Equivariant Neural Networks with Geometric Algebras: A New Approach

Филимошина Е. Р., Широков Д. С., , in: 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).: IEEE, 2025. P. 1–8.

Добавлено: 15 ноября 2025 г.

GLGENN: A Novel Parameter-Light Equivariant Neural Networks Architecture Based on Clifford Geometric Algebras

Филимошина Е. Р., Широков Д. С., , in: Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, CanadaVol. 267.: [б.и.], 2025. P. 17153–17188.

Добавлено: 28 октября 2025 г.

Generalized Degenerate Clifford and Lipschitz Groups in Geometric Algebras

Филимошина Е. Р., Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2025 Vol. 35 Article 29

This paper introduces and studies generalized degenerate Clifford and Lipschitz groups in geometric (Clifford) algebras. These Lie groups preserve the direct sums of the subspaces determined by the grade involution and reversion under the adjoint and twisted adjoint representations in degenerate geometric algebras. We prove that the generalized degenerate Clifford and Lipschitz groups can be ...

Добавлено: 29 мая 2025 г.

On SU(3) in Ternary Clifford Algebra

Широков Д. С., , in: Advances in Computer Graphics: 41st Computer Graphics International Conference, CGI 2024, Geneva, Switzerland, July 1–5, 2024, Proceedings, Part IIIVol. 15340.: Springer, 2025. P. 336–348.

Добавлено: 1 апреля 2025 г.

Generalized Degenerate Clifford and Lipschitz Groups

Филимошина Е. Р., Dmitry Shirokov, , in: Advances in Computer Graphics: 41st Computer Graphics International Conference, CGI 2024, Geneva, Switzerland, July 1–5, 2024, Proceedings, Part IIIVol. 15340.: Springer, 2025. P. 364–376.

Добавлено: 1 апреля 2025 г.