Работа посвящена рассмотрению штрафной функции для условной оптимизации распознающих функционалов. Распознающие функционалы предназначены для определения существования / несуществования решения системы уравнений с интервальной неопределённостью в данных. Кроме того, с их помощью находится вектор параметров для построения кривой, которая наилучшим образом согласуется с данными.

В качестве мотивации выступает тот факт, что во многих прикладных задачах, как линейных, так и нелинейных, существуют ограничения на параметры модели. Например, неотрицательность времени или условия на коэффициенты в модели авторегрессии.

Постановка задачи вкратце такова: необходимо предложить штрафную функцию и обосновать её применимость. После этого реализовать и внедрить её в библиотеку интервальных вычислений IntvalPy на языке Python, а также апробировать на прикладных задачах.

Семинар будет проведен в смешанном формате. Очное заседание пройдет в  конференц-зале ФИЦ ИВТ (к.513), дистанционно к семинару можно будет подключиться по ссылке https://vcs-6.ict.nsc.ru/b/grz-ayy-7ne

Для студентов и аспирантов, находящихся в Новосибирске и не имеющих причин для дистанционного подключения, очное присутствие обязательно.

Запись семинара (доклад с 25-й минуты): https://vcs-6.ict.nsc.ru/playback/presentation/2.3/caeaa151fe7743faa3d160ccb904deddc5b7d1cb-1670903098078