К математической теории отображения информации в нейронных сетях

Вивчаються незвідні неортогональні розклади одиниці. Наведені результати показують, що на відміну від традиційних обмежень типу „незалежні виміри” врахування некомутативності важ­ливе при опису інформаційних систем. We study irreducible nonorthogonal resolutions of the identity. The results obtained...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Український математичний журнал
Date:1995
Main Author: Зарицкий, А.Ф.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут математики НАН України 1995
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/164641
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:К математической теории отображения информации в нейронных сетях / А.Ф. Зарицкий // Український математичний журнал. — 1995. — Т. 47, № 12. — С. 1706–1707. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-164641
record_format dspace
spelling Зарицкий, А.Ф.
2020-02-10T10:16:49Z
2020-02-10T10:16:49Z
1995
К математической теории отображения информации в нейронных сетях / А.Ф. Зарицкий // Український математичний журнал. — 1995. — Т. 47, № 12. — С. 1706–1707. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
1027-3190
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/164641
517.986+517.95
Вивчаються незвідні неортогональні розклади одиниці. Наведені результати показують, що на відміну від традиційних обмежень типу „незалежні виміри” врахування некомутативності важ­ливе при опису інформаційних систем.
We study irreducible nonorthogonal resolutions of the identity. The results obtained show that, in contrast to traditional requirements of “independent measurements” type, the noncommutative approach gives a more precise description of information systems.
ru
Інститут математики НАН України
Український математичний журнал
Статті
К математической теории отображения информации в нейронных сетях
To the mathematical theory of representation of information in neural nets
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title К математической теории отображения информации в нейронных сетях
spellingShingle К математической теории отображения информации в нейронных сетях
Зарицкий, А.Ф.
Статті
title_short К математической теории отображения информации в нейронных сетях
title_full К математической теории отображения информации в нейронных сетях
title_fullStr К математической теории отображения информации в нейронных сетях
title_full_unstemmed К математической теории отображения информации в нейронных сетях
title_sort к математической теории отображения информации в нейронных сетях
author Зарицкий, А.Ф.
author_facet Зарицкий, А.Ф.
topic Статті
topic_facet Статті
publishDate 1995
language Russian
container_title Український математичний журнал
publisher Інститут математики НАН України
format Article
title_alt To the mathematical theory of representation of information in neural nets
description Вивчаються незвідні неортогональні розклади одиниці. Наведені результати показують, що на відміну від традиційних обмежень типу „незалежні виміри” врахування некомутативності важ­ливе при опису інформаційних систем. We study irreducible nonorthogonal resolutions of the identity. The results obtained show that, in contrast to traditional requirements of “independent measurements” type, the noncommutative approach gives a more precise description of information systems.
issn 1027-3190
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/164641
citation_txt К математической теории отображения информации в нейронных сетях / А.Ф. Зарицкий // Український математичний журнал. — 1995. — Т. 47, № 12. — С. 1706–1707. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT zarickiiaf kmatematičeskoiteoriiotobraženiâinformaciivneironnyhsetâh
AT zarickiiaf tothemathematicaltheoryofrepresentationofinformationinneuralnets
first_indexed 2025-11-26T18:00:55Z
last_indexed 2025-11-26T18:00:55Z
_version_ 1850852022096494592