Журналы
Email: Пароль: Войти Регистрация
Содержание журнала, редсовет, редколлегия, информация об обложке.

Table of contents, editorial board, editors, information on cover.
Мы изучаем решение судоку и обобщенного судоку, используя технику базисов Грёбнера. Пусть x1, ... , x81 переменные, связанные с 81 квадратами, которые образует головоломку судоку и линейно упорядочены сначала по строкам, затем по столбцам. Решение судоку есть набор чисел (a1, ..., a81), где ai число в квадрате, ассоциированном с переменной xi. Пусть также S − судоку с предварительно заполненными данными {ci}i ∈ L для L ⊂ {1, ..., 81}. Вся необходимая информация для решения такого судоку содержится в алгебраическом множестве mathbb V (I+<{xi − ci}i ∈ L>). Мы используем технику базисов Грёбнера для поиска такого решения и приводим соответсвующий код в системе компьютерной алгебры SAGE для программы, решающей эту задачу. С. 5-21.

We study the resolution of sudokus and generalized sudokus using Groebner basis. Let x1, ..., x81 the 81 squares which form the sudoku, arranged from left to right and from top to bottom. Its solution will be (a1, ..., a81), where ai is the number in the square associated to the variable xi. Let S be a sudoku with preassigned data {ci}i ∈ L, for L ⊂ {1, ..., 81}. All the necessary information to solve the sudoku is contained in the algebraic set mathbb V (I+<{xi − ci}i ∈ L>). We shall use Groebner basis to find a solution and give a SAGE code for that purpose.

Ключевые слова: судоку, обобщённое судоку, базис Грёбнера, алгебраическое многообразие.
Keywords: Sudoku, generalized sudoku, Gröbner base, algebraic manifold.
В условиях ограниченности ресурсов наиболее доступным способом получения информации о поведении индивида является интервью. В этом случае данные о недавнем поведении индивида наименее подвержены различным типам смещения. Для построения оценки интенсивности поведения по данным о трех последних эпизодах используются математические модели поведения. В работе рассмотрена гамма-пуассоновская модель поведения. Зависимость двух интервалов между последовательными эпизодами в этой модели описана в терминах копул. Оценка параметра копулы в этом случае напрямую ведет к оценке параметров распределения интенсивности поведения в популяции. Кроме того, вид копулы позволяет определить некоторые характеристики поведения, описываемого гамма-пуассоновской моделью: кластеризованность эпизодов поведения. Возможности предложенного подхода продемонстрированы на модельных данных. С. 22–37.

In conditions of limited resources, the most affordable way to obtain information about the behavior of an individual is an interview. In this case, data on the individual's recent behavior are less susceptible to various types of bias. Mathematical models of behavior are used to estimate the intensity of behavior when only the data on the last three episodes are available. In the paper we consider the gamma Poisson model of behavior. The dependence of two intervals between successive episodes in this model is described in terms of copulae. Estimation of the copula parameter in this case directly leads to an estimate of the parameters of the intensity distribution in the population. In addition, knowledge of the copula type allows one to reveal some characteristics of the behavior described by the gamma Poisson model: episodes of such behavior are clustered. The possibilities of the proposed approach are demonstrated on model data.

Ключевые слова: гамма-пуассоновская модель поведения, последние эпизоды, копула.
Keywords: gamma-Poisson model of behavior, last episodes, copula.
В данной статье предлагается анализ разработанных нами методов оптимизации параллельного алгоритма с учётом и без учёта времени выполнения каждой операции. Данные методы могут быть применены как к последовательным алгоритмам для получения их параллельного аналога, так и к параллельным алгоритмам с целью повышения их качества. Предлагаемые методы оптимизации параллельного алгоритма позволяют уменьшить объём коммуникаций между процессорами и соответственно сократить время выполнения всего алгоритма. С. 38–48.

In this paper, we propose an analysis of our (developed by us) methods for optimizing the parallel algorithm, taking into account and without taking into account the execution time of each operation. These methods can be applied on sequential algorithms in order to obtain their parallel analogue as well as on parallel algorithms in order to improve their quality. The proposed methods for optimizing the parallel algorithm can reduce the amount of communication between processors and, accordingly, reduce the execution time of the entire algorithm.

Ключевые слова: оптимизация, алгоритм, информационный граф, список следования, время выполнения, операция, процесс, информационная зависимость, единица времени.
Keywords: optimization, algorithm, information graph, sequence list, execution time, operation, process, processor, information dependence, unit of time.
В статье описывается студенческий исследовательский проект по предсказанию класса поста в социальной сети на основе его текстового содержания. Обсуждаются особенности проекта как составной части траектории обучения методам анализа данных, в том числе методам и инструментам анализа текста, часто не включаемым в курсы по машинному обучению. Описана постановка задачи, этапы ее решения, последовательность рассмотрения новых методов как способов решения возникающих у студентов проблем, а также используемый инструментарий среды R. Приведены возможности расширения задачи и ее модификации в зависимости от уровня подготовки студентов. С. 49-64.

The article describes a student research project on predicting the class of a post on a social network based on its textual content. The features of the project are discussed as an integral part of the trajectory of teaching data analysis methods, including text analysis methods and tools that are often not included in machine learning courses. The formulation of the problem, the stages of its solution, the sequence of considering new methods as a way for solving students' problems, as well as the used tool of the R environment are described. The possibilities of expanding the task and its modifications depending on the level of training of students are given.

Ключевые слова: проблемно-ориентированное обучение, социальные сети, машинное обучение, анализ текста, классификация, автоматизация исследований, язык R.
Keywords: problem-based learning, social networks, machine learning, text analysis, classification, research automation, R language.
Для пополнения баланса выберите страну, оператора и отправьте СМС с кодом на указанный номер. Отправив одну смс, вы получаете доступ к одной статье.
Закрыть