Статья является развитием градиентного подхода с нейронной схемой в качестве формирователя изображения для ФПУ с микросканированием. В рассматриваемой модели широко используется метод наименьших квадратов (МНК). Данная МНК-модель обеспечивает оценку вариантов обработки на основе сопоставления градиентов сигналов и матриц неизвестных, соответствующих формируемым изображениям. Модель включает сопоставление градиентов сигналов и неизвестных, систему линейных уравнений относительно неизвестных, соответствующую системе нейронную схему; традиционное решение системы используется для формирования критерия остановки нейронной схемы.
Учебное пособие содержит основные теоретические положения курса линейной алгебры и аналитической геометрии. Изложение сопровождается рассмотрением задач на применение основных понятий. Включены задачи для аудиторной и самостоятельной работы по каждой главе и задания тестовых вопросов с учетом компетентностной направленности. Издание предназначено для обучающихся по направлениям подготовки «Бизнес-информатика», «Информационные системы и технологии», «Прикладная информатика», а также для преподавателей вузов
Монография посвящена экстремальным задачам теории приближений в пространстве непрерывных функций при аппроксимации элементами конуса, натянутого на конечное число образующих. В терминах расширенного конуса, чебышевского альтернанса с использованием понятия правого знака конуса, приводятся критерии элемента наилучшего приближения с ограничениями и условия его единственности для любой непрерывной функции. Монографии предназначена для студентов старших курсов и аспирантов математических специальностей университетов, кроме того, она может быть полезна научным работникам в области теоретической и прикладной математики.
Рассмотрены вопросы, связанные с разработкой компьютерной технологии трансформации аномалий силы тяжести в пределах больших территорий методом истокообразной аппроксимации. Для повышения точности вычисления трансформант предлагается комплексное использование глобальной и региональных моделей аномального гравитационного поля. Представлены результаты построения глобальных моделей аномалий Буге по равномерной сети точек 5 ×5 и по разреженной сети 5 ×(5-60) в полярных областях Земли при глубине точечных масс 550 км. В первом случае после выполнения 500 итераций среднеквадратическая погрешность аппроксимации составила более 7 мГал, во втором - менее 0.001 мГал.