Найдено научных статей и публикаций: 140
11.
Много электронные пузырьки в жидком гелии
Шикин В.Б.. Много электронные пузырьки в жидком гелии // Письма в ЖЭТФ, том 27, вып. 1, http://www.jetpletters.ac.ru
12.
Оценки в l2 и теоремы существования для обобщенных аналитических функций многих переменных
В произвольной области комплексного пространства рассматривается обобщенная система Коши — Римана с нелинейными членами. При выполнении некоторых естественных условий на коэффициенты, а также условий совместности доказана разрешимость этой системы в пространстве локально квадратично интегрируемых функций.
13.
Ктеории фазовых переходов первого рода многих переменных
Рассмотрена многомерная теория фазовых переходов первого рода вблизи одномерной седловой точки. Предложены преобразования переменных описывающем зародыши новой фазы, позволяющие добиться их полного разделения в уравнении Фоккера--Планка, и тем самым свести задачу к одномерной. Найдена функция распределения и скорость нуклеации, как для стационарной, так и нестационарной стадии зарождения. В качестве иллюстрации рассмотрена задача вскипания летучей жидкости, когда имеются два параметра, характеризующих зародыши новой фазы.
14.
Расширенное подобие последовательностей оснований многих генов
Руденко В.м., Коротков Е.в. Расширенное подобие последовательностей оснований многих генов // Научная сессия МИФИ-1998. Ч.5 Информатика, вычислительная техника. Автоматизация. Электронные измерительные системы. Информационные технологии и электроника. Электроника. Микроэлектроника, стр. 96-97
15.
Быстрое дифференцирование. вычисление вторых производных сложных функций многих переменных
Сенашова М.ю. Быстрое дифференцирование. Вычисление вторых производных сложных функций многих переменных // Научная сессия МИФИ-2000. Ч.1 Нейроинформатика-2000.2-я Всероссийская научно-техническая конференция. Теория и математические модели нейронных сетей. Нейробиология и модели природных нейронных систем. Нейронные сети в системах управления, стр. 129-135
16.
Для чего мы учим своих наследников? чтобы они много знали, или чтобы они хорошо действовали?
Взятышев В.ф. Для чего мы учим своих наследников? Чтобы они много знали, или чтобы они хорошо действовали? // Научная сессия МИФИ-2002. Т.6 Актуальные проблемы гуманитарных наук. Проблемы университетского образования. Экономика и управление, стр. 114-115
17.
Регуляризация байеса в задаче аппроксимации функции многих переменных
Нужный А.с. Регуляризация Байеса в задаче аппроксимации функции многих переменных // Научная сессия МИФИ-2002. Ч.2 Нейроинформатика-2002. 4-я Всероссийская научно-техническая конференция. Теория нейронных сетей. Полносвязные нейронные сети. Нейроэкспертные системы. Многослойные нейронные сети. Нейронные сети в системах управления. Идентификация и контроль параметров динамических систем. Приложения нейронных сетей в технике, стр. 25-32
18.
Интерактивный поиск минимума функции многих переменных
Косенко Д.а., Ретнев С.м., Фарафонов М.с., Воронцов В.а. Интерактивный поиск минимума функции многих переменных // Научная сессия МИФИ-2003. Т.11 Инновационные проекты. Студенческие идеи, проекты, предложения. Инновационные проекты. Студенческие идеи, проекты, предложения, стр. 169-171
19.
Оптимизация прибыли торговых операций методом интерактивного поиска минимума функции многих переменных
Косенко Д.а., Полетаев В.а., Семенов В.ю. Оптимизация прибыли торговых операций методом интерактивного поиска минимума функции многих переменных // Научная сессия МИФИ-2004. Т.11 Инновационные проекты. Студенческие идеи, проекты, предложения, стр. 156-159
20.
Оптимизация модульной нейросетевой структуры в задаче аппроксимации функций многих переменных
В данной работе описывается разработанный алгоритм оптимизации модульных нейросетевых структур в задаче аппроксимации функций многих переменных, обсуждаются полученные результаты. Работа проводилась в рамках проекта N-FONTO.