На семинаре обсуждались возможности организации трехуровневой системы моделей для исследования технических систем. Такая система включает взаимосвязанные модели аналитического, имитационного и технического уровней, обеспечивая тем самым связь между теоретическими результатами и приложениями.
Целью поездки было также заключение соглашения о сотрудничестве между ИПМИ КарНЦ РАН и Институтом материалов для электроники и магнетизма CNR IMEM. В ходе поездки обсуждались возможности совместных исследований, в том числе в области теоретической информатики, квантовых вычислений, а также возможности реализации практических проектов, таких как оптимизация транспортных потоков небольших городов.
Новости
16 мая 2019
По приглашению Университета г. Тренто (Италия) с.н.с. Румянцев А.С. выступил на семинаре "Department of Information Engineering and Computer Science" с докладом "Three-Level Stochastic Modeling of High-Performance and Distributed Computing Systems".
Смотрите также:
12 апреля 2024
На ознакомительной экскурсии студентам 1 курса ПетрГУ специальности "Математика" сотрудники института рассказали о ведущихся исследованиях в Карельском научном центре.
1 апреля 2024
На сайте Math-Net.Ru выставлена презентация научного доклада А.А. Печникова "О наукометрических исследованиях на основе данных Math-Net.Ru", сделанного 27 марта 2024 года на заседании Ученого совета ИПМИ
13 марта 2024
5-7 марта 2024 г. проведен Международный семинар "Networking Games and Management", на котором обсуждались последние разработки в теории игр и смежных областях математики. На семинаре выступали участники из Петрозаводска, Санкт-Петербурга, Москвы, Новосибирска, Иркутска, Великого Новгорода, Ростова-на-Дону. Была также организована интернет-трансляция для обеспечения возможности участия в семинаре зарубежным коллегам.
2 марта 2024
2 марта 2024 г. в рамках "Математической студии" аспирант ИПМИ КарНЦ РАН Ковин А.М. прочитал лекцию для старшеклассников Лицея №13 на тему "Машинное обучение". В лекции ребята познакомились с практическими задачами построения прогнозных моделей на примере линейной регрессии.