Обзор методов машинного обучения для моделирования физических процессов

Обзор методов машинного обучения для моделирования физических процессов

Xehetasun bibliografikoak
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–17 апреля 2025 г., Томск/ под ред. А. С. Беляева. С. 586-590.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2025.— conference_tpu-2025-C04.pdf
Egile nagusia:	Залогин Н. Е.
Beste egile batzuk:	Спицын В. Г. Владимир Григорьевич (727)
Gaia:	В статье представлен обзор современных методов машинного обучения, применяемых для моделирования физических процессов. Рассмотрены подходы суррогатного моделирования, физически информированные нейронные сети (PINNs), нейронные операторы и графовые нейронные сети. Проведен сравнительный анализ по критериям вычислительной эффективности, интерпретируемости и степени интеграции физических законов. Обозначены ограничения и направления дальнейших исследований Текстовый файл
Hizkuntza:	errusiera
Argitaratua:	2025
Gaiak:	электронный ресурс труды учёных ТПУ машинное обучение моделирование физических процессов суррогатное моделирование физически информированные нейронные сети нейронные операторы графовые нейронные сети
Sarrera elektronikoa:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132273
Formatua:	Baliabide elektronikoa Liburu kapitulua
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681238

Antzeko izenburuak

Построение предсказательной модели аэродинамического стенда на основе методов машинного обучения
nork: Тоневицкая А. К.
Argitaratua: (2024)

Применение графовых нейронных сетей с механизмом внимания для семантической сегментации облаков точек
nork: Кадыров Р. А.
Argitaratua: (2024)

Распознавание эмоций: тестирование эффективности алгоритмов машинного обучения
nork: Саклаков В. М. Василий Михайлович
Argitaratua: (2019)

Особенности разработки покерного игрового интеллекта на основе искусственной нейронной сети
nork: Иванцов В. В.
Argitaratua: (2016)

Распознавание рукописных цифр на изображениях с использованием инструментов машинного обучения
nork: Вторушина А. С.
Argitaratua: (2020)

Шаблоны и практика глубокого обучения
nork: Ферлитш Э.
Argitaratua: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Применение графовых нейронных сетей для решения задач семантической сегментации облака точек
nork: Будзиаловский П. Б.
Argitaratua: (2025)

Нейросетевые технологии учебное пособие
nork: Филиппов Ф. В.
Argitaratua: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2020)

Большие данные. Big Data учебник для вузов
nork: Макшанов А. В.
Argitaratua: (Санкт-Петербург, Лань, 2024)

Программирование глубоких нейронных сетей на языке Python учебное пособие
nork: Цуканова Н. И. Нина Ивановна
Argitaratua: (Москва, КУРС, 2022)

Применение методов машинного обучения для типизации геолого-геофизических разрезов (на примере месторождений Нюрольской впадины)
nork: Канаев И. С.
Argitaratua: (2019)

Проблема эффективности обучения искусственной нейронной сети, реализующей алгоритм функционирования релейной защиты, и разработка соответствующих критериев обучения и пути её решения
nork: Андреев М. В. Михаил Владимирович
Argitaratua: (2021)

Implementation of 14 bits floating point numbers of calculating units for neural network hardware development
Argitaratua: (2017)

Технологии программной реализации нейросетевых моделей учеб. пособие
nork: Толмачев С. Г.
Argitaratua: (Санкт-Петербург, ГУАП, 2022)

A fruits recognition system based on a modern deep learning technique
nork: Dang Thi Phuong Chung
Argitaratua: (2019)

Информационные технологии и системы учебное пособие
nork: Бурцева Е. В.
Argitaratua: (Тамбов, ТГТУ, 2024)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
nork: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Argitaratua: (Москва, Юрайт, 2021)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
nork: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Argitaratua: (Москва, Юрайт, 2024)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
nork: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Argitaratua: (Москва, Юрайт, 2022)

Системы искусственного интеллекта учебник для вузов
nork: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Argitaratua: (Москва, Юрайт, 2025)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
nork: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Argitaratua: (Москва, Юрайт, 2023)

Машинное обучение и искусственный интеллект учебное пособие для вузов
nork: Баланов А. Н.
Argitaratua: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Использование моделей машинного обучения для прогнозирования генерации возобновляемых источников энергии
nork: Фикс Н. П. Наталья Павловна
Argitaratua: (2025)

Системный анализ и обработка информации в интеллектуальных системах
nork: Обухов А. Д.
Argitaratua: (Тамбов, ТГТУ, 2020)

Выделение смысловых понятий в медицинских диагнозах при помощи машинного обучения
nork: Коваль Д. И.
Argitaratua: (2020)

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
nork: Кук Д.
Argitaratua: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Реализация системы управления стендом с использованием модели прогнозирования на основе методов искусственного интеллекта
nork: Феоктистова Д. А.
Argitaratua: (2024)

Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ пер. с пол.
Argitaratua: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2011)

Искусственные нейронные сети в АСУ ТП
nork: Темкин И. О.
Argitaratua: (Москва, МИСИС, 2023)

Т. 1
nork: Марков С. Сергей
Argitaratua: (2024)

Искусственный интеллект и машинное обучение учебное пособие для вузов
nork: Митяков Е. С.
Argitaratua: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Т. 2 : Практика
Argitaratua: (2020)

Распознавание и классификация диабетической ретинопатии на снимках с низкой степенью доверия
nork: Ванюшин И. С. Иван Сергеевич
Argitaratua: (2018)

Моделирование процессов в газовой центрифуге с помощью нейронных сетей
Argitaratua: (2007)

Neural Networks. A Systematic Introduction
nork: Rojas R. Raul
Argitaratua: (Berlin, Springer-Verlag, 1996)

Применение методов глубокого обучения для создания анимации лица на основе речи
nork: Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Argitaratua: (2021)

Сравнение методов фильтрации цифровых сигналов
nork: Ким Д. В.
Argitaratua: (2018)

Использование облачных технологий машинного обучения в социальных исследованиях с ограниченным финансированием
nork: Романчуков С. В.
Argitaratua: (2019)

Применение методов искусственного интеллекта
nork: Васильева Т. Н.
Argitaratua: (2014)

Универсальные вычислительные экспресс-методы для создания искусственной нейронной сети сложного объекта и инновационного программного модуля на ее основе монография
nork: Мухутдинов А. Р.
Argitaratua: (Казань, КНИТУ, 2022)