Содержание
- 2. Криза сучасної парадигми дослідження складних систем Індустрія 4.0 і мережні технології Динамічні системи та сучасні методи
- 3. Бібліографія
- 4. Література Хусаінов Д.Я. Введення в моделювання динамічних систем: навчальний посібник / Хусаінов Д.Я., Харченко І.І., Шатирко
- 5. Література Николис Г. Познание сложного. Введение. / Г. Николис, И. Пригожин - М.: ЛКИ, 2008.- 354
- 6. Дискусія Пола Кругмана Дискусія Пола Кругмана гостра дискусія між старими таборами - неокласикою («мейнстрімом») і кейнсіанством
- 7. Нові ініціативи Дж.Сороса Нові ініціативи Дж.Сороса в даний час необхідні нові міждисциплінарні підходи до економіки, до
- 8. Jean-Philippe Bouchaud. Economics needs a scientific revolution // Nature. V. 455. P. 1181 (30 October 2008)
- 9. Парадигми синергетики Парадигми синергетики Г. Г. Малинецкий. Теория самоорганизации. На пороге IV парадигмы. - КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
- 10. Століття складності Століття складності Я думаю, що наступне століття стане століттям складності Стівен Хокінг, січень 2000
- 11. Клаус Мартін Шваб Клаус Мартін Шваб Schwab K. The Forth Industrial Revolution - http://www.amazon.com/dp/B01AIT6SZ8 Рифкин Дж.
- 12. Історія І 4.0
- 13. IoT IoT The Internet of Things (IoT, Інтернет речей) – мережа фізичних об‘єктів, поєднаних інтернетом
- 14. кіберфізичні системи кіберфізичні системи Під кіберфізичною системою розуміють поєднання фізичних процесів та кібернетичних компонентів
- 15. Базові технології Індустрії 4.0
- 16. Базові технології Індустрії 4.0
- 17. Машинне навчання
- 18. Глибоке навчання
- 19. Машинне навчання Машинне навчання (англ. machine learning) — це підгалузь штучного інтелекту в галузі інформатики, яка
- 20. Глибинне навчання Глиби́нне навча́ння (також відоме як глибинне структурне навчання, ієрархічне навчання, глибинне машинне навчання, англ.
- 22. Проблеми і можливості I 4.0 Проблеми і можливості I 4.0 - Штучний інтелект, ризики та можливості;
- 23. Гексагон когнітивної науки
- 24. сучасна нейронаука вичерпала можливості парадигми мозку як молекулярно-хімічної машини для пояснення механізмів роботи свідомості нейронаука немислима
- 25. Сучасні методи реєстрації активності мозку Сучасні методи реєстрації активності мозку Реєстрація ходу обробки інформації: електроенцефалографія і
- 26. Мозок – функціональна масштабно-інваріантна мережа
- 27. серцево-судинна система серцево-судинна система нейрон бронхіальна система (Мульти-)Фрактальні об’єкти в медицині
- 28. Нормальний синус-ритм серця Нормальний синус-ритм серця
- 29. Динаміка серцебиття Динаміка серцебиття Здорове серце Хворе серце Хворе серце Хворе серце
- 30. Фрактальність довжини повного кроку Фрактальність довжини повного кроку
- 31. Фрактальна динаміка положення рівноваги Фрактальна динаміка положення рівноваги
- 32. Когнітивна мережа міжособистісних зв’язків героїв роману В.Гюго “Знедолені” Когнітивна мережа міжособистісних зв’язків героїв роману В.Гюго “Знедолені”
- 33. Психодіагностика
- 34. Міри складності Інформаційні міри Лемпеля-Зіва; ентропії Шеннона, Тсалліса і Реньї, вейвлет-ентропія Хаос-динамічні моно- і мультимасштабні ентропійні
- 35. Кризи фондового ринку
- 36. DJIA’50
- 37. DJIA’80
- 38. DJIA’2016
- 39. Визначення прибутковостей Визначення прибутковостей Обчислюються зміни цін (“прибутковостей”- returns) активів з часом, ( часовий крок) ,
- 40. Прибутковість, волатильність djia Прибутковість, волатильність djia
- 41. Часовий ряд самоподібний, якщо Часовий ряд самоподібний, якщо де означає, що статистичні властивості обох сторін рівняння
- 42. Довгі “хвости” розподілів
- 43. Спочатку заданий часовий ряд інтегрується, Отримана послідовність значень розбивається на рівні проміжки, в кожному з яких
- 44. Локальний коефіцієнт Херста
- 45. Локальний коефіцієнт Херста
- 46. Локальний Н
- 47. Локальний коефіцієнт Херста
- 48. Спектр мультифрактальності (сингулярності)
- 49. Мультифрактальність і криза
- 50. DJIA’2016
- 51. Соловйов: 1(с.65-83), 2(92-109) Реалізує методи, засновані на фундаментальних властивостях дисипативних динамічних систем. Збудження, відхилення, повернення системи
- 52. (Крос-)Рекурентна карта Рекурентний графік відображається у вигляді двовимірної квадратної матриці, заповненої нулями і одиницями: де -
- 53. Рекурентні міри складності
- 54. (A) Сегмент траєкторії фазового простору для системи Реслера (Rossler) ; (B) RP
- 55. ЕЕГ
- 56. ЕКГ
- 57. Фондовий індекс
- 58. Побудова атрактора Виконується командою phasespace(a), де аргумент - попередньо імпортований у робочу область часовий ряд
- 59. Докладний розгляд рекурентних діаграм дозволяє виявити дрібномасштабні структури – текстуру, яка складається з простих точок, діагональних,
- 60. Характерна типологія рекурентних карт A – білий шум B – періодичний сигнал C – трендостійкий сигнал
- 61. Кількісний аналіз рекурентних діаграм (recurrence quantification analysis, RQA) Ці та деякі інші структури використовуються для обчислення
- 62. Визначимо Тепер, наприклад, коефіцієнт самоподібності і передбачуваність мають вигляд: Рекурентні міри
- 64. Кількісний аналіз рекурентних діаграм
- 65. Djia, ftse, oil?
- 66. Ентропійні міри Соловйов 1 (с.50-64), 2 (с.110-123) Для всього ряду Віконна реалізація Масштабно-залежна Віконна масштабно залежна
- 67. Процедура сoarse-graining
- 68. MSE
- 69. Ентропія Шеннона
- 70. Пермутаційна ентропія Соловйов (с.116) Чумак (Maket_Chumak_1.pdf), c. 33
- 71. Ентропія перестановок
- 73. Вейвлет аналіз
- 74. Нафтовий шок
- 75. Мережна парадигма Мережа описує колекцію вузлів або вершин (наприклад, фінансові установи, фондові ринки) і зв'язки між
- 76. Біологічні мережі
- 77. Ієрархічна карта науки (7940 журналів, 9.2 млн. цитувань) arXiv:1010.0431v1 [physics.soc-ph] 3 Oct 2010
- 78. Транспортні мережі
- 79. Соціальні мережі
- 80. Фінансовий кластер: Economic Networks: The New Challenges Frank Schweitzer, Giorgio Fagiolo, Didier Sornette,Fernando Vega-Redondo, Alessandro Vespignani,
- 81. Світова торгова мережа, 142 країни
- 82. Мережа персонажів Біблії
- 83. Когнітивні мережі: мережа міжособистісних зв’язків героїв роману В.Гюго “Знедолені”
- 84. Соціальні мережі
- 85. Нейро- та енерго- мультимережі
- 86. Кіберфізична інфраструктурна мережа
- 87. Моделі мереж
- 88. Спектральний аналіз базується на наступних матрицях Матриці суміжності (Adiacency Matrix) A Матриці Лапласа (Laplacian Matrix) L=
- 89. Лапласіан L n-вершинного ненаправленного графа G K - діагональна матриця ступеня вершини k A – матриця
- 90. Алгебраїчна зв’язність Міри складності Для матриці суміжності: Енергія графа: Спектральна щілина (spectral gap):
- 91. Алгоритм кореляції Алгоритм кореляції
- 92. Банки України
- 94. Віконна графодинаміка
- 96. Графи видимості
- 97. Граф видимості
- 98. Мультиплексні мережі (multiplex networks) та мережі мереж (networks of networks)
- 99. Мультиплексні графи видимості
- 100. Мультиплексні графи видимості
- 101. Рекурентні мультимережі
- 102. Візуалізація: MuxViz
- 103. MuxViz: MVG мультиплексна мережа
- 104. Gephi: MVG мультиплексна мережа
- 105. MuxViz: рекурентна мультиплексна мережа
- 106. Gephi: рекурентна мультиплексна мережа
- 107. Мультиплексні міри Середнє перекриття зв’язків (average edge overlap) визначає число шарів, в яких присутній даний зв'язок
- 108. Мультиплексні міри Загальне(повне) перекриття (total overlap) перекриття ступіня вузла міжшарова взаємна інформація
- 109. Мультиплексні міри ентропія мультиплексного ступіня мультиплексний коефіцієнт участі
- 110. Схема розрахунку (мульти-) мережних показників
- 111. Ftse-dax-fchi
- 115. ЕЕГ- сигнал, епілептичний напад
- 118. ЕЕГ- сигнал, епілептичний напад
- 119. vnsoloviev@rambler.ru vnsoloviev2016@gmail.com Запитання? Дякую за Вашу увагу
- 120. Дякую за Вашу увагу! Питання kafek.at.ua vnsoloviev@rambler.ru
- 121. Формалізація принципу Гейзенберга у квантовій механіці
- 123. Розподіл прибутковостей
- 126. Квантові передвісники співвідношення невизначеності Гейзенберга де і - середньоквадратичні відхилення координати і швидкості частинки з масою
- 127. Довжина рецесії Технічна рецесія: ВВП незмінний або зменшується протягом двох кварталів Національне бюро економічних досліджень (NBER):
- 132. Скачать презентацию