Рассматривается решение задачи картирования распределения химических элементов по поверхностям звезд как некорректной задачи. Минимизация функционала Тихонова с выбором параметра регуляризации по конечномерному обобщенному принципу невязки используется для построения регуляризирующего алгоритма решения рассматриваемой задачи. В качестве метода минимизации применяется метод проекции сопряженных градиентов на множество неотрицательных векторов. Рассматриваются некоторые особенности численного решения задачи минимизации для задачи картирования. Для численного решения модельных задач используется многопроцессорный компьютер. Предлагаются схемы распараллеливания исходной задачи, обсуждаются особенности их реализации.

Обобщенное решение задачи Коши для уравнения Эйлера-Пуассона-Дарбу второго рода было получено только для параметров a, b (-1;0), причем -1 < a+b < 0. Задача со смещением была решена в работе [3] для -1/2 < a=b < 0. В настоящей работе мы имеем более широкий спектр параметров a и b, т.е. обобщение результатов, полученных ранее.

В.В.Мокеев . О решении задачи собственных значений при использовании метода главных компонент в задачах экономического анализа и прогнозирования. Известия Челябинского научного центра, http://www.csc.ac.ru/news/, Выпуск 3(24), 2004

Рассматривается ориентированный граф G = (V,E) большой размерности, на рёбрах которого задан набор характеристик. В графе выделено подмножество вершин V' Ì V, на которые наложены дополнительные условия. В работе приведён алгоритм сведения задачи оптимизации на графе G к задаче оптимизации на графе G' = (V',E') меньшей размерности. Приведены основные этапы решения и методы построения приближённого решения задачи на преобразованном графе G'.

В работе рассматриваются начально-краевые задачи для уравнений движения вязкоупругой среды с определяющим соотношением Джеффриса и для уравнений движения регуляризованной модели Джеффриса. Получена теорема о сходимости слабых решений начально-краевых задач для регуляризованной модели к слабым решениям исходной задачи при стремлении параметра регуляризации к нулю.

This article is about of the combinatorial problems decision questions using the theory of relational databases in particular there considers the difficult computer problem of creation the curriculum by specialty to train for specialists concluding the limitations standards for specialty. The choice is determined on exigency to computerize this problem and there are no other formal methods of solution. The problem is the part of the global problem of adaptive management of educational process organizing. This article describes the possibility of strict mathematic problem formalization that uses the set theory and the mathematic relational theory and the method of its correct solution. In this article there is the method of interpretation on relation data model of objects of mathematic model. The algorithm of adaptive creation the curriculum according to the suggested “measure of agreement” has been developed, determined the series of heuristics, which allows reducing appreciably the adjusted combinatorial problem time is also described. As a scientific newness we should pay attention to the method described above and to the suggested mechanism of combinatorial problems solution using the theory of relational databases 

В работе сравниваются методы оценки важности входных переменных при нейросетевом решении задачи прогнозирования на основе многомерного временного ряда. Рассматриваются анализ главных компонент, линейная регрессия и метод группового учёта аргументов. Каждый из методов используется для отбора существенных входных переменных; затем производится сравнение качества нейросетевых прогнозов, сделанных на основании отобранных переменных, с качеством исходного прогноза. Наилучшие результаты показал метод группового учёта аргументов.

Дорогов А.ю. Структурные и топологические инварианты быстрых перестраиваемых преобразований // Научная сессия МИФИ-2006. Нейроинформатика - 2006. Часть 1 Теория нейронных сетей. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Модели адаптивного поведения, стр. 39-50

Васин Е.а. Исследование эффективности алгоритма распознавания искаженных образов на временных рядах совокупностями нейросетей // Научная сессия МИФИ-2006. Нейроинформатика - 2006. Часть 1 Теория нейронных сетей. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Модели адаптивного поведения, стр. 51-57

Майоров В.в., Шабаршина Г.в., Коновалов Е.в. Самоорганизация в полносвязной однородной сети нейронных клеточных автоматов возбудительного типа // Научная сессия МИФИ-2006. Нейроинформатика - 2006. Часть 1 Теория нейронных сетей. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Модели адаптивного поведения, стр. 67-72