Персоналии
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
 
Бурнаев Евгений Владимирович

Публикаций: 20 (20)
в MathSciNet: 9 (9)
в zbMATH: 6 (6)
в Web of Science: 11 (11)
в Scopus: 13 (13)
Цитированных статей: 15
Цитирований: 117
Лекций и докладов: 17

Статистика просмотров:
Эта страница:3826
Страницы публикаций:7529
Полные тексты:3475
Списки литературы:940
ведущий научный сотрудник
доктор физико-математических наук
E-mail: , ,
Ключевые слова: непараметрическое оценивание, всплески, процессы Леви, оптимальная остановка, задача о разладке.
Коды УДК: 519.651
Коды MSC: 60E07, 60E10

Основные темы научной работы

Непараметрическое оценивание сигналов в базисах всплесков, наискорейшее обнаружение разладки для процессов Леви.

   
Основные публикации:
  • Бурнаев Е. В. Моделирование и прогнозирование волатильности финансовых рядов на основе процесса с безусловной нестационарной дисперсией // Обозрения прикладной и промышленной математики. 2005. Т. 12. Вып. 3. С. 785–809.
  • Бурнаев Е. В. Применение вейвлет-базисов для линейной и нелинейной аппроксимации функций из пространств Бесова // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2006. Т. 46. Вып. 12. С. 2150–2159.
  • Бурнаев Е. В. Непараметрическое моделирование и прогнозирование волатильности нестационарных финансовых рядов // Препринт. М.: Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, 2006. - 78 с.
  • Бурнаев Е. В. Применение вейвлет-преобразования для анализа сигналов: Учебно-методическое пособие / М.: МФТИ, 2007. - 120 с.

https://www.mathnet.ru/rus/person21621
Список публикаций на Google Scholar
Список публикаций на ZentralBlatt
https://mathscinet.ams.org/mathscinet/MRAuthorID/787727

Список публикаций:
| научные публикации | по годам | по типам | по числу цит. | общий список |


Цитирования (Crossref Cited-By Service + Math-Net.Ru)

   2023
1. В. Жужель, В. Грабарь, Н. Каплоухая, Р. Ривера-Кастро, Л. Миронова, А. Зайцев, Е. Бурнаев, “Не бывает двух одинаковых пользователей: нейросетевая кластеризация на основе последовательностей событий для генерации аудиторий”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 395–416  mathnet  crossref  elib; V. Zhuzhel, V. Grabar', N. Kaploukhaya, R. Rivera-Castro, L. Mironova, A. Zaytsev, E. Burnaev, “No two users are alike: Generating audiences with neural clustering for temporal point processes”, Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S511–S528  crossref
2. С. А. Баранников, А. А. Коротин, Д. А. Оганесян, Д. И. Емцев, Е. В. Бурнаев, “Бар-коды как резюме топологии функций потерь”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 196–211  mathnet  crossref  elib; S. A. Barannikov, A. A. Korotin, D. A. Oganesyan, D. I. Emtsev, E. V. Burnaev, “Barcodes as summary of loss function topology”, Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S333–S347  crossref
3. Д. С. Воронкова, С. А. Баранников, Е. В. Бурнаев, “Одномерные топологические инварианты для оценки невыпуклости функции потерь”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 187–195  mathnet  crossref  elib; D. S. Voronkova, S. A. Barannikov, E. V. Burnaev, “1-Dimensional topological invariants to estimate loss surface non-convexity”, Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S325–S332  crossref

   2022
4. Е. В. Бурнаев, А. В. Бернштейн, В. В. Вановский, А. А. Зайцев, А. М. Булкин, В. Ю. Игнатьев, Д. Г. Шадрин, С. В. Илларионова, И. В. Оселедец, А. Ю. Михалев, А. А. Осипцов, А. А. Артемов, М. Г. Шараев, И. Е. Трофимов, “Фундаментальные исследования и разработки в области прикладного искусственного интеллекта”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 508 (2022), 19–27  mathnet  crossref  elib; E. V. Burnaev, A. V. Bernshtein, V. V. Vanovskiy, A. A. Zaytsev, A. M. Bulkin, V. Yu. Ignatiev, D. G. Shadrin, S. V. Illarionova, I. V. Oseledets, A. Yu. Mikhalev, A. A. Osiptsov, A. A. Artemov, M. G. Sharaev, I. E. Trofimov, “Fundamental research and developments in the field of applied artificial intelligence”, Dokl. Math., 106:suppl. 1 (2022), S14–S22  crossref 1

   2020
5. А. А. Коротин, В. В. Вьюгин, Е. В. Бурнаев, “Онлайн-алгоритм агрегации прогнозов экспертов при неограниченных квадратичных потерях”, УМН, 75:5(455) (2020), 197–198  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  isi; A. A. Korotin, V. V. V'yugin, E. V. Burnaev, “Online algorithm for aggregating experts' predictions with unbounded quadratic loss”, Russian Math. Surveys, 75:5 (2020), 974–977  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus 1
6. Е. В. Бурнаев, “Обнаружение аномалий на основе суррогатных моделей”, УБС, 86 (2020), 5–31  mathnet  crossref

   2017
7. Е. В. Бурнаев, Г. К. Голубев, “Об одной задаче многоканального обнаружения сигналов”, Пробл. передачи информ., 53:4 (2017), 69–83  mathnet  isi  elib; E. V. Burnaev, G. K. Golubev, “On one problem in multichannel signal detection”, Problems Inform. Transmission, 53:4 (2017), 368–380  crossref  isi  scopus 7

   2016
8. М. Беляев, Е. Бурнаев, Е. Капушев, “Вычислительно эффективный алгоритм построения регрессии на основе гауссовских процессов в случае структурированных выборок”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 56:4 (2016), 507–522  mathnet  crossref  mathscinet  isi  elib; M. Belyaev, E. Burnaev, E. Kapushev, “Computationally efficient algorithm for Gaussian Process regression in case of structured samples”, Comput. Math. Math. Phys., 56:4 (2016), 499–513  crossref  mathscinet  isi  scopus 17

   2015
9. А. В. Артёмов, Е. В. Бурнаев, “Оптимальное оценивание сигнала, наблюдаемого во фрактальном гауссовском шуме”, Теория вероятн. и ее примен., 60:1 (2015), 163–171  mathnet  crossref  isi  elib; A. V. Artemov, E. V. Burnaev, “Optimal estimation of a signal, observed in a fractional Gaussian noise”, Theory Probab. Appl., 60:1 (2016), 126–134  crossref  isi  scopus 11

   2013
10. А. А. Зайцев, Е. В. Бурнаев, В. Г. Спокойный, “Свойства апостериорного распределения модели зависимости на основе гауссовских случайных полей”, Автомат. и телемех., 2013, № 10, 55–67  mathnet  isi; A. A. Zaytsev, E. V. Burnaev, V. G. Spokoiny, “Properties of the posterior distribution of a regression model based on Gaussian random fields”, Autom. Remote Control, 74:10 (2013), 1645–1655  crossref  isi  scopus 14
11. Е. В. Бурнаев, П. В. Приходько, “Об одной методике построения ансамблей регрессионных моделей”, Автомат. и телемех., 2013, № 10, 36–54  mathnet  isi; E. V. Burnaev, P. V. Prikhod'ko, “On a method for constructing ensembles of regression models”, Autom. Remote Control, 74:10 (2013), 1630–1644  crossref  isi  scopus 23
12. А. А. Зайцев, Е. В. Бурнаев, В. Г. Спокойный, “Свойства байесовской оценки параметров регрессии на основе гауссовских процессов”, Фундамент. и прикл. матем., 18:2 (2013), 53–65  mathnet  mathscinet; A. A. Zaytsev, E. V. Burnaev, V. G. Spokoiny, “Properties of the Bayesian parameter estimation of a regression based on Gaussian processes”, J. Math. Sci., 203:6 (2014), 789–798  crossref  mathscinet  scopus 6
13. M. G. Belyaev, E. V. Burnaev, “Approximation of a multidimensional dependency based on linear expansion in a dictionary of parametric functions”, Информ. и её примен., 7:3 (2013), 114–125  mathnet  crossref  elib; 4
14. Е. В. Бурнаев, А. А. Зайцев, В. Г. Спокойный, “Теорема Бернштейна–фон Мизеса для регрессии на основе гауссовских процессов”, УМН, 68:5(413) (2013), 179–180  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  isi  elib; E. V. Burnaev, A. A. Zaytsev, V. G. Spokoiny, “The Bernstein–von Mises theorem for regression based on Gaussian Processes”, Russian Math. Surveys, 68:5 (2013), 954–956  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus 12

   2010
15. Е. В. Бурнаев, “О нелинейной минимаксной задаче скорейшего обнаружения разладки для броуновского движения”, Теория вероятн. и ее примен., 55:3 (2010), 612–613  mathnet  crossref  elib 1

   2008
16. Е. В. Бурнаев, Е. А. Файнберг, А. Н. Ширяев, “Об асимптотической оптимальности второго порядка в минимаксной задаче скорейшего обнаружения момента изменения сноса у броуновского движения”, Теория вероятн. и ее примен., 53:3 (2008), 557–575  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  isi; E. V. Burnaev, E. A. Feinberg, A. N. Shiryaev, “On Asymptotic Optimality of the Second Order in the Minimax Quickest Detection Problem of Drift Change for Brownian Motion”, Theory Probab. Appl., 53:3 (2009), 519–536  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus 12
17. Е. В. Бурнаев, “О задаче обнаружения разладки для пуассоновского процесса в обобщенной байесовской постановке”, Теория вероятн. и ее примен., 53:3 (2008), 534–556  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  isi; E. V. Burnaev, “Disorder Problem for Poisson Process in Generalized Bayesian Setting”, Theory Probab. Appl., 53:3 (2009), 500–518  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus 2

   2007
18. Е. В. Бурнаев, “Задача о разладке для пуассоновского процесса в обобщенной байесовской постановке”, УМН, 62:4(376) (2007), 151–152  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  isi  elib; E. V. Burnaev, “Disorder problem for a Poisson process in the generalized Bayesian setting”, Russian Math. Surveys, 62:4 (2007), 790–792  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus 3

   2006
19. Е. В. Бурнаев, “Формула обращения для безгранично делимых распределений”, УМН, 61:4(370) (2006), 187–188  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  isi  elib; E. V. Burnaev, “Inversion formula for infinitely divisible distributions”, Russian Math. Surveys, 61:4 (2006), 772–774  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus 3
20. Е. В. Бурнаев, “Применение вейвлет-базисов для линейной и нелинейной аппроксимации функций из пространств Бесова”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 46:12 (2006), 2149–2158  mathnet  mathscinet; E. V. Burnaev, “Application of wavelet bases in linear and nonlinear approximation to functions from Besov spaces”, Comput. Math. Math. Phys., 46:12 (2006), 2051–2060  crossref  mathscinet  scopus

Доклады и лекции в базе данных Math-Net.Ru
1. Сопоставление распределений с помощью моста Шредингера для генеративного моделирования
Е. В. Бурнаев
Конференция «Стохастика», посвященная 90-летию академика РАН А. Н. Ширяева
15 октября 2024 г. 14:55   
2. Оптимальный транспорт, барицентры распределений и генеративные модели
Е. В. Бурнаев
Семинар «Математические основы искусственного интеллекта»
10 апреля 2024 г. 17:00   
3. От стохастических дифференциальных уравнений до задачи Монжа-Канторовича и обратно: путь к искусственному интеллекту?
Е. В. Бурнаев
Большой семинар кафедры теории вероятностей МГУ
21 февраля 2024 г. 16:45
4. Робастность глубоких нейросетей: геометрический подход
Е. В. Бурнаев
Семинар отдела дискретной математики МИАН
21 декабря 2021 г. 16:00
5. Generative Modeling based on Deep Neural Networks and Optimal Transport
Е. В. Бурнаев
Общероссийский семинар по оптимизации им. Б.Т. Поляка
24 ноября 2021 г. 17:30   
6. Построение генеративных моделей на основе глубоких нейросетей
Е. В. Бурнаев
Большой семинар кафедры теории вероятностей МГУ
31 марта 2021 г. 16:45
7. Нейротехнологии и машинное обучение: от нейрохирургии и неврологии до киберспорта
Евгений Бурнаев
Коллоквиум Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ
1 декабря 2020 г. 18:10   
8. Статистические задачи оценки многообразий для предсказательного моделирования
Е. В. Бурнаев
Математический кружок школы ПМИ МФТИ
6 декабря 2019 г. 18:30
9. Статистические задачи оценки многообразий для предсказательного моделирования
Е. В. Бурнаев
Общеинститутский семинар «Коллоквиум МИАН»
5 декабря 2019 г. 16:00   
10. Статистические задачи оценки многообразий для предсказательного моделирования
Е. В. Бурнаев
Большой семинар кафедры теории вероятностей МГУ
4 декабря 2019 г. 16:45
11. Wasserstein-2 generative networks
Е. В. Бурнаев
Stochastic Days. Conference in honor of the 85th birthday of Albert Shiryaev
14 октября 2019 г. 12:00   
12. Методы обнаружения аномалий. Одноклассовая машина опорных векторов с использованием привилегированной информации
Е. В. Бурнаев
Общемосковский постоянный научный семинар «Теория автоматического управления и оптимизации»
1 ноября 2016 г. 11:30
13. Минимаксный подход к моделированию данных разной точности
Е. В. Бурнаев
Стохастический анализ в задачах
29 октября 2016 г. 15:00   
14. Efficiency of regression conformalization
E. V. Burnaev
Workshop “Frontiers of High Dimensional Statistics, Optimization, and Econometrics”
27 февраля 2015 г. 14:30   
15. New trends in Predictive Modeling: Overview
Ю. Е. Нестеров, А. В. Гасников, Д. В. Беломестный, Е. В. Бурнаев, Г. А. Кабатянский
Семинар лаборатории ПреМоЛаб
26 декабря 2013 г. 15:30   
16. Адаптивное планирование регрессионных экспериментов на основе гауссовских процессов
Е. В. Бурнаев, М. Е. Панов
Семинар лаборатории ПреМоЛаб
17 мая 2012 г. 17:00
17. Корреляция между максимумами двух коррелированных броуновских движений
Е. В. Бурнаев
Семинар отдела теории вероятностей и математической статистики МИАН
12 октября 2006 г.

Организации
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024