Sci., Academician of NAS RK Ualiyev G., Dr. Sci., corresponding member of the NAS of RK Kosov V.N., responsible editorial secretary:. The results of the sections, the existence of the solution in the last sections and the smoothness of the solution are generalized for the Schrödinger equation in the case m=3.
Шешімнің бар болуы
Штурм-Лиувилль операторы үшін белгілі теорема бойынша L2an,an кеңістігінде толық анықталған L01 үздіксіз операторы бар. Бөлшектері бойынша интегралдап және интегралдың сыртқы мүшелері (3) теңдігінен нөлге тең екендігін ескере отырып, мынаны табамыз: ynk өлшенетін yn тобына жататын. Ол үшін шешімдердің әрбір тізбегін қарастырыңыз
Шешімнің тегістігі
Мына төмендегі шарттар орындалсын;
Мына шарттар орындалсын
Шешімнің тегістігі
Separation of the Tricomi differential operator in Hilbert space with application to the existence and uniqueness theorem. On the smoothness of solutions of the third-order nonlinear differential equation // Limit value problems.
Кіріспе
Әдістеме
Кем дегенде екі кіріс кубиті |1> күйінде болса, клапан кубитті |1> күйіне ауыстыру әрекетін орындайды. Алдымен Cin және A кубиттері салыстырылады, ал егер екеуі де |1> күйінде болса, Cout биті кері ауыстырылады.
Нәтижелер
Qiskit құрамына кванттық клапандардың толық жиынтығы және көптеген дайын схемалар кіреді, сондықтан сіз Qiskit-ті зерттеулер мен қолданбаларды әзірлеу үшін пайдалана аласыз. Оны нақты кванттық процессорларда іске қосуға және жоспарлауға болады, ал Qiskit Runtime бұлттық процессорларда, процессорларда және графикалық процессорларда кванттық бағдарламаларды іске қосу үшін пайдаланылады.
Қорытынды
One of the most intensively studied topics in the theory of Hardy inequalities in recent years has been the estimation of iterated operators. Since these inequalities have found their application in the study of boundedness from a weighted Lebesgue space to a local Morrie-type space, as well as in the study of weighted bilinear Hardy inequalities.
Introduction
Literature review
Auxiliary statements
According to the well-known weighted Hardy inequalities, we can formulate the estimation of the quantities J1, and J1, for different ratios of the parameters r, p as the following lemma [12, 13]. In the proof of necessity, a test sequence is used, and in the proof of sufficiency, the method of dividing into "packages" the sequence of values of the iterated Hardy operator at each point is used, which makes it convenient to estimate the sums of packages thanks to which the main results are obtained .
Main results
Substituting the test sequence on the left side of inequality (1), we obtain its estimate from below. Necessary and sufficient conditions for the boundary of the Hardy-type operator from a weighted Lebesgue space to a Morrey-type space // Math.
ФИЗИКАЛЫҚ ПРОЦЕСТЕР МЕН МЕХАНИКАЛЫҚ ЖҮЙЕЛЕРДІ МОДЕЛЬДЕУ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
MODELING OF PHYSICAL PROCESSES AND MECHANICAL SYSTEMS
The calculation of the state of atmospheric pollution was carried out using a mathematical model of the transfer of harmful impurities in the upper atmosphere. The plans for the model for the transport of harmful impurities in the baroclinic atmosphere have been developed.
МАТЕМАТИКАНЫ ОҚЫТУ ӘДІСТЕМЕСІ МЕТОДИКА ПРЕПОДАВАНИЯ МАТЕМАТИКИ
Берілген жиынның
Қосу ережесі деп
Бұл мысалдан, жалпы алғанда, a1, a2, a3 сандарына біртіндеп қосу ережесіне сәйкес келетін a1 a2 a3 саны a1, a2, a3 үш санының қосындысы деп қабылданатынын көреміз. .
Сандық қатар деп мүшелерін біртіндеп қосу тұрғысынан қарастырылатын сан тізбегі аталады
Interdisciplinary communication provides effective formation of scientific concepts and a deep understanding of the theory being studied. It also promotes the integration of science, the development of connections between different branches of knowledge and the determination of the place of the disciplines in the system of science. The demonstration of the productive use of mathematical concepts in other sciences occupies an important place in.
Currently, mathematical modeling is considered a new universal component of the methodology of any science. But the development of a set of tasks for teaching each type of activity of the method and the use of information technology to study the material remains one of the most pressing issues in modern school education. As a result of the analysis of scientific and methodological tools, the article revealed situations where the properties of functions are used to solve equations and inequalities.
The analysis of the obtained results is reasonable and shows that it will make objective changes in the pedagogical activities of mathematics teachers in search of ways to improve in applied research. The main task of the educational sphere is to create the necessary conditions for the student in the process of his formation, development as a person, taking into account the main values of humanity. The use of the problem method allows increasing the student's interest in independent research, deep thinking and solving any problem, ways to get out of a dead end.
The main objectives of the Olympiad are: creation of organizational and methodological conditions for the implementation of competence-oriented pedagogical training, assistance in improving the quality of training of candidates from the future mathematics teacher's training program, development of intellectual abilities and professional qualities. mathematics teachers, formation of new competences based on personal self-education and identification of the subject's best representatives. At the end of the article, an example of tasks in a mathematical Olympiad is given for the development of research skills of teachers and students of mathematics.
ИНФОРМАТИКА COMPUTER SCIENCE
Materials and methodology
The peculiarity of the method is the determination of planes that divide all points into classes [9]. Using the linear kernel of the support vector method, the indicators in Figure 3 were obtained. The basis for this is the regression evaluation indicators used to evaluate the performance of the algorithms.
Зерттеудің маңыздылығы - Жасанды интеллект дәуірінде машиналық оқыту білім беру қолданбаларының тиімділігін арттыру үшін жеке оқыту мен оқу процесін жеңілдетеді. Қазіргі уақытта Bossiness Intelligence жүйесін (BI шешімдері) дамытудағы басым бағыт жасанды интеллект құралдарымен біріктіру болды, осылайша машиналық оқытудың BI жүйесінің алгоритмдерінің мүмкіндіктерін кеңейтеді. BI жүйелерінің жетілдірілген мүмкіндіктері әлі де әдістемелік және практикалық тұрғыдан зерттелмеген, өйткені олар 2020–2021 жылдары ғана пайдаланушыларға кеңінен қолжетімді болды.
Зерттеудің мақсаты – BI жүйесінде жасанды интеллект (AI) алгоритмдерін біріктіру тәсіліне байланысты Business Intelligence жүйелерінде AI пайдаланудың озық мүмкіндіктерін ашу. AI алгоритмдерін BI жүйесінің архитектурасында екі жолмен енгізуге болады: әзірлеуші дайындаған AI алгоритмдері арқылы тікелей BI платформа кодында және пайдаланушының BI платформасы ортасында Python/R сценарийлерін орындау арқылы. Бірінші нұсқа – AI алгоритмдерін тікелей BI платформасының кодына ендіру – BI жүйесінің жұмысын жеделдету үшін қолданылады (мысалы, деректер түрлерін автоматты түрде анықтау, қателерді табу және ауыстыру, деректер үлгісіндегі сілтемелерді автоматты түрде анықтау және т.б. ) , ыңғайлырақ жұмыс істеу үшін соңғы пайдаланушыны оқыту деңгейіне қарамастан (табиғи тілді қолдау, цифрлық көмекшілер, пайдаланушының фондық сұрауларын талдау және ұсыну жүйесі және т.б.), машиналық оқыту алгоритмдерін автоматтандыру (егер талдау, кластерлеу, классификация, уақытты анықтау) ) әзірлеушілерге серияларды талдау туралы есеп беру үшін код жазбай).
Business Intelligence жүйелерінде жасанды интеллектті пайдалану кезіндегі артықшылықтар мен шектеулер
Деректер зерттеушісі өз есептерінде қолдау көрсетілетін бағдарламалау тілінің кітапханалары жүзеге асыратын машиналық оқыту үлгілерінің кез келгенін пайдалана алады немесе олар өздерінің кодын жаза алады. Жетілдірілген аналитика деректер ғалымдарын күнделікті жұмысынан босатады, өйткені оларды деректер ағындарын реттеу, оларды автоматты түрде түрлендіру, деректер қателерін түзету (автоматты түзету) және оларға машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану үшін пайдалануға болады. Мысалы, Power BI жүйесінде үлкен деректермен жұмыс істеу үшін жазылым құны бойынша ең жоғары премиум лицензияларды сатып алу қажет, себебі олар Microsoft серверінде үлкен деректермен жұмыс істеу үшін үлкен көлемді қамтамасыз етеді;.
Business- Intelligence жүйелеріндегі машиналық оқыту алгоритмдері
Бизнес аналитиканың танымал құралдары
Бұл әртүрлі қызметтер, дерекқорлар, файлдар, GoogleDocs, Yandex-Disk, Excel, csv, пакеттер, құжаттар, Интернет деректері, біз ай сайын әзірлейтін және Power BI командасымен бірге бағдарламаға қосатын API интерфейстері және басқа да әртүрлі қосқыштар болуы мүмкін. . Алынған деректерді өңдеу, оны бір пішінге және стандартқа келтіру, бизнесті басқарудың қажетті параметрлерін бақылау және талдау үшін меншікті формулаларды, метриканы, көрсеткіштерді және KPI дайындау және модельдеу, графикалық түрдегі барлық көрсеткіштерді, KPI, кестелерді интерактивті визуализациялау. пішін , индикаторлардың интерактивті визуализациясы, KPI, кестелер , бұл өнімнің артықшылықтарының бірі болып табылады, ол бизнесті басқаруда жедел ақпаратты қадағалау, салыстыру және талдау процесін жақсартуға және жеделдетуге көмектеседі. Microsoft Power BI өнім желісінде мақсаттарыңыз бен міндеттеріңізге байланысты платформа құралдарын барынша пайдалануға мүмкіндік беретін опциялар да бар.
Power BI Desktop — ортақ пайдалануға болатын сұрауларды өңдеудің ішкі жүйесі, деректерді модельдеу және визуализация жүйесі бар жұмыс үстеліне арналған пайдалану оңай және интуитивті қолданба. Power BI Mobile — аты айтып тұрғандай, нақты уақыттағы деректер жаңартулары бар бірнеше құрылғылардан жылдам қол жеткізуге арналған қолданба. Windows, iOS, Android – Мобильді құрылғылардың барлық түрлерінде жұмыс істейді, деректер Microsoft Intune қызметі арқылы қорғалған, push хабарландырулары ыңғайлы функциялардың бірі болып табылады [1].
Платформаның бюджеттік жоспарында бірнеше опциялар бар: Power BI Desktop – толығымен тегін, Power BI жүйесінде тіркелусіз жұмысты жалғастыра аласыз; және Power BI қызметінде Pro және Premium нұсқалары бар.
Қорытынды
PowerBI сияқты BI құралы қарапайым және интуитивті интерфейсі бар жүйенің беделіне ие болды. Жұмыс BI жүйесінде машиналық оқытуды енгізудің ерекшеліктерін екі жолмен ұсынады: BI жүйесінде Python/R сценарийлерін тікелей орындау және автоматтандырылған машиналық оқыту қызметі арқылы интеграция. Жасанды интеллект арқылы іскерлік интеллект жүйелеріне шолу. eds) Computational Vision және Bio-Inspired Computing.
7 Beyond the Hype: How to Get Real Value from AI in Analytics - IT Report - TechRepublic // Qlick View. Infonomics : how to monetize, manage and measure information as an asset for competitive advantage / Laney B.
УДК 004
Its peculiarity lies in the fact that its corpus consists of works by Bashkir poets of the XX and the beginning of the XXI century [4]. The lyrics are composed of 5 styles of the Kazakh language (artistic style, scientific style, journalistic style, paper style, speech style). The syntactic analysis of the text allows you to identify candidate words for which alternative synonyms are determined.
If an adverbial modifier means the season, it can replace the subject at the beginning of the sentence. Each new word in the Kazakh language and its equivalents is recorded in a new line of the catalog. Next, using the maximum entropy method, we calculate the probability of the best element from the list of synonyms for different parts of speech for the Kazakh language.
To implement the work and test the approach, it was initially necessary to take a corpus of the Kazakh language in the amount of 120 thousand sentences https://github.com/NLP-KazNU. Next, a list of synonyms for a particular word is compiled, and for each element we subtract the probability of the best element from the list of synonyms for different parts of speech for the Kazakh language. Based on the linguistic characteristics of the Kazakh language, candidate words for replacement have been identified.
