В Международной конференции, посвященной топологическим методам в динамике, приняли участие преподаватели Департамента анализа данных и машинного обучения.

На III Mеждународной конференции «Топологические методы в динамике и смежные темы. Мастерская Шильникова» (Topological methods in dynamics and related topics) выступили с докладами профессор, д.ф.-м.н. Павел Евгеньевич Рябов и доцент, к.ф.-м.н. Валерия Константиновна Каверина, а также студент 4 курса Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ Глеб Пальшин.

В рамках конференции П. Е. Рябов и В. К. Каверина представили научный доклад, посвященный топологическому анализу особого слоя в виде Doubly Pinched Torus​ и его реализации в определенной механической системе («On the singular fibre with a doubly pinched torus and its realization in one mechanical system»).

Темой второго доклада, представленного Г. Пальшиным, стала визуализация с помощью инструментария Python интегрируемой по Лиувиллю гамильтоновой системы с тремя степенями свободы, которая описывает динамику трех магнитных вихрей («Python visualization of Gröbli solution for three magnetic vortices»). Научным руководителем Г. Пальшина выступил профессор Департамента анализа данных и машинного обучения П. Е. Рябов.

Оба доклада вошли в сборник тезисов, опубликованный по итогам конференции. Сборник доступен для скачивания по ссылке.

Ежегодная конференция «Топологические методы в динамике и смежные темы. Мастерская Шильникова» организована Международной лабораторией динамических систем и приложений факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде. Научно-исследовательская мастерская проводится в память о выдающемся математике Леониде Павловиче Шильникове. На конференции традиционно рассматриваются такие темы, как топологические методы в динамике, бифуркации и хаос, геометрия и топология слоений, алгебра и анализ, применение теории динамических систем. В 2020 году мероприятие прошло 12 и 13 декабря в режиме онлайн.

Топологический анализ данных — это новая область теоретических исследований для задач анализа данных (Data mining) и компьютерного зрения. Топологические методы все больше используются при анализе сложных динамических систем, где обычные методы в случае высокой размерности практически бесполезны.