Текущий выпуск Номер 1, 2025 Том 17

Все выпуски

Результаты поиска по 'предложение':
Найдено статей: 274
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1415-1418
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 1, с. 5-10
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 2, с. 245-248
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 3, с. 581-584
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 4, с. 821-823
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 5, с. 1037-1040
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 6, с. 1341-1343
  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.

    Ключевые слова: жесткие системы обыкновенных дифференциальных уравнений, жестко- точные методы Рунге–Кутты и схемы Розенброка, устойчивость и L-эквивалентность.
    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.

    Ключевые слова: неструктурированная шестигранная сетка, объемные данные, воксель, знакоопределенные поля расстояний, двойственное контурирование.
    Просмотров за год: 4. Цитирований: 11 (РИНЦ).
  10. 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).
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 © 2009–2025 Институт компьютерных исследований