Заседания семинаров
Тимофей Прасолов
Разбор книги Александра Гасникова "Algorithmic Stochastic Convex Optimization".
Аннотация
Мы обсудим нижние оценки для количества шагов и точности решения, сравнив с полученными ранее результатами. Далее мы разберём стохастическую относительную непрерывность и результаты в данном случае. После этого перейдём к задаче минимизации с ограничениями.Кальмуцкий К. О. (НГУ)
Слабо-контролируемое обучение: задачи, метод решения и примеры.
Аннотация
Слабо-контролируемое обучение представляет собой перспективное направление в машинном обучении, позволяющее сократить затраты на разметку данных, сохраняя при этом высокую эффективность обученных моделей. В докладе будут рассмотрены постановки задач, алгоритмы и методы решения, используемые в слабо-контролируемом обучении, а также практические примеры задач, где эти методы находят свое применение.Telegram
к.ф.-м.н. Дмитрий Кондратьев (ИСИ)
Автоматизация доказательства условий корректности программ и перспективы применения машинного обучения в данной области (продолжение).
Шилов Н. Н. (ИНГГ СО РАН)
Миграционный скоростной анализ по высокочастотной асимптотике уравнения двойного корня.
Аннотация
Сейсморазведка методом отражённых волн является ведущим методом изучения внутреннего строения Земли, в особенности – в целях поиска залежей углеводородов. Основным результатом обработки сейсмических данных являются волновые изображения геологической среды, причём достоверность этих изображений определяется точностью скоростной модели изучаемого участка. Среди существующих подходов к восстановлению скоростной модели выделяется группа методов миграционного скоростного анализа, заключающихся в подборе скоростной модели, удовлетворяющей физике отражения: лучи падающих и отражённых волн сходятся на отражающих площадках, а положение этих площадок не зависит от угла падения лучей. В предлагаемом докладе будет изложен новый метод этой группы, основанный на высокочастотной асимптотике одной из аппроксимаций волнового уравнения и являющийся развитием метода регулируемого направленного приёма (РНП). Будет рассмотрен вывод основных расчётных формул, разобран вопрос построения и регуляризации функционала невязки. Применимость метода будет продемонстрирована на синтетических и реальных данных. В тексте доклада будет рассматриваться только двумерная постановка задачи, но предлагаемый подход может быть обобщён и на трёхмерный случай.Артем Васильевич Логачев (к.ф.-м.н., с.н.с. Лаборатории теории вероятностей и математической статистики ИМ СО РАН)
О принципе больших уклонений.
Аннотация
Доклад будет посвящен принципу больших уклонений — классу предельных теорем теории вероятностей, который интенсивно развивается последние десятилетия. В научно-популярной форме будет рассказано о том, что такое принцип больших уклонений, о его связи с классическими предельными теоремами теории вероятностей: законом больших чисел и центральной предельной теоремой. Также будет уделено внимание современным задачам, которые решают в этой области сотрудники лаборатории теории вероятностей и математической статистики на примере принципа больших уклонений для случайных процессов с катастрофами.Zoom
Идентификатор конференции: 912 824 7824
Код доступа: 31415926
А. Д. Медных (ИМ СО РАН, Новосибирск)
Гиперэллиптические римановы поверхности и их аналоги.