Результаты поиска по 'многомерный анализ данных':
Найдено статей: 15
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 4, с. 379-381
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2018, v. 10, no. 4, pp. 379-381
    Views (last year): 36.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 4, с. 559-561
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2019, v. 11, no. 4, pp. 559-561
    Views (last year): 4.
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 1, с. 5-8
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 1, pp. 5-8
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 6, с. 1261-1264
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 6, pp. 1261-1264
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 1, с. 5-8
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2021, v. 13, no. 1, pp. 5-8
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 1, с. 5-7
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2022, v. 14, no. 1, pp. 5-7
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 3, с. 521-523
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2022, v. 14, no. 3, pp. 521-523
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 1, с. 5-6
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 1, pp. 5-6
  9. Казарян М., Якушкина Т.С., Саакян Д.Б.
    Эволюционная динамика для многомерного ландшафта приспособленности
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 6, с. 1269-1277

    В данной работе рассматривается одна из самых значимых моделей популяционной генетики — модель Кроу–Кимуры. В последнее десятилетие были исследованы модели с ландшафтами приспособленности малой размерности. Цель статьи состоит в анализе модели Кроу–Кимуры c многомерным ландшафтом приспособленности в рамках формализма Гамильтона–Якоби. Для случая однопикового ландшафта приспособленности выводятся точные аналитические выражения, которые подтверждаются численно.

    Ключевые слова: модель Кроу–Кимуры, модели эволюции, многомерный ландшафт приспособленности.
    Ghazaryan M., Yakushkina T.S., Saakian D.B.
    Exact evolutionary dynamics on multi dimensional fitness landscape
    Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 6, pp. 1269-1277

    Crow–Kimura model is one of the famous models of population genetics. Last decade models with low-dimensional fitness landscape have been investigated. We consider the Crow–Kimura model of evolutionary dynamics on multi-dimensional fitness landscape with a single peak. We deduce exact solution for the dynamics, confirmed well by the numerics.

    Keywords: model Crow–Kimura, evolution model, mutidimensional fitness landscape.
    Views (last year): 4.
  10. Кольцов Ю.В., Бобошко Е.В.
    Сравнительный анализ методов оптимизации для решения задачи интервальной оценки потерь электроэнергии
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 2, с. 231-239

    Данная работа посвящена сравнительному анализу оптимизационных методов и алгоритмов для проведения интервальной оценки технических потерь электроэнергии в распределительных сетях напряжением 6–20 кВ. Задача интервальной оценки потерь сформулирована в виде задачи многомерной условной минимизации/максимизации с неявной целевой функцией. Рассмотрен ряд методов численной оптимизации первого и нулевого порядков, с целью определения наиболее подходящего для решения рассмотренной проблемы. Таким является алгоритм BOBYQA, в котором целевая функция заменяется ее квадратичной аппроксимацией в пределах доверительной области.

    Ключевые слова: методы оптимизации, технические потери электроэнергии, распределительные сети, BOBYQA.
    Koltsov Y.V., Boboshko E.V.
    Comparative analysis of optimization methods for electrical energy losses interval evaluation problem
    Computer Research and Modeling, 2013, v. 5, no. 2, pp. 231-239

    This article is dedicated to a comparison analysis of optimization methods, in order to perform an interval estimation of electrical energy technical losses in distribution networks of voltage 6–20 kV. The issue of interval evaluation is represented as a multi-dimensional conditional minimization/maximization problem with implicit target function. A number of numerical optimization methods of first and zero orders is observed, with the aim of determining the most suitable for the problem of interest. The desired algorithm is BOBYQA, in which the target function is replaced with its quadratic approximation in some trusted region.

    Keywords: optimization methods, electrical energy technical losses, distribution networks, BOBYQA.
    Views (last year): 2. Citations: 1 (RSCI).
Pages: next

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"

Copyright © 2009–2024 Institute of Computer Science