Мы используем cookie файлы.
Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности.

Приглашенный ученый Спокойный Владимир Григорьевич Германия
Номер договора
11.G34.31.0073
Период реализации проекта
2011-2015
15
Количество специалистов
32
научных публикаций
2
Объектов интеллектуальной собственности
Общая информация

С ростом объемов данных, которые становятся доступными в различных областях науки и практики, предсказательное моделирование играет все более существенную роль. Однако реалистичные модели отличаются большой сложностью и высокой размерностью пространства параметров, что делает моделирование и предсказание невозможными. Сотрудники лаборатории занимаются развитием методов структурного анализа данных в предсказательном моделировании, позволяющих систематически учесть структуры, неявно присутствующие в сложных многомерных данных. Результаты найдут свое отражение в таких областях, как моделирование авиационных и аэрокосмических систем, управление риском, оценка финансовых инструментов и производных продуктов топливно-энергетического рынка, задачи фармакинетики и др.

Название проекта: Методы структурного анализа данных в предсказательном моделировании

Приоритет СНТР: а


Цели и задачи

Направления исследований: Методы оптимизации и статистики

Цель проекта: Разработка новых методов оптимизации для пространств огромной размерности. Разработка новых методов статистического оценивания для пространств огромной размерности при наличии шумовых сигналов. Разработка новых методов стохастического анализа. Приложение разработанных методов к задачам медицины, финансов, инженерии и т. д.



Практическое значение исследования

Предложены:

  • робастный метод главных компонент;
  • методы статистического оценивания для конечных выборок, при наличии шума и ошибки в спецификации модели;
  • новые алгоритмы бустинга;
  • универсальный градиентный метод для задач выпуклой оптимизации;
  • новые методы стохастического анализа и численного моделирования стохастических процессов.

Внедрение результатов исследования:

Предложенные методы и подходы активно используются в решении задач машинного обучения (предсказательное моделирование, оценка параметров), финансовой математики (оценка производных финансовых инструментов), транспортного моделирования, телекоммуникации и в других областях.

Образование и переподготовка кадров:

  • Проведены занятия по статистике и оптимизации сотрудниками Лаборатории.
  • Проведены конференции, летние школы и мини-курсы от ведущих зарубежных исследователей для студентов.
Сотрудничество:

Университет Жозефа Фурье (Франция), Институт Вейерштрасса (Германия), Центр исследования операций и эконометрики (Бельгия): совместные исследования
Скрыть Показать полностью
Gach F., Nickl R., Spokoiny V.
Spatially adaptive density estimation by localised haar projections. Annales de l'institut Henri Poincaré Probabilités et Statistiques 49(3): (2011).
Diederichs E., Juditsky A., Nemirovskii A., Spokoiny V.
Sparse nongaussian component analysis by semidefinite programming. Machine Learning 91(2): (2011).
Другие лаборатории и ученые
Лаборатория, принимающая организация
Область наук
Город
Приглашенный ученый
Период реализации проекта
Нейроморфные оптические системы

Федеральное государственное учреждение «Федеральный научно-исследовательский центр «Кристаллография и фотоника» Российской академии наук»

Компьютерные и информационные науки

Шатура

Бычков Евгений Алексеевич

Россия

2019-2021

Вычислительно-информационный исследовательский центр (C&IRC)

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт прикладной математики Дальневосточного отделения Российской академии наук

Компьютерные и информационные науки

Владивосток

Окадзима Джунносуке

Япония

2019-2021

Центр биоэлектрических интерфейсов

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ

Компьютерные и информационные науки

Москва

Лебедев Михаил Альбертович

США, Россия

2018-2020