Все выпуски
- 2024 Том 16
- Номер 1 (специальный выпуск)
- 2023 Том 15
- 2022 Том 14
- 2021 Том 13
- 2020 Том 12
- 2019 Том 11
- 2018 Том 10
- 2017 Том 9
- 2016 Том 8
- 2015 Том 7
- 2014 Том 6
- 2013 Том 5
- 2012 Том 4
- 2011 Том 3
- 2010 Том 2
- 2009 Том 1
-
О разложении матриц при помощи метода стохастического градиентного спуска в приложении к задаче направляемой классификации микрочипов
Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 2, с. 131-140Цитирований: 4 (РИНЦ).Многомерные данные, при использовании значительно большего количества признаков относительно меньшего числа наблюдений, порождают хорошо известную проблему переопределённой задачи. В связи с этим, представляется целесообразным описание данных в терминах меньшего числа мета-признаков, которые вычисляются при помощи так называемых матричных факторизаций. Такие факторизации способствуют уменьшению случайного шума при сохранении наиболее существенной информации. Три новых и взаимосвязанных метода предложены в этой статье: 1) факторизационный механизм градиентного спуска с двумя (согласно размерности микрочипа) гибкими и адаптируемыми параметрами обучения, включая явные формулы их автоматического пересчета, 2) непараметрический критерий для отбора количества факторов, и 3) неотрицательная модификация градиентной факторизации, которая не требует дополнительных вычислительных затрат в сравнении с базовой моделью. Мы иллюстрируем эффективность предложенных методов в приложении к задаче направляемой классификации данных в области биоинформатики.
-
О применении асимптотических критериев для определения числа компонент смеси вероятностных распределений
Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 1, с. 45-53Просмотров за год: 1. Цитирований: 2 (РИНЦ).В статье демонстрируется практическая эффективность применения асимптотически наиболее мощных критериев проверки гипотез о числе компонент смеси в моделях добавления и расщепления компонент. Тестовые данные представляют собой выборки из различных конечных смесей нормальных законов. Проводится сравнение результатов для разнообразных уровней значимости и весов.
-
Математическая модель и компьютерный анализ критериев однородности зависимости «доза–эффект»
Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 2, с. 267-273Просмотров за год: 6.Данная работа посвящена сравнению двух критериев однородности: критерия χ2, основанного на таблицах сопряженности признаков 2 × 2, и критерия однородности, основанного на асимптотических распределениях суммируемых квадратичных уклонений оценок функции распределения в модели зависимости «доза–эффект». Оценка мощности критериев производится при помощи компьютерного моделирования. Для построения функций эффективности используется метод ядерной оценки регрессии, основанный на оценке Надарая–Ватсона.
-
Критерии и сходимость фокусной аппроксимации
Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 3, с. 379-394Исследуются методы решения задачи фокусной аппроксимации — приближения по точечно заданной гладкой замкнутой эмпирической кривой многофокусными лемнискатами. Анализируются критерии и сходимость разработанных методов приближения, как в вещественной, так и в комплексной интерпретации. Доказывается топологическая эквивалентность используемых критериев.
Ключевые слова: кривые, аппроксимация, лемнискаты, фокусы, критерий близости кривых, базис, форма, инвариант, алгоритм, степени свободы.Просмотров за год: 2.
Журнал индексируется в Scopus
Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU
Журнал входит в систему Российского индекса научного цитирования.
Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science
Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"