RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерные исследования и моделирование
Компьютерные исследования и моделирование, 2020, том 12, выпуск 5, страницы 961–978 (Mi crm829)
Калибровка параметров модели расчета матрицы корреспонденций для г. Москвы
А. С. Иванова, С. С. Омельченко, Е. В. Котлярова, В. В. Матюхин

Список литературы (References)
1. А. А. Боровков, Эргодичность и устойчивость случайных процессов, УРСС, М, 1999; A. A. Borovkov, Ergodicity and Stability of Stochastic Processes, Wiley series in Probability and Statistics, 1998  mathscinet  zmath
2. Л. Д. Брэгман, “Доказательство сходимости метода Шелейховского для задачи с транспортными ограничениями”, ЖВМ и МФ, 7:1 (1967), 147–156  mathnet [L. D. Bregman, “Proof of the convergence of the Sheleikhovsky method for a problem with transport constraints”, Computational Mathematics and Mathematical Physics, 7:1 (1967), 147–156 (in Russian)  mathnet  crossref  mathscinet]
3. В. Вайдлих, Социодинамика: системный подход к математическому моделированию в социальных науках, УРСС, М, 2010; W. Weidlich, Sociodynamics: a System Approach to Mathematical Modellig in the Social Sciences, Harwood Academic Publishers, Amsterdam, 2000  mathscinet
4. Ф. П. Васильев, Методы оптимизации, Факториал Пресс, М, 2002 [F. P. Vasiliev, Methods of Optimization, Faktorial Press, Moscow, 2002 (in Russian)]
5. А. Дж. Вильсон, Энтропийные методы моделирования сложных систем, Наука, М, 1978; A. G. Wilson, Entropy in urban and regional modeling, Routledge, 2011  mathscinet
6. К. В. Гардинер, Стохастические методы в естественных науках, Мир, М, 1986; C. Gardiner, Stochastic methods. A Handbook for the Natural and Social Sciences, Springer, 2009  mathscinet  zmath  zmath
7. А. В. Гасников, Е. В. Гасникова, “Об энтропийно-подобных функционалах, возникающих в стохастической химической кинетике при концентрации инвариантной меры и в качестве функций Ляпунова динамики квазисредних”, Математические заметки, 94:6 (2013), 819–827  mathnet  zmath [A. V. Gasnikov, E. V. Gasnikova, “On Entropy-Type Functionals Arising in Stochastic Chemical Kinetics Related to the Concentration of the Invariant Measure and Playing the Role of Lyapunov Functions in the Dynamics of Quasiaverages”, Mathematical Notes, 94:2–14 (2013), 819–827  mathscinet]
8. А. В. Гасников, Е. B. Гасникова, M. A. Мендель, K. В. Чепурченко, “Эволюционные выводы энтропийной модели расчета матрицы корреспонденций”, Математическое моделирование, 28:4 (2016), 111–124  mathnet  mathscinet  zmath [A. V. Gasnikov, E. V. Gasnikova, M. A. Mendel’, K. V. Chepurchenko, “Evolutionary interpretations of entropy model for correspondence matrix calculation”, Mathematical Models and Computer Simulations, 28:4 (2016), 111–124 (in Russian)  mathscinet]
9. А. В. Гасников, Е. B. Гасникова, O. C. Федько, “О возможной динамике в модели ранжирования web-страниц PageRank и модернизированной модели расчета матрицы корреспонденций”, Труды МФТИ, 4:2–14 (2012) [A. V. Gasnikov, E. V. Gasnikova, O. S. Fed’ko, “Possible dynamics in the PageRank model of ranking web pages and the modernized model for calculating the correspondence matrix”, Trudy MFTI, 4:2–14 (2012) (in Russian)]
10. А. В. Гасников, С. Л. Кленов, Е. А. Нурминский, Я. А. Холодов, Н. Б. Шамрай, Введение в математическое моделирование транспортных потоков, 2-е изд, МЦНМО, М, 2013, 427 с. [A. V. Gasnikov, S. L. Klenov, E. A. Nurminsky, Ya. A. Kholodov, N. B. Shamray, Introduction to the mathematical modeling of traffic flows, 2nd ed, MCCME, Moscow, 2013, 427 pp. (in Russian)]
11. В. А. Малышев, С. А. Пирогов, “Обратимость и необратимость в стохастической химической кинетике”, Успехи математических наук, 63:1(379) (2008), 3–36  mathnet  mathscinet  zmath [V. A. Malyshev, S. A. Pirogov, “Reversibility and irreversibility in stochastic chemical kinetics”, Russian Mathematical Surveys, 63:1(379) (2008), 3–36  mathnet  crossref  mathscinet  adsnasa]
12. И. Н. Санов, “О вероятности больших отклонений случайных величин”, Математический сборник, 42:1 (1957), 11— 44  mathnet  mathscinet  zmath [I. N. Sanov, “On the probability of large deviations of random magnitudes”, Sbornik: Mathematics, 42:1 (1957), 11 — 44 (in Russian)  mathnet  mathscinet]
13. Г. В. Шелейховский, Транспортные основания композиции городского плана, Гипрогор, Л, 1936 [G. V. Sheleikhovsky, Transport bases of the composition of the city plan, Giprogor, Leningrad, 1936 (in Russian)]
14. L. Bogolubsky, P. Dvurechensky, A. Gasnikov, G. Gusev, Y. Nesterov, A. M. Raigorodskii, A. Tikhonov, M. Zhukovskii, “Learning supervised pagerank with gradient-based and gradient-free optimization methods”, Advances in neural information processing systems, 2016, 4914–4922
15. M. Cuturi, “Sinkhorn distances: Lightspeed computation of optimal transport”, Advances in neural information processing systems, 2013, 2292–2300
16. P. E. Dvurechensky, A. V. Gasnikov, A. V. Kroshnin, “Computational Optimal Transport: Complexity by Accelerated Gradient Descent Is Better Than by Sinkhorn’s Algorithm”, International Conference on Machine Learning, 2018, 1367–1376
17. N. S. Ethier, T. G. Kurtz, Markov processes, Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics: Probability and Mathematical Statistics, John Wiley and Sons Inc, New York, 1986  mathscinet  zmath
18. S. Guminov, P. Dvurechensky, N. Tupitsa, A. Gasnikov, Accelerated alternating minimization, accelerated Sinkhorn’s algorithm and accelerated iterative Bregman projections, 2020, arXiv: 1906.03622
19. D. Garber, E. Hazan, “A Linearly Convergent Conditional Gradient Algorithm with Applications to Online and Stochastic Optimization”, SIAM Journal on Optimization, 26 (2013)  mathscinet
20. D. A. Levin, Y. Peres, E. L. Wilmer, Markov chain and mixing times, American Mathematical Soc, Providence, 2009  mathscinet  adsnasa
21. W. Sandholm, Population games and evolutionary dynamics, MIT press, 2010  mathscinet  zmath
22. A. Zhigljavsky, A. Zilinskas, Stochastic global optimization, Springer Science & Business Media, 2008  mathscinet  zmath

© МИАН, 2025