-
Математическое моделирование климата: кибернетический взгляд
Современная наука о климате давно вышла за рамки наблюдений и статистики. Сегодня это одна из самых сложных областей прикладного моделирования, где объединяются физика атмосферы, океанография, биология, информатика и теория управления. С позиции кибернетики климат можно рассматривать как гигантскую систему обратных связей, способную к саморегуляции, но подверженную возмущениям со стороны внешних и внутренних факторов. Математическое моделирование…
-
Как работает адаптивный фильтр Калмана
Фильтр Калмана — одно из важнейших достижений прикладной математики и инженерных наук XX века. Он лежит в основе систем навигации, управления роботами, обработки сигналов и предсказания состояний динамических систем. Однако классический фильтр Калмана имеет ограничение: он предполагает, что характеристики шума и модели известны и постоянны во времени. В реальных же системах эти параметры часто изменяются.…
-
Как выбрать архитектуру нейросети под конкретную задачу
Выбор архитектуры нейросети — это один из самых важных этапов при создании системы искусственного интеллекта. От того, насколько точно модель соответствует специфике задачи, зависит не только её точность и скорость, но и устойчивость к ошибкам, а также возможность дальнейшего масштабирования. Универсальной схемы, подходящей под любые цели, не существует — разные задачи требуют принципиально разных подходов…
-
Почему имитационное моделирование экономит миллионы
Современные компании, независимо от сферы деятельности, ежедневно принимают решения, которые напрямую влияют на их прибыль и устойчивость. От проектирования производственной линии до организации транспортной логистики — каждое управленческое действие связано с риском, затратами и неопределенностью. Чтобы снизить эти риски и принимать решения на основе данных, всё чаще используется имитационное моделирование — мощный инструмент прикладной науки,…
-
Почему цифровые двойники не всегда точны
Цифровые двойники сегодня стали одним из ключевых инструментов в индустрии, энергетике, транспорте и медицине. Они позволяют создавать виртуальные копии реальных объектов — станков, зданий, производственных линий, даже человеческих органов — и использовать их для прогнозирования, оптимизации и анализа. Однако на практике цифровые двойники далеко не всегда отображают реальность с необходимой точностью. Разрыв между моделью и…