Публикации

Название Авторы (сотрудники ИВМиМГ) Выходные данные Файл
БАЗА ДАННЫХ ОБРАБОТАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКОВ ЛЮДЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ЦЕЛЬЮ РЕШЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ЗАДАЧ СЕГМЕНТАЦИИ, ДЕТЕКЦИИ, КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, В ТОМ ЧИСЛЕ, ЗАДАЧИ СЕГМЕНТАЦИИ ТЕЛ ПОЗВОНКОВ Лукинов Виталий Леонидович, Угольникова Екатерина Алексеевна Рерих В.В., Васильев К.О., Лукинов В.Л., Угольникова Е.А., БАЗА ДАННЫХ ОБРАБОТАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКОВ ЛЮДЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ЦЕЛЬЮ РЕШЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ЗАДАЧ СЕГМЕНТАЦИИ, ДЕТЕКЦИИ, КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, В ТОМ ЧИСЛЕ, ЗАДАЧИ СЕГМЕНТАЦИИ ТЕЛ ПОЗВОНКОВ, Свидетельство о регистрации базы данных RU 2023621304, 21.04.2023. Заявка № 2023620932 от 05.04.2023.
Способ выбора лечения пациентов с разрывом дистального сухожилия двуглавой мышцы плеча Лукинов Виталий Леонидович Медведчиков А.Е., Лукинов В.Л,, Кирилова И.А. //Свидетельство о государственной регистрации патента на изобретение № 2023688746 "Способ выбора лечения пациентов с разрывом дистального сухожилия двуглавой мышцы плеча": заявл. 17.11.2022 : дата регистрации. 21.12.2023 URL https://new.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=RUPAT&DocNumber=2810022&TypeFile=html
A global random walk on grid algorithm for second order elliptic equations Сабельфельд Карл Карлович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Karl K. Sabelfeld (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics, Russian Academy of Sciences, Novosibirsk State University) and Dmitrii Smirnov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics, Russian Academy of Sciences) A global random walk on grid algorithm for second order elliptic equations // Monte Carlo Methods & Applications . Sep2021, Vol. 27 Issue 3, p211-225. 15p. Q3, https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/mcma-2021-2092/html Scopus. This work of the GRWG algorithm development is supported by the Russian Science Foundation under Grant 19-11-00019, and the Russian Foundation for Basic Research under Grant 20-51-18009 in the part of random walk on grid process implementations.
Maximum cross section method in the filtering problem for continuous systems with Markovian switching Аверина Татьяна Александровна 1. Tatyana A. Averina and Konstantin A. Rybakov. Maximum cross section method in the filtering problem for continuous systems with Markovian switching // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, Vol.36, No 3, 2021, pp. 127-137. Tatyana A. Averina, Novosibirsk State University, Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics, Siberian Branch of the RAS, Novosibirsk 630090, Russia. E-email: ata@osmf.sscc.ru Konstantin A. Rybakov, Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow 125993, Russia - квартиль Q2 - DOI: https://doi.org/10.1515/rnam-2021-0011 - Web of Science, Scopus - ссылки в статье на госзадание ИВМиМГ СО РАН 0315–2019–0002
Numerical and statistical simulation technique for the aircraft wing thermal state in icing conditions Гусев Сергей Анатольевич Gusev S. A., Nikolaev V.N. Numerical and statistical simulation technique for the aircraft wing thermal state in icing conditions // AIP Conference Proceedings. - 2021. - Vol. 2351 : International conference on the methods of aerophysical research (ICMAR 2020), Novosibirsk, 1–7 Nov. 2020. – Art. 030049 (8 p.). - DOI: 10.1063/5.0052867. Аффиляции: S. A. Gusev1, 2, a) and V. N. Nikolaev3, b) 1)Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Ac. Lavrentieva ave. 6 Novosibirsk 630090 Russia. 2)Novosibirsk State Technical University, Prospekt K. Marksa 20 Novosibirsk 630073 Russia. 3)Siberian Aeronautical Research Institute (SibNIA) named after S. A. Chaplygin, Polzunov Street 21 Novosibirsk 630051 Russia. a)Corresponding author: sag@osmf.sscc.ru b)Electronic mail: nikvla50@mail.ru. Индексирована в Scopus. WoS
Numerical-statistical study of the prognostic efficiency of the SEIR model Лотова Галия Зуфаровна, Лукинов Виталий Леонидович, Марченко Михаил Александрович, Михайлов Геннадий Алексеевич, Смирнов Дмитрий Дмитриевич G. Z. Lotova (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), V. L. Lukinov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), M. A. Marchenko (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), G.A. Mikhailov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), and D. D. Smirnov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS), Numerical-statistical study of the prognostic efficiency of the SEIR model // RJNAMM, vol.36, No.6, pp.337-345, 2021 Q2, Web of Science, Scopus. Работа выполнена в рамках госзадания ИВМиМГ СО РАН проект № 0251-2021-0002.
Theoretical studies of the cockpit systems thermophysical parameters using stochastic differential equations Гусев Сергей Анатольевич Gusev S. A., Nikolaev V.N. Theoretical studies of the cockpit systems thermophysical parameters using stochastic differential equations // AIP Conference Proceedings. - 2021. - Vol. 2351 : International conference on the methods of aerophysical research (ICMAR 2020), Novosibirsk, 1–7 Nov. 2020. – Art. 0052868 (10 p.). - DOI: 10.1063/5.0052868. Аффиляции: S. A. Gusev1, 2, a) and V. N. Nikolaev3, b) 1)Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Ac. Lavrentieva ave. 6 Novosibirsk 630090 Russia. 2)Novosibirsk State Technical University, Prospekt K. Marksa 20 Novosibirsk 630073 Russia. 3)Siberian Aeronautical Research Institute (SibNIA) named after S. A. Chaplygin, Polzunov Street 21 Novosibirsk 630051 Russia. a)Corresponding author: sag@osmf.sscc.ru b)Electronic mail: nikvla50@mail.ru. Индексирована в Scopus. WoS В статье есть ссылка на проект 0315-2019-0002 госзадания ИВМиМГ СО РАН
Algorithm for Solving the Inverse Problem of Catalytic Reforming of Gasoline Смирнов Дмитрий Дмитриевич Smirnov D (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics, Siberian Branch RAS), Koledina K (Ufa Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute of Petrochemistry and Catalysis, Ufa State Petroleum Technological University), Gubaydullin I (Ufa Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute of Petrochemistry and Catalysis, Ufa State Petroleum Technological University) Parallel Genetic Algorithm for Solving the Inverse Problem of Catalytic Reforming of Gasoline // Параллельные вычислительные технологии – XV международная конференция, ПаВТ'2021, г. Волгоград, 30 марта – 1 апреля 2021 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2021. 291 с. https://doi.org/10.14529/pct2021 РИНЦ. Работа выполнена при финансовой поддержке грантов РНФ (коды проекта 19-71-00006, 21-71-20047), а также в рамках госзадания ИВМиМГ СО РАН проект № 0315-2019-0002.
Double randomization method for estimating the moments of solution to the coagulation equation Бурмистров Александр Васильевич, Коротченко Мария Андреевна A.V. Burmistrov1,2, M.A. Korotchenko1. Double randomization method for estimating the moments of solution to the coagulation equation // Марчуковские научные чтения-2021: Тезисы Междунар. конф., 4–8 октября 2021 г. / ИВМиМГ СО РАН. С.68-69. 1Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS 2Novosibirsk State University - DOI: 10.24412/cl-35065-2021-1-00-72 - РИНЦ - ссылки в статье на проект 0315-2019-0002 госзадания ИВМиМГ СО РАН
Параллельный алгоритм численного метода моделирования массопереноса в трещиновато-поровом коллекторе на суперкомпьютере Марченко Михаил Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич, Черных Игорь Геннадьевич .Д. Смирнов (Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН), Ю.О. Бобренёва (Уфимский государственный нефтяной технический университет), А.А. Мазитов (Уфимский федеральный исследовательский центр РАН), М.А. Марченко (Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН), И.М. Губайдуллин (Уфимский государственный нефтяной технический университет, Уфимский федеральный исследовательский центр РАН), И.Г.Черных (Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН) Параллельный алгоритм численного метода моделирования массопереноса в трещиновато-поровом коллекторе на суперкомпьютере // Параллельные вычислительные технологии – XIV международная конференция, ПаВТ'2020, г. Пермь, 31 марта – 2 апреля 2020 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2020. 340 с., РИНЦ, Работа выполнена при финансовой поддержке грантов РФФИ (коды проекта 19-37-50025, 18-01-00599), а также в рамках госзадания ИВМиМГ СО РАН проект № 0315-2019-0002. https://doi.org/10.14529/pct2020

Страницы