RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия

Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия, 2022, том 9, выпуск 1, страницы 113–125 (Mi vspua46)

Моделирование скорости колебательной релаксации с помощью методов машинного обучения
М. А. Бушмакова, Е. В. Кустова

Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
  1. A. A. Isakov, A. Yu. Letova, E. V. Kustova, “Evaluation of the Vibrational Relaxation Time for Air Components Based on the FHO and FHO-FR Models”, Vestnik St.Petersb. Univ.Math., 59:2 (2026), 195  crossref
  2. Xianying Chu, Wei Zhao, Hongjun Zhang, Jingying Wang, Song Fu, Shiyue Zhang, Chunhian Lee, “State-to-state approach in hypersonic thermochemical nonequilibrium flow simulations: a review”, Front. Chem., 14 (2026)  crossref
  3. Sanjeev Kumar, Alessandro Munafò, Sung Min Jo, Marco Panesi, “Investigation of non-equilibrium phenomena in nitrogen RF inductively coupled plasma discharges: a state-to-state approach”, J. Phys. D: Appl. Phys., 58:2 (2025), 025204  crossref
  4. Mahmoud Y. Shams, Zahraa Tarek, Ahmed M. Elshewey, “A novel RFE-GRU model for diabetes classification using PIMA Indian dataset”, Sci Rep, 15:1 (2025)  crossref
  5. Savir Ali, Mohammad Ubaidullah Bokhari, Savita Gautam, Shahnwaz Afzal, Syed Kavish Ali, 2025 2nd Global AI Summit - International Conference on Artificial Intelligence and Emerging Technology (AI Summit), 2025, 786  crossref
  6. P. G. Alimov, V. I. Gorikhovskii, “Analysis of Training Strategies for Finite Basis PINNs (FBPINNs)”, Moscow Univ. Phys., 80:S3 (2025), S977  crossref
  7. A. A. Isakov, V. I. Gorikhovskii, M. Yu. Melnik, “Regression Models for Calculating State-to-State Coefficients of the Rate of Vibrational Energy Exchanges”, Vestnik St.Petersb. Univ.Math., 57:2 (2024), 226  crossref
  8. Zarina Maksudova, Liia Shakurova, Elena Kustova, “Simulation of Shock Waves in Methane: A Self-Consistent Continuum Approach Enhanced Using Machine Learning”, Mathematics, 12:18 (2024), 2924  crossref
  9. Z. M. Maksudova, A. S. Savelev, E. V. Kustova, “Prediction of State-to-State Dissociation Rate Coefficients Using Machine-Learning Algorithms”, Vestnik St.Petersb. Univ.Math., 57:4 (2024), 584  crossref
  10. S. A. Pavlov, V. A. Istomin, “Application of Machine Learning Methods to Numerical Simulation of Hypersonic Flow”, Moscow Univ. Phys., 78:S1 (2023), S180  crossref
  11. Yu. N. Voroshilova, V. A. Istomin, O. V. Kunova, E. V. Kustova, E. A. Nagnibeda, M. A. Rydalevskaya, “Scientific School of Nonequilibrium Aeromechanics at St. Petersburg State University”, Vestnik St.Petersb. Univ.Math., 56:3 (2023), 289  crossref
  12. Ю. Н. Ворошилова, В. А. Истомин, О. В. Кунова, Е. В. Кустова, Е. А. Нагнибеда, М. А. Рыдалевская, “Научная школа неравновесной аэромеханики СПбГУ”, Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия, 10:3 (2023), 406–456  mathnet  crossref
  13. В. И. Гориховский, Е. В. Кустова, “Нейросетевой подход к описанию колебательной кинетики углекислого газа”, Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия, 9:4 (2022), 665–678  mathnet  crossref  mathscinet; V. I. Gorikhovskii, E. V. Kustova, “Neural network approach in modelling vibrational kinetics of carbon dioxide”, Vestn. St. Petersbg. Univ., Math., 9:4 (2022), 434–442  crossref


© МИАН, 2026