Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления, 2022, том 508, страницы 100–101
DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954322070128 (Mi danma343) 		 
ПЕРЕДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Теоретические предпосылки физически обоснованного машинного обучения и его приложения к гидродинамике

А. В. Корнаевa, Е. П. Корнаеваb, И. Н. Стебаковc

a Исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта, Университет Иннополис, Иннополис, Россия
b Кафедра информационных систем и цифровых технологий, Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева, Орел, Россия
c Кафедра мехатроники, механики и робототехники, Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева, Орел, Россия
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954322070128
Аннотация: Некоторые законы физики постулируют, что некоторая величина в рассматриваемом физическом процессе должна принимать экстремальное значение. В работе предложен вариант обобщения одного из таких законов и представлен подход применения искусственных нейронных сетей в качестве инструмента минимизации мощности внутренних сил и моделирования гидродинамических процессов для различных приложений.
Ключевые слова: физически обоснованное машинное обучение, глубокое обучение, сегментация изображений, вариационная задача, целевой функционал.
Статья представлена к публикации: А. Л. Семёнов
Поступило: 28.10.2022
После доработки: 28.10.2022
Принято к публикации: 01.11.2022
Англоязычная версия:
Doklady Mathematics, 2022, Volume 106, Issue suppl. 1, Pages S91–S92
DOI: https://doi.org/10.1134/S1064562422060126
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.8
Образец цитирования: А. В. Корнаев, Е. П. Корнаева, И. Н. Стебаков, “Теоретические предпосылки физически обоснованного машинного обучения и его приложения к гидродинамике”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 508 (2022), 100–101; Dokl. Math., 106:suppl. 1 (2022), S91–S92
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KorKorSte22}
\by А.~В.~Корнаев, Е.~П.~Корнаева, И.~Н.~Стебаков
\paper Теоретические предпосылки физически обоснованного машинного обучения и его приложения к гидродинамике
\jour Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр.
\yr 2022
\vol 508
\pages 100--101
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/danma343}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S2686954322070128}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=49991316}
\transl
\jour Dokl. Math.
\yr 2022
\vol 106
\issue suppl. 1
\pages S91--S92
\crossref{https://doi.org/10.1134/S1064562422060126}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/danma343
  • https://www.mathnet.ru/rus/danma/v508/p100
    • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024