Сотрудники МГУ предложили мультиагентный метод для управления трафиком. Данное решение позволяет сократить объём межагентных обменов и ускорить принятие решения о перераспределении потоков данных в условиях динамически изменяющейся нагрузки. Результаты исследования опубликованы в журнале Mathematics.
Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ совместно с коллегами из Геологического института РАН предложили подход к расширению обучающих наборов данных для семантической сегментации минералов на микрофотографиях аншлифов.
Ученые факультета ВМК представили новый метод совмещения медицинских изображений на основе нейронных операторов. Разработанная модель под названием FNOReg может обучаться на снимках пониженного разрешения, а применяться на исходном разрешении без потери точности, что критически важно для работы с большими объемами 3D-данных, например, при томографии головного мозга. Решение позволяет существенно экономить вычислительные ресурсы, не жертвуя точностью.
Поздравляем победителей конкурса на получение стипендии факультета вычислительной математики и кибернетики!
В соответствии с программой поощрения молодых преподавателей и научных сотрудников факультета ВМК МГУ назначены стипендии факультета ВМК на 2026 год следующим сотрудникам:
Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали стохастическую модель для анализа временной сложности вычислительных алгоритмов, работающих с базами данных. Подход позволяет более реалистично оценивать поведение алгоритмов в условиях неопределённости и вариативности входных данных, характерных для практических вычислительных систем.
Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ и Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН разработали математический подход, позволяющий учитывать неравномерно поступающие данные при численном моделировании динамических процессов.