Методы структурного анализа данных в предсказательном моделировании

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

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.