Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Теоретическая и прикладная математика. Несколько примеров // Владимир Темляков

математика

матанализ

методы оптимизации

вариационное исчисление

Автор: ∀ x, y, z channel

Загружено: 6 февр. 2019 г.

Просмотров: 3 322 просмотра

Описание:

Я приведу два весьма важных с прикладной точки зрения примера задач, которые тесно связаны с фундаментальными теоретическими вопросами.

1. Равномерное распределение точек в многомерном единичном кубе

Начнем с вопроса: как понимать «равномерное»? Существует несколько различных подходов. Один из них основан на минимальном растоянии между точками. Этот подход ведет к понятию минимальных покрытий. Другой подход, тот, который мы обсудим в деталях, основан на идее подсчета точек в параллелепипедах со сторонами параллельными координатным осям.

Такой подход ведет к понятию дискрепанса. Оказывается, что это понятие тесно связано с численным интегрированием функции многих переменных. Основная задача — построение систем точек с наименьшим дискрепансом. Другими словами — построение хороших кубатурных формул. При построении таких кубатурных формул важную роль играют теоретико-числовые методы.

2. Экономное представление функций

В реальной жизни многие сигналы могут быть приближенно представлены в виде линейной комбинации небольшого числа базисных функций. Например, это относится к музыке, где можно использовать тригонометрическую систему в качестве источника базисных функций. Такие представления называются «разреженными» (sparse).

В современных проблемах обработки больших данных приходится работать с более общими, чем, скажем, тригонометрическая, системами функций, которые могут быть переполненными. Возникает естественный вопрос. Как строить разреженные приближения? Оказывается, существует общий подход для построения разреженных приближений, который хорошо работает как для систем с хорошей структурой (например, тригонометрическая) так и для общих систем, не имеющих хороших структурных свойств. Этот подход основан на «жадных (greedy) алгоритмах».

Во всех упомянутых направлениях будут сформулированы фундаментальные открытые проблемы.

Темляков Владимир Николаевич — доктор физико-математических наук, профессор.

Летняя школа «Современная математика» имени Виталия Арнольда
Московская область, г. Дубна, дом отдыха «Ратмино»
20 июля 2018 г.

Теоретическая и прикладная математика. Несколько примеров // Владимир Темляков

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Случайные блуждания и броуновское движение [1] // Альберт Ширяев

Случайные блуждания и броуновское движение [1] // Альберт Ширяев

Самая сложная задача из самой сложной олимпиады [3Blue1Brown]

Самая сложная задача из самой сложной олимпиады [3Blue1Brown]

When MiG-29s Ambushed Eagles

When MiG-29s Ambushed Eagles

Пассивный доход: Как я начал дропшиппинг с нуля

Пассивный доход: Как я начал дропшиппинг с нуля

Логарифмы с нуля за 20 МИНУТ! Introduction to logarithms.

Логарифмы с нуля за 20 МИНУТ! Introduction to logarithms.

ИИ-Агент с БЕСПЛАТНЫМ API! Мощный Telegram бот распознает голос и фото лучше Алисы!

ИИ-Агент с БЕСПЛАТНЫМ API! Мощный Telegram бот распознает голос и фото лучше Алисы!

Что происходит с Европой? Дудь гуляет по Европарламенту / Eng subs

Что происходит с Европой? Дудь гуляет по Европарламенту / Eng subs

Добрый параметр на ЕГЭ 2025

Добрый параметр на ЕГЭ 2025

The Witcher 4 — Unreal Engine 5 Tech Demo

The Witcher 4 — Unreal Engine 5 Tech Demo

32KG Mop Shocks GIRLS and BodyBuilders in a GYM | Pretended to be a CLEANER #44

32KG Mop Shocks GIRLS and BodyBuilders in a GYM | Pretended to be a CLEANER #44

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]