Інтелектуалізація обчислень для задач математичного моделювання складних процесів і об’єктів

dc.contributor.author	Сидорук, В.А.
dc.contributor.author	Єршов, П.С.
dc.contributor.author	Богурський, Д.О.
dc.contributor.author	Марочканич, О.Р.
dc.date.accessioned	2019-12-27T21:28:31Z
dc.date.available	2019-12-27T21:28:31Z
dc.date.issued	2019
dc.identifier.citation	Інтелектуалізація обчислень для задач математичного моделювання складних процесів і об’єктів / В.А. Сидорук, П.С. Єршов, Д.О. Богурський, О.Р. Марочканич // Компьютерная математика. — 2019. — № 1. — С. 143-150. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.	uk_UA
dc.identifier.issn	2616-938Х
dc.identifier.uri	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161944
dc.description.abstract	Запропоновано підхід для автоматизації вибору алгоритму розв’язання прикладних задач. Розроблено і навчено нейронну мережу для розпізнавання типу розрідженої матриці. Проведено чисельні експерименти на вузлі суперкомп’ютера СКІТ.	uk_UA
dc.description.abstract	Предложен подход для автоматизации выбора алгоритма решения прикладных задач. Разработана и обучена нейронная сеть для распознавания типа разреженной матрицы. Проведены численные эксперименты на узле суперкомпьютера СКИТ.	uk_UA
dc.description.abstract	An approach for automating the choice of algorithm for solving applied problems is proposed. We develop and train a neural network to recognize the type of sparse matrix. Numerical experiments were carried out on the node of the supercomputer SKIT.	uk_UA
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України	uk_UA
dc.relation.ispartof	Компьютерная математика
dc.subject	Теория и методы оптимизации	uk_UA
dc.title	Інтелектуалізація обчислень для задач математичного моделювання складних процесів і об’єктів	uk_UA
dc.title.alternative	Интеллектуализации вычислений для задач математического моделирования сложных процессов и объектов	uk_UA
dc.title.alternative	Intellectualization of computation for mathematical modeling of complex processes and objects	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dc.status	published earlier	uk_UA
dc.identifier.udc	519.6