SCI Библиотека

Монография посвящена теории криволинейного мультипликативного интегрирования матричных функций действительного переменного. Предлагаются новые аналитические, алгебраические и геометрические методы вычисления криволинейного мультипликативного интеграла от матричных функций произвольного порядка. Книга предназначена для студентов, обучающихся в магистратуре, аспирантам и преподавателям.

Строится базис конечных автоматов, связанный выводимостью слов в нормальном исчислении Поста. Определяются операторы, реализуемые логическими сетями над этим базисом. Они являются вычислимыми на автоматах Мура, но их класс не является алгоритмически разрешимым. Рассматриваются различные способы обобщения этих конструкций. Формулируются задачи для продолжения этих исследований. Книга предназначена для студентов математических и прикладных специальностей университетов.

В монографии излагается информация, необходимая для успешного построения и использования имитационных моделей сложных систем: методики использования математических основ в прикладных исследованиях на ЭВМ, понятия модельного времени и организации квазипараллелизма в имитационных моделях, существующие способы описания имитационных моделей сложных систем, средства автоматизации имитационных экспериментов.

В издании содержатся базовые понятия и определения основных направлений прикладной математики: теории вероятностей, математической статистики, компьютерного моделирования, планирования экспериментов на ЭВМ и др.

Монография посвящена асимптотическому анализу обобщенной задачи о движении жидкости и обобщенной задачи о~тепловой конвекции жидкости в высокочастотных силовых полях. Построены предельные (усредненные) задачи, сконструированы полные асимптотические разложения решений, а также проведено обоснование усреднения и асимптотик. Для студентов, аспирантов, преподавателей и научных работников, интересующихся асимптотическими методами в теории дифференциальных уравнений и их обоснованием.

Монография посвящена экстремальным задачам теории приближений в пространстве непрерывных функций при аппроксимации элементами конуса, натянутого на конечное число образующих. В терминах расширенного конуса, чебышевского альтернанса с использованием понятия правого знака конуса, приводятся критерии элемента наилучшего приближения с ограничениями и условия его единственности для любой непрерывной функции. Монографии предназначена для студентов старших курсов и аспирантов математических специальностей университетов, кроме того, она может быть полезна научным работникам в области теоретической и прикладной математики.

В книге рассматриваются теоретические аспекты машинного обучения класси-фикации. В центре изложения – обучаемость как способность применяемых алгоритмов обеспечивать эмпирическое обобщение. С обучаемостью непосредственно связаны вопросы сложности выборок, точности и надежности классификаторов. Большое внимание уделено алгоритмическим методам анализа процессов обучения и синтеза решающих правил, включая колмогоровский подход, связанный с алгоритмическим сжатием информации. Описаны принципы выбора моделей обучения и семейств классифицирующих алгоритмов в зависимости от постановок и свойств решаемых задач.

Книга предназначается для специалистов, занимающихся теорией машинного обучения; она будет полезной для аспирантов, разработчиков интеллектуализированного программного обеспечения и студентов старших курсов математических специальностей, специализирующихся в указанной области.

В монографии представлены основные элементы классической теории регулярных подмножеств (языков) свободных моноидов. Главная цель монографии состоит в изложении теории объектов более широкого класса - рациональных подмножеств произвольных моноидов, в частности групп. Даны основные свойства рациональных подмножеств. Рассмотрены рациональные подмножества свободных и свободных абелевых групп. Изучен вопрос о том, в каких группах рациональные подмножества образуют булеву алгебру. Исследованы алгоритмические проблемы, связанные с рациональными подмножествами. Вычислены асимптотические плотности рациональных подмножеств свободных абелевых групп. Доказано, что собственные нетривиальные вербальные подмножества свободных неабелевых групп нерациональны. В заключение приводится краткий обзор ряда других результатов. Монография адресована специалистам по теории групп и теории формальных языков. Может быть полезной для студентов, магистрантов и аспирантов, изучающих эти предметы, а также для преподавателей соответствующих курсов.

В книге изложены как классические темы теории Галуа (расширения полей, группы Галуа расширений полей и полиномов и др.), так и современные понятия и теоремы, появившиеся в теории Галуа: спектр Галуа многочленов, генерирующие многочлены и др. Изложение иллюстрируется большим количеством примеров и вопросов для дальнейших исследований. Приведен обзор результатов по обратной проблеме теории Галуа и проблеме Нетер.

По характеру изложения книга доступна студентам старших курсов математических факультетов университетов и будет полезна читателям, интересующимся теорией Галуа и ее приложениями.

При помощи метода асимптотического интегрирования в сочетании с методом пограничного слоя исследуется ряд задач статики и динамики узких упругих изотропных и ортотропных пластин и цилиндрических панелей в линейной и нелинейной постановке. Решение исходных задач сводится к решению последовательности задач меньшей размерности по пространственным переменным. Численно прослеживается предельный переход в задачах о колебаниях и динамическом прощелкивании упруго-пластических панелей. Книга будет полезна специалистам в области теоретической и прикладной механики, а также студентам, обучающимся по программам магистратуры в области прикладной математики, информационных технологий и современной инженерно-технической деятельности.

В книге рассматриваются теоретические аспекты машинного обучения класси-фикации. В центре изложения – обучаемость как способность применяемых алгоритмов обеспечивать эмпирическое обобщение. С обучаемостью непосредственно связаны вопросы сложности выборок, точности и надежности классификаторов. Большое внимание уделено алгоритмическим методам анализа процессов обучения и синтеза решающих правил, включая колмогоровский подход, связанный с алгоритмическим сжатием информации. Описаны принципы выбора моделей обучения и семейств классифицирующих алгоритмов в зависимости от постановок и свойств решаемых задач.

Книга предназначается для специалистов, занимающихся теорией машинного обучения; она будет полезной для аспирантов, разработчиков интеллектуализированного программного обеспечения и студентов старших курсов математических специальностей, специализирующихся в указанной области.