• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФКН
Контакты

109028, Москва,
Покровский бульвар, дом 11, каб. Т-614
(проезд: м. Тургеневская/Чистые пруды, Китай-город, Курская/Чкаловская)
тел: (495) 628-83-68

почта: fes@hse.ru 

Руководство
Первый заместитель декана Мерзляков Сергей Анатольевич
Заместитель декана по учебной работе Покатович Елена Викторовна
Заместитель декана по научной работе Веселов Дмитрий Александрович
Заместитель декана по международной деятельности Засимова Людмила Сергеевна
Заместитель декана по работе со студентами Бурмистрова Елена Борисовна
Книга
Systemic Financial Risk
В печати

Springer Publishing Company, 2024.

Глава в книге
The Living Standards in the USSR During the Interwar Period
В печати

Voskoboynikov I.

In bk.: Oxford Research Encyclopedia of Economics and Finance. Oxford University Press, 2024.

Препринт
Strategizing with AI: Insights from a Beauty Contest Experiment

Dagaev D., Paklina S., Parshakov P.

Social Science Research Network. Social Science Research Network. SSRN, 2024

состоялось заседание общемосковского научного семинара "МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИКЕ, БИЗНЕСЕ И ПОЛИТИКЕ".

М.В.Ульянов (НИУ ВШЭ, МГУПечати) - "Количественные оценки информационной чувствительности алгоритмов" 

              Аннотация доклада:

 

          При анализе ресурсной эффективности алгоритмов актуальным является получение результатов, позволяющих прогнозировать их ресурсные затраты, в том числе и трудоёмкость, при решении различных задач в данной проблемной области. Общепринятым является подход, связанный с введением функции трудоёмкости, как функции длины входа алгоритма, причём прогнозирование по изменению длин входов осуществляется на основе трудоёмкости в среднем, а прогнозирование на фиксированной длине входа — по трудоёмкостям в лучшем и худшем случаях. Прогнозирование по трудоёмкости в худшем случае (гарантированная оценка сверху) даёт почти всегда сильно завышенные результаты, а прогнозирование по трудоёмкости в среднем не учитывает информацию о варьировании, что не обеспечивает необходимую точность прогноза. Кроме того, при разработке алгоритмов для программ, функционирующих в режиме реального времени, возникает задача обеспечения стабильности расчётов по времени. При этом в качестве оценки стабильности по времени программной реализации алгоритма может быть использована и количественная оценка его информационной чувствительности. В связи с этим, в аспекте проблематики прогнозирования временной эффективности для программных реализаций алгоритмов и оценки их стабильности по времени представляет интерес задача введения и сравнительного анализа различных количественных оценок информационной чувствительности.

           В докладе рассматриваются количественные оценки информационной чувствительности алгоритмов, полученные на основе исследования функции трудоёмкости аппаратом теории вероятностей, и особенности их применения, приводятся экспериментальные данные и результаты сравнительного анализа различных оценок.

 

2011_Презентация_Ульянов_НИУ_ВШЭ.ppt 

Рабочий язык: русский 

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 

Руководители семинара: д.т.н., проф. Алескеров Фуад Тагиевич, д.т.н., проф. Подиновский Владислав Владимирович. 
Соруководитель семинара - д.т.н., проф. Миркин Борис Григорьевич,

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------