The object of research, development or design (in Russian) : Вселенная в целом и ее локализованные объекты

The object of research, development or design (in Kazakh) : Тұтас Ғалам және оның локализацияланған объектілері

Aim of work (in Russian) : Основной целью данного проекта является исследование динамики эволюции однородной и изотропной Вселенной в модифицированных теории гравитации с применением методов Байесовского машинного обучения. Применить фреймворки GaPPиPyMC3 на базе python, предоставляющий полный набор предопределенных статистических распределений для обработки и анализа полученных результатов.

Aim of work (in Kazakh) : Біртекті және изотропты Әлемнің эволюциясының динамикасын гравитацияның модификацияланған теориялары шеңберінде Бейестік машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып зерттеу. Алынған нәтижелерді өңдеу және талдау үшін алдынан белгілі статистикалық үлестірімдердің толық жинағын қамтамасыз ететін GaPP және PyMC3 құрылымдарын қолданамыз.

Методы исследования (на русском) : В современной космологии и астрофизике применяются методы машинного обучения (Machine Learning), которые являются мощным инструментом для анализа и понимания космических явлений, а также для создания более точных и сложных моделей Вселенной. Второй метод Байесовского машинного обучения, который используют генеративные процессы на основе моделей для улучшения проблем с наблюдательными данными. Байесовское моделирование и вывод параметров с помощью стандартных методов основанных на градиенте алгоритмов цепочки Маркова Монте-Карло (МСМС).

Методы исследования (на казахском) : Заманауи космология мен астрофизикада ғарыштық құбылыстарды талдау мен түсінудің, сондай-ақ Ғаламның дәлірек және күрделі моделдерін жасаудың құралы болып табылатын машиналық оқыту әдістері қолданылды. Екінші әдіс - бақылау деректерімен проблемаларды жақсарту үшін модельге негізделген генеративті процестерді пайдаланатын Байес машиналық оқыту. Бұл тізбекте стандартты градиент негізіндегі Марков тізбегі Монте-Карло (MCMC) алгоритмдерін пайдалана отырып, Байездік модельдеу және параметрді шығару әдісі қолданылды.

Obtained results and novelty (in Russian) : Исследование было посвящено изучению новых космологических моделей в рамках модифицированных теорий гравитации. Для анализа этих моделей был применен мощный инструментарий Байесовского машинного обучения, реализованный в пакете GaPP. Полученные результаты были тщательно сопоставлены с наблюдательными данными, что позволило оценить согласованность предложенных моделей с реальностью. Результаты исследования опубликованы в рецензируемом журнале и демонстрируют эффективность предложенной методологии.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зерттеу модификацияланған гравитация теориялары шеңберіндегі жаңа космологиялық модельдерді зерттеуге арналды. Бұл модельдерді талдау үшін GaPP пакетінде іске асырылған Байес машиналық үйренудің қуатты құралы қолданылды. Алынған нәтижелер бақылау деректерімен мұқият салыстырылып, ұсынылған модельдердің шындыққа сәйкестігі бағаланды. Зерттеу нәтижелері рецензияланатын журналда жарияланды және ұсынылған әдістеменің тиімділігін көрсетеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Исследования, проводимые в рамках данного проекта, носят фундаментальный характер

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Осы жоба аясында жүргізіліп жатқан зерттеулер іргелі сипатта болып табылады

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : Астрофизика и космология

Field of application (in Kazakh) : Астрофизика және космология