Заседания семинаров
Zoom
Идентификатор конференции: 912 824 7824
Код доступа: 31415926
М. Э. Иванов (ИМ СО РАН, Новосибирск)
Инварианты виртуальных узлов и зацеплений (кандидатская диссертация).
Аннотация
В докладе я расскажу об инвариантах виртуальных узлов и зацеплений, а также их свойствах. В частности, будут рассмотрены полиномиальные инварианты, рекуррентный метод построения новых инвариантов и их применение к исследованию связных сумм виртуальных узлов. Также я расскажу о группах виртуальных узлов и о подходе к изучению упорядочиваемости подобных групп.Водян М. Е.
Жадные алгоритмы для поиска верхней границы оптимума динамической задачи упаковки в контейнеры с доменами отказа.
Ильиных И. Д.
Асимптотические свойства решений одной системы большой размерности.
П. Е. Алаев
Существование примитивно рекурсивных структур (продолжение).
А. А. Егоров (ИМ СО РАН)
Оценки объемов многогранников в пространстве Лобачевского (кандидатская диссертация).
Сергей Георгиевич Фосс
Случайное блуждание в меняющейся среде.
Аннотация
Рассматривается случайное блуждание $S_n, n= 0,1,2,...$ на многомерной решетке. Предполагается, что распределение очередного скачка из текущего состояния $S_n= x$ зависит от количества предыдущих посещений как этого состояния $x$, так и состояний из некоторой его окрестности. Предлагаются условия, гарантирующие существование обновлений у этого случайного процесса и приводящие к соответствующим предельным теоремам.Совместное заседание семинара «Прикладная статистика» и Семинара лаборатории ИИ-технологий математического моделирования биологических, социально-экономических и экологических процессов
А. В. Неверов
Применение регрессии на основе гауссовских процессов.
Аннотация
В докладе будет рассмотрена практическая сторона применения регрессионных моделей на основе гауссовских процессов. Этот метод является непараметрическим, а вид итоговой регрессионной функции определяется видом ядра, характеризующего расстояние между функциями. Это даёт большую гибкость по сравнению с классическими методами за счёт большей вычислительной сложности алгоритма. В докладе будет показано, как можно воспроизводить этим методом классические регрессионные методы, а также их модификации и комбинации. В заключение будет рассмотрена концепция автоматического адаптивного подбора ядра регрессии в зависимости от исходной выборки и практические примеры применения.
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.
