• 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
  • Optimization of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Nolinear Schrödinger Equation
  • 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
  • 2028
  • 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
28 августа 2026 г.
МИЭМ ВШЭ и МИЭТ договорились о научном сотрудничестве
26 августа Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ) ВШЭ и Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ) подписали договор о сотрудничестве. Соглашение направлено на развитие совместных исследований в области физики, перспективного материаловедения и электроники, объединяющих экспериментальные и вычислительные подходы, выполнение совместных опытно-конструкторских работ, а также подготовку заявок на российские и международные научные гранты.
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».

 

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

?

Optimization of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Nolinear Schrödinger Equation

Doklady Mathematics. 2023. Vol. 108. No. S2. P. S186–S195.
Бузаев Ф. А., Чупров И. А., Ефременко Д. С.
Научное направление: Компьютерные науки Математика Физика
Язык: английский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Nonlinear Schrodinger equationPhysics Informed Neural Networks
Похожие публикации
(111)-Textured p-Type PbTe Films Grown on Muscovite Micawith High Room-Temperature Hole Mobility
Kobtsev Danil, Albert J., Nitzan M. и др., Applied Sciences (Switzerland) 2026 Vol. 16 No. 17 Article 8577
Добавлено: 30 августа 2026 г.
Quasi-periodic structures and "shrimps" in chaos on the example a two-mode van der Pol generator
Kuznetsov A. P., Sataev I. R., Станкевич Н. В., Chaos 2026 Vol. 36 No. 8 Article 083131
Добавлено: 30 августа 2026 г.
Approximation of continuous functions on a compact set by solutions of elliptic equations. Quantitative results.
Широков Н. А., Rozenblum G., Israel Journal of Mathematics 2026 P. 1–30
We establish that a generalized H\¨older continuous function on an (m−2)-Ahlfors regular compact set in Rm can be approximated by solutions of an elliptic equation, with the rate of approximation determined by the continuity modulus of the function ...
Добавлено: 29 августа 2026 г.
Сборник трудов XXXII Международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь»
Воронеж: Издательский дом ВГУ, 2026.
В сборник вошли материалы XXXII Международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь» (RLNC*2026), прошедшие ре цензирование членами программного комитета конференции. Основной целью конференции является организация взаимодействия научных и научно технических коллективов для обмена опытом и новыми творческими успехами. Достижение этой цели также способствует внедрению перспективных разрабо ток, имеющих практическое значение для дальнейшего развития промышленно сти, экономики ...
Добавлено: 29 августа 2026 г.
Discrete Markowitz Portfolio Optimization with Open-Source Classical and Quantum-Inspired Solvers: A Cross-Market Walk-Forward Study
Avdoshin S.M., Patrushev K. A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 No. 4 часть 2 P. 245–256
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Benchmarking Synolitic Graphs for Autism Classification from Multisite Resting-State fMRI
Заикин А. А., Власенко Д. В., Захаров Д. Г. и др., Diagnostics 2026 Vol. 16 No. 17 P. 1–15
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Pyramidal solitons: existence, instability, and interactions
Мельников И. Е., Пелиновский Е. Н., Nonlinear Dynamics 2026 No. 114 Article 934
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Non-epitaxial perovskite polariton laser diode operating under direct current
Жуков А. Е., Крыжановская Н. В., Моисеев Э. И. и др., Nature 2026 Vol. 656 P. 80–85
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование. Современные проблемы, приложения и проблемы истории. Материалы XXIV Международной конференции, посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова
Тула: Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого, 2025.
Сборник содержит материалы, представленные на XXIV Международной конференции «Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование: современные проблемы, приложения и проблемы истории», посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова. Материалы конференции будут полезны научным работникам, ...
Добавлено: 27 августа 2026 г.
О подходе к построению последовательности псевдослучайных чисел, основанном на разложениях 𝐸-функций с периодическими коэффициентами
Нестеренко А. Ю., Чирский В. Г., Матвеев В. Ю., Чебышевский сборник 2026 Т. 27 № 2 С. 118–127
В статье приводятся результаты практического исследования статистических свойств некоторых последовательностей, являющихся значениями функций специального вида. ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
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.
Relative Position Biases for Transformer PINNs
Бузаев Ф. А., Andrei Ermakov, Ivanova M. и др., , in: AI & PDE: ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations.: [б.и.], 2026.
Добавлено: 24 июня 2026 г.
Flow-Matching Sampling in Physics-Informed Neural Networks for PDEs with Sharp Source Terms
Хассан Я. Н., Ефременко Д. С., Бузаев Ф. А. и др., , in: AI & PDE: ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations.: [б.и.], 2026.
Добавлено: 24 июня 2026 г.
Physics-Constrained Neural Networks for Improved Short-Term Weather Forecasting: A Case Study over the South Pacific
Бугаев Е. П., Бузаев Ф. А., Ефременко Д. С. и др., , in: AI & PDE: ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations.: [б.и.], 2026.
Добавлено: 24 июня 2026 г.
Solution of the Multimode Nonlinear Schrödinger Equation Using Physics-Informed Neural Networks
Бузаев Ф. А., Чупров И. А., Ефременко Д. С. и др., Doklady Mathematics 2025
Добавлено: 28 апреля 2025 г.
Search for Optimal Architecture of Physics-Informed Neural Networks Using Differential Evolution Algorithm
F. A. Buzaev, D. S. Efremenko, I. A. Chuprov и др., Doklady Mathematics 2025 Vol. 110 P. S8–S14
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.
Breathers of the nonlinear Schrodinger equation are coherent self-similar solutions
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.
Self-similarity of rogue wave generation in gyrotrons: Beyond the Peregrine breather
Слюняев А. В., Rozental R., Ginzburg N. и др., Chaos, Solitons and Fractals 2024 Vol. 183 Article 114884
Добавлено: 22 ноября 2024 г.
Оптимизация физико-информированных нейронных сетей для решения нелинейного уравнения Шредингера
Чупров И. А., Гао Ц., Ефременко Д. С. и др., 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 ...
Добавлено: 19 декабря 2023 г.
Hybrid acceleration techniques for the physics-informed neural networks: a comparative analysis
Бузаев Ф. А., Gao J., Ivan Chuprov и др., Machine Learning 2024 Vol. 113 No. 6 P. 3675 –3692
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
  • 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