Заседания семинаров
Алексей Ратушный
Multi-agent deep learning for optimization in distributed routing system.
С. В. Августинович
Совершенные структуры.
Аннотация
Раскраска вершин графа называется совершенной, если цветовой состав окружения каждой вершины однозначно определяется цветом этой вершины. Будет дан обзор результатов по данной теме.А. В. Рыженков (ИЭОПП СО РАН)
Неравновесные модели экономического роста и циклов.
А. Н. Тихомиров (Коми НЦ УрО РАН)
О спектре случайных графов и случайных матриц
Аннотация
Мы рассмотрим различные модели случайных графов и случайных матриц. Будет дан обзор по случайным матрицам прореженного типа. Рассмотрены матрицы смежности и матрицы Лапласа случайных графов и изучено поведение спектра этих матриц с ростом размерности.
Мы дадим общее представление различных моделей прореженных случайных матриц как адамарово произведение матриц смежности случайных графов и случайных матриц с независимыми элементами.
Арбузов Э. В.
Итерационный алгоритм решения задачи 4-х ракурсной томографии.
Аннотация
Для задачи восстановления скалярной функции по данным Радона, полученных для четырех проекций, рассматривается алгоритм решения, основанный на дискретном аналоге теоремы о центральном сечении и методе Гершберга - Папулиса.
Приводятся результаты численного моделирования, а также примеры проведённых тестовых экспериментов.
Zhanar Adil and Bektur Baizhanov (Almaty, Kazakhstan)
Binary weakly $o$-minimal theory and $1$-conservative extensions.
д.ф.-м.н. Е. Е. Витяев
Онтологический подход к машинному обучению – обнаружение теорий предметных областей.
Аннотация
Одной из задач "Задачного подхода" является построение теории предметной области (ПО) путем индуктивного вывода знаний о ПО. Спрашивается, как для этого использовать методы машинного обучения? Можно показать, что для получения интерпретируемых в терминах ПО результатов методами машинного обучения необходимо, чтобы онтология предметной области была согласована с онтологией метода машинного обучения. Тогда каждый метод машинного обучения будет обнаруживать некоторый класс знаний, интерпретируемый в ПО. Для обнаружения теории ПО в общем случае предлагается онтологический подход к извлечению знаний о ПО, который оперирует только интерпретируемой информацией, содержащейся в данных и представимой в терминах ПО, также обнаруживает достаточно широкое множество знаний и обладает рядом теоретических преимуществ.
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.
