Попков Юрий Соломонович

Публикации в базе данных Math-Net.Ru

1. Энтропийная редукция матрицы данных с рандомизированными (0,1)-матрицами-проекторами
   
   ИТиВС, 2026, № 1,  92–99
2. Методы рандомизированного машинного обучения для генерации ансамблей случайных данных с заданными числовыми характеристиками
   
   Автомат. и телемех., 2025, № 7,  90–111
3. К теории полиномиальных моделей дискретных динамических систем
   
   Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 525 (2025),  109–129
4. Рандомизированное машинное обучение и прогнозирование площади термокарстовых озер в Кольской и Северо-Якутской тундре
   
   ИТиВС, 2025, № 4,  61–74
5. Итерационные методы с самообучением для решения нелинейных уравнений
   
   Автомат. и телемех., 2024, № 5,  129–135
6. Энтропийно-рандомизированное оценивание параметров нелинейной динамической модели по наблюдениям зависимого процесса
   
   Челяб. физ.-матем. журн., 9:1 (2024),  144–159
7. Аналитический метод решения одного класса нелинейных уравнений
   
   Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 519 (2024),  53–56
8. Использование геоимитационного моделирования для прогноза изменения площадей озер Арктики
   
   ИТиВС, 2024, № 3,  95–106
9. Асимптотический метод вычисления многомерных интегралов в задачах прогнозирования состояния термокарстовых озер
   
   ИТиВС, 2024, № 2,  86–91
10. Алгоритмы рандомизированного машинного обучения для прогнозирования эволюции площади термокарстовых озер в зонах вечной мерзлоты
    
    Автомат. и телемех., 2023, № 1,  98–120
11. О некоторых свойствах процедур рандомизированного машинного обучения при наличии зашумленных данных
    
    ИТиВС, 2023, № 2,  89–95
12. Oscillations in Dynamic Systems with an Entropy Operator
    
    Rus. J. Nonlin. Dyn., 19:1 (2023),  125–135
13. Рандомизация и энтропия в машинном обучении и обработке данных
    
    Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 504 (2022),  3–27
14. Прогнозирование распространения COVID-19 в ЕС с использованием рандомизированного машинного обучения динамических моделей
    
    ИТиВС, 2022, № 3,  67–78
15. Рандомизированное машинное обучение и прогнозирование нелинейных динамических моделей c применением к эпидемиологической модели SIR
    
    Информатика и автоматизация, 21:4 (2022),  659–677
16. Метод энтропийно-рандомизированного восстановления пропущенных данных
    
    Автомат. и телемех., 2021, № 4,  140–160
17. Энтропийно-рандомизированное проектирование
    
    Автомат. и телемех., 2021, № 3,  149–168
18. Энтропийно-рандомизированное прогнозирование эволюции площади термокарстовых озёр
    
    Челяб. физ.-матем. журн., 6:3 (2021),  384–396
19. Прогнозирование развития эпидемии COVID-19 в странах Европейского союза с использованием энтропийно-рандомизированного подхода
    
    Информатика и автоматизация, 20:5 (2021),  1010–1033
20. Элементы рандомизированного прогнозирования и его применение для предсказания суточной электрической нагрузки энергетической системы
    
    Автомат. и телемех., 2020, № 7,  148–172
21. Асимптотическая эффективность оценок максимальной энтропии
    
    Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 493 (2020),  104–107
22. Методы детерминированных и рандомизированных энтропийных проекций для редукции размерности матрицы данных
    
    Информ. и её примен., 14:4 (2020),  47–54
23. Кросс-энтропийная редукции матрицы данных с ограничением информационной емкости матриц-проекторов и их норм
    
    Матем. моделирование, 32:9 (2020),  35–52
24. Процедуры рандомизированного машинного обучения
    
    Автомат. и телемех., 2019, № 9,  122–142
25. Энтропийная редукция размерности в задачах рандомизированного машинного обучения
    
    Автомат. и телемех., 2018, № 11,  106–122
26. Метод генерации случайных векторов с заданной функцией плотности распределения вероятностей
    
    Автомат. и телемех., 2018, № 9,  31–45
27. Математические методы рандомизированного машинного обучения
    
    Итоги науки и техн. Соврем. мат. и ее прил. Темат. обз., 155 (2018),  65–88
28. Энтропийный метод сжатия матриц со случайными значениями элементов
    
    ИТиВС, 2018, № 1,  8–15
29. Метод оценки эффективности сжатия матриц данных в процедурах рандомизированного машинного обучения
    
    ИТиВС, 2018, № 1,  3–7
30. Итерационный МК-алгоритм решения задач глобальной оптимизации
    
    Автомат. и телемех., 2017, № 2,  82–98
31. Энтропийно-робастное рандомизированное прогнозирование при малых объемах ретроспективных данных
    
    Автомат. и телемех., 2016, № 5,  109–127
32. Метод пакетных итераций Монте-Карло: вероятностные характеристики
    
    Автомат. и телемех., 2015, № 5,  60–71
33. Параллельный Монте Карло для построения энтропийно-робастных оценок
    
    Матем. моделирование, 27:6 (2015),  14–32
34. Параметрическое и непараметрическое оценивание характеристик рандомизированных моделей при малых объемах данных (энтропийный подход)
    
    Матем. моделирование, 27:3 (2015),  63–85
35. Оценивание характеристик рандомизированных динамических моделей данных (энтропийно-робастный подход)
    
    Автомат. и телемех., 2014, № 5,  83–90
36. Метод пакетных итераций Монте-Карло для решения задач глобальной оптимизации
    
    ИТиВС, 2014, № 3,  39–52
37. Оценивание характеристик рандомизированных статических моделей данных (энтропийно-робастный подход)
    
    Автомат. и телемех., 2013, № 11,  114–131
38. Стохастическая микро- и макродинамика пространственного экономического обмена
    
    ИТиВС, 2011, № 4,  30–38
39. Учет априорной информации в парамакросистемах
    
    Автомат. и телемех., 2008, № 10,  19–30
40. Вероятностные характеристики парамакросистем
    
    Автомат. и телемех., 2008, № 2,  52–63
41. Качественный анализ динамических систем с $B_q$-энтропийным оператором
    
    Автомат. и телемех., 2007, № 1,  41–56
42. Основы теории динамических систем с энтропийным оператором и ее приложения
    
    Автомат. и телемех., 2006, № 6,  75–105
43. Динамические процедуры восстановления изображений по проекциям (компьютерная томография)
    
    Автомат. и телемех., 2006, № 2,  70–79
44. Оценка локальной константы Липшица $B_q$-энтропийного оператора
    
    Автомат. и телемех., 2005, № 7,  54–65
45. Макросистемные модели динамических стохастических сетей и GRID-технологии
    
    Автомат. и телемех., 2003, № 12,  143–163
46. Позитивные динамические системы с энтропийным оператором
    
    Автомат. и телемех., 2003, № 3,  104–113
47. Макросистемы и GRID-технологии: моделирование динамических стохастических сетей
    
    Пробл. управл., 2003, № 3,  10–20
48. Энтропийно-линейное программирование: мультипликативные методы с $p$-активными переменными и обратной связью
    
    Автомат. и телемех., 1999, № 5,  145–155
49. Мультипликативные алгоритмы с рактивными переменными в задачах максимизации энтропии на многогранниках
    
    Автомат. и телемех., 1998, № 10,  55–63
50. О сходимости прямых мультипликативных методов в задачах условной максимизации энтропии
    
    Автомат. и телемех., 1998, № 4,  93–105
51. Мультипликативные алгоритмы для восстановления изображений по проекциям
    
    Автомат. и телемех., 1998, № 1,  60–77
52. Вариационный принцип восстановления изображений по проекциям
    
    Автомат. и телемех., 1997, № 12,  131–139
53. Обоснование метода максимизации энтропии в задачах восстановления изображения по проекциям
    
    Автомат. и телемех., 1995, № 1,  94–100
54. Принцип локальных равновесий в моделях региональной динамики
    
    Матем. моделирование, 2:5 (1990),  40–59
55. Математические модели неравновесных состояний макросистем с самовоспроизведением и локально-термодинамическим распределением
    
    Автомат. и телемех., 1989, № 9,  135–147
56. Мультипликативный алгоритм для Ферми-моделей макросистем
    
    Автомат. и телемех., 1988, № 3,  70–80
57. Локально-стационарные модели неравновесной динамики макросистем с самовоспроизведением
    
    Докл. АН СССР, 303:3 (1988),  567–569
58. Идентификация нелинейных динамических объектов методами распознавания образов
    
    Автомат. и телемех., 1984, № 9,  94–101
59. Математические модели стационарных состояний макросистем
    
    Автомат. и телемех., 1984, № 6,  129–137
60. Мультипликативные схемы итерационных алгоритмов оптимизации
    
    Докл. АН СССР, 272:6 (1983),  1304–1306
61. Статистический анализ автоматических систем с динамической частотно-импульсной модуляцией
    
    Автомат. и телемех., 1980, № 4,  49–60
62. Об одной задаче квадратичной оптимизации двоичных нелинейных последовательностных машин
    
    Автомат. и телемех., 1978, № 12,  37–47
63. Модели систем автоматического управления с динамической частотно-импульсной модуляцией
    
    Автомат. и телемех., 1977, № 2,  52–63
64. Анализ нелинейных систем, описываемых рядом Вольтерра
    
    Автомат. и телемех., 1976, № 11,  5–15
65. Об эффективности смешанных стратегий в задачах оптимизации
    
    Автомат. и телемех., 1976, № 9,  90–95
66. Оптимальное планирование и проблемы управления развитием городских систем (обзор и задачи исследования)
    
    Автомат. и телемех., 1976, № 6,  78–116
67. Математическое моделирование развития городских систем (обзор)
    
    Автомат. и телемех., 1975, № 11,  93–127
68. Многомерное преобразование Лапласа–Галуа в теории нелинейных последовательностных машин
    
    Докл. АН СССР, 206:5 (1972),  1061–1064


69. Владимир Львович Арлазаров (к 80-летию)
    
    Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 13:1 (2020),  150–153
70. Памяти профессора Владимира Иосифовича Гурмана
    
    Программные системы: теория и приложения, 7:3 (2016),  109–132
71. К семидесятипятилетию Станислава Васильевича Емельянова
    
    Дифференц. уравнения, 40:5 (2004),  579–581
72. Рецензия на монографию В. Н. Вапника и А. Я. Червоненкиса “Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения)”
    
    Автомат. и телемех., 1975, № 10,  191–192