Skip navigation.
Home

Научные результаты ИДСТУ СО РАН за 2021 год

 В День российской науки традиционно подводят итоги года и рассказывают о самых интересных и лучших научных результатах. Также информация о достижениях предоставляется в Сибирское отделение РАН. За 2021 год Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова СО РАН предоставил в СО РАН два научных результата:

– «Методы локального и глобального поисков для задачи k-means (k-средних)». Его авторы – старший научный сотрудник лаборатории невыпуклой оптимизации ИДСТУ СО РАН, кандидат физико-математических наук Татьяна Владимировна Груздева и старший научный сотрудник лаборатории невыпуклой оптимизации ИДСТУ СО РАН, кандидат физико-математических наук Антон Владимирович Ушаков.

– «Существование решения задачи оптимального управления нелокальным уравнением баланса в пространстве знакопеременных мер». Авторы этого результата: заведующий лабораторией дифференциальных уравнений и управляемых систем ИДСТУ СО РАН, кандидат физико-математических наук Николай Ильич Погодаев и ведущий научный сотрудник ИДСТУ СО РАН, кандидат физико-математических наук Максим Владимирович Старицын.

«Динамические системы в пространствах мер в форме т.н. уравнений переноса и баланса дают чрезвычайно удобный (с математической точки зрения) способ описания поведения больших ансамблей однотипных объектов, которым присуще «внутреннее» взаимодействие. Физическая природа таких объектов может быть различной. Среди наиболее востребованных приложений – мультиагентные сетевые модели (например, энергосети), модели движения больших скоплений людей и животных, процессы распространения заболеваний, а также нейросетевые модели математической биологии и искусственного интеллекта. Вопросы теории управления (в частности, оптимального управления) подобными уравнениями возникают естественно. К ним сводятся, например, некоторые задачи оптимизации пешеходного и автомобильного трафика, задачи синхронизации биологических и химических осцилляторов (в т.ч., связанные с разработкой медицинских нейро- и кардиостимуляторов), задачи обучения искусственных нейросетей определенной архитектуры», – прокомментировал Максим Владимирович.

 



Две популяции, движущиеся навстречу друг другу, одна из которых интерферирует в другую. Каждой из популяций присуще внутреннее взаимодействие (движение замедляется с ростом плотности).

Фундаментальные результаты, полученные в ходе реализации проекта по данному направлению, создают основу для развития аналитических и численных методов решения подобных прикладных задач.

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Российская академия наук (РАН) Сибирское отделение Российской академии наук (СО РАН) Отделение нанотехнологий и информационных технологий РАН (ОНИТ РАН) Иркутский филиал СО РАН (ИрФ СО РАН) Иркутский государственный университет (ИГУ) Иркутский национальный исследовательский технический университет (ИрНИТУ) Российский научный фонд Российский фонд фундаментальных исследований Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева (ИСЭМ СО РАН)
Наука в Сибири Наука Приангарья Агентство научный новостей