Заседания семинаров
А. Н. Глебов
Экстремальные конструкции в задаче о коалиционном доминировании (продолжение).
П. Е. Алаев
Вычислимость с ограниченными ресурсами (часть 4).
Н. С. Романовский
Ранги Морли и Ласкара в делимых жестких группах.
Е. А. Шапорина
Структура и автоморфизмы некоторых циклических расширений свободных групп.
Г. К. Соколова (НГУ)
Форма Смита сопровождающей матрицы суперпозиции полиномов и конструктивное доказательство теоремы Планса для двухмостовых узлов.
Аннотация
В докладе приводится новая форма для сопровождающей матрицы суперпозиции двух полиномов над коммутативным кольцом. Полученные результаты используются для проведения конструктивного доказательства теоремы Планса для двумостовых узлов, которая утверждает, что первая группа гомологий нечетно-листного и группа гомологий четно-листного накрытия сферы над узлом, профакторизованная по гомологии двулистного накрытия, распадаются в прямую сумму двух копий некоторой абелевой группы. Структура абелевых групп описываются через полиномы Чебышева четвертого и второго рода.А. Ю. Веснин
Инварианты конечного типа для виртуальных нотоидов.
Кошелев К. Б., Стрижак С. В., ИСП РАН, г. Москва
Развитие решателя iceFoam и библиотеки iceMPLNet с нейронной сетью для предсказания формы льда.
Аннотация
Специалисты Института системного программирования РАН (ИСП РАН) представят новый метод прогнозирования образования льда на поверхностях летательных аппаратов и инженерных конструкций. Разработка сочетает в себе усовершенствованный решатель iceFoam и библиотеку машинного обучения iceMPLNet, что позволяет значительно ускорить расчеты и предсказать форму и толщину льда с помощью нейронных сетей.
Н. В. Шилов (ИСИ СО РАН, университет Иннополис)
О проекте учебной программы (РПД) «Математическая логика для Искусственного Интеллекта» (бакалавриат) по направлению подготовки «Математика и Искусственный Интеллект» в Университете Иннополис.
Аннотация
В 2024 г. по инициативе Ректора АНО ВО «Университет Иннополис» стартовало новое направление подготовки «Математика и Искусственный Интеллект».
Существует мнение, что современный ИИ — это методы оптимизации, нейронные сети и большие языковые модели, а классический подход к ИИ (господствовавший в ИИ до начала XXI века) — это ИИ основанный на логических правилах вывода. И хотя в настоящее время основной тренд в ИИ - это нейронные сети и языковые модели (а также численные методы оптимизации), но знание классики ИИ необходимо (и, по-моему, перспективно) для создания гибридных систем ИИ, основанных как на нейросетевых и языковых моделях, так и на логических правилах.
Цель доклада — обсудить вариант семестровой программы курса «Математическая логика для Искусственного Интеллекта» (бакалавриат) по направлению подготовки «Математика и Искусственный Интеллект».
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.
