Участник:IShibaev
Материал из MachineLearning.
(→Весна 2017, 6-й семестр) |
|||
(6 промежуточных версий не показаны.) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
<big>Шибаев Иннокентий Андреевич</big> | <big>Шибаев Иннокентий Андреевич</big> | ||
- | + | <ul> | |
+ | <li>[[Московский физико-технический институт|МФТИ]], [[Факультет управления и прикладной математики МФТИ|ФУПМ]], 474</li> | ||
+ | <li>Кафедра «''[[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)|Интеллектуальные системы]]''»</li> | ||
+ | <li>Направление «''Интеллектуальный анализ данных''»</li> | ||
+ | </ul> | ||
+ | |||
+ | == Отчеты о научно-исследовательской работе == | ||
+ | |||
+ | === Весна 2017, 6-й семестр=== | ||
+ | |||
+ | '''Выпуклые релаксации для задачи множественного выравнивания (проблема синхронизации в SO(3))''' | ||
+ | |||
+ | ''В работе рассматривается задача множественного выравнивания третичных белковых структур. Задача множественного выравнивания состоит в том, чтобы для множества структур получить совмещающие их преобразования, минимизируя сумму попарных расстояний между атомами. Для решения задачи множественного выравнивания применяется алгоритм попарного выравнивания, решающий эту задачу для случая двух структур. В случае наличия в наборе структур разных конформаций алгоритм попарного выравнивания, вообще говоря, не находит глобального минимума в задаче множественного выравнивания ( решение задачи множественного выравнивания). В работе рассматривается матричная оптимизационная постановка задачи множественного выравнивания, проводятся вычислительные эксперименты (на выборке белковых структур из базы данных RCSB PDB), сравнение качества работы алгоритма попарного выравнивания и алгоритмов, полученных в результате выпуклой релаксации оптимизационной задачи множественного выравнивания. Отбрасываются невыпуклые ограничения на ранг и ортогональность, что позволяет свести задачу к выпуклой.'' | ||
+ | |||
+ | '''Готовится к публикации''' | ||
+ | |||
+ | ''И.А Шибаев, М.Е Карасиков, С.В Грудинин'' [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Shibaev2017MultipleStructureAlignment/doc/Shibaev2017MultipleStructureAlignment.pdf Выпуклые релаксации для задачи множественного выравнивания] |
Текущая версия
Шибаев Иннокентий Андреевич
- МФТИ, ФУПМ, 474
- Кафедра «Интеллектуальные системы»
- Направление «Интеллектуальный анализ данных»
Отчеты о научно-исследовательской работе
Весна 2017, 6-й семестр
Выпуклые релаксации для задачи множественного выравнивания (проблема синхронизации в SO(3))
В работе рассматривается задача множественного выравнивания третичных белковых структур. Задача множественного выравнивания состоит в том, чтобы для множества структур получить совмещающие их преобразования, минимизируя сумму попарных расстояний между атомами. Для решения задачи множественного выравнивания применяется алгоритм попарного выравнивания, решающий эту задачу для случая двух структур. В случае наличия в наборе структур разных конформаций алгоритм попарного выравнивания, вообще говоря, не находит глобального минимума в задаче множественного выравнивания ( решение задачи множественного выравнивания). В работе рассматривается матричная оптимизационная постановка задачи множественного выравнивания, проводятся вычислительные эксперименты (на выборке белковых структур из базы данных RCSB PDB), сравнение качества работы алгоритма попарного выравнивания и алгоритмов, полученных в результате выпуклой релаксации оптимизационной задачи множественного выравнивания. Отбрасываются невыпуклые ограничения на ранг и ортогональность, что позволяет свести задачу к выпуклой.
Готовится к публикации
И.А Шибаев, М.Е Карасиков, С.В Грудинин Выпуклые релаксации для задачи множественного выравнивания