Семинары 2026

Совместное заседание Коломенского научного семинара и семинара НУЛ ММВП

15 мая 2026 г. в 15:00 состоялось Совместное заседание Коломенского научного семинара (руководитель, проф. д.ф.-м.н., Владимир Павлович Лексин) и семинара НУЛ "Моделей и методов вычислительной прагматики":

Докладчик: Цыганков Дмитрий Александрович, (МГУ им. М. В. Ломоносова)

Тема: Прямоугольные многогранники, гиперболические многообразия и торическая топология

Аннотация: 

В данном докладе автором представлен гомотопический тип таких многообразий в случае некомпактного P. Предложен подсчет колец когомологий: в случае идеальных многогранников (или если идеальная вершина только одна) получаются факторкольцо кольца многочленов с коэффициентами в Z2 по идеалам, которые описываются комбинаторикой многогранника P. В иных случаях когомологии более сложные, но всё ещё выглядят обозримо.

Подключиться к конференции Zoom
https://us06web.zoom.us/j/86074015543?pwd=tokXlabSLviuZ9d8kuIF9gEMOHqC31.1

Идентификатор конференции: 860 7401 5543
Код доступа: 026153

Cовместное заседание ДАДИИ, НУЛ ММВП и НУЛ МУСС

13 мая 2026 г. в 12:00 состоялось Совместное заседание ДАДИИ, НУЛ ММВП и НУЛ МУСС состоится предварительное обсуждение (предзащита) кандидатской диссертации по компьютерным наукам Феногеновой Алены Сергеевны по теме «Методология тестирования способностей генеративных фундаментальных моделей».

Научный руководитель: доктор наук, профессор НИУ ВШЭ Тутубалина Елена Викторовна, с.н.с. научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики

 Рецензенты:

 1.     PhD, доцент Макаров Илья Андреевич, департамент анализа данных и искусственного интеллекта  ФКН НИУ ВШЭ

2.    кандидат наук, доцент Ильвовский Дмитрий Алексеевич, н.с. международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН НИУ ВШЭ

 С текстом и резюме диссертации можно ознакомиться по запросу в департаменте анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ.

Cовместное заседание ДАДИИ, НУЛ ММВП и НУЛ МУСС

29 апреля 2026 г. в 12:00 состоялось Совместное заседание ДАДИИ, НУЛ ММВП и НУЛ МУСС состоится предварительное обсуждение (предзащита) кандидатской диссертации по компьютерным наукам Храброва Кузьмы Андреевича:

Соискатель: Храбров Кузьма Андреевич (НИУ ВШЭ, Москва)

Тема: Методология тестирования моделей предсказания химических свойств молекул

Научный руководитель: доктор наук, профессор НИУ ВШЭ Тутубалина Елена Викторовна, с.н.с. научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики

 Рецензенты:

 1.     PhD, доцент Деркач Денис Александрович, заведующий Научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных LAMBDA ФКН НИУ ВШЭ

2.    к.т.н., доцент Игнатов Дмитрий Игоревич, заведующий Научно-учебной лабораторией моделей и методов вычислительной прагматики ФКН НИУ ВШЭ

 С текстом и резюме диссертации можно ознакомиться по запросу в департаменте анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ.

Предзащита пройдет в дистанционном формате.

Подключиться к конференции Телемост по ссылке: 

https://telemost.360.yandex.ru/j/6841079886

Продолжение Совместного заседания Коломенского научного семинара и семинара НУЛ ММВП

17 апреля 2026 г. в 15:00 состоялось Совместное заседание Коломенского научного семинара (руководитель, проф. д.ф.-м.н., Владимир Павлович Лексин) и семинара НУЛ "Моделей и методов вычислительной прагматики":

Докладчик: Дмитрий Игнатов, (НИУ ВШЭ, Москва), содокладчик Д.Ю. Сырников (ГСГУ, Коломна)

Тема: Исследование признаков и сходство спектров (на основе решеток понятий) для теоретико-числовых констант и периодов Концевича-Цагира

Аннотация: 

В данном докладе мы расскажем о двух приложениях методов Анализа формальных понятий (FCA – англ. Formal Concept Analysis, прикладная ветвь теории решеток) в теории чисел.  Во-первых, мы покажем, как извлекать и систематизировать знания о классах чисел в современной теории чисел с помощью метода исследования признаков (AE –  англ. Attribute Exploration). Метод AE появился в FCA и известен в искусственном интеллекте как интерактивный метод извлечения знаний в форме импликаций (зависимостей между подмножествами признаков), в рамках которого эксперт в предметной области (например, математик) участвует в ответах на вопросы и предоставлении контрпримеров. Особое внимание уделяется состоянию дел для так  называемых периодов Концевича-Цагира и их взаимосвязи с трансцендентными числами. Во-вторых, мы используем спектры (ср. последовательности Битти для иррациональных чисел) различных теоретико-числовых констант и их объектно-признаковые представления для вычисления сходства между префиксами их спектров. В данном случае мы опираемся на хорошо интерпретируемый человеком характер базовых структур FCA, в частности, формальных понятий и их иерархий, где каждое понятие, представляет собой упорядоченную пару ее объема (замкнутое множество объектов) и содержания (замкнутое множество признаков). Мы также приводим несколько утверждений относительно структуры полученных решеток понятий их динамики.

Подключиться к конференции Zoom по ссылке:
https://us06web.zoom.us/j/83139105371?pwd=Zb8SHttFjYn379faFhELnJbbEm7Rxz.1

Идентификатор конференции: 831 3910 5371
Код доступа: 529212

Совместное заседание Коломенского научного семинара и семинара НУЛ ММВП

10 апреля 2026 г. в 15:00 состоялось Совместное заседание Коломенского научного семинара (руководитель, проф. д.ф.-м.н., Владимир Павлович Лексин) и семинара НУЛ "Моделей и методов вычислительной прагматики":

Докладчик: Дмитрий Игнатов, (НИУ ВШЭ, Москва), содокладчик Д.Ю. Сырников (ГСГУ, Коломна)

Тема: Исследование признаков и сходство спектров (на основе решеток понятий) для теоретико-числовых констант и периодов Концевича-Цагира

Аннотация: 

В данном докладе мы расскажем о двух приложениях методов Анализа формальных понятий (FCA – англ. Formal Concept Analysis, прикладная ветвь теории решеток) в теории чисел.  Во-первых, мы покажем, как извлекать и систематизировать знания о классах чисел в современной теории чисел с помощью метода исследования признаков (AE –  англ. Attribute Exploration). Метод AE появился в FCA и известен в искусственном интеллекте как интерактивный метод извлечения знаний в форме импликаций (зависимостей между подмножествами признаков), в рамках которого эксперт в предметной области (например, математик) участвует в ответах на вопросы и предоставлении контрпримеров. Особое внимание уделяется состоянию дел для так  называемых периодов Концевича-Цагира и их взаимосвязи с трансцендентными числами. Во-вторых, мы используем спектры (ср. последовательности Битти для иррациональных чисел) различных теоретико-числовых констант и их объектно-признаковые представления для вычисления сходства между префиксами их спектров. В данном случае мы опираемся на хорошо интерпретируемый человеком характер базовых структур FCA, в частности, формальных понятий и их иерархий, где каждое понятие, представляет собой упорядоченную пару ее объема (замкнутое множество объектов) и содержания (замкнутое множество признаков). Мы также приводим несколько утверждений относительно структуры полученных решеток понятий их динамики.

Подключиться к конференции Zoom по ссылке:
https://us06web.zoom.us/j/83139105371?pwd=Zb8SHttFjYn379faFhELnJbbEm7Rxz.1

Идентификатор конференции: 831 3910 5371
Код доступа: 529212

Совместное заседание (семинар) НУЛ ММВП, ЦЯСТ и департамента АД и ИИ

19 марта 2026 г. в 18:00 состоялось Совместное заседание (семинар) НУЛ ММВП, ЦЯСТ и департамента АД и ИИ

Докладчик: Игорь Александрович Куликов ассистент Кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ».

Тема: Представление результатов диссертационного исследования И.А. Куликова "Методы автоматического построения графов знаний структурно сложных динамических сетей и их применение в области телекоммуникаций"  

Аннотация: В своем диссертационном исследовании на соискание степени кандидата технических наук Игорь Александрович Куликов (Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ») рассказал о своем решении задачи снижения вычислительной сложности построения и применения графов знаний для моделирования структурно сложных динамических сетей (на примере телекоммуникаций). Автором разработаны многоуровневая модель графа знаний, а также методы ее индуктивного и дедуктивного синтеза, которые за счет иерархической структуры и поуровневой обработки позволяют значительно сократить время синтеза и выполнения запросов к модели. Предложена архитектура системы мониторинга (область применения телекомунникационные компании) на основе этих решений, создан фреймворк для сравнительного анализа моделей. Достоверность результатов подтверждена экспериментами на моделях различного размера (до 15 млн элементов) и внедрением в реальные проекты.

Подключиться к конференции Zoom по ссылке:

https://us06web.zoom.us/j/89114409720?pwd=tlKztm3nc18pgwdVX5JPNl0KlauLG8.1

Идентификатор конференции: 891 1440 9720

Код доступа: 690618

Совместный семинар НУЛ Моделей и методов вычислительной прагматики и заседание Коломенского научного семинара

13 марта 2026 г. в 15:00 состоится cовместное заседание Коломенского научного семинара (руководитель, проф.. д.ф.-м.н., Владимир Павлович Лексин) и семинара НУЛ "Моделей и методов вычислительной прагматики":

Докладчик: Игнатов Дмитрий Игоревич - к.т.н., Заведующий научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики; доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.

Тема: О применении энтропии в машинном обучении – учебный доклад 

Аннотация: В докладе будет рассказано как информационная энтропия Шеннона применяется в машинном обучении для отбора признаков при построении деревьев решений (decision trees) для решения задачи классификации на основе лекций автора доклада по курсам "Введением в машинное обучение и майнинг данных" и "Современный анализ данных". Будут обсуждаться и аналоги энтропии, используемые для отбора признаков, например, индекс Джини. Также будет показано, как т.н. кросс-энтропия используется для минимизации ошибок при обучения модели логистической регрессии (logistic regression). Кратко будут упомянуты варианты энтропии Цаллиса и Реньи, также нашедшие применение в машинном обучении.

Подключиться к конференции Zoom по ссылке:

https://us06web.zoom.us/j/84007208970?pwd=80uFWZjOC6CbcVACaSZbraApNSJTod.1

Идентификатор конференции: 840 0720 8970
Код доступа: 708964