Цикл лекций Дроботова Ю.Е. в рамках ВММШ-2026
Цикл лекций: «Теория нейросетевых аппроксимаций и адаптивное управление робототехническими системами» Аннотация: представлены математические основания теории аппроксимации нейронными сетями прямого распространения и показана их связь с задачами синтеза адаптивных контуров управления робототехническими комплексами. Лектор: молодой российский ученый, специалист в области операторов дробного интегродифференцирования и обобщенных функциональных пространств, к.ф.-м.н., научный сотрудник Лаборатории механики и физики новых материалов и устройств Института математики, механики и компьютерных наук им. И.И. Воровича Южного федерального университета Дроботов Юрий Евгеньевич. Данный цикл лекций был прочитан в рамках XXI Владикавказской молодежной математической школы, проходившей в период с 22 по 24 июля 2026 года в онлайн формате. Включает в себя следующие лекции: 00:01:23 - Лекция 1 «Нейронные сети прямого распространения как операторы аппроксимации: модуль непрерывности и скорость сходимости» 01:02:36 - Лекция 2 «Пространства Гёльдера и обобщенная гладкость в анализе нейросетевых отображений» 02:02:39 - Лекция 3 «Нейросетевая аппроксимация в адаптивном управлении робототехническими системами» Официальная страница ВММШ-2026 :https://smath.ru/activities/schools/18857/ Программа школы: https://smath.ru/activities/schools/18857/#n6 Организаторы ВММШ-2026 - Региональный научно-образовательный математический центр Южного федерального университета; - Факультет математики и компьютерных наук Северо-Осетинского государственного университета им. К.Л. Хетагурова ; - Южный математический институт Владикавказского научного центра Российской академии наук. __________________________________________________________________________________ Мероприятие проводилось при финансовой поддержке Минобрнауки России, соглашение № 075-02-2026-1316.
Цикл лекций: «Теория нейросетевых аппроксимаций и адаптивное управление робототехническими системами» Аннотация: представлены математические основания теории аппроксимации нейронными сетями прямого распространения и показана их связь с задачами синтеза адаптивных контуров управления робототехническими комплексами. Лектор: молодой российский ученый, специалист в области операторов дробного интегродифференцирования и обобщенных функциональных пространств, к.ф.-м.н., научный сотрудник Лаборатории механики и физики новых материалов и устройств Института математики, механики и компьютерных наук им. И.И. Воровича Южного федерального университета Дроботов Юрий Евгеньевич. Данный цикл лекций был прочитан в рамках XXI Владикавказской молодежной математической школы, проходившей в период с 22 по 24 июля 2026 года в онлайн формате. Включает в себя следующие лекции: 00:01:23 - Лекция 1 «Нейронные сети прямого распространения как операторы аппроксимации: модуль непрерывности и скорость сходимости» 01:02:36 - Лекция 2 «Пространства Гёльдера и обобщенная гладкость в анализе нейросетевых отображений» 02:02:39 - Лекция 3 «Нейросетевая аппроксимация в адаптивном управлении робототехническими системами» Официальная страница ВММШ-2026 :https://smath.ru/activities/schools/18857/ Программа школы: https://smath.ru/activities/schools/18857/#n6 Организаторы ВММШ-2026 - Региональный научно-образовательный математический центр Южного федерального университета; - Факультет математики и компьютерных наук Северо-Осетинского государственного университета им. К.Л. Хетагурова ; - Южный математический институт Владикавказского научного центра Российской академии наук. __________________________________________________________________________________ Мероприятие проводилось при финансовой поддержке Минобрнауки России, соглашение № 075-02-2026-1316.