Текущий выпуск Номер 2, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'модели регрессии':
Найдено статей: 20
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 2, с. 201-203
    Просмотров за год: 29.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 2, с. 229-233
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 3, с. 455-457
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 3, с. 521-523
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 4, с. 525-528
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 1, с. 5-8
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 2, с. 205-208
  8. Тихов М.С., Бородина Т.С.
    Математическая модель и компьютерный анализ критериев однородности зависимости «доза–эффект»
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 2, с. 267-273

    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.

    Просмотров за год: 6.
  9. Михеев А.В., Казаков Б.Н.
    Новый метод точечной оценки параметров парной регрессии
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 1, с. 57-77

    Описывается новый метод отыскания параметров однофакторной регрессионной модели: метод наибольшего косинуса. Реализация метода предполагает разделение параметров модели на две группы. Параметры первой группы, отвечающие за угол между вектором экспериментальных данных и вектором регрессионной модели, определяются по максимуму косинуса угла между этими векторами. Во вторую группу входит масштабный множитель. Он определяется «спрямлением» зависимости координат вектора экспериментальных данных от координат вектора регрессионной модели. Исследована взаимосвязь метода наибольшего косинуса с методом наименьших квадратов. Эффективность метода проиллюстрирована примерами из физики.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 4 (РИНЦ).
  10. Юдин Н.Е.
    Модифицированный метод Гаусса–Ньютона для решения гладкой системы нелинейных уравнений
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 4, с. 697-723

    В работе предлагается новая версия метода Гаусса–Ньютона для решения системы нелинейных уравнений, основанная на идеях использования верхней оценки нормы невязки системы уравнений и квадратичной регуляризации. Предложенная версия метода Гаусса–Ньютона на практике фактически задает целое параметризованное семейство методов решения систем нелинейных уравнений и задач восстановления регрессионной зависимости. Разработанное семейство методов Гаусса–Ньютона состоит целиком из итеративных методов, включающих в себя также специальные формы алгоритмов Левенберга–Марквардта, с обобщением на случаи применения в неевклидовых нормированных пространствах. В разработанных методах используется локальная модель, осуществляющая параметризованное проксимальное отображение и допускающая на практике применение неточного оракула в формате «черного ящика» с ограничением на точность вычисления и на сложность вычисления. Для разработанного семейства методов приведен анализ эффективности в терминах количества итераций алгоритма, точности и сложности представления локальной модели и вычисления оракула, параметров размерности решаемой задачи с выводом локальной и глобальной сходимости при использовании произвольного оракула. В работе представлены условия глобальной сублинейной сходимости для предложенного семейства методов решения системы нелинейных уравнений, состоящих из гладких по Липшицу функций. В рамках дополнительных естественных предположений о невырожденности системы нелинейных функций установлена локальная суперлинейная сходимость для рассмотренного семейства методов. При выполнении условия Поляка–Лоясиевича для системы нелинейных уравнений доказана локальная и глобальная линейная сходимость рассмотренных методов Гаусса–Ньютона. Помимо теоретического обоснования методов, в работе рассматриваются вопросы их практической реализации. В частности, в проведенных экспериментах для точного оракула приводятся схемы эффективного вычисления в зависимости от параметров размерности решаемой задачи. Предложенное семейство методов объединяет в себе несколько существующих и часто используемых на практике модификаций метода Гаусса–Ньютона, позволяя получить гибкий и удобный в использовании метод, реализуемый на практике с помощью стандартных техник выпуклой оптимизации и вычислительной линейной алгебры.

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.