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

Лаборатория «Методы структурного анализа данных в предсказательном моделировании»

Приглашенный ученый Спокойный Владимир Григорьевич Германия, Россия
Номер договора
11.G34.31.0073
Период реализации проекта
2011-2015

По данным на 30.01.2020

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


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).
Фотоальбомы
Вторник , 03.12.2019
Другие лаборатории и ученые
Лаборатория, принимающая организация
Область наук
Город
Приглашенный ученый
Период реализации проекта
Лаборатория «Гибридные методы моделирования и оптимизации в сложных системах»

Сибирский федеральный университет - (СФУ)

Компьютерные и информационные науки

Красноярск

Станимирович Предраг Стеван

Сербия

2022-2024

Лаборатория «Исследование сетевых технологий с ультра малой задержкой и сверхвысокой плотностью на основе широкого применения искусственного интеллекта для сетей 6G»

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Компьютерные и информационные науки

Санкт-Петербург

Абд Эль-Латиф Ахмед Абдельрахим

Египет

2022-2024

Лаборатория нелинейной и микроволновой фотоники

Ульяновский государственный университет - (УлГУ)

Компьютерные и информационные науки

Ульяновск

Тейлор Джеймс Рой

Великобритания, Ирландия

2021-2023