Текущий выпуск Номер 3, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'предложение':
Найдено статей: 306
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 5, с. 757-760
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 6, с. 1033-1035
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 1, с. 5-8
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 2, с. 205-208
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 3, с. 557-560
  6. 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).
  7. 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).
  8. 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).
  9. Зеленков Г.А., Свириденко А.Б.
    Подход к разработке алгоритмов ньютоновских методов безусловной оптимизации, программная реализация и сравнение эффективности
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 3, с. 367-377

    Предложен подход к увеличению эффективности алгоритма Гилла и Мюррея к построению ньютоновских методов безусловной оптимизации с регулировкой шага, основанных на факторизации Холецкого. Доказано, что стратегия выбора направления спуска определяет и решение проблемы масштабирования шагов при спуске, и аппроксимацию не квадратичными функциями, и интеграцию с методом доверительной окрестности.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 7 (РИНЦ).
  10. Анисимова Э.С.
    Идентификация онлайн-подписи с помощью оконного преобразования Фурье и радиального базиса
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 3, с. 357-364

    В данной работе описан метод идентификации онлайн-подписи с использованием оконного преобразования Фурье и вейвлет-преобразования с радиальным базисом специального вида. При идентификации используются динамические характеристики подписи. Приведены оценки достоверности предложенной процедуры.

    Просмотров за год: 4. Цитирований: 3 (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.