01.06.2024
Работа выполнена в Российском государственном геологоразведочном университете им. Серго Орджоникидзе (МГРИ) на кафедре информатики и геоинформационных систем.
Метод регуляризации Тихонова решает проблему неустойчивости, однако, проблемасложной нелинейности общего вида в сочетании с высокой размерностью реальных задач геоэлектрики остается актуальной. Один из возможных альтернативных подходов к решению обратных задач, основанный на предварительном построении множества («банка») опорных решений, в общем виде был сформулирован в работе [Тихонов и др., 1983]. В диссертационной работе на основе этой идеи развивается метод построения приближенного обратного оператора условно корректной задачи с помощью нейросетевой аппроксимационной конструкции. Реализация данного подхода в случае сложных нелинейных 3D задач требует привлечения значительных вычислительных ресурсов и стала возможной на практике только благодаря современному уровню компьютерных и интеллектуальных технологий, что отражает актуальность работы.
Приглашаются все желающие!
Команда Медиацентра факультета
Научный семинар отделения геофизики
Во вторник, 4 июня, состоится научный семинар отделения геофизики, на котором Шимелевич Михаил Ильич представит диссертацию на соискание ученой степени доктора физико-математических наук по специальности 1.6.9 «Геофизика» на тему: «Аппроксимационный метод решения нелинейных обратных задач геоэлектрики с применением нейронных сетей и оценкой неоднозначности».Работа выполнена в Российском государственном геологоразведочном университете им. Серго Орджоникидзе (МГРИ) на кафедре информатики и геоинформационных систем.
- Когда? 4 июня в 15:20;
- Где? В ауд. 5-49 физического факультета МГУ.
Метод регуляризации Тихонова решает проблему неустойчивости, однако, проблемасложной нелинейности общего вида в сочетании с высокой размерностью реальных задач геоэлектрики остается актуальной. Один из возможных альтернативных подходов к решению обратных задач, основанный на предварительном построении множества («банка») опорных решений, в общем виде был сформулирован в работе [Тихонов и др., 1983]. В диссертационной работе на основе этой идеи развивается метод построения приближенного обратного оператора условно корректной задачи с помощью нейросетевой аппроксимационной конструкции. Реализация данного подхода в случае сложных нелинейных 3D задач требует привлечения значительных вычислительных ресурсов и стала возможной на практике только благодаря современному уровню компьютерных и интеллектуальных технологий, что отражает актуальность работы.
Приглашаются все желающие!
Команда Медиацентра факультета