Текущий выпуск Номер 3, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'методы':
Найдено статей: 753
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 1, с. 5-8
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 2, с. 205-208
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 3, с. 557-560
  4. 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.

    Просмотров за год: 1.
  5. Рыбаков А.А., Белега Е.Д., Трубников Д.Н., Чуличков А.И.
    Переход от регулярной к хаотической динамике в слабосвязанных вращающихся кластерах
    Компьютерные исследования и моделирование, 2009, т. 1, № 1, с. 13-20

    В работе методом Монте-Карло определены доли регулярной и хаотической компонент в динамике трехатомных ван-дер-ваальсовых кластеров при различных значениях полной энергии и углового момента. Используя метод эффективных мод, в работе объяснены немонотонность зависимости объема хаотической компоненты от величины углового момента и причины перехода от регулярного к хаотическому режиму движения.

    Просмотров за год: 2.
  6. Сорокин П.Н.
    Оценка модуля аналога тригонометрической суммы Г. Вейля в кольце гауссовых чисел
    Компьютерные исследования и моделирование, 2010, т. 2, № 4, с. 343-347

    В работе рассматривается кольцо гауссовых чисел. Методами аналитической теории чисел доказывается оценка модуля некоторого аналога тригонометрической суммы Г. Вейля с суммированием по гауссовым числам, мультипликативная норма которых меньше целого числа.

  7. Чуйко С.М., Старкова О.В.
    Модифицированная двухшаговая итерационная техника для построения функций Матье
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 1, с. 31-43

    Предложена модифицированная двухшаговая итерационная техника, построенная по схеме метода наименьших квадратов, определяющая последовательные приближения к периодическим решениям уравнения Матье и его собственным функциям, значительно превосходящие по точности ранее известные результаты.

    Просмотров за год: 1.
  8. Зубанов А.М., Кутрухин Н.Н., Ширков П.Д.
    О построении линейно неявных схем, LN-эквивалентных неявным методам Рунге–Кутты
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 3, с. 483-496

    В работе предложен новый класс безитерационных схем (явно-неявных), который позволяет получать методы, повторяющие на линейных неавтономных задачах свойства лучших неявных жестко-точных методов Рунге–Кутты [Хайрер, Ваннер,1999] – RadauIIA и LobattoIIIC. Для этого используется понятие LN-эквивалентности методов [Ширков, 2012]. С использованием среды аналитических вычислений получены уравнения порядка и затухания таких методов и найдены коэффициенты некоторых схем до 3-го порядка включительно. Проводится численное исследование новых методов на классических тестах, применяемых для проверки схем, разрабатываемых для жестких систем.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  9. Караваев А.С., Копысов С.П.
    Метод построения неструктурированных шестигранных сеток из объемных данных
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 1, с. 11-24

    Разработан метод преобразования поверхностного представления расчетной области в формат воксельных данных. Предложен алгоритм генерации расчетной шестигранной сетки на основе объемного формата данных.

    Просмотров за год: 4. Цитирований: 11 (РИНЦ).
  10. 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.

    Цитирований: 4 (РИНЦ).
Страницы: « первая предыдущая следующая последняя »

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.