stringtranslate.com

Александр Горбань

Александр Николаевич Горбань ( русский : Александр Николаевич Горба́нь ) — учёный российского происхождения, работающий в Соединённом Королевстве . Он является профессором в Университете Лестера и директором его Центра математического моделирования. Горбань внёс вклад во многие области фундаментальной и прикладной науки, включая статистическую физику , неравновесную термодинамику , машинное обучение и математическую биологию .

Горбань — автор около 20 книг и 300 научных публикаций. [1] Он основал несколько научных школ в области физической и химической кинетики , теории динамических систем и искусственных нейронных сетей и входит в число 1000 наиболее цитируемых исследователей российского происхождения. [2] В 2020 году Горбань выступил с основным докладом на Всемирном конгрессе IEEE по вычислительному интеллекту. [3]

Под руководством Горбаня защищено 6 докторских и более 30 кандидатских диссертаций.

Биография

Александр Николаевич Горбань родился 19 апреля 1952 года в Омске. Его отец Николай Васильевич Горбань был историком и писателем, сосланным в Сибирь, а мать была преподавателем литературы в Омском педагогическом институте . В 1965-1966 годах учился в Специализированном учебно-научном центре по физике, математике, химии и биологии Новосибирского государственного университета (СУНЦ НГУ). В 1967 году, в возрасте 15 лет, поступил в Новосибирский государственный университет , но был исключен из него осенью 1969 года из-за участия в январе 1968 года в политических студенческих движениях против убеждений советских писателей Александра Гинзбурга и Юрия Галанскова .

Проучившись год в профессионально-техническом училище и заочно в Омском педагогическом институте, он получил степень магистра, защитив диссертацию на тему « Множества устранимых особенностей в банаховых пространствах и непрерывных отображениях» под руководством российского математика Владимира Борисовича Меламеда.

В 1973-1976 годах он работал в Омском институте инженеров транспорта и опубликовал свои первые научные работы, но его научная карьера не могла успешно развиваться из-за его прошлого политического прошлого. Он имел несколько временных мест работы с 1976 по 1978 год, каждый раз будучи вынужденным увольняться, но затем переехал в Красноярск , где он был постоянно занят в Институте вычислительного моделирования. В 1980 году Горбань получил диплом кандидата наук, что соответствует степени доктора философии в российской иерархии ученых степеней. Название его диссертации было « Медленные релаксации и бифуркации омега-предельных множеств динамических систем» (позже переведено на английский язык [a 1] ). Его viva была организована Ольгой Ладыженской , Марком Красносельским , и Джорджем М. Заславским .

С началом Перестройки в 1989 году стал заведующим Лабораторией неравновесных систем, в 1990 году защитил докторскую диссертацию. В 1995 году стал заместителем директора Института вычислительного моделирования и заведующим кафедрой вычислительной математики. Одновременно преподавал в Красноярском государственном университете (1981-1991), а затем заведовал кафедрой нейроинформатики Красноярского государственного технического университета (1993-2006).

Программный комитет Российской конференции «Математические методы в химической кинетике», Шушенское , Красноярский край , 1980. Слева направо: А.И. Вольперт , В.И. Быков, А.Н. Горбань, Г.С. Яблонский , А.Н. Иванова.

В 1990-х годах Горбань посетил несколько математических институтов в США и Европе, включая Математический институт Клэя , Институт математических наук Куранта , Институт высших научных исследований , ETH (2003-2004), Институт Исаака Ньютона .

В 2004 году Горбань стал профессором прикладной математики в Университете Лестера (Великобритания) и председателем Центра математического моделирования.

Горбань — сводный брат Светланы Кирдиной .

Научно-исследовательская деятельность

Научный вклад Горбаня был сделан в теоретическую физику , механику , функциональный анализ , теорию естественного отбора , теорию адаптации, искусственные нейронные сети , физическую кинетику, биоинформатику . Обзор научной деятельности и будущего прикладной математики на высшем уровне был дан в его книге «Демон Дарвина: идея оптимальности и естественный отбор», [b 1] статьях и публичных лекциях. [4]

В области функционального анализа Горбань исследовал свойства аналитических фредгольмовых подмножеств в банаховых пространствах, сформулировал соответствующий принцип максимума модуля и доказал аналог теоремы Реммерта-Штейна .

В математической химии Горбань исследовал термодинамические свойства химических систем на основе анализа деревьев функций Ляпунова в политопе законов сохранения. [b 2] [b 3] Он разработал теорию термодинамически допустимых путей для сложных многомерных систем химической термодинамики и кинетики. [a 2]

Совместно с Григорием Яблонским и его командой он разработал методы математического моделирования и анализа моделей химических систем для кинетики каталитических реакций. [b 4] Он исследовал релаксационные свойства некоторых химических систем и разработал теорию сингулярности для переходных процессов динамических систем, [a 1] разработал метод суммирования путей для решения уравнений химической кинетики, [a 3] разработал теорию динамического ограничения и асимптотику сетей химических реакций [a 4] , которая была применена к моделированию биологических сигнальных сетей и механизмов действия микроРНК на регуляцию трансляции. [a 5]

Горбань разработал ряд методов решения уравнений химической и физической кинетики, основанных на конструктивных методах аппроксимации инвариантного многообразия. [a 6] Эта теория нашла множество приложений в построении физически непротиворечивой гидродинамики как части шестой проблемы Гильберта , [a 7] моделировании неравновесных течений, в кинетической теории фононов, для редукции моделей в химической кинетике и моделировании жидких полимеров. [b 5] Он разработал новые методы применения метода решеточного Больцмана, основанные на его термодинамических свойствах. [a 8] Горбань разработал математическую модель винтовой турбины Горлова и оценил ее достижимую эффективность при захвате энергии. [a 9] Он исследовал общие проблемы геометрической интерпретации термодинамики [a 10] и общие свойства неклассических энтропий. [a 11]

В математической теории естественного отбора Горбань разработал теорию особого класса динамических систем с наследованием. [a 12] [b 1] Он открыл и теоретически объяснил универсальное явление адаптации системы в стрессовых условиях, приводящее к одновременному росту корреляций и дисперсии в многомерном пространстве параметров системы. Разработанный Горбанем принцип Анны Карениной в настоящее время применяется как метод диагностики и прогнозирования для экономики и физиологии человека. [a 13] [a 14]

Горбань разработал высокоэффективные параллельные методы обучения искусственных нейронных сетей (ИНС), основанные на систематическом использовании двойственности их функционирования, [b 6] [b 7] и разработал методы извлечения знаний из данных на основе разреженных ИНС. Он доказал теорему об универсальных аппроксимационных свойствах ИНС. [a 15] Все эти подходы нашли многочисленные применения в существующих экспертных системах. Совместно с И. Тюкиным он разработал ряд методов и алгоритмов для быстрой, неитеративной и неразрушающей коррекции ошибок в устаревших системах искусственного интеллекта . [a 16] Эти методы основаны на явлениях концентрации меры , идеях статистической механики и оригинальных теоремах стохастического разделения. [a 17]

В прикладной статистике Горбань разработал методы построения главных многообразий ( метод эластичных карт ) и их обобщений (главных графов, главных деревьев), основанных на механической аналогии с эластичной мембраной. Метод нашел многочисленные применения для визуализации и анализа экономических, социологических и биологических данных. [b 8] В сотрудничестве с Э. М. Миркесом и другими авторами использовал методы машинного обучения для связи индивидуальных психологических характеристик и предрасположенности к потреблению определенных видов наркотиков. [b 9]

В биоинформатике Горбань одним из первых применил метод частотных словарей и принцип максимальной энтропии для анализа последовательностей нуклеотидов и аминокислот. [a 18] Он исследовал общие свойства компактных геномов и доказал существование 7-кластерной структуры в последовательности генома, что было применено для решения задачи идентификации генов de novo . [a 19]

Библиография

Избранные книги:

  1. ^ ab Горбань А.Н., Хлебопрос Р.Г. Демон Дарвина: Идея оптимальности и естественный отбор. Наука (ФизМатГиз), 1988, 208с.
  2. ^ Горбань А. Н. Равновесное окружение. Уравнения химической кинетики и их термодинамический анализ. Новосибирск: Наука, 1984, 226 с.
  3. ^ А. Н. Горбань, Б. М. Каганович, С. П. Филиппов, А. В. Кейко, В. А. Шаманский, И. А. Ширкалин, Термодинамические равновесия и экстремумы: анализ областей достижимости и частичных равновесий, Springer, Берлин-Гейдельберг-Нью-Йорк, 2006.
  4. ^ Яблонский, ГС; В.И. Быков; А.Н. Горбань; В.И. Елохин (1991). Комптон, Р.Г. (ред.). Кинетические модели каталитических реакций. Comprehensive Chemical Kinetics. Т. 32. Амстердам–Оксфорд–Нью-Йорк–Токио: Elsevier . Получено 13 июня 2016 г.
  5. ^ Горбань, Александр Н.; Карлин, Илья В. (2005). Инвариантные многообразия для физической и химической кинетики. Lecture Notes in Physics (LNP, т. 660). Berlin, Heidelberg: Springer. doi :10.1007/b98103. ISBN 978-3-540-22684-0. Архивировано из оригинала 19 августа 2020 года.Альтернативный URL-адрес.
  6. ^ Горбань А.Н., Обучение нейронных сетей, М.: СССР-США Параграф, 1990, 160 с.
  7. ^ Горбань А.Н., Росеев Д.А., Нейронные сети на персональном компьютере. — Новосибирск: Наука, 1996, 276 с.
  8. ^ Горбань А.Н., Кегл Б., Вунч Д., Зиновьев А. (ред.) Главные многообразия для визуализации данных и снижения размерности, Конспект лекций по вычислительной науке и технике. — Springer, 2008. — Т. 58. — 340 с.
  9. ^ Fehrman E, Egan V, Gorban AN, Levesley J, Mirkes EM, Muhammad AK (2019). Черты личности и потребление наркотиков. История, рассказанная данными . Springer, Cham. arXiv : 2001.06520 . doi : 10.1007/978-3-030-10442-9. ISBN 978-3-030-10441-2. S2CID  151160405.

Избранные статьи:

  1. ^ ab Горбань А.Н. (2005) Особенности переходных процессов в динамических системах: качественная теория критических задержек. Электронный журнал дифференциальных уравнений, Монография 05, 2004.
  2. ^ Горбань А.Н. (2013) Термодинамическое дерево: пространство допустимых путей, SIAM J. Applied Dynamical Systems, т. 12, № 1 (2013), стр. 246-278.
  3. ^ Горбань А.Н., Кинетическое суммирование пути, многолистное расширение основного уравнения и оценка коэффициента эргодичности, Physica A 390 (2011) 1009-1025.
  4. ^ Горбань А.Н., Радулеску О., Зиновьев А.Ю., Асимптотика сетей химических реакций, Химическая инженерия 65 (2010) 2310–2324.
  5. ^ Морозова Н., Зиновьев А., Нонне Н., Притчард Л.Л., Горбан А.Н., Харель-Беллан А., Кинетические характеристики способов действия микроРНК. РНК 18(9) (2012), 1635-55.
  6. ^ Горбань А.Н., Карлин И.В., Метод инвариантного многообразия для химической кинетики, Химическая инженерия. Науки. 58, (2003), 4751-4768.
  7. ^ Горбань А.Н., Карлин И., 6-я проблема Гильберта: точные и приближенные гидродинамические многообразия для кинетических уравнений, Бюллетень Американского математического общества, 51(2), 2014, 186-246
  8. ^ Браунли РА, Горбан А.Н., Левсли Дж., Неравновесные ограничители энтропии в решеточных методах Больцмана, Physica A 387 (2-3) (2008), 385-406.
  9. ^ Горбань А.Н., Горлов А.Н., Силантьев В.М., Пределы эффективности турбины при свободном течении жидкости, Журнал технологий энергетических ресурсов 123 (2001), 311-317.
  10. ^ А. Н. Горбань, И. В. Карлин Геометрия необратимости: Пленка неравновесных состояний. ArXiv https://arxiv.org/abs/cond-mat/0308331
  11. ^ Горбань А.Н., Горбань П.А., Джадж Г., Энтропия: Марковский подход к упорядочению, Энтропия 12(5) (2010), 1145-1193.
  12. ^ А. Н. Горбан. Теорема выбора для систем с наследованием. Матем. модель. Естеств. явления. Т. 2, № 4, 2007, стр. 1-45.
  13. ^ Горбань А.Н., Смирнова Е.В., Тюкина Т.А., Корреляции, риск и кризис: от физиологии к финансам, Physica A 389 (16) (2010), 3193-3217.
  14. ^ Горбань А.Н., Тюкина ТА, Покидышева ЛИ, Смирнова Е.В. Динамические и термодинамические модели адаптации. Physics of Life Reviews 37, 2021, 17-64
  15. ^ Горбань А.Н., Приближение непрерывных функций многих переменных произвольной нелинейной непрерывной функцией одной переменной, линейные функции и их суперпозиции, Письма по прикладной математике, т. 11 (3) (1998), 45-49.
  16. ^ Горбань, А. Н., Тюкин, И. Ю. Благословение размерности: математические основы статистической физики данных. Phil. Trans. R. Soc. A 376 (2118) (2018), 20170237. doi :10.1098/rsta.2017.0237
  17. ^ Горбань, А. Н., Тюкин, И. Ю. Стохастические теоремы разделения. Нейронные сети, 94 (2017), 255-259. doi :10.1016/j.neunet.2017.07.014
  18. ^ Бугаенко НН, Горбань А.Н., Садовский М.Г. К определению информативности нуклеотидных последовательностей, Молекулярная биология 30(3) (1996), 529–541.
  19. ^ Горбань А.Н., Зиновьев А.Ю., Тайна двух прямых линий в статистике бактериального генома, Вестник математической биологии 69 (2007), 2429–2442.

Примечания

Внешние ссылки

  1. ^ Публикации Александра Н. Горбаня, проиндексированные Google Scholar
  2. ^ По данным http://www.scientific.ru/, 2012
  3. ^ Хуссейн, А; Поликарпу, ММ; Яо, X (2021). «Отчет о конференции Всемирного конгресса IEEE по вычислительному интеллекту 2020 года (IEEE WCCI 2020)». Журнал IEEE Computational Intelligence . 16 (1): 15–18, 98. doi : 10.1109/MCI.2020.3039042 .
  4. ^ Горбань А.Н., Будущее прикладной математики. Публичная лекция на YouTube (Видео, на русском языке).