РНФ-22-21-00442

2022-2023 гг

Моделирование выборок случайных событий с учетом априорной информации в астрофизических экспериментах методами машинного обучения

Руководитель: A.Kryukov

Участники

Научной проблемой, на решение которой направлен проект, является исследование и разработка методов машинного обучения для анализа моделей физических явлений с использованием выборок случайных состояний (семплов). До последнего времени практически единственным подходом, позволяющим численно моделировать очень сложные физические явления, являлся подход на основе методов Монте-Карло. Однако использование реалистичных физических моделей на основе метода Монте-Карло требуют весьма больших временных и ресурсных затрат. Одним из альтернативных и весьма перспективных методов является использование методов машинного обучения для генерации выборок случайных векторов.

Продолжение

Сайт гранта РНФ-22-21-00442