Description

Цель работы - разработка эффективных аналитико-численных процедур достоверного анализа динамики для определения устойчивости и локализации аттракторов, а также применение разработанных методов в рамках реализации Стратегии научно-технологического развития РФ к актуальным научно-технологическим задачам.
Результаты: Методы для анализа устойчивости и скрытых аттракторов применены для различных прикладных физических, электронных, механических и других моделях; Разработаны алгоритмы обработки исходных потоков, ассоциированных с трехмерными областями различной формы;
Рассмотрены вопрос устойчивости, применения для создания искусственного интеллекта, реализации на параллельных системах.
В рамках проекта реализован актуальный подход к анализу мультиустойчивости: разработанный метод один из эффективных аналитико-численных методов, сочетающих продуктивные аналитические подходы, вычислительные мощности современных ЭВМ и искусственный интеллект для анализа и синтеза систем с требуемой динамикой.

Layman's description

В проекте разработаны эффективные аналитико-численные процедуры достоверного анализа динамики для определения устойчивости и локализации аттракторов, которые применяются в рамках реализации Стратегии научно-технологического развития РФ к актуальным научно-технологическим задачам. Проведенный анализ регулярной и хаотической динамики тесно связан с обработкой и визуализацией числовой информации. При этом особое внимание уделяется сплайнам и сплайн-вейвлетам в связи с моделями искусственного интеллекта.

Key findings for the project

Получены эффективные аналитико-численные процедуры достоверного анализа динамики для определения устойчивости и локализации аттракторов, которые применяются в рамках реализации Стратегии научно-технологического развития РФ к актуальным научно-технологическим задачам. Проведенный анализ регулярной и хаотической динамики тесно связан с обработкой и визуализацией числовой информации. При этом особое внимание уделяется сплайнам и сплайн-вейвлетам в связи с моделями искусственного интеллекта.

Key findings for the stage (in detail)

Обобщены полученные в предыдущих этапах результаты, проведены дополнительные исследования, выявлены дальнейшие направления исследования. Проведен анализ возможности внедрения полученных результатов, осуществлена компьютерная реализация алгоритмов, разработанных на предыдущих этапах, зарегистрированы соответствующие РИД.
Полученные результаты применены к разработке проблем создания искусственного интеллекта.

Key findings for the stage (summarized)

Обобщены полученные в предыдущих этапах результаты, проведены дополнительные исследования, выявлены дальнейшие направления исследования. Проведен анализ возможности внедрения полученных результатов, осуществлена компьютерная реализация алгоритмов, разработанных на предыдущих этапах, зарегистрированы соответствующие РИД.
Полученные результаты применены к разработке проблем создания искусственного интеллекта.

Academic ownership of participants (text description)

Н.В. Кузнецов
М.В. Юлдашев
Р.В. Юлдашев
М.В. Благов
И.Г. Бурова
Ю.С. Зайцева
О.А. Кузнецова
Р.Н. Мокаев
Т.Н. Мокаев
Е.В. Кудряшова
А.В. Лебедева
М.Ю. Лобачев
принимали участие в получении результатов и подготовке итогового отчета, согласно техническому заданию.

Transfer of the full copy of the report to third parties for non-commercial use: permitted/not permitted

не разрешается

Check of the report for improper borrowing in external sources (plagiarism): permitted/not permitted

разрешается
Short titleGZ-2023
AcronymM3_2021 - 3
StatusFinished
Effective start/end date1/01/2331/12/23

ID: 94029567