Адрес e-mail:
Прошедшие события
Лекция о разработке методов для арктической медицины
Панельная онлайн-дискуссия на тему «Новая волна. Акселерация будущего»
Онлайн-собрание ректората и студенческого актива института
AI 2020: технологии, рынок и управление продуктами
Родительское собрание в МФТИ
Летняя онлайн-школа «Всероссийский навигатор абитуриентов МФТИ»
Фазли Атауллаханов: «Физика свертывания крови и COVID-19»
Юрий Яровиков: «Какая математика нужна в анализе данных?»
Михаил Бурцев — об экспериментах с Memory Transformer
Даниил Поляков: «Мощь Python на все случаи жизни»
Презентация магистерской программы «Биоинформатика» ФБМФ и Napoleon IT
Александр Львовский: «Квантовая революция как мировой технологический тренд»
Выпускной МФТИ 2020: онлайн-формат не отменяет праздник
Директор ФИАН Николай Колачевский: «Наука и технологии: путь в лидерство»
Онлайн-презентация кафедры космической физики ЛФИ
Сессия вопросов-ответов с биоинформатиком Антоном Буздиным
Презентация магистерской программы «Физика сверхпроводимости и квантовых материалов»
Презентация магистерской программы «Двумерные материалы: физика и технология наноструктур»
Презентация магистерской программы «Цифровые технологии в бизнесе»
Денис Дмитриев: «Особенности поступления и ответы на вопросы. Приемная кампания — 2020»

Лекция профессора математики Ольденбургского университета Алексея Чернова

опубликовано: 25.02.2017
чернов.jpg2 марта в 14.00 в 430ГК прочтёт лекцию профессор математики по специальности «численные методы и численное моделирование» Института математики (Ольденбургский университет имени Карла фон Осецкого) Алексей Чернов

Тема: «Численные методы для оценки случайности в задачах со случайно варьирующимися параметрами».

Аннотация:

Решения многих прикладных задач формально описываются с помощью дифференциальных уравнений. Подобные модели содержат параметры, значения которых не всегда точно известны. В этом случае параметры могут моделироваться как случайные величины или процессы — таковыми становятся и искомые решения. 

На лекции будут рассмотрены некоторые методы решения задач со случайными параметрами. В частности, многосеточный метод Монте Карло, при определённых условиях позволяющий найти вероятностные характеристики решения с асимптотически минимальными затратами при фиксированной точности.

Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

© 2001-2020 Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Противодействие коррупции | Сведения о доходах

Политика обработки персональных данных МФТИ

Техподдержка сайта | API

Использование новостных материалов сайта возможно только при наличии активной ссылки на https://mipt.ru

МФТИ в социальных сетях