Ключевое слово: «машинное обучение»

В данной статье исследуется синергия информатики и математики через призму интердисциплинарного подхода к изучению последовательностей Коши и описывается как взаимодействие математических теорий и алгоритмических практик позволяет создавать более эффективные и устойчивые алгоритмы для решения сложных задач. Анализируется использование последовательностей Коши в различных областях информатики, таких как численные вычисления, обработка данных и машинное обучение, а также подчеркивается значение математического фундамента для развития алгоритмического мышления. И, наоборот, разбираются примеры практического применения интердисциплинарного подхода, демонстрируя, как синергия двух наук может привести к новым открытиям и инновациям. Но это возможно лишь при наличии сформированного навыка самостоятельного решения задач, используя разнообразные инструментарии. Таким образом в статье говорится не столько о интердисциплинарном подходе, сколько о формировании универсальной грамотности обучающихся через синтез математики и информатики. В данной статье исследуется взаимодействие между математическим понятием последовательности Коши и его применением в информатике, особенно в контексте алгоритмического мышления. При этом как математика, так и информатика рассматриваются в формате доминанты, то есть не выводится роль каждого из предметов на уровень средства. То есть, с одной стороны, в статье раскрываются математические принципы, которые помогают формировать четкие и эффективные алгоритмические решения в программировании и анализе данных. С другой, машинное обучение и оптимизационные алгоритмы помогают совершенствовать математические вычисления при обработке данных. Таким образом, статья включает в себя примеры применения последовательностей Коши в различных областях информатики, таких как численные методы, машинное обучение и обработка данных. Также обсуждаются основные подходы к обучению алгоритмическому мышлению с акцентом на важность математического фундамента. В данной статье представлено взаимное проникновение двух дисциплин, с попыткой сохранить баланс между ними, не переводящий в формат инструмента.

Гололедно-изморозевые отложения на проводах воздушных линий электропередачи представляют серьёзную угрозу надёжности энергосистем. Кристаллическая сублимационная изморозь, образующаяся при благоприятных метеорологических условиях, может привести к технологическим нарушениям на участках, имеющих удовлетворительное состояние и ниже. В данной работе систематизируются физические механизмы образования кристаллической изморози, анализируются существующие математические модели и обсуждаются методы их региональной калибровки. Рассматриваются гибридные подходы, интегрирующие физические модели с алгоритмами машинного обучения. Обозначаются вопросы, показывающие разрыв между научными достижениями и их практическим внедрением в энергосистемах.