Текущий выпуск Номер 3, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'Y-модель':
Найдено статей: 680
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 5, с. 1099-1101
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1415-1418
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 1, с. 5-10
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 2, с. 245-248
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 3, с. 581-584
  6. Корчак А.Б., Евдокимов А.В.
    Система интеграции гетерогенных моделей и ее применение к расчету слабосвязанных систем дифференциальных уравнений
    Компьютерные исследования и моделирование, 2009, т. 1, № 2, с. 127-136

    Разрабатывается программная система интеграции динамических моделей, неоднородных по своим математическим свойствам и/или по требованиям к шагу по времени. Предлагается семейство алгоритмов параллельного расчета гетерогенных моделей с разными шагами по времени. Применительно к слабосвязанным системам обыкновенных дифференциальных уравнений исследуется погрешность таких алгоритмов и их преимущество в затратах времени по сравнению с точными методами решения.

    Ключевые слова: гетерогенные модели, решение дифференциальных уравнений, параллельный расчет.
    Просмотров за год: 1.
  7. Гайко В.А.
    Глобальный бифуркационный анализ квартичной модели «хищник–жертва»
    Компьютерные исследования и моделирование, 2011, т. 3, № 2, с. 125-134

    Мы проводим глобальный бифуркационный анализ квартичной модели типа «хищник–жертва». В частности, исследуя глобальные бифуркации особых точек и предельных циклов, мы доказываем, что соответствующая динамическая система имеет не более двух предельных циклов.

    Ключевые слова: квартичная модель «хищник–жертва», бифуркация, предельный цикл.
    Просмотров за год: 5. Цитирований: 3 (РИНЦ).
  8. Никулин В.Н.
    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. 131-140

    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.

    Ключевые слова: матричная факторизация, ненаправляемое обучение, количество факторов, непараметрический критерий, неотрицательность, оставить одного извне, классификация.
    Цитирований: 4 (РИНЦ).
  9. Яковлева Т.В.
    Условия применимости статистической модели Райса и расчет параметров райсовского сигнала методом максимума правдоподобия
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 1, с. 13-25

    В работе развивается теория нового, так называемого двухпараметрического подхода к анализу и обработке случайных сигналов. Проведены математическое моделирование и сопоставление результатов решения задачи в условиях статистических моделей Гаусса и Райса. Дается обоснование применимости статистической модели Райса в условиях анализа огибающей измеряемого сигнала в задачах обработки данных и изображений. Развит и теоретически обоснован метод решения задачи шумоподавления и восстановления райсовского сигнала посредством одновременного вычисления двух статистических параметров — величины математического ожидания исходного сигнала и дисперсии шума — на основе принципа максимума правдоподобия. Проанализированы особенности функции правдоподобия для распределения Райса и вытекающие из них возможности оценки параметров сигнала и шума.

    Ключевые слова: случайный сигнал, распределение Райса, распределение Гаусса, метод максимума правдоподобия, отношение сигнала к шуму.
    Просмотров за год: 2. Цитирований: 4 (РИНЦ).
  10. Жлуктов С.В., Аксёнов А.А., Карасёв П.И.
    Моделирование байпасного ламинарно-турбулентного перехода в рамках $k-\varepsilon$ подхода
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 6, с. 879-888

    Данная работа посвящена изучению возможности предсказать байпасный ламинарно-турбулентный переход с помощью несложной низкорейнольдсовой $k-\varepsilon$ модели турбулентности. Такая модель была разработана в ООО «ТЕСИС». Модель реализована в программном комплексе FlowVision. В статье обсуждаются идеи, воплощенные в этой модели. Возможность модели предсказывать ламинарно-турбулентный переход демонстрируется на известных тестовых задач T3B, T3A, T3A-.

    Ключевые слова: турбулентное течение, байпасный ламинарно-турбулентный переход, низкорейнольдсовая $k-\varepsilon$ модель турбулентности, сеточная сходимость.
    Просмотров за год: 11. Цитирований: 8 (РИНЦ).
Страницы: « первая предыдущая следующая последняя »

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"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований