Стохастическая оптимизация и системное программирование

Standard

Стохастическая оптимизация и системное программирование. / Граничин, О.Н.

In: СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ, Vol. 6, 2010, p. 3-44.

Research output: Contribution to journal › Article

BibTeX

@article{8319e30299834ed68055e8e8a69fe70a,

title = "Стохастическая оптимизация и системное программирование",

abstract = "Один из возможных способов дословного перевода термина ``системное программирование'' с английского языка --- организация работы системы. Особые теоретические трудности возникают при исследовании сложных систем. Во многих практических задачах механических перенос на сложные системы естественных подходов, работоспособных для простых, приводит к неразрешимым противоречиям. В частности, возникает огромное число, так называемых, неразрешимых задач (за реальное время). В последнее время все чаще используются новые ``рандомизированные'' подходы к решению задач организации работы сложных систем, которые дают удовлетворительные ответы с высокой степенью вероятности. В этой статье будет рассказано о некоторых новых результатах в этой области, полученных в последние годы студентами и аспирантами кафедры системного программирования математико-механического факультета СПбГУ.",

keywords = "рандомизированные алгоритмы, метод Монте-Карло, оптимизация и оценивание, распознавание образов, устойчивая кластеризация, compressive sensing, $\ell_1$-оптимизация, рандомизированные измерения.",

author = "О.Н. Граничин",

year = "2010",

language = "не определен",

volume = "6",

pages = "3--44",

journal = "СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ",

issn = "1992-2922",

publisher = "Издательство Санкт-Петербургского университета",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Стохастическая оптимизация и системное программирование

AU - Граничин, О.Н.

PY - 2010

Y1 - 2010

N2 - Один из возможных способов дословного перевода термина ``системное программирование'' с английского языка --- организация работы системы. Особые теоретические трудности возникают при исследовании сложных систем. Во многих практических задачах механических перенос на сложные системы естественных подходов, работоспособных для простых, приводит к неразрешимым противоречиям. В частности, возникает огромное число, так называемых, неразрешимых задач (за реальное время). В последнее время все чаще используются новые ``рандомизированные'' подходы к решению задач организации работы сложных систем, которые дают удовлетворительные ответы с высокой степенью вероятности. В этой статье будет рассказано о некоторых новых результатах в этой области, полученных в последние годы студентами и аспирантами кафедры системного программирования математико-механического факультета СПбГУ.

AB - Один из возможных способов дословного перевода термина ``системное программирование'' с английского языка --- организация работы системы. Особые теоретические трудности возникают при исследовании сложных систем. Во многих практических задачах механических перенос на сложные системы естественных подходов, работоспособных для простых, приводит к неразрешимым противоречиям. В частности, возникает огромное число, так называемых, неразрешимых задач (за реальное время). В последнее время все чаще используются новые ``рандомизированные'' подходы к решению задач организации работы сложных систем, которые дают удовлетворительные ответы с высокой степенью вероятности. В этой статье будет рассказано о некоторых новых результатах в этой области, полученных в последние годы студентами и аспирантами кафедры системного программирования математико-механического факультета СПбГУ.

KW - рандомизированные алгоритмы

KW - метод Монте-Карло

KW - оптимизация и оценивание

KW - распознавание образов

KW - устойчивая кластеризация

KW - compressive sensing

KW - $\ell_1$-оптимизация

KW - рандомизированные измерения.

M3 - статья

VL - 6

SP - 3

EP - 44

JO - СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ

JF - СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ

SN - 1992-2922

ER -

ID: 5014397