Заседания семинаров
В. Н. Сивкин (МГУ, Москва)
Многоточечные формулы в обратных задачах.
Аннотация
Доклад посвящен многоточечным формулам для нахождения старших коэффициентов в асимптотических разложениях, возникающих в теориях потенциала и рассеяния. В частности, рассматриваются различные формулы для нахождения преобразования Фурье потенциала по амплитуде рассеяния при нескольких высоких энергиях. Показано, что такой подход может существенно улучшить численную реализацию классических результатов, в том числе медленно сходящейся формулы Борна-Фаддеева для обратного рассеяния при высоких энергиях. Кроме того, данный метод может быть использован для восстановления преобразования Радона потенциала по граничным значениям волновых функций рассеяния при нескольких высоких энергиях. Также рассматривается задача определения полного заряда (электрического или гравитационного) на основе нескольких измерений во внешней области. Кроме того, показано, что многоточечные формулы допускают эффективную регуляризацию, устойчивую к шуму.Леонтьева В. Г. (НГУ)
Усманов Д. И., Дудин М. Н. Моделирование социально-экономического развития России с использованием больших данных и данных результатов натурных экспериментов (Экономика и математические методы, 2023, том 58, вып. 2).
М. Э. Иванов
Гомологии Хегора – Флоера.
А. В. Войтишек (ИВММГ СО РАН), В. Л. Брызгалов (Лицей № 130, г. Новосибирск)
Экономичные алгоритмы моделирования одномерных непрерывно распределенных случайных величин, основанные на принципе «уравнивания вероятностей».
Артём Васильевич Логачёв
Предельные теоремы для случайных процессов заданных в пространстве многозначных функций с Хаусдорфовой метрикой.
Аннотация
Будет рассмотрено пространство, которое является пополнением пространства непрерывных на отрезке [0,1] функций с заданной Хаусдорфовой метрикой. Рассмотрение таких пространств связано со случаями, когда для последовательности непрерывных случайных процессов невозможно доказать предельные теоремы в пространстве непрерывных функций с равномерной метрикой. В качестве примеров приводятся: принцип больших уклонений для траекторий случайной ломаной, построенной по случайному блужданию; предельная теорема и принцип больших уклонений для случайной ломаной, построенной по мультипликативному случайному блужданию.Антон Тарасенко
Разбор книги Александра Гасникова "Algorithmic Stochastic Convex Optimization".
Аннотация
Продолжим разбор третьей главы рассмотрением оптимизации конечных сумм и применяемых для этого методов уменьшения дисперсии: SAGA, SVRG/LSVRG и SDCA. Докажем теорему о сходимости метода L-SVRG.Идентификатор конференции: 314 114 3903
Код доступа: 009
Бекенов М., Кабиденов А., Касатова А. (Астана)
О модельном компаньоне для некоторых теорий.
Новиков Сергей, 4 курс ММФ (научный руководитель Нечесов А. В.)
AlphaGeometry: как ИИ-система от DeepMind побеждает на международных олимпиадах.
Аннотация
Поговорим о нашумевшей AI-системе AlphaGeometry от Google DeepMind. Будет частично прореферирована статья: DeepMind AI solved geometry problems at star-student level. (David Castelvecchi).
P.S.: После планируется живая дискуссия и анализ применимости наших методов в решении таких задач.
В Институте математики СО РАН проходят около 30 семинаров по разным направлениям математики.
На наших семинарах выступают с докладами не только научные сотрудники института, но и приглашенные докладчики со всего мира.
Семинары проводятся как очно, так и на онлайн-платформах: Zoom, Google Meet, YouTube, Jitsi.
