Текущий выпуск Номер 1, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'многомерный анализ данных':
Найдено статей: 15
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 4, с. 379-381
    Просмотров за год: 36.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 4, с. 559-561
    Просмотров за год: 4.
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 1, с. 5-8
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 6, с. 1261-1264
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 1, с. 5-8
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 1, с. 5-7
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 3, с. 521-523
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 1, с. 5-6
  9. Казарян М., Якушкина Т.С., Саакян Д.Б.
    Эволюционная динамика для многомерного ландшафта приспособленности
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 6, с. 1269-1277

    В данной работе рассматривается одна из самых значимых моделей популяционной генетики — модель Кроу–Кимуры. В последнее десятилетие были исследованы модели с ландшафтами приспособленности малой размерности. Цель статьи состоит в анализе модели Кроу–Кимуры c многомерным ландшафтом приспособленности в рамках формализма Гамильтона–Якоби. Для случая однопикового ландшафта приспособленности выводятся точные аналитические выражения, которые подтверждаются численно.

    Просмотров за год: 4.
  10. Кольцов Ю.В., Бобошко Е.В.
    Сравнительный анализ методов оптимизации для решения задачи интервальной оценки потерь электроэнергии
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 2, с. 231-239

    Данная работа посвящена сравнительному анализу оптимизационных методов и алгоритмов для проведения интервальной оценки технических потерь электроэнергии в распределительных сетях напряжением 6–20 кВ. Задача интервальной оценки потерь сформулирована в виде задачи многомерной условной минимизации/максимизации с неявной целевой функцией. Рассмотрен ряд методов численной оптимизации первого и нулевого порядков, с целью определения наиболее подходящего для решения рассмотренной проблемы. Таким является алгоритм BOBYQA, в котором целевая функция заменяется ее квадратичной аппроксимацией в пределах доверительной области.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 1 (РИНЦ).
Страницы: следующая

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.