LibreTimes

Результаты поиска по запросу «теория вероятностей»

Категории

22 результата

Станислав Валерьевич Шапошников — профессор кафедры математического анализа механико-математического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова (с 2014 года) и профессор факультета математики НИУ ВШЭ (с 2013 года). Доктор физико-математических наук. Окончил мехмат МГУ в 2006 году. Кандидатская диссертация «Эллиптические уравнения для мер» (2009); докторская — «Качественные свойства стационарных распределений и переходных вероятностей диффузионных процессов» (2011), защищена в 27 лет. Специалист по уравнениям Фоккера–Планка–Колмогорова. Разработал метод перенормировки решений и в соавторстве решил задачу А. Н. Колмогорова о единственности вероятностных решений уравнений Фоккера–Планка–Колмогорова; предложил новый подход к регулярности решений эллиптических уравнений в дважды дивергентной форме. Лауреат премии имени А. Н. Колмогорова РАН (2018) за цикл работ «Стационарные уравнения Колмогорова», премии Правительства Москвы молодым учёным (2017) и премии имени И. И. Шувалова (2012) за докторскую диссертацию. Читает курсы анализа и теории вероятностей в МГУ и НИУ ВШЭ; в Независимом московском университете осенью 2026 года читает «Математический анализ-1» и «Теорию вероятностей».

Теория вероятностей. Лекция 1

2026ЛекцияСтанислав Шапошников

Конечное вероятностное пространство и пять свойств вероятности, описание всех вероятностных мер на конечном множестве, равновозможные исходы и выбор модели, классические парадоксы (две кости, раздел ставки, парадокс Бертрана), условная вероятность и правило произведения, формула полной вероятности как способ задать меру, формула Байеса, независимость событий.
0
170

Теория вероятностей, Листок 1

2026Листок задачСтанислав Шапошников

Задачный листок к курсу теории вероятностей. Институт и учебное заведение в исходных публикациях не указаны, поэтому здесь не названы.
0
270

Теория переобучения

2026ЛекцияКонстантин Вячеславович Воронцов

Теория переобучения. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задача оценивания вероятности переобучения. Матрица ошибок конечного множества алгоритмов.
1
210

Теория обобщающей способности

2026ЛекцияКонстантин Вячеславович Воронцов

Теория обобщающей способности. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Теория Вапника-Червоненкиса. Функционал равномерного отклонения частот ошибок. Функция роста, ёмкость семейства алгоритмов. Структурная минимизация риска.
0
130

Байесовская теория классификации

2026ЛекцияКонстантин Вячеславович Воронцов

Байесовская теория классификации. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Байесовская теория классификации. Оптимальный байесовский классификатор.
0
160

Математический анализ 1. Лекция 1

2026ЛекцияСтанислав Шапошников

Наивная теория множеств и парадокс Рассела, упорядоченная пара по Куратовскому и декартово произведение, функция как подмножество произведения, композиция, инъекции, сюръекции и биекции, группа биекций и вложение в неё любой группы, равномощность и индикаторы, теоремы Кантора–Бернштейна и Кантора.
0
290

Алгебра-1. Лекция 1

2026ЛекцияАртём Авилов

Что изучает алгебра — алгебраические структуры. Группы (определение, примеры, аддитивная запись, единственность нейтрального и обратного), кольца (варианты аксиоматики, кольца с единицей и без), поля и тела, векторные пространства и модули, алгебры над полем. Симметрическая группа SnS_n — подстановки, некоммутативность, табличная запись, циклы и транспозиции, разложение в произведение транспозиций, независимые подстановки коммутируют, разложение в произведение независимых циклов и его единственность, возведение в степень, инверсии, чётность и знак подстановки, умножение на транспозицию меняет знак.

0
310

Алгебра-1. Лекция 2

2026ЛекцияАртём Авилов

Порядок элемента и порядок группы, порядок подстановки как НОК длин циклов; порождающие и циклические группы; гомоморфизмы и изоморфизмы групп, классификация циклических групп; примеры — знак подстановки, обращение в абелевой группе, экспонента, определитель, S3S_3 и D3D_3; подгруппы, ядро и образ, критерий инъективности; левые и правые классы смежности, их разбиение; нормальные подгруппы и сопряжение, индекс, теорема Лагранжа, подгруппы индекса 2; факторгруппа; теорема о гомоморфизме с примерами; сопряжённые элементы, центр, действие группы на множестве.

0
150

Алгебра-1. Семинар 1

2026Листок задачАртём Авилов

Задачи семинара 1 курса «Алгебра-1» (А. А. Авилов, НМУ, осень 2026) от 7 сентября 2026 г. — группы, нормальные подгруппы и факторы, симметрическая группа. Классификация групп порядка 3, 4, 6, 10; группы, в которых каждый элемент порядка 2; образующие и соотношения для DnD_n; конечная порождённость Q\mathbb{Q} и Q∗\mathbb{Q}^*; центр, подгруппы и нормальные подгруппы DnD_n; прямые суммы; китайская теорема об остатках; циклы и типы разложения в S6S_6, порядки элементов S10S_{10}; порождающие SnS_n; внутренние автоморфизмы; группы автоморфизмов Z, Z/nZ\mathbb{Z}/n\mathbb{Z}, S3S_3, S4S_4.

0
230

Алгебра-1. Семинар 2

2026Листок задачАртём Авилов

Задачи семинара 2 курса «Алгебра-1» (А. А. Авилов, НМУ, осень 2026) от 14 сентября 2026 г. — гомоморфизмы групп, теорема о гомоморфизме, сопряжённые элементы, действия групп. Группа Hom⁡(A,B)\operatorname{Hom}(A, B) абелевых групп; мультипликативность индекса; третья теорема об изоморфизме; изоморфные подгруппы с неизоморфными факторами; сопряжённость в SnS_n и тип разложения в циклы; классы сопряжённости A5A_5; Aut⁡(Sn)=Sn\operatorname{Aut}(S_n) = S_n при n≠6n \ne 6; группы вращений и симметрий куба; гомоморфизм S4→S3S_4 \to S_3; группа симметрий икосаэдра; группа автоморфизмов графа Петерсена.

0
180

Детекция аномалий и робастные методы

2026ЛекцияКонстантин Вячеславович Воронцов

Детекция аномалий и робастные методы. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задачи выявления аномалий. Эвристические методы выявления аномалий. Алгоритм LOWESS.
0
460

Константин Вячеславович Воронцов — профессор РАН, доктор физико-математических наук. Заведующий кафедрой «Математические методы прогнозирования» ВМК МГУ; заведующий лабораторией «Машинное обучение и семантический анализ» Института искусственного интеллекта МГУ; заведующий кафедрой «Машинное обучение и цифровая гуманитаристика» МФТИ; профессор кафедры «Интеллектуальные системы» МФТИ; главный научный сотрудник отдела «Интеллектуальные системы» ВЦ ФИЦ ИУ РАН. Области научных интересов: машинное обучение, комбинаторная теория обобщающей способности, вероятностное тематическое моделирование, анализ текстов. Автор годового курса «Машинное обучение», который читается с 2004 года на кафедре «Интеллектуальные системы» МФТИ, с 2007 года на кафедре ММП ВМК МГУ и с 2009 года в Школе анализа данных Яндекса. Один из идеологов и администраторов ресурса MachineLearning.ru.

Интерпретируемость и объяснимость

2026ЛекцияКонстантин Вячеславович Воронцов

Интерпретируемость и объяснимость. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Интерпретируемость и объяснимость — цели, задачи, основные понятия.
0
190

Топология-2. Лекция 1

2026ЛекцияФёдор Вылегжанин

Зачем нужны гомологии — фундаментальная группа как функтор, гомотопические группы, бордизмы и их комбинаторная аппроксимация; цепные комплексы и их гомологии; абстрактные симплициальные комплексы, геометрическая реализация и триангуляции; комплекс симплициальных цепей, доказательство d2=0d^2 = 0, симплициальные гомологии отрезка, двух точек и границы треугольника; приведённые гомологии.

1
470

Топология-2. Лекция 3

2026ЛекцияФёдор Вылегжанин

Сингулярные гомологии — стандартные симплексы и вложения гиперграней, сингулярные симплексы и цепи, дифференциал; нулевые гомологии и компоненты линейной связности, гомологии точки, приведённые гомологии; цепные отображения и отображения гомологий, функториальность, цепное отображение, индуцированное непрерывным отображением; цепные гомотопии и призма; теорема о гомотопической инвариантности с полным доказательством через призменный оператор; подкомплексы, факторкомплексы и гомологии пары.
1
550

Топология-2. Лекция 2

2026ЛекцияФёдор Вылегжанин

Где симплициальные гомологии встречаются в жизни — топологический анализ данных. Объединение шаров вокруг облака точек, персистентные модули и их разложение в сумму интервальных модулей над полем (структурная теорема и алгоритм), баркод; комплексы Виеториса–Рипса и Чеха; теорема об устойчивости баркода, расстояния Хаусдорфа, Громова–Хаусдорфа и Васерштейна; открытые покрытия и их нерв, покрытия Лере и теорема о нерве, категория покрытий, паракомпактность, размерность по Лебегу, гомологии и когомологии Чеха.
1
520