Виктория Викторовна Ведюшкина, Владислав Александрович Кибкало, Глеб Владимирович Белозёров – лауреаты премии Президента Российской Федерации в области науки и инноваций для молодых учёных за 2025 год |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-02-08 11:59 Премия присуждена за открытие и исследование обобщённых биллиардов и топологическое моделирование гамильтоновых систем. Виктория Викторовна Ведюшкина родилась 4 мая 1990 года в городе Волгодонске Ростовской области, профессор механико-математического факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова, доктор физико-математических наук. Область научных интересов: геометрия, топология, интегрируемые системы, математические биллиарды. Публикационная активность: 63 публикации в российских и зарубежных изданиях. Владислав Александрович Кибкало родился 9 ноября 1994 года в городе Арзамасе-16 Нижегородской области, доцент механико-математического факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова, кандидат физико-математических наук. Область научных интересов: геометрия, топология, интегрируемые системы, теория особенностей, математические биллиарды, приложения геометрии к анализу данных. Публикационная активность: 38 публикаций в российских и зарубежных изданиях. Глеб Владимирович Белозёров родился 16 января 1998 года в селе Юргинском Юргинского района Тюменской области, ассистент механико-математического факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова. Область научных интересов: геометрия, топология, интегрируемые системы, математические биллиарды. Публикационная активность: 23 публикации в российских и зарубежных изданиях. Работа по фундаментальной математике коллектива В.Ведюшкиной, В.Кибкало и Г.Белозёрова посвящена теории биллиардноподобных систем. Биллиарды являются моделями движения материальных частиц на плоскости внутри некоторой ограниченной области (по аналогии с движением шара на бильярдном столе) и позволяют исследовать классические физические, а в некоторых случаях и квантовые явления (где вместо материальных частиц – квантовые). Основным результатом работы коллектива стало открытие обобщённых биллиардных систем, которые авторы назвали биллиардными книжками, где листы – это плоскости, по которым движется частица, переходя с листа на лист, а корешок – это общий участок границы плоскостей. За счёт того что форма листов может быть принципиально различной, возникает большое разнообразие систем, которое позволяет моделировать гораздо более сложные динамические эффекты различной природы (из математической физики и механики), чем это было возможно ранее. Соединив между собой различные области науки (топологию, теорию динамических систем и гамильтонову механику), коллективу удалось создать и всестороннее развить новое научное направление – топологию интегрируемых биллиардов. Это, в свою очередь, привело к формированию новой научной школы. Помимо открытия обобщённых биллиардов коллективу удалось внести существенный вклад в изучение теории интегрируемых систем, в частности систем механики и их аналогов в псевдоевклидовом пространстве (где расстояние между точками может иметь разные знаки), биллиардов в многомерном пространстве, свойств траекторий динамических систем. Полученные коллективом результаты уже находят применение в решении фундаментальных и прикладных задач механики и физики, а также используются для обучения нейросетей. Источник: vk.com Комментарии: |
|