Асимптотический метод вычисления многомерных интегралов в задачах прогнозирования состояния термокарстовых озер

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Статья посвящена разработке аналитического метода приближенного вычисления многомерных интегралов, ориентированного на решение балансовых уравнений в процедурах рандомизированного машинного обучения. Последние используются для прогнозирования эволюции площади термокарстовых озер. Метод базируется на разложении в ряд аналитической функции - экспоненты - и трансформации многомерных интегралов в произведение простых одномерных интегралов на интервальных множествах.

Об авторах

Юрий Соломонович Попков

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: popkov@isa.ru

Главный научный сотрудник; Академик РАН, доктор технических наук, профессор

Россия, Москва

Юрий Михайлович Полищук

Югорский НИИ информационных технологий

Email: yupolishchuk@gmail.com

Главный научный сотрудник, доктор физико-математических наук

Россия, Ханты-Мансийск

Список литературы

  1. Zuidhoff F.S., Kolstrup E. Changes in palsa distribution in relation to climate change in Laivadalen, Northern Sweden, espesially 1960-1997. Permafrost and Periglacial Processes, 2000, v.11, pp. 55-69.
  2. Kirpotin S., Polishchuk Y., Bruksina N. Abrupt changes of thermokarst lakes in Western Siberia: impacts of climatic warming on permafrost melting. International Journal of Environmental Studies. 2009, v. 66, No.4, pp.423-431.
  3. Karlson J.M., Lyon S.W., Destouni G. Temporal behavior of lake size-distribution in a thawing permafrost landscape in Northwestern Siberia. Remote sensing, 2014, No. 6, pp. 621-636.
  4. Bryksina N.A., Polishchuk Yu.M. Analysis of changes in the number of thermokarst lakes in permafrost of Western Siberia on the basis of satellite images. Cryosphere of Earth, 2015, v. 19, No.2, pp. 114-120.
  5. Popkov Y.S., Popkov A.Y., Dubnov Y.A. Entropy randomization in Machine Learning. CRC Press, 2023
  6. Dubnov Y.A., Popkov A.Y., Polishcuk V.Y., Sokol E.S., Melnikov A.V., Y.M.Polishcuk Y.M., Popkov Y.S. Randomized Mashine Learning Algoritms to Forecast the Evolution of Thermokarst Lakes Area in Permafrost Zones. Automation and Remote Control, 2023, v.84, No.1, p. 56-70.
  7. Дарховский Б.С., Попков А.Ю., Попков Ю.С. Метод пакетных итераций Монте-Карло для решения задач глобальной оптимизации. Информационные технологии и вычислительные системы. 2014, вып.3. С. 39-52.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».