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.Идентификатор конференции: 843 5467 5923
Код доступа: RW1DAK
Василий Олегович Мантуров (Москва)
О группах $\Gamma ^4_n$.
Ло Синьи реферирует статью:
Closure and stable Hamiltonian properties in claw-free graphs, S. Brandt, O. Favaron, and Z. Ryjáček, Journal of Graph Theory, vol. 34, no. 1, pp. 30–41, 2000. (доказательство Теоремы 2.1).
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.
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.
