Матем никольский 5: Номер (задание) 1051 — гдз по математике 5 класс Никольский, Потапов

Содержание

ГДЗ по Математике 5 класс: Никольский С.М. Решебник

Решебник по математике для 5 класса Никольский – это онлайн-решебник, содержащий комплекс решенных примеров и задач по учебнику группы российских авторов Никольского С.М., Потапова М.К., Решетникова Н.Н. и Шевкина А.В. Его используют во многих общеобразовательных школах России в качестве пособия для обучения пятиклассников основам арифметики.

Готовые домашние задания по математике Никольского – стоит ли пятиклассникам ими пользоваться?

В 5 классе учебная программа не отличается повышенной сложностью, однако с ее усвоением нередко испытывают сложности даже ребята-отличники. Главная причина – переход из начальной школы в среднее звено. Родителям на этом этапе не следует сразу бросаться за помощью к репетиторам: надо позволять ребенку выбраться из сложной ситуации самостоятельно с опорой на готовые домашние задания.

ГДЗ по математике за 5 класс Никольский помогают разобрать примеры и задачи, которые ребенок не успел понять в классе, запомнить алгоритм их выполнения и особенности оформления. Родители на основе решебников могут проверять домашние работы и контролировать успеваемость своих детей.

Использование онлайн-ответов на упражнения учебника Никольского С.М. на сайте ГДЗ Путина обеспечивает к тому же и экономию времени:

  • найти нужный ответ можно по его номеру в таблице;
  • на одно упражнение может приходиться несколько вариантов решения;
  • использовать базу ответов можно с любого устройства – телефона, планшета, ноутбука.

В дополнение – база решебников на сайте регулярно обновляется, оттого номера решений в таблице соответствуют упражнениям последних изданий учебников.

Какие задачи помогает выполнить решебник по математике за 5 класс от Никольского?

Несмотря на то, что в 5 классе учебная программа не отличается высоким уровнем сложности, однако спектр рассматриваемых тем чрезвычайно широк:

  • натуральные числа, их свойства, математические действия с натуральными числами;
  • прямая, отрезов, луч, угол и особенности их измерения;
  • прямоугольники и треугольники, определение их площади;
  • делимость натуральных числе и ее особенности, НОК и НОД;
  • обыкновенные дроби, равенство дробей, их приведение к общему знаменателю, математические действия с дробями.

Особенностью учебника по математике для 5 класса Никольского С.М. в его 13-м издании 2014 года выступает наличие в нем нескольких видов задач – заданий для устной работы, повышенной трудности, старинных задач, а также задачек на построение. Любая из них найдет свое решение в решебнике по математике за 5 класс Никольский.

На основе готовых домашних заданий пятиклассники могут не только разобраться в практическом применении формул и теорем, но также подготовиться к самостоятельным и контрольным работам, олимпиадам и экзаменам.

Качественное усвоение учебной программы по математике в 5 классе – гарантия успеха в изучении предмета в последующие годы.

ГДЗ Математика 5 класс Никольский, Потапов, Решетников

Особенности учебной программы

При переходе в пятый класс дети могут испытывать некоторый дискомфорт. Ведь им предстоит столкнуться не только с новым окружением, но и с более сложной с технической точки зрения программой. Примеры и задания становятся более трудными, в то время как возрастает и их общее количество. Начинается активно знакомство с алгебраическими и геометрическими понятиями.

В этом году школьники будут изучать следующий материал:

  1. Позиционная система счисления;
  2. Натуральные числа;
  3. Сложение и вычитание натуральных чисел;
  4. Умножение и деление натуральных чисел;
  5. Площади и объемы;
  6. Дробные числа;
  7. Десятичные дроби;
  8. Действия с дробями;
  9. Основы комбинаторики.

И это далеко не все. Указанные темы носят общий характер, в каждой отдельно взятой школе они могут несколько видоизменяться. Поэтому более подробно лучше уточнить у вашего классного руководителя.

Школьники, которые склонны к изучению этой дисциплины, естественно, будут испытывать меньше затруднений, чем гуманитарии. Но все же и им не все будет даваться легко и просто. В связи с этим, родителям рекомендуется уделять побольше внимания д/з своих детей. Намного лучше объяснить своему чаду что-то сразу, чем потом восполнять большие пробелы в знаниях.

Очень хорошо в этом поможет решебник к пособию

«Математика 5 класс Учебник Никольский, Потапов, Решетников Просвещение», где очень подробно описаны все решения по текущим номерам.

Каким образом составлен ГДЗ

В сборник вошли ответы по всем заданиям. Одна тысяча двести пятнадцать упражнений разбиты по тематическим разделам. Каждое их них имеет подробные пояснения и детализированные ответы. «ГДЗ по Математике 5 класс Никольский» доступен онлайн, поэтому пользоваться им очень удобно и проверка д/з не займет у вас много времени. Кроме того, можно разобрать с ребенком возникшие у него затруднения и провести работу над ошибками.

Есть ли польза от решебника

Некоторые родители сомневаются, стоит ли использовать ГДЗ. Эта неуверенность связана с боязнью того, что дети начнут просто переписывать задачи, не пытаясь решать их самостоятельно. Но опять же это зависит от того, позволят им это или нет. Если положить перед ребенком сборник и разрешить ему «скатать» номер, то это естественно породит в нем стремление и дальше поступать аналогичным образом.

Поэтому стоит с самого начала приучать ваше чадо к тому, что решебник — это лишь способ самопроверки, который ни в коем случае не заменит изучение материала.

Основные принципы использования ГДЗ

Решебник к пособию «Математика 5 класс Учебник Никольский» рассчитан на то, чтобы дать ученикам более полное представление о текущей программе. При помощи него они могут более детально разобраться в теме и вникнуть в суть решения. Если после прочтения параграфа и попыток самостоятельно решить задание, у учащихся все равно ничего не получается, то данное пособие поможет им в этом. Да и подготовка к контрольным станет намного проще, если есть возможность повторить всю пройденную ранее информацию. Поэтому

решебник в любом случае обязательно пригодится.

На сайте собрано несколько вариантов ГДЗ, поэтому будет легко найти то оформление, которое актуально именно для вашей школы. Кроме того, некоторые задачи из учебника не всегда поддаются легкому восприятию и лучше их понять можно, посмотрев нужный пример. Учитывая сложности современной программы обучения, учащиеся просто не успевают постигать все нюансы предмета. Решебник поможет вашему ребенку не только получать хорошие оценки, но и получить реальные познания.

ГДЗ: Математика 5 класс Никольский, Потапов, Решетников

Математика 5 класс

Тип: Учебник

Авторы: Никольский, Потапов, Решетников

Издательство: Просвещение

Учебный план ведения основных уроков, например, математики, регулярно редактируется и дополняется. Важно, чтобы используемые пособия давали учащимся необходимый уровень знаний в полном объеме. По этой причине учебники и рабочие тетради ежегодно пересматриваются и переиздаются по мере необходимости.

МАТЕМАТИКА В ШКОЛЕ

Изучение математики связано с постоянным изучением большого объема материала. Для закрепления тем, ученикам предлагается выполнять множество однотипных заданий. Так знания эффективно откладываются в голове школьника и не исчезают сразу после написания контрольной работы.

МАТЕМАТИКА СЛОЖНЫЙ ПРЕДМЕТ

Математика

является сложной наукой. Для успешного ее изучения школьникам требуется:

  1. Большое количество усердия и терпения.
  2. Постоянное совершенствование знаний.
  3. Логическое мышление.
  4. Усвоение большого количества правил и теорем.

Такие требования в полном объеме выполнимы только для малого процента школьников, что и вызывает сложности и падение успеваемости ученика.

УЛУЧШЕНИЕ УСПЕВАЕМОСТИ

Для улучшения оценок детей родители используют разные способы:

  • Самообучение.
  • Репетитор.
  • Решебник.

Каждый выбирает наиболее удобный для него способ.

КАК ВЫГЛЯДИТ УЧЕБНИК

Учебное пособие «Математика 5 класс Учебник Никольский, Потапов, Решетников, Шевкин Просвещение» напечатано и выпущено в тираж книгоизданием «Просвещение» в 2012 году.

Учебник является доработанным источником информации, одобренным Ведомством Образования РФ. Предисловие от авторов содержит общие сведения о содержании, описывает подразделение на 4 больших раздела: устная работа, задачи высокой сложности, старинные упражнения, номера на построение. Создатели рекомендуют использовать комплекс материалов для закрепления познаний ученика. Проверку исполняемых заданий можно возложить на решебники.

ЧТО ПРЕДСТАВЛЯЕТ СОБОЙ РЕШЕБНИК

Сборник «ГДЗ по Математике 5 класс Никольского, Потапова, Решетникова, Шевкина» под издательством «Просвещение» содержит готовые ответы к каждому упражнению учебника. Номера расположены по прямому порядку. Сверить ответы, выявить «слабые места» в познаниях могут родители или сами дети. При наличии интернета можно использовать онлайн-продукт, что упрощает доступ к информации.

Решебник также может быть использован учителями при планировании уроков и проведения проверочных и контрольных работ в классе.

ГДЗ по математике 5 класс Никольский учебник


ГДЗ готовые домашние задания учебника по математике 5 класс Никольский Потапов Решетников Шевкин 2016 1, 2 часть ответы ФГОС от Путина. Решебник (ответы на вопросы и задания) учебников и рабочих тетрадей необходим для проверки правильности домашних заданий без скачивания онлайн


Задание: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215

Никольский.

Математика. 5 класс. Учебник. Артикул: p5471982

Учебник «Математика. 5 класс», является частью завершённой предметной линии учебников по математике для учащихся 5—6 кл. Учебник начинается с небольшого предисловия, в котором авторы задают цели изучения математики, говорят о роли математики в практической деятельности людей, что способствует выработке интереса к данному учебному предмету и ответственного отношения к его изучению.

Перед каждой главой приводятся небольшие вводные тексты. Из них учащиеся узнают, какой новый материал им предстоит изучить в данной главе, как этот материал связан с изученным ранее и чем поможет при изучении следующих тем.

Сильными сторонами учебника являются последовательное и систематическое изложение теоретического материала, система упражнений, построенная в каждом пункте учебника в соответствии с принципом «от простого — к сложному». Продуманная авторами система задач позволяет осуществлять межпредметные связи с историей, естествознанием, литературой. В системе упражнений выделены отдельные рубрики по видам деятельности.

Каждая глава учебника дополнена историческими сведениями и интересными занимательными заданиями. Эти материалы могут послужить основой для начала исследовательской и проектной деятельности учащихся.

Учебник «Математика. 5 класс», является частью завершённой предметной линии учебников по математике для учащихся 5—6 кл. Учебник начинается с небольшого предисловия, в котором авторы задают цели изучения математики, говорят о роли математики в практической деятельности людей, что способствует выработке интереса к данному учебному предмету и ответственного отношения к его изучению.

Перед каждой главой приводятся небольшие вводные тексты. Из них учащиеся узнают, какой новый материал им предстоит изучить в данной главе, как этот материал связан с изученным ранее и чем поможет при изучении следующих тем.

Сильными сторонами учебника являются последовательное и систематическое изложение теоретического материала, система упражнений, построенная в каждом пункте учебника в соответствии с принципом «от простого — к сложному». Продуманная авторами система задач позволяет осуществлять межпредметные связи с историей, естествознанием, литературой. В системе упражнений выделены отдельные рубрики по видам деятельности.

Каждая глава учебника дополнена историческими сведениями и интересными занимательными заданиями. Эти материалы могут послужить основой для начала исследовательской и проектной деятельности учащихся.

Никольский С. М. и др. Математика 5 класс ОНЛАЙН


Математика. 5 класс : учебник для общеобразовательных учреждений / [С. М. Никольский, М. К. Потапов, Н. Н. Решетников, А. В. Шевкин]. — 11-е изд., дораб. — М., 2012. — 272 с. — (МГУ — школе).
Данный учебник является первой частью двухлетнего курса математики для общеобразовательных школ. Новое издание учебника дополнено и переработано. Его математическое содержание позволяет достичь планируемых результатов обучения, предусмотренных ФГОС. В доработанном варианте в системе упражнений выделены специальные рубрики по видам деятельности. Также специально выделены задания для устной работы, задачи на построение, старинные задачи и задачи повышенной трудности.
Каждая глава имеет дополнения. Изучение первого пункта дополнения позволяет расширить знания, полученные при изучении главы, и научиться решать более сложные задачи. В исторических сведениях приведена информация, дополняющая изученное в главе, рассказывающая о развитии математики и учёных-математиках. В пункте «Занимательные задачи» приведены задания, умение решать которые поможет успешному участию в различных конкурсах и олимпиадах.
В конце учебника имеется раздел «Задания для повторения», в котором собраны упражнения на вычисления и текстовые задачи. Здесь имеется много исторических задач и заданий из старинных учебников и сборников задач, применявшихся при обучении ваших сверстников в давние времена. К некоторым задачам и упражнениям в учебнике приведены ответы .
ОГЛАВЛЕНИЕ
ГЛАВА 1. НАТУРАЛЬНЫЕ ЧИСЛА И НУЛЬ …9
1.1. Ряд натуральных чисел —
1.2. Десятичная система записи натуральных чисел …7
1.3. Сравнение натуральных чисел …11
1.4. Сложение. Законы сложения …13
1.5. Вычитание …16
1.6. Решение текстовых задач с помощью сложения и вычитания …. 19
1.7. Умножение. Законы умножения …22
1.8. Распределительный закон… 27
1.9. Сложение и вычитание чисел столбиком …30
1.10. Умножение чисел столбиком …34
1.11. Степень с натуральным показателем …38
1.12. Деление нацело …41
1.13. Решение текстовых задач с помощью умножения и деления …. 43
1.14. Задачи «на части» …48
1.15 Деление с остатком …51
1.16 Числовые выражения ….56
1.17 Задачи на нахождение двух чисел по их сумме и разности …. 60
Дополнения к главе 1 …63
1. Вычисления с помощью калькулятора —
2. Исторические сведения …65
3. Занимательные задачи …70
ГЛАВА 2. ИЗМЕРЕНИЕ ВЕЛИЧИН …77
2.1. Прямая. Луч. Отрезок
2.2. Измерение отрезков …81
2.3. Метрические единицы длины …84
2.4. Представление натуральных чисел на координатном луче …86
2.5. Окружность и круг. Сфера и шар …89
2.6. Углы. Измерение углов …92
2.7. Треугольники …98
2.8. Четырёхугольники …101
2.9. Площадь прямоугольника. Единицы площади …105
2.10. Прямоугольный параллелепипед …109
2.11 Объём прямоугольного параллелепипеда. Единицы объёма …112
2.12. Единицы массы …115
2.13. Единицы времени …116
2.14. Задачи на движение …118
Дополнения к главе 2 …125
1. Многоугольники —
2. Исторические сведения …130
3. Занимательные задачи …132
ГЛАВА 3. ДЕЛИМОСТЬ НАТУРАЛЬНЫХ ЧИСЕЛ …135
3.1. Свойства делимости
З.2. Признаки делимости …137
3.3. Простые и составные числа …141
3.4. Делители натурального числа …143
3.5. Наибольший общий делитель …147
З.6 Наименьшее общее кратное . ..149
Дополнения к главе 3 …152
1. Использование чётности при решении задач —
2. Исторические сведения …157
3. Занимательные задачи …159
ГЛАВА 4. ОБЫКНОВЕННЫЕ ДРОБИ …163
4.1. Понятие дроби —
4.2 Равенство дробей …168
4.3. Задачи на дроби …173
4.4. Приведение дробей к общему знаменателю …177
4.5. Сравнение дробей …180
4.6. Сложение дробей …184
4.7. Законы сложения …188
4.8. Вычитание дробей …191
4.9. Умножение дробей …196
4.10. Законы умножения. Распределительный закон …201
4.11. Деление дробей …203
4.12 Нахождение части целого и целого по его части …208
4.13. Задачи на совместную работу …210
4.14. Понятие смешанной дроби …214
4.15. Сложение смешанных дробей …217
4.16. Вычитание смешанных дробей …220
4.17. Умножение и деление смешанных дробей …223
4.18. Представление дробей на координатном луче …226
4.19. Площадь прямоугольника. Объём прямоугольного параллелепипеда …230
Дополнения к главе 4 …235
1. Сложные задачи на движение по реке —
2. Исторические сведения …237
3. Занимательные задачи …240
Задания для повторения …246
Предметный указатель …264
Ответы 266

ГДЗ к учебнику находится здесь: http://math-helper.ru/izbrannoe/gdz-po-matematike-za-5-klass-k-uchebniku-s-m-nikolskogo-onlayn

Страница 13 №34-41 ГДЗ к учебнику «Математика» 5 класс Никольский, Потапов, Решетников

Задание № 34. Поставьте знак сравнения (=,) между числами:
а) 123 и 123;
б) 169 и 196;
в) 253 и 252;
г) 348 и 299;
д) 102 и 1000;
е) 1250 и 999;
ж) 4687 и 5687;
з) 154932 и 9999;
и) 641 и 700;
к) 5906 и 5096;
л) 1207 и 1207;
м) 4090 и 4900.

Решение

а) 123 = 123
б) 169 < 196
в) 253 > 252
г) 348 > 299
д) 102 < 1000
е) 1250 > 999
ж) 4687 < 5687
з) 154932 > 9999
и) 641 < 700
к) 5906 > 5096
л) 1207 = 1207
м) 4090 < 4900

Задание № 35. Сравните числа:
а) 60 и 66;
б) 354 и 396;
в) 857 и 858;
г) 458 и 549;
д) 302 и 3002;
е) 1345 и 345;
ж) 0 и 687;
з) 932 и 0;
и) 649 и 650;
к) 6766 и 6666;
л) 8507 и 8570;
м) 6080 и 6080.

Решение

а) 60 < 66
б) 354 < 396
в) 857 < 858
г) 458 < 549
д) 302 < 3002
е) 1345 > 345
ж) 0 < 687
з) 932 > 0
и) 649 < 650
к) 6766 > 6666
л) 8507 < 8570
м) 6080 = 6080

Задание № 36. Что больше:
а) 20 см или 15 см;
б) 120 см или 1 м;
в) 1 м или 99 см;
г) 5 м 25 см или 526 см?

Решение

а) 20 см > 15 см
б) 120 см > 1 м (1 м = 100 см, 120 см > 100 см, значит 120 см > 1 м).
в) 1 м > 99 см (1 м = 100 см, 100 см > 99 см, значит 1 м > 99 см).
г) 5 м 25 см < 526 см (5 м 25 см = 525 см, 525 см < 526 см, значит 5 м 25 см < 526 см).

Задание № 37. Миша старше Маши, а Маша старше Кати. Кто старше. Миша или Катя?

Решение

Пусть:
М1 − возраст Миши,
М2 − возраст Маши,
К − возраст Кати.
По условию задачи: M1 > М2 и М2 > К.
По свойству неравенств: M1 > К, а значит Миша старше Кати.
Ответ: Миша старше Кати.

Задание № 38. Саша моложе Даши, а Даша моложе Коли. Кто моложе. Саша или Коля?

Решение

Пусть:
С − возраст Саши,
Д − возраст Даши,
К − возраст Коли.
По условию задачи: С < Д и Д < К.
По свойству неравенств: С < K, а значит Саша моложе Коли.
Ответ: Саша моложе Коли.

Задание № 39. Сосна выше ели, а ель выше берёзы. Какое дерево самое высокое? самое низкое?

Решение

Пусть:
С − высота сосны,
Е − высота ели,
Б − высота берёзы.
По условию задачи: С > E и Е > Б.
По свойству неравенств: Б < Е < C, а значит сосна выше ели и выше берёзы, то есть сосна − самое высокое дерево. А берёза ниже ели и ниже сосны, значит береза − самое низкое дерево.
Ответ: самое высокое дерево − сосна, самое низкое дерево − берёза.

Задание № 40. Арбуз тяжелее яблока, и дыня тяжелее яблока. Можно ли по этим данным определить, что тяжелее: арбуз или дыня?

Решение

Пусть:
А − масса арбуза,
Я − масса яблока,
Д − масса дыни.
По условию задачи: А > Я и Д > Я. Нам не хватает данных, чтобы сравнить Д и А. А значит мы не можем определить, что тяжелее: арбуз или дыня.
Ответ: по известным данным нельзя определить, что тяжелее: арбуз или дыня.

Задание № 41. Книга дороже тетради, и альбом дороже тетради. Можно ли по этим данным определить, что дороже: альбом или книга?

Решение

Пусть:
К − цена книги,
Т − цена тетради,
А − цена альбома.
По условию задачи: К > Т и А > Т. Нам не хватает данных, чтобы сравнить А и К. А значит мы не можем определить, что дороже: альбом или книга.
Ответ: по известным данным нельзя определить, что дороже: альбом или книга.

 

Приближение периодических аналитических функций суммами Фейера

1. Величко В.Е., Новиков О.А., Ровенская О.Г., Рукасов В.И. Приближение аналитических функций повторные суммы Валле Пуссена, Тр. Inst. Прикл. Мат. И мех., 22 (2011), 3342 с.

2. Никольский С.М. Приближение функций тригонометрическими многочленами в среднем // Изв. Акад. Наук. СССР, сер. Матем., 10 (1946), 3, 207256.

3. Новиков О.О., Ровенская О.Г., Аппроксимация периодических функций высокой гладкости прямоугольной Суммы Фурье, Карпатские математические публикации, 5 (2013), 1, 111118.(на украинском языке)

4. Новиков О.А., Ровенская О.Г. Аппроксимация классов интегралов Пуассона суммами Фейера // ЭВМ. Исследования и моделирование, 7 (2015), 4, 813819.

5. Новиков О.О., Ровенская О.Г., Козаченко Ю.В. Аппроксимация интегралов Пуассона суммами Фейера. Современные проблемы теории вероятностей и математического анализа. Научная конференция, Ворохта, 2016, г. 110. (на украинском языке)

6. Ровенская О.Г., Интегральные представления отклонений прямоугольных линейных средних рядов Фурье на классы Cm, Буковинский матем.Журн., 1 (2011), 3, 99104. (на укр.)

7. Ровенска О.О., Новиков О.О. Аппроксимация интегралов Пуассона повторяющимися суммами Валле Пуссена. Нелинейные колебания, 13 (2010), 1, 108111.

8. Рукасов В.И., Чайченко С.О. Аппроксимация классов аналитических функций по де ла Валле- Суммы Пуссена, Украин. J., 54 (2002), 12, 2006-2024.

9. Рукасов В., Ровенска О., Интегральные представления отклонений прямоугольных сумм Валле Пуссена. Acta Univ.Палацки. Olomuc., Fac. rer. физ., матем., 48 (2009), 129137.

10. Савчук В.В., Савчук М.В., Чайченко С.О. Приближение аналитических функций по де ла Валле. Суммы Пуссена, Матем. Stud., 34 (2010), 2, 207219. (на укр. Яз.)

11. Сердюк А.С. Аппроксимация интегралов Пуассона суммами Валле Пуссена // Украин. Матем. Журн. J., 56 (2004), 4, 122134.

12. Стечкин С. Б. Оценка остатка ряда Фурье дифференцируемых функций // Тр. Мат. Inst.Акад. АН СССР, 145 (1980), 126151.

13. Степанец А.И. Классификация и приближение периодических функций. Киев: Наукова думка, 1987. (в сб. Русский)

14. Степанец А.И. Решение задачи Колмогорова-Никольского для интегралов Пуассона непрерывного функции, Матем. Сб., 192 (2001), 1, 113138.

Хостел Никольский (Екатеринбург) — предложенная цена на 2021 год

For at gjesteomtalene og omtalescorene skal противостоит сомнительному слову turen din, arkiverer vi omtaler som er eldre enn 36 måneder.

Kun gjester som har booket via Booking.com og har bodd på det aktuelle overnattingsstedet, kan skrive gjesteomtaler. Dette gjør at vi vet at omtalene våre er skrevet av ekte gjester, som deg selv. Hvem er vel bedre til å fortelle andre om den gratis frokosten, den vennlige betjeningen eller det stille rommet enn noen som faktisk har bodd på overnattingsstedet?

Vi vil gjerne at du deler erfaringene dine med oss, både de positive or de negative. Alt vi ber deg om, er at du følger noen få enkle retningslinjer.

Omtaler

Vår oppfatning er at innsendte omtaler fra gjester og svar fra overnattingsstedene viser opp et bredt utvalg av meninger og erfaringer, noe som er svært viktig hvis gjestene skal kunne ta velfunderte beslutninger om hvnatninger om hvtninger om hvrt.

Prinsipper для omtaler

Посещайте все предложения на Booking.com, если хотите, чтобы они были размещены и сданы в другие места, а также были представлены на сайте Booking.com.

Используйте комментарии, положительные или отрицательные, публикуйте все комментарии, которые касаются вашего здоровья, и того, что вам нужно, и вы можете найти их на сайте Booking.com. Vi tilbyr dessuten innsyn når det gjelder statusen på innholdet du har sendt inn.

Når du har sendt inn en gjesteomtale, kan denne endres ved å ta kontakt med Booking.com Kundeservice.

Vi bruker de samme retningslinjene for alt brukergenerert innhold så vel som for overnattingsstedenes svar på dette innholdet.

Великая бидрагенная сказка для сегментов и коммерческих компаний, которые несут в себе легкие противники и хворосты. Booking.com делает ставку на дистрибьютора tilbakemeldinger fra både gjesten og overnattingsstedet.

Retningslinjer для omtaler

Вы можете выбрать подходящий вариант на сайте Booking.com, соответствующий семье или другой семье. Retningslinjene gjelder også uansett hvilke synspunkter kommentaren formidler.

Bidragene skal være reiserelatert. De nyttigste bidragene er de som er grundige og detaljerte og som hjelper andre med å ta bedre avgjørelser. Vennligst unngå personfokuserte, politiske, uetiske eller Religionskritiske kommentarer. Markedføringsrelatert innhold vil bli fjernet, og kommentarer om Booking.com tjenester skal sendes til våre kundeservice-team (Служба поддержки клиентов и служба размещения).

Bidragene skal fremstå som passende for et globalt publikum. Vennligst unngå å bruke banning samt forsøk på å skjule banning med kreative skrivemåter uansett språk. Комментарии и средства массовой информации сомневаются в том, что ненавистный итрингер, дискриминентный бемеркнингер, труслер, сексуэлт эксплиситте бэмеркнингер, волд и продвижение уловлиг активит тиллатес икке.

Alt innhold skal være ekte og unikt for gjesten. Gjesteomtaler har størstffekt når de er ekte og objektive. Bidraget ditt skal være ditt eget. Samarbeidspartnere на Booking.com skal ikke sende inn kommentarer på vegne av gjester eller tilbycentiver i bytte mot gode omtaler.Forsøk på å sabotere poengsnittet til en konkurrent ved å sende inn en negativ omtale vil ikke толеререс.

Респектор андрес приватлив. Vi i Booking.com vil gjøre det vi kan for a skjule e-postadresser, telefonnumre, nettadresser, kontoer i sosiale medier og lignende opplysninger.

Выгодные цены и предложения Booking.com, больше, чем другие Booking.com selv. Booking.com tar ikke på seg ansvar eller forpliktelser for noen omtaler eller svar på omtaler.Booking.com включает в себя дистрибьютор (uten verifiseringsplikt) и ансамбль с предоставлением комментариев и svarene.

Omtalene sorteres automatisk ut fra datoen på omtalen, i tillegg til andre kriterier. Dette er for å kunne vise deg de mest related omtalene, som omtaler på språket ditt, omtaler med kommentarer, og ikke-anonyme omtaler. Det kan i tillegg være mulig å sortere omtaler basert på flere kriterier (som type gjest, antall gjestepoeng osv.).

Ansvarsfraskrivelse для oversettelser

Denne tjenesten kan inneholde oversettelser fra Google.Google предоставляет все гарантии, которые могут быть отменены, если они не используются, могут быть предоставлены без поддержки, могут быть предоставлены или предоставлены для получения дополнительной информации.

Свято-Никольский Морской Собор (, Никольский Морской Собор

Репродукция в рамке Морского Свято-Николаевского собора

Свято-Никольский Морской собор (Никольский морской собор) — крупный православный собор в стиле барокко в западной части центра Санкт-Петербурга.Он всегда был тесно связан с российским флотом и служил его главной святыней до революции

года.

Мы рады предложить вам этот гравюра от Getty Images в сотрудничестве с Fine Art Storehouse

.

© @christopheFaugere

Идентификатор носителя 13411709

600202130, Бывший Советский Союз , Час , Православный , Православная Церковь , Русская православная , Санкт-Петербург , Санкт-Петербург , Советский союз , Советик , Санкт-Петербург Россия , Фотограф-путешественник , Туристическая фотография , Путешествие , Путешествия

14 «x 12» (38 x 32 см) Современная рама

Наши современные репродукции в рамке профессионально сделаны и готовы повесить на вашу стену

check

Гарантия идеального качества пикселей

check

Сделано из высококачественных материалов

check

Размер продукта 32.5 x 37,6 см (прибл.)

check

Изображение без кадра 16,3 x 24,4 см (оценка)

check

Профессиональное качество отделки

Рамка под дерево с принтом 10×8 в держателе для карт. Фотобумага архивного качества. Габаритные внешние размеры 14×12 дюймов (363×325 мм). Задняя стенка из ДВП скреплена скобами и покрыта прочным стирольным пластиком, что обеспечивает практически небьющееся покрытие, напоминающее стекло. Легко чистится влажной тканью. Молдинг шириной 40 мм и толщиной 15 мм.Обратите внимание, что для предотвращения падения бумаги через окошко крепления и предотвращения обрезания оригинального изображения видимый отпечаток может быть немного меньше, чтобы бумага надежно крепилась к оправе без видимой белой окантовки и соответствовала формату. соотношение оригинального произведения искусства.

Код товара dmcs_13411709_80876_736

Это изображение доступно в виде Печать в рамке , Фотографическая печать , Пазл , Печать на холсте , Печать плакатов , Сумка , Фото кружка , Поздравительные открытки , Подушка , Металл Печать , Репродукция картин , Установленное фото , Стеклянная рамка , Акриловый блок , Печать в рамке , Коврик для мыши , Стеклянные коврики , Стеклянная подставка

Водяной знак не появляется на готовой продукции

Категории

> Аннотация > Пейзаж

> Животные > Млекопитающие > Домашняя кошка > Русский Синий

> Архитектура > Соборы

> Архитектура > Страна > Россия

> Архитектура > Стили > Архитектура барокко

> Архитектура > Стили > Русская архитектура

> Искусство > Художественные движения > Барокко

> Искусство > Фотографы

> Европа > Россия > Объекты наследия > Архитектурный ансамбль Святой Троицы.

> Европа > Россия > Санкт-Петербург

> Хранилище изобразительного искусства > История > Битвы и войны > Русская революция (1917-1922)

> Хранилище изобразительного искусства > Фотографии из путешествий > Всемирное наследие ЮНЕСКО

> Хранилище изобразительного искусства > Мировая религия

Полный ассортимент художественной печати

Наши стандартные фотоотпечатки (идеально подходят для кадрирования) отправляются в тот же или на следующий рабочий день, а большинство других товаров отправляется на несколько дней позже.

Печать в рамке (57,63 — 294,62 доллара)
Наши современные репродукции в рамке профессионально сделаны и готовы повесить на вашу стену

Фотопечать (6,39–128,09 долл. США)
Наши фотопринты напечатаны на прочной бумаге архивного качества для яркого воспроизведения и идеально подходят для кадрирования.

Пазл (35,86 — 48,67 долларов)
Пазлы — идеальный подарок на любой случай

Canvas Print (38 долларов.42 — 320,24 долл. США)
Профессионально сделанные, готовые к развешиванию Отпечатки на холсте — отличный способ добавить цвет, глубину и текстуру любому пространству.

Плакат (14,08–76,85 долларов)
Бумага для плакатов архивного качества, идеально подходит для печати больших изображений

Большая сумка ($ 38,37)
Наши сумки-тоут изготовлены из мягкой прочной ткани и оснащены ремнем для удобной переноски.

Фотокружка ($ 12,80)
Наслаждайтесь любимым напитком из подарочной кружки с индивидуальным принтом.На наших кружках напечатано изображение по вашему выбору

Поздравительные открытки (7,65 долл. США)
Поздравительные открытки для дней рождения, свадеб, юбилеев, выпускных, благодарностей и многого другого

Подушка (32,01 доллара — 57,63 доллара)
Украсьте свое пространство декоративными мягкими подушками

Металлический принт (75,58–511,12 долл.)
Оживите свои фотографии с помощью металлических отпечатков! Прочный металл и роскошная техника печати придадут интерьеру современный вид.

Репродукция изобразительного искусства (38,42 доллара — 512,39 доллара)
Наши репродукции репродукций произведений искусства соответствуют стандартам самых критичных музейных хранителей. Они имеют мягкую текстурированную естественную поверхность, что делает их еще лучше, чем оригинальные произведения искусства.

Фото ($ 16,64 — $ 166,52)
Фотопринты поставляются в держателе для карт с индивидуальным вырезом, готовом к обрамлению

Glass Frame (29,45 — 88,39 долларов) Крепления из закаленного стекла
идеально подходят для настенного дисплея, а меньшие размеры также можно использовать отдельно с помощью встроенной подставки.

Acrylic Blox (38,42–64,04 доллара)
Обтекаемая, современная односторонняя привлекательная настольная печать

Печать в рамке (57,63 — 320,24 доллара)
Наш оригинальный ассортимент британских принтов в рамке со скошенным краем

Коврик для мыши (17,92 доллара США)
Фотопечать архивного качества на прочном коврике для мыши с нескользящей подложкой. Работает со всеми компьютерными мышками.

Стеклянные коврики (64,04 доллара)
Набор из 4 стеклянных ковриков.Элегантное полированное безопасное стекло и термостойкое. Также доступны подходящие подстаканники

Glass Coaster (10,24 доллара)
Индивидуальная подстаканник из стекла. Элегантное полированное безопасное закаленное стекло и подходящие термостойкие коврики также доступны

(PDF) ЛОСИ СРЕДНЕГО И ПОЗДНЕГО ПЛЕЙСТОЦЕНА (CERVALCES SCOTT, 1855 И ALCES GREY, 1821) ИЗ ПОЛЬШИ: ПАЛАЕОСРЕДОВЫЕ И ПАЛАЕОГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ПОСЛЕДСТВИЯ

360 K. STEFANIAK ET AL.

Пфайфер, Т., 1999a.Alces latifrons (Johnson, 1974) (Cervidae,

Mammalia) из позднеплейстоценовых отложений долины реки Верхний

(Западная Германия). Neues Jahrbuch für Geol-

ogische und Paläontologische Abhandlungen, 211: 291–327.

[на немецком языке с резюме на английском языке]

Pfeiffer, T., 1999b. Морфологическое различие костей конечностей

Alces latifrons (Johnson, 1874) и Megaloceros gigane-

tus (Blumenbach, 1799) из средне- и позднеплейстоценовых

локалитов Германии.Kaupia, Darmstädter Beiträge zur

Naturgeschichte, 9: 113–126.

Пискорска Т. и Стефаниак К., 2014. Останки среднего палеолита

оленей (Rangifer tarandus Linnaeus, 1758) из пещеры Бисник

и других пещерных местностей в Польше. Четвертичный интернациональный —

национальный, 326–327: 82–90.

Płonka, T., Kowalski, K., Malkiewicz, M., Kuryszko, J., Socha,

P. & Stefaniak, K., 2011. Новый орнаментальный артефакт из

Польша: нальный палеолитический символизм из экологическая перспектива

.Журнал археологической науки, 38: 723–733.

Schmölcke, U. & Zachos, F. E., 2005. Распространение голоцена и

исчезновение лосей (Alces alces, Cervidae) в Центральной Европе.

веревка. Биология млекопитающих, 70: 329–344.

Schramm, Z. & Kranz, I., 1978. Остатки костей диких жвачных животных (Ruminantia

Scopoli, 1777) из стоянок раннего Медиэваля в

Сантоке. Roczniki Akademii Rolniczej w Poznaniu. Archeozoo-

logia, 103: 43–60 [на польском языке с резюме на английском языке.]

Шер А.В., 1971. Млекопитающие и стратиграфия Дальнего Северо-Востока СССР

и Северная Америка. Наука, Москва, 309 с.

с аннотацией на английском языке.

Шер А.В., 1986. К истории фауны млекопитающих Берингды.

Quartärpaläontologie, 6: 185–193.

Шер А.В., 1987. История и эволюция лосей в СССР. Wild-

Приложение к исследованиям жизни, 1: 171–197.

Собчик К. и Ситливи В., 2001a.Badania wykopaliskowe w

Jaskini Łokietka w Ojcowskim Parku Narodowym w latach

1998–2000. В: Lech, J. & Partyka, J. (eds), Z archeologii

Украина и Юрий Ojcowskiej. Wydawnictwo Ojcowskiego Par-

ku Narodowego, Ojców, стр. 323–336. [На польском языке]

Собчик, К. и Ситливы, В., 2001b. Badania wykopaliskowe w

Jaskini Łokietka w Ojcowskim Parku Narodowym w latach

1998–2000. Badania naukowe w południowej części Wyżyny

Krakowsko-Częstochowskiej.Materiały konferencyjne — ma-

teriały, postery, sesje terenowe, Ojców 10–11 maja 2001.

Ojcowski Park Narodowy, Ojców, стр. 457–461. [На польском языке]

Sobociński, M., 1977 г. Костный материал животных из замка по адресу

Gwiedzin. Roczniki Akademii Rolniczej w Poznaniu. Arche-

ozoologia, 93: 63–80 [на польском языке, с резюме на английском.]

Sobociński, M., 1985. Костные останки диких животных из раскопок-

мест в Гиче.Roczniki Akademii Rolniczej w Poznaniu. Ar-

cheozoologia, 164: 43–58 [на польском языке, с кратким изложением на английском.]

Sobociński, M. & Godynicki, S., 1975. Остатки животных exca-

, помещенные в раннесредневековый замок в Накло-он-Нотец Река.

Roczniki Akademii Rolniczej w Poznaniu. Archeozoologia,

76: 107–127 [на польском языке, с резюме на английском.]

Socha, P., 2009. Мелкие млекопитающие (Erinaceomorpha, Soricomor-

pha, Chiroptera, Lagomorpha, Rodentia) из плейстоценовых отложений

на Бисникская пещера.В: Stefaniak, K., Tyc, A. &

Socha, P. (ред.), Карст Ченстоховской возвышенности и

Восточных Судетов: палеосреда и защита. Исследования

факультета наук о Земле Силезского университета, Sos-

новец-Вроцлав, 56: 215–224.

Socha, P., 2014. Палеофауны грызунов из пещеры Бисник

(Краковско-Ченстоховская возвышенность, Польша): палеоэкологическая,

палеоклиматическая и биостратиграфическая реконструкция.Quater-

nary International, 326–327: 64–81.

Соха П., Шик П., Марцишак А. и Стефаниак К., 2010. Депозиты

пещеры Бисник проливают новый свет на биогеографию

сообществ млекопитающих в Центральной Европе. В: Vigne, J.-D.,

Patou-Mathis, M., Lefèvre, C. (eds), ICAZ 201, Международная конференция по археозоологии, Париж, Франция, 23–28 Au-

Gust 2010. Muséum National d´Historie Naturelle, Париж, стр.

222–223.

Соха П. и Стефаниак К., 2006. C. F. Roemer`s и O. Grube pal-

Эонтологические исследования в Ойцовском национальном парке. Mamma-

Остатки лианской кости в коллекции Отделения палеонтологии

Института зоологии Вроцлавского университета. Prądnik,

Prace i Materiały Muzeum im. Проф. W. Szafera, 16: 215–230.

[на польском языке с аннотацией на английском языке]

Sosnowski, A., 1981. Олени (Cervidae Grey, 1821) из Дравска —

, т. Е. Озерного края в раннем и позднем средневековье.Roczniki

Akademii Rolniczej w Poznaniu. Archeozoologia, 131: 105–

130 [на польском языке, с резюме на английском.]

Стефаниак, К., 2007. Лось раннего и среднего плейстоцена (Alcinae

Jerdon, 1874, Cervidae, Mammalia) из Польши. Acta Zoo-

logica Cracoviensia, 50A: 73–92.

Стефаниак К. и Марцишак А., 2009. Крупные млекопитающие (Carnivora,

Ungulata) из плейстоценовых отложений пещеры Бисник. В:

Стефаниак, К., Tyc, A. & Socha, P. (ред.), Карст Ченсто-

возвышенности Чова и Восточных Судетов: палеоокружение

и охрана. Исследования факультета наук о Земле Университета Силезии

, Сосновец-Вроцлав, 56: 225–254.

Стефаниак К., Соха П., Надаховски А., Марцишак А. и

Шинкевич А., 2009a. Раннеплейстоценовая фауна и отложения

пещеры Жабия. В: Стефаниак К., Тык А. и Соха П.(eds),

Карст Ченстоховской возвышенности и Восточных Судетов:

Палеоокружение и защита. Исследования факультета

наук о Земле, Силезский университет, Сосновец-Вроцлав,

56: 173–189.

Стефаниак К., Соха П., Надачовски А. и Томек Т., 2009b.

Палеонтологические исследования на Ченстоховской возвышенности. В: Ste-

faniak, K., Tyc, A. & Socha, P. (ред.), Карст Ченстохского нагорья

ва и Восточные Судеты: палеоокружение и защита

.Исследования факультета наук о Земле, Университет Силезии

ty, Сосновец-Вроцлав, 56: 85–144.

Stworzewicz, E., 1981. Сухопутные улитки раннего плейстоцена из Кельников

и Кози Гжбиет (Польша). Folia Quaternaria, 54: 43–77.

Szyndlar, Z., 1981. Раннеплейстоценовая фауна рептилий из Кози

Grzbiet в Священном Кресте Mts. Acta Geologica Polonica, 31:

81–101.

Szymczyk, W., 1973a. Встречаемость лося Alces alces (L.) в голоцене Европы

. Przegląd Zoologiczny, 17: 89–94. [На

на польском языке, с резюме на английском языке.]

Szymczyk, W., 1973b. Череп Лося Alces alces (L.) из Боро-

ва, район Ходзень. Przegląd Zoologiczny, 17: 94–97. [На

на польском языке, с резюме на английском языке.]

Szymczyk, W., 1973c. Останки голоценового лося из Островков около

Ходзень. Acta Universitatis Wratislaviensis, Prace Zoolog-

iczne, 185: 69–84.[На польском языке, с резюме на английском языке.]

Титов В.В., 2008. Крупные млекопитающие позднего плиоцена Северо-Востока

Приазовье. Издательство ГНЦ РАН, Ростов-на-Дону,

264 с.

Произошла ошибка при установке пользовательского cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Внешняя баллистика плейстоценовых метательных копий: экспериментальные данные о характеристиках и значение для эволюции человека

  • 1.

    Окли, К., Эндрюс, П., Кили, Л. и Кларк, Дж. Д. Переоценка наконечника копья Clacton. P.P.S. 43 , 13–30 (1977).

    Google Scholar

  • 2.

    Тиме, Х. Метательные копья и другие деревянные орудия нижнего палеолита из Шенингена, Германия. В г. Эволюция гоминидов: образ жизни и стратегии выживания (изд. Ульрих, Х.), 383–395 (Гельзенкирхен, Германия: издание Archaea, 1999).

  • 3.

    Банн, Х. Т. и Гуртов, А. Н. Профили смертности жертв показывают, что раннеплейстоценовый человек в Олдувае был хищником из засады. Quat. Int. 322-323 , 44–53 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 4.

    Иовита Р. и Сано К. Резюме и выводы. В Междисциплинарные подходы к изучению каменного века Оружие (ред. Иовита, Р. и Сано, К.) 289–297 (Springer, 2016).

  • 5.

    Гэмбл, К. Человек лопаткоулавливатель: альтернативные модели колонизации и заселения в период среднего плейстоцена северных широт.В г. Старый мир плейстоцена: региональная перспектива с (ред. Соффер, О.) 81–98 (Нью-Йорк; Лондон: Пленум 1987).

  • 6.

    Серангели, Дж., Ван Колфшотен, Т., Старкович, Б. М. и Верхейен, И. Европейская саблезубая кошка (Homotherium latidens), обнаруженная в «Горизонте копий» в Шенингене (Германия). J. Hum. Evol. 89 , 172–180 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 7.

    Черчилль, С.Э., Францискус, Р., Маккин-Пераза, Х. А., Дэниел, Дж. И Уоррен, Б. Р. Шанидар 3 Колотая рана неандертальца в ребре и палеолитическое оружие. J. Hum. Evol. 57 , 163–178 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 8.

    Воормолен, Б. Древние охотники, современные мясники . Кандидатская диссертация, Лейденский университет (2008 г.).

  • 9.

    Tomasello, M., Melis, A.P., Tennie, C., Wyman, E. & Herrmann, E.Два ключевых шага в эволюции человеческого сотрудничества. Curr. Антрополь. 53 , 673–692 (2012).

    Артикул Google Scholar

  • 10.

    Конард, Н. Дж. и др. . Раскопки в Шенингене и сдвиги парадигмы в эволюции человека. J. Hum. Evol. 89 , 1–17 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 11.

    Ломбард, М.Охота и охотничьи технологии как прокси для преподавания и обучения в каменном веке южной Африки. Кембриджский археологический памятник . Дж . 1–14 (2015).

  • 12.

    МакБриарти, С. и Брукс, А.С. Революция, которой не было: новая интерпретация происхождения современного человеческого поведения. J. Hum. Evol. 39 , 453–563 (2000).

    CAS Статья Google Scholar

  • 13.

    Хайдл, М.Н. В В С. Де Бон, Ф. Кулидж и Т. Винн (ред.) Когнитивный археол . и Hum . Evol . 57–174 (Cambridge University Press, 2009).

  • 14.

    Хайдл, М. Н. Объем рабочей памяти и эволюция современного когнитивного потенциала. Curr. Антрополь. 51 , S149 – S166 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • 15.

    Гарофоли, Д.Радикальный воплощенный подход к изготовлению копий эпохи нижнего палеолита. Дж . Разум и поведение (2015).

  • 16.

    Ломбард, М. и Уодли, Л. Охотничьи технологии во время порта Ховисонс в пещере Сибуду: что они говорят о человеческом познании в Квазулу-Натале, Южная Африка, между ~ 65 и 62 тыс. Лет назад. В Междисциплинарные подходы к изучению оружия каменного века (ред. Иовита, Р. и Сано, К.) 273–286 (Springer, 2016).

  • 17.

    Shea, J.& Сиск, М. Комплексная технология снарядов и расселение Homo sapiens в Западной Евразии. PA 2010 , 100–122 (2010).

    Google Scholar

  • 18.

    Кнехт, Х. История и развитие исследований в области технологии снарядов. В Projectile Technology (изд. Knecht, H.) 3–35 (Plenum Press 1997).

  • 19.

    Каттелайн, П. Охота в период верхнего палеолита: лук, копьеносец или и то, и другое? В Projectile Technology (изд.Кнехт, Х.) 213–240 (Plenum Press 1997).

  • 20.

    Иовита, Р., Шёнекесс, Х., Гаудзински-Виндхойзер, С. и Йегер, Ф. Идентификация систем доставки оружия с использованием анализа макротрещин и скорости распространения трещин: управляемый эксперимент. В Междисциплинарные подходы к изучению каменного века Оружие (ред. Иовита, Р. и Сано, К.) 13–28 (Springer, 2016).

  • 21.

    Ши Дж. Истоки технологии метательных метательных наконечников: свидетельства из Африки, Леванта и Европы. J. Arch. Sci. 33 , 823–846 (2006).

    Артикул Google Scholar

  • 22.

    Черчилль, С. Е. Оружейная технология, выбор размера добычи и методы охоты у современных охотников-собирателей: значение для охоты в палеолите и мезолите. AP3A. 4 , 11–24 (1993).

    Google Scholar

  • 23.

    Черчилль, С. Э.И Роудс, Дж. А. Эволюция способности человека «убивать на расстоянии»: ископаемые останки человека, свидетельствующие об эволюции метательного оружия. В Эволюция диеты гомининов (ред. Хаблин, Дж. Дж. И Ричардс, М. П.) 201–210 (Springer 2009).

  • 24.

    Бергер Т. Д. и Тринкаус Э. Модели травм среди неандертальцев. J. Arch. Sci. 22 , 841–852 (1995).

    Артикул Google Scholar

  • 25.

    Хьюз, С. С. Переходя к сути: эволюционное изменение доисторического оружия. J. Archaeol. Теория метода 5 , 345–408 (1998).

    Артикул Google Scholar

  • 26.

    Boëda, E., Geneste, J. & Griggo, C. Леваллуазская точка, встроенная в позвонок (Equus africanus): рукоять, снаряды и мустьерское охотничье оружие. Античность 73 , 394–402 (1999).

    Артикул Google Scholar

  • 27.

    Либерман, Д. Э., Пирсон, О. М., Моубрей, К. М. Основное влияние черепа на общую форму черепа. J. Hum. Evol. 38 , 291–315 (2000).

    CAS Статья Google Scholar

  • 28.

    Черчилль С.Э. Тонкие на земле: неандертальская биология , археология , и экология . 1–256 (Wiley Blackwell 2014).

  • 29.

    Кларксон, К. Тестирование археологических подходов к определению прошлых систем доставки снарядов с использованием этнографических и экспериментальных данных.В Междисциплинарные подходы к изучению каменного века оружия (ред. Иовита, Р. и Сано, К.) 189–202 (Springer, 2016).

  • 30.

    Гатри, Р. Д. Острие снарядов: биологические соображения, влияющие на выбор и конструкцию сырья у палеолитических и палеоиндийских народов. В издании «Животные и археология», том . 1 , Охотники и их жертвы (ред. Клаттон-Брок, Дж. И Григсон, К.) 273–294 (BAR International Series 163 1984).

  • 31.

    Канди Б.Дж. Формальные вариации австралийской технологии копья и подводного копания . 546 , (BAR International Series 1989).

  • 32.

    Ховард, К. Д. Атлатл: функции и производительность. Американская древность 102–104 (1974).

  • 33.

    Риос-Гараисар, Дж. Экспериментальные и археологические наблюдения за мустьерскими точечными комплексами среднего палеолита на севере Пиренейского полуострова. Проверка возможности использования метания копья среди неандертальцев.В Междисциплинарные подходы к изучению каменного века Оружие (ред. Иовита, Р. и Сано, К.) 213–225 (Springer, 2016).

  • 34.

    Роуч, Н. Т. и Ричмонд, Б. Г. Длина ключицы, метательные характеристики и реконструкция плеча Homo erectus. J. Hum. Evol. 80 , 107–113 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 35.

    Rhodes, J. A. & Churchill, S.E. Бросок в средний и верхний палеолит: выводы из анализа ретроверсии плечевой кости. J. Hum. Evol. 56 , 1–10 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 36.

    Cowgill, L. W. Повторный визит перекрута плечевой кости: функциональная и онтогенетическая модель популяционной изменчивости. Am. J. Phys. Антрополь. 134 , 472–480 (2007).

    Артикул Google Scholar

  • 37.

    Berthaume, M.A. Были ли плечевые кости неандертальцев приспособленными для колющего или метательного копья? Исследование методом конечных элементов. Магистерская диссертация, Массачусетский университет — Амхерст (2014 г.).

  • 38.

    Shaw, C. N., Hofmann, C. L., Petraglia, M. D., Stock, J. T. & Gottschall, J. S. Неандертальские плечевые кости могут отражать адаптацию к задачам соскабливания, но не к уколам копьем. PLoS ONE 7 , e40349–8 (2012).

    ADS CAS Статья Google Scholar

  • 39.

    Вайдхофер М. и Кирченгаст С. Половой диморфизм в направленной асимметрии костей верхней конечности среди скелетов кхо-сан. J. Comp. Гм. Биол. 66 , 508–519 (2015).

    CAS Статья Google Scholar

  • 40.

    Роуч, Н. Т. и Либерман, Д. Э. Вклад верхней части тела в выработку энергии при быстром броске сверху вниз у людей. J. Exp. Биол. 217 , 2139–2149 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 41.

    Роуч Н., Венкадесан М., Рэйнбоу М. и Либерман Д. Накопление упругой энергии в плече и эволюция высокоскоростного броска у Homo. Природа 498 , 483–487 (2013).

    ADS CAS Статья Google Scholar

  • 42.

    Роуч, Н. Т. и Ричмонд, Б. Г. Перекрут плечевой кости не влияет на положение плеча, но влияет на скорость броска. J. Hum. Evol. 85 , 206–211 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 43.

    Faivre, J.-P. и др. . Человеческие останки среднего плейстоцена из Турвиль-ла-Ривьер (Нормандия, Франция) и их археологический контекст. PLoS ONE 9 , e104111–13 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 44.

    Ла Порта, А., Хосфилд, Р. и Херкомб, Л. Технологическое поведение неандертальцев в период европейского среднего палеолита: производство и функция доставляемых вручную копий с каменными наконечниками. Документ, представленный на конференции Unraveling the Palaeolithic , Саутгемптонский университет (2016).

  • 45.

    Warren, S. Proceedings: «Первый опубликованный отчет и выставка образца, 10 мая 1911 года». Q . Дж . Геол . Соц . 67 , XCIX (1911).

  • 46.

    Тиме, Х. Охотничьи копья эпохи нижнего палеолита из Германии. Nature 385 , 807–810 (1997).

    ADS CAS Статья Google Scholar

  • 47.

    Шох, В. Х., Бигга, Г., Бёнер, У., Рихтер, П. и Тербергер, Т. Новое понимание деревянного оружия из палеолитической стоянки Шенинген. J. Hum. Evol. 89 , 214–225 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 48.

    Adam, K. D. W. von Lehringen, eine Jagdbeute des diluvialen Menschen. Quätar 5 , 79–92 (1951).

    Google Scholar

  • 49.

    Luebbers, R.A. Древние бумеранги, обнаруженные в Южной Австралии. Nature 253 , 39–39 (1975).

    ADS Статья Google Scholar

  • 50.

    Диллехей, Т. Д. Монте-Верде: поселение позднего плейстоцена в Чили Том 2 , Археологический контекст и интерпретация .(Пресса Смитсоновского института 1997).

  • 51.

    Добровольская, М., Ричардс, М. П. и Тринкаус, Э. Datations directes par radocarbone des sepultures du Gravettien d’Europe de l’Est à Sunghir, Россия. Бык. Mém. Soc. Антрополь. 24 , 96–102 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 52.

    Никольский П. и Питулко В. Свидетельства палеолита Яна в Арктической Сибири дают ключ к разгадке загадки охоты на мамонта. J. Arch. Sci. 40 , 4189–4197 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 53.

    Moncel, M.-H. и др. . Процессы фрагментированного восстановления: техническое поведение в среднепалеолитическом укрытии Абри-дю-Мара, юго-восток Франции. Quatern. Int. 350 , 180–204 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 54.

    Wilkins, J.& Schoville, B. Повреждение лезвия на наконечниках копья 500-летней давности из Кату Пан 1, Южная Африка: комбинированные эффекты использования копья и тафономических процессов. В Междисциплинарные подходы к изучению оружия каменного века (ред. Иовита, Р. и Сано, К.) 101–117 (Springer, 2016).

  • 55.

    Милкс, А., Диннис, Р. и Поуп, М. Морфометрическая изменчивость ранних граветтовских точек «Фон-Роберта» и ее функциональные последствия. В Междисциплинарные подходы к изучению оружия каменного века (ред. Иовита, Р.И Сано, К.) 135–146 (Springer,). 10.1007 / 978-94-017-7602-8_9 2016.

  • 56.

    Backwell, L. & d’Errico, F. Костное снарядное вооружение от раннего до позднего среднего каменного века в Африке. В Osseous Projectile Weaponry: На пути к пониманию плейстоцена культурной изменчивости (ред. Лэнгли, М.С.) 15–29 (Springer: Vertebrate Paleobiology and Paleoanthropology Series 2017).

  • 57.

    Christensen, M., Legoupil, D. & Pétillon, J.-M. Охотники-собиратели Старого и Нового Света: морфологические и функциональные сравнения острия костных снарядов. В Osseous Projectile Weaponry: На пути к пониманию плейстоцена культурной изменчивости (ред. Лэнгли, М.С.) 237–252 (Springer: Vertebrate Paleobiology and Paleoanthropology Series 2017).

  • 58.

    Эллис, К. Дж. Факторы, влияющие на использование наконечников каменных снарядов: этнографическая перспектива. В Projectile Technology (изд.Knecht, H.) 37–74 (Plenum Press 1997).

  • 59.

    Hitchcock, R. & Bleed, P. Каждый в соответствии с потребностями и стилем: использование копья и стрел среди охотников сан в Калахари. В Projectile Technology (изд. Knecht, H.) 345–368 (Plenum Press 1997).

  • 60.

    Milks, A. Летальный порог: эволюционное значение деревянных копий среднего плейстоцена (неопубликованная докторская диссертация) 1–455, http://discovery.ucl.ac.uk/10045809/ (2018).

  • 61.

    Вилла, П. и Ленуар, М. Охотничье и охотничье оружие нижнего и среднего палеолита Европы. В Эволюция диеты гомининов (ред. Хаблин, Дж. Дж., Ричардс, М. П. и Ричардс, М. П.) 59–85 (Springer 2009).

  • 62.

    Вилла, П. и Сориано, С. Охотничье оружие неандертальцев и ранних современных людей в Южной Африке: сходства и различия. J. Anthropol. Res. 66 , 5–38 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • 63.

    Сано, К. и Оба, М. Поддерживаемые точечные эксперименты по идентификации механически доставленных арматур. J. Arch. Sci. 63 , 13–23 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 64.

    Gaudzinski-Windheuser, S. et al . Свидетельства об охоте с близкого расстояния последних межледниковых неандертальцев. Природа Экол . Эво . 1–8 https://doi.org/10.1038/s41559-018-0596-1 (2018).

  • 65.

    баллистика, внешняя. Оксфордский основной словарь U . S . Военный . Интернет (2001).

  • 66.

    баллистика, терминал. Оксфордский основной словарь U . S . Военный . Интернет, https://doi.org/10.1093/acref/97801998

  • .001.0001/acref-97801998
  • (2001).

  • 67.

    Хаббард, М. Оптимальные траектории полета копья. J. Biomech. 17 , 777–787 (1984).

    CAS Статья Google Scholar

  • 68.

    Грегор, Р. Дж. И Пинк, М. Биомеханический анализ метания копья мирового рекорда: тематическое исследование. Внутр. J. Sport Biomech. 1 , 73–77 (1985).

    Артикул Google Scholar

  • 69.

    Джонсон, К. Метание копья . (Британский спортивный совет любителей, 1987 г.).

  • 70.

    Коттерелл Б. и Камминга Дж. Механика доиндустриальной технологии: введение в механику древней и традиционной материальной культуры . (Издательство Кембриджского университета, 1989).

  • 71.

    Кампос, Дж., Брисуэла, Г. и Рамон, В. Трехмерный кинематический анализ элитных метателей копья на чемпионате мира ИААФ по легкой атлетике 1999 года. Новые исследования в легкой атлетике 19 , 47–57 (2004).

    Google Scholar

  • 72.

    Чиу, К. Х. Обнаружение оптимальных условий выпуска для обладателей мировых рекордов копья с помощью компьютерного моделирования. Внутр. J. Sport Exercise Sci. 1 (2), 41–50 (2009).

    Google Scholar

  • 73.

    Бартлетт Р. М. Аэродинамика полета копья — переоценка. В Proceedings of the International Symposium on Biomechanicsin Sports (eds Tsarouchas, L., Terauds, J., Gowitzke, B.A.И Холт, Л. Э.) 71–87 (1987).

  • 74.

    Rieder, H. Erprobung der Holzspeere von Schöningen (400000 Jahre) und Folgerungen daraus. В Fruhe Menschen в Mittel Europa: Chronologie , Kultur , Umwelt (редакторы Wagner, G. A. & Mania, D.) 91–98 (Shaker 2001).

  • 75.

    Тоошима С. и Мицумаса М. Соотношение силы и скорости при метании. R.Q. Амер. Доц. Здоровье, P.E. Рек. 44 , 86–95 (1973).

    CAS Google Scholar

  • 76.

    Сярккя, О., Ниеминен, Т., Сууриниеми, С. и Кеттунен, Л. Дополнительные инерционные измерения для анализа механики метания копья. Sports Eng. 19 (4), 219–227 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 77.

    Томка С.А. Принятие на вооружение лука и стрел: модель, основанная на экспериментальных характеристиках. Американская древность 78 , 553–569 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 78.

    Лью-Леви, С., Рекин, Р., Лави, Н., Кристобаль-Азкарате, Дж. И Эллис-Дэвис, К. Как дети охотников-собирателей осваивают жизненные навыки? Гум. Nat. 28 , 367–394, https://doi.org/10.1007/s12110-017-9302-2 (2017).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 79.

    Милкс, А., Чэмпион, С., Каупер, Э., Поуп, М. и Карр, Д. Ранние копья в качестве колющего оружия: изолирующая сила и скорости удара при испытаниях на способность человека. J. Arch. Науки: Реп. 10 , 191–203 (2016).

    Google Scholar

  • 80.

    Уиттакер, Дж. К., Петтигрю, Д. Б. и Гросмейер, Р. Дж. Скорость дротика Атлатла: точные измерения и значение для палеоиндийской и архаической археологии. ПалеоАмерика 3 , 161–181 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 81.

    Thieme, H.Altpaläolithische Holzgeräte aus Schöningen, Lkr. Helmstedt, Bedeutsame Funde zur Kulturentwicklung des frühen Menschen. Германия 77 , 451–487 (1999).

    Google Scholar

  • 82.

    Тиме, Х. Искусство охоты эпохи нижнего палеолита: дело Шёнингена 13 II-4, Нижняя Саксония, Германия. В Gamble , C. Porr, M . (Eds) , Человек-гоминид в контексте: археологические исследования ландшафтов нижнего и среднего палеолита , локации , и артефакты (ред. Gamble, C.И Порр, М.) 115–132 (Рутледж 2005).

  • 83.

    Банн, Х. Т. Мясоедание и эволюция человека: исследования диеты и образа жизни плио-плейстоценовых гоминидов. Докторская диссертация, Калифорнийский университет, Беркли (1982).

  • 84.

    Виитасало, Дж., Мононен, Х. и Норвапало, К. Параметры сброса на линии фола и официальный результат в метании копья. Sports Biomech. 2 , 15–34 (2003).

    Артикул Google Scholar

  • 85.

    ЛеБлан, М. и Муни, Р. Дж. Кинематические различия у американских метателей копья элитного уровня среди мужчин и женщин. Инженерное дело спорта 5 (1), 182–188 (2004).

    Google Scholar

  • 86.

    Стрингер, К. Б., Тринкаус, Э., Робертс, М. Б., Парфит, С. А. и Макфейл, Р. I. Большеберцовая кость человека среднего плейстоцена из Боксгроув. J. Hum. Evol. 34 , 39–39 (1998).

    Google Scholar

  • 87.

    Тринкаус, Э., Стрингер, К. Б., Рафф, К. Б. и Хеннесси, Р. Дж. Геометрия поперечного сечения диафиза Боксгроув 1 большеберцовая кость человека среднего плейстоцена. J. Hum. Evol. 37 , 1–25 (1999).

    CAS Статья Google Scholar

  • 88.

    Froehle, A. W., Yokley, T. R. & Churchill, S. E. Энергетика и происхождение современного человека. В книге «Происхождение современных человек» (ред. Смит, Ф. Х. и Ахерн, Дж.С. М.) 285–320 (Wiley 2013).

  • 89.

    Arsuaga, J.-L. и др. . Посткраниальная морфология людей среднего плейстоцена из Сима-де-лос-Уэсос, Испания. PNAS 112 , 11524–11529 (2015).

    ADS CAS Статья Google Scholar

  • 90.

    Рафф, К. Б., Берджесс, М. Л., Сквайрес, Н., Джунно, Дж .-А. И Тринкаус, Э. Масштабирование суставов нижних конечностей и оценка массы тела у гомининов плиоцена и плейстоцена. J. Hum. Evol. 115 , 85–111 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 91.

    Международная ассоциация легкоатлетических федераций. Правила соревнований 2008 . 1–229 (2007).

  • 92.

    Бартлетт, Р., Мюллер, Э., Линдинджер, С., Бруннер, Ф. и Моррис, К. Трехмерная оценка кинематических параметров высвобождения для метателей копья разного уровня подготовки. J. App.Биомех. 12 , 58–71 (1996).

    Артикул Google Scholar

  • Симо Сярккя, Университет Аалто


    Текущие / предыдущие должности:

    • 2015 г. — доцент, ЕАОС, Университет Аалто
    • 2013-2018 научный сотрудник Академии, NBE / BECS & EEA, Университет Аалто
    • 2013- Технический советник IndoorAtlas Ltd.
    • 2012- доцент (проф.), Технологический университет Лаппеенранты
    • 2011 г. — доцент Технологического университета Тампере.
    • 2007- Независимый консультант
    • 2014 (май) Приглашенный научный сотрудник, Технологический университет Чалмерса
    • 2013 (октябрь-декабрь) Приглашенный профессор Оксфордского университета
    • 2011 (апрель-декабрь) Приглашенный научный сотрудник, Кембриджский университет
    • 2010-2013 Старший научный сотрудник, Университет Аалто
    • Старший научный сотрудник, 2007-2009 гг., Nalco / Nalco-Mobotec
    • 2002-2007 Менеджер по исследованиям и разработкам, Indagon Ltd.
    • 2000-2002 Инженер-исследователь, Nokia Ltd.

    Симо Сяркка получил степень магистра технических наук в области инженерной физики и математики и степень доктора технических наук в области электротехники и коммуникаций в Хельсинкском технологическом университете, Эспоо, Финляндия, в 2000 и 2006 годах, соответственно. В настоящее время он является адъюнкт-профессором Университета Аалто, техническим советником IndoorAtlas Ltd. и адъюнкт-профессором Университета Тампере и Университета LUT.Он также является научным сотрудником Европейской лаборатории обучения и интеллектуальных систем (ELLIS), а также руководителем программ AI Across Fields (AIX) и AI for Health SIG в Финском центре искусственного интеллекта (FCAI). С 2000 по 2010 год он работал в Nokia Ltd., Indagon Ltd. и Nalco Company на различных промышленных должностях, связанных с телекоммуникациями, системами позиционирования и управлением производственными процессами. С 2010 по 2013 год он работал старшим научным сотрудником Департамента биомедицинской инженерии и вычислительных наук (BECS) Университета Аалто, Финляндия, а также занимал должность научного сотрудника Академии на 2013-2018 годы.

    Его и его группа исследовательские интересы связаны с мультисенсорными системами обработки данных с приложениями в области определения местоположения, здравоохранения и медицинских технологий, машинного обучения, обратных задач и визуализации мозга. Он является автором или соавтором около 150 рецензируемых научных статей, а его книги «Байесовская фильтрация и сглаживание» и «Прикладные стохастические дифференциальные уравнения» вместе с китайским переводом первых были недавно опубликованы в издательстве Cambridge University Press.Он является старшим членом IEEE, членом комитета IEEE по машинному обучению для обработки сигналов и старшим региональным редактором IEEE Signal Processing Letters.


    • Приложения

      • Встроенные системы в технологии здравоохранения
      • Обработка сигналов и оценка состояния при визуализации головного мозга (фМРТ / МЭГ / ЭЭГ / DOT)
      • Пространственно-временное моделирование в машинном обучении, обратные задачи и кригинг.
      • Определение местоположения, сопровождение цели, обработка аудиосигнала.
      • Применения в медицине, биологии, системах RF / RFID, телематике, оптическом / видео слежении, инерциальная навигация, робототехника, аудиосистемы и др.
    • Байесовские методы вывода для стохастических динамических систем

      • Нелинейная фильтрация и сглаживание Калмана / Байеса
      • Стохастические модели непрерывного времени и стохастики дифференциальные уравнения (СДУ)
      • Фильтрация частиц и последовательные методы Монте-Карло
    • Байесовские методы вывода для пространственных и пространственно-временных систем

      • Методы пространства состояний, разреженного и пониженного ранга в регрессии гауссовского процесса.
      • Стохастические уравнения в частных / псевдодифференциальных системах (SPDE).
      • Бесконечномерная фильтрация и сглаживание Калмана с распределенными параметрами.
    • Теоретический анализ и другие методологии

      • Анализ сходимости и устойчивости приближенных байесовских фильтров и сглаживающих устройств
      • Теоретический анализ регрессоров гауссовских процессов
      • Расширенные методы Монте-Карло цепей Маркова

    Мой профиль в Google Scholar: http: // ученый.google.com/citations?user=QVhmc9cAAAAJ

    См. Также страницу Aalto People

    Представленные ниже препринты в формате PDF являются черновыми версиями статей и они здесь, чтобы дать людям возможность проверить актуальность статьи перед покупкой окончательных статей из издатель. Пожалуйста, пришлите мне электронное письмо, если вам нужны последние препринты представленные статьи.

    Книги

    1. Симо Сярккя и Арно Солин (2019). Прикладные стохастические дифференциальные уравнения . Издательство Кембриджского университета . Доступно в издательстве Cambridge University Press. Соответствующие коды MATLAB / Octave доступны для загрузки, а также в GitHub, хотя они также доступны на вкладке «Ресурсы» на веб-странице книги CUP. См. Также исправления.

      С разрешения издателя мы предоставляем PDF-версию книги здесь:

      Эта версия PDF доступна для личного использования.В авторские права на все материалы принадлежат авторам (Simo Сяркка и Арно Солин). Коммерческое воспроизведение запрещено, кроме как авторизовано автором и издателем.

    2. Симо Сярккя (2013 г.). Байесовская фильтрация и Сглаживание . Издательство Кембриджского университета . Доступно в издательстве Cambridge University Press по адресу http://www.cambridge.org/sarkka, по этой CUP-ссылке, или, например, с Amazon Великобритания или Amazon США.

      Хотя более удобная (и вполне доступная) печатная версия книги можно приобрести в указанных выше источниках с разрешения от издателя я предоставляю PDF-версию книги здесь:

      Эта версия PDF доступна для личного использования.В авторские права на все материалы принадлежат автору (Simo Сяркка). Коммерческое воспроизведение запрещено, за исключением случаев авторизовано автором и издателем.

    3. 希莫 • 日 伽 (2015). 贝叶斯 滤波 与 平滑. 国防 工业 出 Version. Китайский перевод «Байесовской фильтрации и сглаживания». Доступно, например, на Amazon China.

    Журнальные статьи

    1. Миика Арвонен, Пааво Райттинен, Оскар Неменоя, Паулиина Ильмонен, Сари Риихиярви, Симо Сярккя , Лаури Виитасаари. Общенациональная стратегия инфекционного контроля снизила уровень сезонных респираторных инфекций: перспективы профессионального здравоохранения во время эпидемии COVID-19 в Финляндии. Принята к публикации в Infectious Diseases
    2. Чжэн Чжао, Тони Карвонен, Роланд Хостеттлер, Симо Сярккя . Разложение моментов Тейлора для непрерывно-дискретной гауссовой фильтрации. Принято для публикации в IEEE Transactions on Automatic Control .(arXiv)
    3. Яркко Сууронен, Мухаммад Эмзир, Сари Ласанен, Симо Сяркка , Ласси Ройнинен. Улучшение промышленного рентгеновского излучения Томография статистическими методами, ориентированными на данные. Принято к публикации в журнале Data-Centric Engineering. (arXiv, открытый доступ)
    4. Саранг Томбре, Чжэн Чжао, Хенрик Рамм-Шмидт, Хосе М. Валле Гарсия, Туомо Малкамяки, Сергей Никольский, Тони Хаммарберг, Хиски Нуорти, М. Захидул Х. Бхуйян, Симо Сяркка, , и Вилле В.Лехтола. Датчики и методы искусственного интеллекта для ситуационной осведомленности на автономных судах: обзор. Принято к публикации в IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems . (Открытый доступ)
    5. Тони Карвонен, Симо Сярккя и Кеничиро Танака (2021 год). Интерполяция на основе ядра в приблизительных точках Фекете. Численные алгоритмы, 87 (1): 445–468. (DOI, arXiv)
    6. Рантакари К., Ринта-Коски О.П., Метсяранта М., Холлмен Дж., Саркка С., Рахконен П., Лано А., Лауронен Л., Невалайнен П., Лескинен М. Дж., Андерссон С. (2021). Ранний уровень кислорода способствует травмам головного мозга у крайне недоношенных детей. Педиатрические исследования. (открытый доступ)
    7. Филип Тронарп, Симо Сярккя и Филипп Хенниг (2021 год). Байесовские решатели ОДУ: максимальная апостериорная оценка Статистика и вычисления 31, 23 . (arXiv, открытый доступ)
    8. Мухаммад Эмзир, Сари Ласанен, Зенит Пуриша, Ласси Ройнинен, Симо Сярккя (2021). Нестационарные многослойные гауссовские априоры для байесовской инверсии. Обратные задачи 37, 015002. (arXiv)
    9. Якуб Прюэр, Тони Карвонен, Крис Дж. Оутс, Ондржей Страка, Симо Сярккя (2021 г.). Улучшенная калибровка ошибки численного интегрирования в Сигма-точечные фильтры. транзакций IEEE по автоматическому управлению, 66 (3), 1286-1292. (arXiv)
    10. Симо Сяркка и Анхель Ф. Гарсия-Фернандес (2021 г.). Временное распараллеливание байесовских сглаживающих устройств. Транзакции IEEE в автоматическом управлении , том 66, выпуск 1, страницы 299-306. (DOI, arXiv, примеры кода)
    11. Руи Гао, Филип Тронарп и Симо Сярккя (2020 г.). Методы расщепления переменных для оценки состояния с ограничениями в частично наблюдаемых марковских процессах. Письма об обработке сигналов IEEE, том 27, страницы 1305-1309. (arXiv)
    12. Джоэл Яскари, Янне Мюлларинен, Маркус Лескинен, Али Бахрами Рад, Яакко Холлмен, Стуре Андерссон, Симо Сяркка (2020). Методы машинного обучения для классификации неонатальной смертности и заболеваемости. Доступ IEEE, том 8, страницы 123347-123358 (Открытый доступ)
    13. Тони Карвонен, Сильвер Боннабель, Эрик Мулинес и Симо Сяркка (2020 г.). Об устойчивости одного класса фильтров для нелинейных стохастических систем. Журнал SIAM по управлению и оптимизации, 58 (4), 2023–2049. (arXiv)
    14. Тони Карвонен, Джордж Винн, Филип Тронарп, Крис Дж.Оутс и Симо Сярккя (2020 г.). Оценка максимального правдоподобия и количественная оценка неопределенности для приближения детерминированных функций гауссовским процессом. Журнал SIAM / ASA по количественной оценке неопределенности, 8 (3), 926–958. (arXiv)
    15. Давид Луенго, Лука Мартино, Моника Бугалло, Виктор Эльвира и Симо Сяркка . (2020) Обзор методов Монте-Карло для оценки параметров. Журнал EURASIP о достижениях в обработке сигналов., том 2020, статья номер 25. (Открытый доступ)
    16. Чжэн Чжао, Симо Сярккя , Али Бахрами Рад (2020). Спектро-временной анализ ЭКГ на основе Калмана с использованием Deep Сверточные сети для обнаружения мерцательной аритмии. Журнал систем обработки сигналов, том 92, страницы 621–636 . (arXiv)
    17. Мультиспектральный счет фотонов для медицинской визуализации и определения характеристик пучка. Э. Брюкен, С. Бхартуар, М.Эмзир, М. Головлева, А. Гадда, Р. Хостеттлер, Й. Хэрконен, С. Киршенманн, В. Литичевский, П. Луукка, Л. Мартикайнен, Т. Наараноя, И. Нинка, Я. Отт, Х. Петров, Z. Purisha, T. Siiskonen, S. Särkkä , J. Tikkanen, T. Tuuva и A. Winkler (2020). Мультиспектральный счет фотонов для медицинской визуализации и определения характеристик пучка. Журнал КИП 15 C02024. (arXiv, DOI)
    18. Тони Карвонен и Симо Сярккя (2020 г.). Оптимальное приближение в наихудшем случае со все более плоскими гауссовскими ядрами. Успехи в вычислительной математике 46, 21. (arXiv)
    19. Роланд Хостеттлер, Филип Тронарп, Анхель Ф. Гарсия-Фернандес, Симо Сяркка (2020). Плотности важности для фильтрации частиц с использованием итерационных условий Ожидания. Письма об обработке сигналов IEEE , Том 27, 211-215.
    20. M. Raitoharju, Á. Ф. Гарсиа-Фернандес, Р. Хостеттлер, Р. Пике, и S. Särkkä (2020 г.). Гауссовские модели смеси для отображения сигналов и Позиционирование . Обработка сигналов , Том 168, 107330.
    21. А. Солин и С. Сярккя (2020). Гильбертово пространство Методы регрессии гауссовского процесса пониженного ранга. Статистика и вычисления , Том 30, страницы 419-446. (arXiv)
    22. Хусейн Йигитлер, Осси Калтиокаллио, Роланд Хостеттлер, Рику Янтти, Нил Патвари, Симо Сярккя (2020 г.). RSS-модели для мониторинга частоты дыхания. транзакции IEEE по мобильным вычислениям , том 19, выпуск 3, страницы 680-696. (arXiv)
    23. ,
    24. , Руи Гао, Филип Тронарп, и , Симо Сярккя, (2019 г.). Итерированное расширенное расщепление переменных на основе сглаживания Калмана для L1-регуляризованного оценивания состояния. Транзакции IEEE по обработке сигналов , том 67, выпуск 19, страницы 5078-5092. (arXiv)
    25. Тони Карвонен, Мотонобу Канагава, Симо Сяркка (2019). О положительности и величинах байесовских квадратурных весов. Статистика и вычисления , Том 29, страницы 1317-1333. (arXiv)
    26. Тони Карвонен и Симо Сярккя (2019 г.). Ядро Гаусса квадратура в масштабированных узлах Гаусса – Эрмита. BIT Численная математика , том 59, страницы 877-902. (arXiv)
    27. Филип Тронарп, Ханс Керстинг, Симо Сяркка , Филипп Хенниг (2019). Вероятностные решения обыкновенных дифференциальных уравнений Как нелинейная байесовская фильтрация: новая перспектива. Статистика и вычисления , Том 29, страницы 1297-1315. (arXiv)
    28. Тони Карвонен, Симо Сярккя и Крис Дж. Оутс (2019). Симметрийные эксплойты для байесовских кубатурных методов. Статистика и вычисления, Том 29, страницы 1231-1248. (arXiv)
    29. Zenith Purisha, Carl Jidling, Niklas Wahlström, Simo Сярккя , Томас Б.Шен (2019). Вероятностный подход к реконструкция компьютерной томографии с ограниченными данными. Обратные задачи , 35 (10): 105004. (arXiv)
    30. Анхель Ф. Гарсия-Фернандес, Филип Тронарп, Симо Сяркка (2019). Сопровождение цели по Гауссу с измерением направления прихода по Мизес-Фишеру. IEEE Transactions on Signal Processing, Volume 67, Issue 11, Pages 2960-2972.
    31. Анхель Ф.Гарсиа-Фернандес, Филип Тронарп и Симо Сяркка (2019 г.). Классификация процессов по Гауссу с использованием апостериорной линеаризации. Письма об обработке сигналов IEEE , том 26, выпуск 5, страницы 735-739. (arXiv)
    32. Анхель Ф. Гарсия-Фернандес, Роланд Хостеттлер, Симо Саркка (2019). Rao-Blackwellised задняя линеаризация назад SLAM. Транзакции IEEE по автомобильной технике , том 68, выпуск 5, страницы 4734-4747.(Препринт)
    33. Юха Сармавуори и Симо Сярккя (2019 г.). Численное интегрирование как приближение конечной матрицы оператору умножения. Вычислительный журнал и прикладная математика, Том 353, страницы 283-291. (arXiv)
    34. Филип Тронарп, Тони Карвонен и Симо Сярккя (2019 г.). t-фильтры Стьюдента для оценки масштаба шума Письма об обработке сигналов IEEE, том 26, выпуск 2, страницы 352-356.(Препринт)
    35. Филип Тронарп и Симо Сярккя (2019 г.). Итеративный Статистическая линейная регрессия для сглаживания по Гауссу в Нелинейные стохастические динамические системы с непрерывным временем. Обработка сигналов , Том 159, страницы 1-12. (DOI, arXiv)
    36. Симо Саркка , Маурисио А. Альварес, Нил Д. Лоуренс (2019). Гауссовские модели скрытых сил для обучения и Стохастическое управление физическими системами . Транзакции IEEE в автоматическом управлении , том 64, выпуск 7, страницы 2953-2960. (arXiv, DOI)
    37. Роланд Хостеттлер и Симо Сярккя (2019 г.). Rao – Blackwellized Сглаживание по Гауссу . IEEE Transactions on Automatic Control, Volume 64, Issue 1, Pages 305-312 . (DOI, Препринт)
    38. Михаэль Шобер, Симо Сяркка и Филипп Хенниг (2019). Вероятностная модель для численного решения проблемы начального значения . Статистика и вычисления, том 29, выпуск 1, страницы 99-122 . (Ссылка открытого доступа, arXiv)
    39. Арно Солин, Манон Кок, Никлас Вальстрём, Томас Б. Шён, Симо Сярккя (2018). Моделирование и интерполяция внешнего магнитного поля гауссовскими процессами. Транзакции IEEE по робототехнике, том 34, выпуск 4, страницы 1112-1127 (DOI, arXiv)
    40. Филип Тронарп, Анхель Ф. Гарсия-Фернандес и Симо Särkkä (2018). Итеративная фильтрация и сглаживание Нелинейные и негауссовские системы с использованием условных Моменты . Сигнал IEEE Письма в обработке, том 25, выпуск 3, страницы 408-412 (DOI, препринт).
    41. Тони Карвонен и Симо Сярккя (2018 г.). Полностью симметричный квадратур ядра . Журнал SIAM по научным вычислениям, 40 (2), A697 – A720. (DOI, arXiv)
    42. Сохейл Садат Хоссейни, Мохсин М.Джамали и Симо Сярккя (2018 г.). Вариационная байесовская адаптация ковариаций шума в задачах слежения за множеством целей . Измерение, Том 122, страницы 14-19. (DOI))
    43. Олли-Пекка Ринта-Коски, Симо Сяркка , Яакко Холлмен, Маркус Лескинен, Стуре Андерссон (2018). Классификация процессов по Гауссу для прогнозирования внутрибольничной смертности среди недоношенных детей. Нейрокомпьютеры, Том 298, страницы 134-141. (DOI, препринт)
    44. Анхель Ф.Гарсиа-Фернандес, Леннарт Свенссон, Симо Сяркка (2018). Кооперативная локализация с использованием распространения веры в апостериорную линеаризацию . Транзакции IEEE по автомобильной технике , том 67, номер 1, страницы 832-836. (DOI) (Код)
    45. Ласси Ройнинен, Сари Ласанен, Микко Ориспяя и Симо Сяркка (2018 г.). Разреженные аппроксимации дробных материнских полей . Скандинавский статистический журнал. , том 45, выпуск 1, страницы 194-216 (DOI, arXiv)
    46. Анхель Ф.Гарсиа-Фернандес, Леннарт Свенссон, Симо Сярккя (2017). Устройство для повторной апостериорной линеаризации . IEEE Transactions on Automatic Control , Volume 62, Issue 4. (DOI, Preprint).
    47. Патрик Р. Конрад, Марк Джиролами, Симо Сярккя , Эндрю Стюарт, Константинос Зигалакис (2017). Статистический анализ дифференциальных уравнений: введение вероятностных мер при численных решениях . Статистика и вычисления , Том 27, выпуск 4, страницы 1065–1082.(DOI)
    48. Юхо Коккала, Арно Солин, Симо Сярккя (2016). Оценка параметров на основе сигма-точечной фильтрации и сглаживания нелинейных Динамические системы. Журнал достижений в области слияния информации , 11 (1), 15-30. (arXiv)
    49. Симо Сярккя , Йоуни Хартикайнен, Леннарт Свенссон, Фредрик Сандблом (2016). О связи между квадратурами гауссовского процесса и сигма-точкой методы . Журнал достижений в области слияния информации , 11 (1), 31-46.(arXiv)
    50. Фредрик Линдстен, Пит Банч, Симо Сярккя , Томас Шен, Саймон Годсилл (2016). Рао-Блэквеллз сглаживатели частиц для условно линейных гауссовских моделей. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing , Volume 10, Number 2, Pages 353-365. (arXiv)
    51. I. S. Mbalawata и S. Särkkä . (2016) Моментные условия сходимости фильтров частиц с Неограниченные веса важности. Обработка сигналов , Том 116, страницы 133-138.(arXiv)
    52. Анхель Ф. Гарсия-Фернандес, Леннарт Свенссон, Марк Р. Мореланд, Симо Сярккя (2015). Фильтр задней линеаризации: принципы и реализация с использованием сигма-точек . Транзакции IEEE по обработке сигналов , Том 63, номер 20, Страницы 5561-5573 (DOI, препринт)
    53. Си Чен, Симо Сярккя , Саймон Годсилл (2015). Байесовский метод фильтрации частиц для источника мозга Локализация . Цифровая обработка сигналов , Том 47, страницы 192-204.(arXiv)
    54. Шон Андерсон, Тимоти Д. Барфут, Чи Хэй Тонг и Симо Сярккя (2015). Пакетная нелинейная оценка траектории в непрерывном времени как точно Регрессия разреженного гауссовского процесса . Автономные роботы , том 39, выпуск 3, стр. 221-238. (arXiv)
    55. Юхо Коккала и Симо Сярккя (2015 г.). Комбинирование MCMC частиц с данными Монте-Карло Рао-Блэквелла Ассоциация для оценки параметров при отслеживании нескольких целей. Цифровая обработка сигналов , том 47, страницы 84-95, (arXiv)
    56. Дж. Ала-Лухтала, С. Саркка и Р. Пичи (2015). Гауссова фильтрация и вариационные приближения для байесовского сглаживания в непрерывно-дискретных стохастических динамических системах. Обработка сигналов , Том 111, страницы 124-136. (DOI, arXiv)
    57. S. Särkkä , J. Hartikainen, I. С. Мбалавата, Х. Хаарио (2015). Апостериорный вывод на Параметры стохастических дифференциальных уравнений через Нелинейная гауссова фильтрация и адаптивная MCMC . Статистика и вычисления , том 25, выпуск 2, страницы 427-437. (DOI, Препринт)
    58. I. S. Mbalawata, S. Särkkä , M. Vihola, Х. Хаарио (2015). Адаптивный алгоритм мегаполиса с использованием вариационного байесовского адаптивного алгоритма Фильтр Калмана . В «Вычислительная статистика и анализ данных », Том 83, страницы 101-115. (arXiv, DOI)
    59. S.M.J. Lyons, S. Särkkä , и A.J. Аист (2014). Аппроксимации разложения броуновского движения серии для Нелинейная фильтрация Калмана диффузионных процессов . Транзакции IEEE по обработке сигналов , Том 62, Выпуск 6, страницы 1514-1524. (DOI, arXiv)
    60. А. Солин и С. Сярккя (2013 г.). Бесконечномерная байесовская фильтрация для обнаружения Квазипериодические явления в пространственно-временных данных . Physical Review E , том 88, выпуск 5, 052909. (arXiv, DOI)
    61. S. Särkkä , A. Solin и J. Hartikainen (2013). Пространственно-временное обучение через бесконечномерный байесовский Фильтрация и сглаживание . Обработка сигналов IEEE Журнал , Том 30, Выпуск 4, страницы 51-61. (Препринт, DOI)
    62. S. Särkkä и J. Sarmavuori (2013). Гауссова фильтрация и сглаживание для непрерывно-дискретных динамических систем . Обработка сигналов , Том 93. Выпуск 2, страницы 500-510. (Препринт, DOI, набор инструментов Matlab)
    63. И. С. Мбалавата, С. Сярккя и Х. Хаарио (2013). Оценка параметров в стохастических дифференциальных уравнениях с цепью Маркова Монте-Карло и нелинейной фильтрацией Калмана . Вычислительная статистика , том 28, выпуск 3, страницы 1195-1223 (DOI)
    64. S. Särkkä , A. Solin, A. Nummenmaa, A. Vehtari, T. Ауранен, С. Ванни, Ф.-Х. Линь (2012). Динамическая ретроспектива Фильтрация физиологического шума в BOLD fMRI: DRIFTER . NeuroImage , г. Том 60, выпуск 2, страницы 1517-1527. (DOI, Препринт, Набор инструментов Matlab)
    65. Я. Сармавуори и С. Сярккя (2012). Фильтр Фурье-Эрмита-Кальмана . Транзакции IEEE в автоматическом управлении , Том 57, выпуск 6, страницы 1511-1515.(DOI, Препринт)
    66. С. Сярккя , В. Виикари, М. Хууско и К. Яаккола (2012). Фазовое отслеживание UHF RFID с нелинейной фильтрацией Калмана и сглаживание . Журнал датчиков IEEE , том 12, выпуск 5, страницы 904-910. (DOI, Препринт)
    67. С. Сяркка и А. Хуовилайнен (2011). Точный Дискретизация аналоговых аудиофильтров с применением параметрических Эквалайзер Дизайн . Транзакции IEEE для аудио, речи и языка Обработка , том 19, выпуск 8, страницы 2486-2493.(DOI, Препринт, Код Matlab, Код C ++, VST Effect для OS X)
    68. П. Хилтунен, С. Сярккя , И. Ниссиля, А. Лаюнен и Дж. Лампинен (2011). Регуляризация пространства состояний в нестационарной обратная задача для диффузной оптической томографии . Обратные задачи , Том 27, номер 2. (DOI)
    69. S. Särkkä и J. Hartikainen (2010). По Гауссу Оптимальное сглаживание нелинейных моделей пространства состояний . транзакций IEEE по автоматическому управлению , том 55, выпуск 8, страницы 1938-1941.(DOI, Препринт, Набор инструментов Matlab). См. Также список опечаток DOI или Препринт .
    70. С. Сярккя (2010 г.). Непрерывное время и Сглаживатель Раух-Тунг-Штрибеля с непрерывным дискретным временем без запаха . Обработка сигналов , Том 90, Выпуск 1, страницы 225-235. (DOI, Препринт)
    71. S. Särkkä и A. Nummenmaa (2009). Recursive Noise Adaptive Фильтрация Калмана с помощью вариационных байесовских приближений . IEEE «Транзакции по автоматическому контролю», том 54 , выпуск 3, страницы 596-600.(DOI, Препринт, Код Matlab)
    72. S. Särkkä и T. Sottinen (2008). Применение Теорема Гирсанова о фильтрации дискретно наблюдаемых частиц Нелинейные системы с непрерывным временем . Байесовский анализ , Том 3, номер 03, страницы 555-584. (DOI)
    73. С. Сярккя (2008 г.). Раух-Тунг-Штрибель без запаха Гладкий . Транзакции IEEE в автоматическом управлении , Том 53, выпуск 3, страницы 845-849. (DOI, Препринт, Набор инструментов Matlab)
    74. С.Särkkä , A. Vehtari и J. Lampinen (2007). Частичный фильтр Рао-Блэквелла для слежения за множественными целями . Information Fusion Journal , том 8, выпуск 1, страницы 2-15. (DOI, Препринт, Набор инструментов Matlab)
    75. С. Сярккя , А. Вехтари и Й. Лампинен (2007). CATS Benchmark Прогнозирование временных рядов по Kalman Smoother с Плотность шума с перекрестной проверкой . Neurocomputing , том 70, выпуски 13-15, страницы 2331-2341. (DOI Препринт)
    76. С.Särkkä (2007). О фильтрации Кальмана без запаха для Оценка состояния нелинейных систем с непрерывным временем . IEEE Труды по автоматическому контролю , том 52, выпуск 9, стр. 1631–1641. (DOI, Препринт)

    Статьи конференции (рецензированные)

    1. Лео МакКормак, Archontis Politis, Симо Сяркка, Вилле Пулкки (2021). Отслеживание множества акустических источников в реальном времени с использованием фильтрации частиц Рао-Блэквеллиза. Появиться в Трудах EUSIPCO.
    2. Матти Райтохарью, Анри Нурминен, Демет Силден-Гюлер и Симо Сяркка (2021 г.). Фильтрация Калмана с эмпирическими моделями шума. Появиться в Трудах ICL-GNSS. (arXiv)
    3. Фатеме Ягоби, Адриен Коренфлос, Сакира Хассан, Симо Сяркка (2021 г.). Параллельно итерированные расширенные и сигма-точечные сглаживания Калмана. Появиться в Трудах Международной конференции IEEE по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP). (arXiv, код в GitHub)
    4. Харшит Агравал, Ари Хиетанен, Симо Сяркка (2021). Уменьшение металлических артефактов на изображениях конечностей с коническим лучом с использованием стробированных сверток. В материалах Международного симпозиума IEEE 2021 по биомедицинской визуализации (ISBI).
    5. Мустаниеми Дж., Каннала Дж., Матас Дж., Сяркка С. и Хейккиля Дж. (2020). LSD_2 — Совместное шумоподавление и удаление размытия изображений с короткой и длинной выдержкой с помощью CNN. Британская конференция по машинному зрению (BMVC 2020) .(arXiv, GitHub)
    6. Аджинкья Горад, Чжэн Чжао и Симо Сярккя (2020 г.). Оценка параметров в нелинейных моделях пространства состояний путем автоматического дифференцирования нелинейных фильтров Калмана. In Proc. МЛСП
    7. Руи Гао и Симо Сярккя (2020 г.). Дополненный Сигма-точечный метод лагранжевого расщепления для разреженного нелинейного состояния Оценка. Proc. EUSIPCO.
    8. Симо Сярккя и Леннарт Свенссон (2020). Левенберг – Марквардт и расширенные сглаживания Кальмана с поиском по линии. В материалах 45-й Международной конференции по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP 2020). (PDF)
    9. Чжэн Чжао, Филип Тронарп, Роланд Хостеттлер и Симо Сярккя (2020 г.). Гауссовский процесс в пространстве состояний для оценки дрейфа в стохастических дифференциальных уравнениях. В материалах 45-й Международной конференции по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP 2020).(PDF)
    10. Салла Аарио, Аджинкья Горад, Мияка Арвонен и Симо Сярккя (2020 г.). Распознавание респираторных паттернов с помощью тепловизора с низким разрешением. Proc. ESANN.
    11. Ээро Иммонен, Мика Лорен, Ласси Ройнинен и Симо Сярккя (2020 г.). Оптимизация дизельного топлива на основе многоцелевой модели профиль скорости закачки методами машинного обучения. Материалы Международной системной конференции IEEE 2020 (SysCon).
    12. Ээро Иммонен, Мика Лорен, Ласси Ройнинен и Симо Сярккя (2020). Идентификация профилей скорости впрыска топлива для дизельных двигателей на основе нейронной сети. Труды 9-й Международной конференции по промышленным технологиям и менеджменту 2020 г. (ICITM).
    13. Mikko K Leino, Juha Ala-Laurinaho, Zenith Purisha, Simo Särkkä , Вилле Виикари (2019). Метод формирования изображений миллиметрового диапазона на основе подрешеток с частотным разнесением В Proc.Глобальный симпозиум по миллиметровым волнам (GSMM) (Препринт)
    14. Мухаммад Эмзир, Сари Ласанен, Зенит Пуриша, Симо Сярккя (2019 г.). Гильбертово пространство методов пониженного ранга для глубоких гауссовских процессов. Материалы Международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP).
    15. Тони Карвонен, Филип Тронарп Симо Сярккя (2019 г.). Асимптотика оценок параметра максимального правдоподобия для гауссовских процессов: априор Орнштейна-Уленбека. Материалы Международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP).
    16. Руи Гао, Филип Тронарп, Чжэн Чжао, Симо Сярккя (2019 г.). Регуляризованная оценка состояния и изучение параметров с помощью расширенного лагранжевого сглаживающего метода Калмана. Материалы Международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP).
    17. Роланд Хостеттлер, Симо Сярккя (2019 г.), Выборка предков на основе отбраковки для Гиббса частиц. Материалы Международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP).
    18. Роланд Хостеттлер, Анхель Гарсия-Фернандес, Филип Тронарп и Симо Сярккя (2019 г.). Совместная калибровка инерционного Датчики и магнитометры с использованием Von Фильтрация Мизеса-Фишера и максимизация ожиданий. В материалах 22-й Международной конференции по слиянию информации (FUSION).
    19. Матти Райтохарью, Анхель Гарсия-Фернандес и Симо Сярккя (2019 г.). Разделенное биномиальное обновление Фильтр смеси Гаусса. В материалах 22-й Международной конференции по слиянию информации (FUSION).
    20. Филип Тронарп и Симо Сярккя (2019 г.). Обновления байесовской фильтрации по непрерывным проекциям на многообразии плотностей. В трудах Международной конференции по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP). (Препринт)
    21. Янне Мустаниеми, Юхо Каннала, Симо Сяркка , Иржи Матас и Янне Хейккиля (2019). Устранение размытости движения с помощью гироскопа с глубокими сетями В 2019 году Зимняя конференция IEEE по применению Компьютерное зрение (WACV). (arXiv)
    22. Тони Карвонен, Крис Дж. Оутс и Симо Сярккя (2018). А Кубатурный метод Байеса – Сарда. Достижения в области нейронной связи Системы обработки информации 32 (НИПС 2018). (arXiv)
    23. Тони Карвонен, Сильвере Боннабель, Эрик Мулинес и Симо Сярккя (2018). Границы ковариационной матрицы одного класса Калмана-Бьюси. фильтры для систем с нелинейной динамикой. В трудах конференции по принятию решений и контролю (CDC). (PDF)
    24. Чжэн Чжао, Симо Сярккя и Али Бахрами Рад (2018). Спектро-временной анализ ЭКГ для предсердий Обнаружение фибрилляции. В материалах международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP). (PDF)
    25. Киммо Суотсало, Симо Сярккя (2018). Он-лайн Оценка байесовского параметра в пространстве состояний электрокардиограммы Модели. В материалах международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP).
    26. Филип Тронарп, Тони Карвонен и Симо Сярккя (2018). Смешанное представление класса Matérn с приложения в приближениях пространства состояний и байесовском квадратура. В материалах международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP). (Препринт)
    27. Руи Гао, Филип Тронарп, Симо Сярккя (2018). Комбинированный анализ-l1 и ADMM полной вариации с Приложения к МЭГ-визуализации и сигналам мозга Реконструкция. In Proceedings of European Signal Конференция по обработке (EUSIPCO).
    28. Янне Мустаниеми, Юхо Каннала, Симо Сярккя, Иржи Матас, Янне Хейккиля (2018). Устранение размытости при быстром движении для обнаружения и сопоставления элементов с помощью инерциальных измерений. В материалах Международной конференции по распознаванию образов (ICPR). (arXiv)
    29. Филип Тронарп и Симо Сярккя (2018). Нелинейный Непрерывно-дискретное сглаживание разложением базисных функций Броуновское движение. В материалах Международной конференции по слиянию информации (FUSION). (Препринт)
    30. Роланд Хостеттлер, Туомас Лумикари, Лаури Палва, Туомо Ниеминен, Симо Сярккя (2018). Уменьшение артефактов движения в Амбулаторная электрокардиография с использованием инерциальных измерительных приборов и фильтрация Калмана. В материалах Международной конференции по слиянию информации (FUSION).2 для отслеживания опорного вектора. В материалах Международная конференция по слиянию информации (FUSION). (Препринт)
    31. Р. Хостеттлер, Ф. Тронарп и С. Сярккя . Моделирование функция дрейфа в стохастических дифференциальных уравнениях с использованием приведенных ранжировать гауссовские процессы. В трудах 18-й Международной федерации бухгалтеров (IFAC) Симпозиум по идентификации систем (SYSID), Стокгольм, Швеция, июль. 2018.
    32. Филип Тронарп, Нараян Путханмадам Субраманиям, Симо Сяркка, Лаури Паркконен (2018). Отслеживание динамического функционала возможность подключения из данных MEG с фильтрацией Калмана. В Материалы 40-й ежегодной международной конференции IEEE Инженерное общество медицины и биологии. (Препринт)
    33. Олли-Пекка Ринта-Коски, Симо Сяркка , Яакко Холлмен, Маркус Лескинен, Криста Рантакари и Стуре Андерссон (2017). Прогнозирование серьезных осложнений у младенцев с очень низкой массой тела при рождении . В материалах конференции IEEE Life Sciences Conference (LSC).
    34. Mustaniemi J, Kannala J, Särkkä S , Matas J & Heikkilä J (2017). Оценка конструкции в инерционном масштабе с учетом движения мобильные устройства. В материалах Международной конференции IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS 2017). (arXiv)
    35. Р. Хостеттлер, С. Сярккя и С. Дж. Годсилл (2017). MCMC частиц Rao – Blackwellized для оценки параметров в пространственно-временных гауссовских процессах. В слушаниях от 27-го Международный семинар IEEE по машинному обучению для сигналов Обработка (MLSP), Токио, Япония, сентябрь 2017 г.
    36. Тони Карвонен и Симо Сярккя (2017). Классика квадратурные правила через гауссовские процессы. В 27-м IEEE International Практикум по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP). (Препринт)
    37. Александр Григорьевский, Нил Лоуренс, Симо Сярккя (2017). Параллелизируемая разреженная обратная формулировка по Гауссу процессы (SpInGP) .В материалах международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP). (arXiv)
    38. К. Суотсало и С. Сярккя (2017). Линейный стохастик модель пространства состояний для электрокардиограмм. В работе 27-й международный семинар IEEE по машинному обучению для сигналов Обработка (МТСЗ), 2017. (Препринт)
    39. К. Суотсало и С. Сярккя (2017 г.). Выявление злокачественных новообразований Желудочковые аритмии на электрокардиограммах по гауссовскому процессу Классификация. In Proceedings of 27th IEEE International Практикум по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP), 2017. (препринт)
    40. Р. Хостеттлер, О. Калтиокаллио, Х. Йигитлер, С. Сяркка и Р. Янтти (2017). Мониторинг частоты дыхания на основе RSS с использованием периодических гауссовских процессов и фильтрации Калмана В материалах 25-й Европейской конференции по обработке сигналов (EUSIPCO), Кос, Греция, август 2017 г.
    41. Якуб Прюэр, Филип Тронарп, Тони Карвонен, Симо Сярккя и Ондржей Страка (2017). Квадратуры процесса Стьюдента для фильтрации нелинейных систем с шумом с тяжелыми хвостами. В материалах 20-й Международной конференции по слиянию информации (FUSION). (arXiv)
    42. Олли-Пекка Ринта-Коски, Симо Сяркка , Яакко Холлмен и Стуре Андерссон (2017). Прогнозирование преждевременной детской смертности с помощью классификации гауссовского процесса. В материалах 25-го Европейского симпозиума по искусственным нейронным сетям, вычислительному интеллекту и машинному обучению (ESANN 2017).
    43. Нараян Путханмадам Субраманиям, Филип Тронарп, Симо Сярккя и Лаури Паркконен (2017). Алгоритм ожидания – максимизации с нелинейным Сглаживание Калмана для оценки связности МЭГ / ЭЭГ. В материалах EMBEC’17.
    44. Роланд Хостеттлер и Симо Сярккя (2016). IMU и моделирование магнитометра для PDR на базе смартфона. В трудах ИПИН.
    45. Тони Карвонен и Симо Сярккя (2016). Приближенные гауссовские процессы в пространстве состояний с помощью спектрального преобразования. В материалах международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP).
    46. Якуб Прюэр и Симо Сярккя (2016). Об использовании градиентной информации в квадратурах гауссовского процесса. В материалах международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP). Лауреат премии за лучшую студенческую работу.
    47. Тони Карвонен и Симо Сярккя (2016). Ряды Фурье-Эрмита для анализа стохастической устойчивости нелинейных фильтров Калмана. В материалах Международной конференции по слиянию информации (FUSION).
    48. Филип Тронарп, Роланд Хостеттлер и Симо Сярккя (2016). Сигма-точечная фильтрация для нелинейных систем с Неаддитивный шум с тяжелыми хвостами. В материалах Международной конференции по слиянию информации (FUSION). Победитель конкурса студенческих работ, занявший первое второе место. (Препринт)
    49. Арно Солин, Симо Сярккя , Юхо Каннала и Эса Рахту (2016). Рельефная навигация в магнитном ландшафте: фильтрация частиц для внутреннего позиционирования. В материалах Европейской навигационной конференции (ENC). (PDF)
    50. Андреас Свенссон, Арно Солин, Симо Сярккя , Томас Шен (2016). вычислительно эффективный байесовский Изучение гауссовских моделей пространства состояний процесса. В Труды Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике (AISTATS), страницы 213-221. (arXiv)
    51. Симо Сярккя , Эрик Мулинес (2016). на L_p-сходимость фильтра частиц на основе теоремы Гирсанова. В материалах Международной конференции по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP). (PDF)
    52. Андреас Свенссон, Томас Б. Шен, Арно Солин, Симо Сярккя (2015). Идентификация нелинейной модели пространства состояний с использованием расширения регуляризованной базовой функции . В материалах 6-го международного семинара IEEE по вычислительным достижениям в мультисенсорной адаптивной обработке (CAMSAP).(arXiv)
    53. Юхо Коккала и Симо Сярккя (2015 г.). О (не) сходимости фильтров частиц с гауссовым распределением важности . В материалах SYSID 2015. (DOI)
    54. Симо Сярккя , Вилле Толванен, Юхо Каннала и Эса Рахту (2015). Адаптивная фильтрация и сглаживание Калмана для отслеживания гравитации в мобильных системах . В материалах Международной конференции по внутреннему позиционированию и внутренней навигации (IPIN) 2015.(PDF)
    55. Юхо Коккала и Симо Сярккя (2015 г.). Фильтр сплит-гаусса частиц . In Proceedings of European Signal Конференция по обработке (EUSIPCO). (PDF)
    56. Арно Солин и Симо Сярккя (2015). Методы пространства состояний для эффективного вывода в регрессии процесса Стьюдента. В материалах Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике (AISTATS). (PDF)
    57. Джаяпрасад Боджа, Юсси Коллин, Симо Сярккя , и Ярмо Такала (2015). Локализация пешеходов на движущихся платформах с использованием точного счисления, Фильтрация частиц и сопоставление карт. В трудах Международной конференции по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP).
    58. А. Солин и С. Сярккя (2014). Квадратуры Гаусса для приближения пространства состояний масштабные смеси квадратов экспоненциальных ковариационных функций. В материалах международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP).(Препринт в формате PDF)
    59. С. Саркка и Р. Пичи (2014). О сходимости и точности приближений пространством состояний квадрат экспоненциальных ковариационных функций. В материалах международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP). (Препринт в формате PDF, Код в Bitbucket)
    60. И. С. Мбалавата и С. Сярккя (2014 г.). Условия весового момента для L4-сходимости фильтров частиц для Неограниченные тестовые функции. In Proceedings of European Signal Конференция по обработке (EUSIPCO).(Препринт в формате PDF)
    61. S. Särkkä , V. Viikari, K. Jaakkola (2014). Система определения местоположения бабочки на основе RFID. In Proceedings of European Signal Конференция по обработке (EUSIPCO). (Препринт в формате PDF)
    62. Я. Коккала, А. Солин и С. Сярккя (2014). Оценка параметров на основе максимизации ожиданий Сигма-точка и сглаживание частиц. В Труды FUSION 2014 . (Препринт в формате PDF)
    63. С.Сяркка , Й. Хартикайнен, Л. Свенссон и Ф. Сандблом (2014). Квадратуры гауссовского процесса в нелинейных Сигма-точечная фильтрация и сглаживание. В Труды Международной конференции по слиянию информации (FUSION) . (Препринт в формате PDF)
    64. Т. Д. Барфут, К. Х. Тонг и С. Сярккя (2014). Пакетная непрерывная оценка траектории как точно разреженная гауссова Регрессия процесса . В Труды робототехники: наука и системы (RSS) .(PDF)
    65. И. С. Мбалавата и С. Сярккя (2014 г.). На L 4 Конвергенция фильтров твердых частиц с общими Распределение по важности . В Труды Международной конференции по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP) . (Препринт в формате PDF)
    66. А. Солин и С. Сярккя (2014). Явная связь между периодическими функциями ковариации и моделями пространства состояний. Семинар и конференция JMLR, том 33 (AISTATS 2014), страницы 904-912. (Препринт в формате PDF, PDF)
    67. X. Chen, S. Särkkä , и S. Godsill (2013). Вероятностное начало и завершение для MEG Локализация множественных диполей с помощью последовательной Методы Монте-Карло . В материалах Международной конференции по слиянию информации (FUSION) .
    68. S. Särkkä и A. Solin (2013). Регрессия гауссовского процесса в непрерывном пространстве и обобщенная функция Винеровская фильтрация с применением к кривым обучения . В материалах SCIA 2013 . (Препринт в формате PDF, DOI)
    69. S. Särkkä и J. Hartikainen (2013). Адаптивная фильтрация Калмана с нелинейным шумом через Вариационный байесовский. В материалах международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP). (Препринт как PDE)
    70. S.M.J. Лайонс, А.Дж. Storkey, и S. Särkkä (2012). Цветное шумовое расширение и оценка параметров Диффузионные процессы . Труды НИПС , страницы 1961-1969.(PDF)
    71. Р. Пичи, С. Саркка и Й. Хартикайнен (2012). Рекурсивные выбросы — надежная фильтрация и сглаживание для нелинейных систем с использованием многомерного критерия Стьюдента Распределение . В материалах международного семинара IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP). (Препринт в формате PDF)
    72. Дж. Сармавуори и С. Сярккя (2012 г.). Сглаживание Фурье-Эрмита Раух-Тунг-Штрибеля . In Proceedings of European Signal Конференция по обработке (EUSIPCO) , страницы 2109-2113.(Препринт в формате PDF)
    73. С. Сярккя , П. Банч и С. Дж. Годсилл (2012). Частица Рао-Блэквелла, основанная на обратном моделировании Сглаживатель для условно-линейных гауссовских моделей . Протоколы SYSID 2012 , страницы 506-511. (приглашенный доклад). (Препринт в формате PDF)
    74. С. Сярккя и А. Солин (2012). О непрерывно-дискретной кубатурной фильтрации Калмана . Протоколы SYSID 2012 , страницы 1210-1215. (Препринт)
    75. Дж.Хартикайнен, М. Сеппянен и С. Сярккя (2012). Вывод в пространстве состояний для нелинейной скрытой Силовые модели с применением для прогнозирования спутниковой орбиты . Труды 29-й Международной конференции по машинам Обучение (ICML 2012) . (PDF)
    76. S. Särkkä и J. Hartikainen (2012). Бесконечномерный подход фильтрации Калмана к пространственно-временному Регрессия гауссовского процесса . JMLR Workshop and Conference Proceedings Volume 22: Proceedings of Международная конференция по искусственному интеллекту и статистике (AISTATS) , страницы 993-1001.(Препринт)
    77. Й. Хартикайнен и С. Сярккя (2011 г.). Последовательный вывод для моделей скрытой силы . Труды 27-й конференции по неопределенности в искусственном Разведка (UAI 2011) (Препринт)
    78. Й. Хартикайнен, Я. Риихимяки и С. Сярккя (2011). Разреженные пространственно-временные гауссовские процессы с Общее правдоподобие . Труды Международной конференции по искусственным нейронным сетям (ICANN) (DOI, Препринт)
    79. С.Särkkä (2011). Линейные операторы и стохастические частичные Дифференциальные уравнения в регрессии гауссовского процесса . Труды Международная конференция по искусственным нейронным сетям (ICANN) (DOI, Препринт)
    80. С. Сярккя (2011). кривые обучения для гауссовских процессов с помощью Численное кубатурное интегрирование . Труды Международная конференция по искусственным нейронным сетям (ICANN) (DOI, Препринт)
    81. Дж.Хартикайнен и С. Сярккя (2010 г.). Кальман Решения для фильтрации и сглаживания временного гауссовского процесса Модели регрессии . Труды международного семинара IEEE по машинам Обучение обработке сигналов (MLSP) (Препринт)
    82. S. Särkkä и J. Hartikainen (2010). Сигма-Пойнт Методы оптимального сглаживания нелинейного пространства стохастических состояний Модели . Труды Международного семинара IEEE по машинам Обучение обработке сигналов (MLSP) (Препринт)
    83. С.Särkkä , A. Vehtari и J. Lampinen (2007). Прогнозирование временных рядов соревнований ESTSP по Калману без запаха Фильтр и сглаживание RTS . Труды ЕСЦП 2007 (Препринт)
    84. S. Särkkä , A. Vehtari и J. Lampinen (2004). Время предсказание серии по Калману более гладкое с перекрестной проверкой шума плотность . Труды IJCNN 2004 . Победитель Конкурс прогнозирования временных рядов — тест CATS (Препринт)
    85. С.Särkkä , A. Vehtari и J. Lampinen (2004). Rao-Blackwellized связывание данных Монте-Карло для нескольких целей отслеживание . Труды Международной конференции по слиянию информации (FUSION) (Препринт, Набор инструментов Matlab)
    86. A. Vehtari, S. Särkkä и J. Lampinen (2000). на MCMC выборка в нейронных сетях байесовского MLP . Протоколы IJCNN 2000 (Препринт как ps.gz)

    Главы книги

    1. Симо Сярккя. Использование гауссовских процессов в идентификации систем. Появиться в Энциклопедии систем и управления, 2-е издание . (arXiv)

    Другие материалы конференции (тезисы и небольшой обзор)

    1. Тони Карвонен, Арно Солин, Анхель Ф. Гарсия-Фернандес, Филип Тронарп, Симо Сярккя и Фа-Сюань Линь (2017). Где физиологический шум скрывается в k-пространстве? В трудах ISMRM 2017.
    2. Кевин Вен-Кай Цай, Син-Джу Ли, Чинг-По Линь, Ли-Вей Куо, Вэнь-Джуй Куо, Тони Ауранен, Симо Сярккя , Фа-Сюань Линь (2016). A Одновременное получение фМРТ-ЭЭГ для минимизации артефактов градиента МРТ в слуховой системе человека. Intl. Soc. Mag. Резон. Med .; 3768 (аннотация)
    3. A. Solin, S. Särkkä , A. Nummenmaa, A. Vehtari, T. Auranen, F.-H. Линь (2014). Улавливание физиологического шума: сравнение ДРИФТЕРА в изображении и k-пространстве . In Proceedings of ISMRM 2014 (аннотация)
    4. A. Solin, E. Glerean и S. Särkkä (2013). Частотно-временная динамика связности мозга с помощью моделей стохастического осциллятора и фильтрации Калмана . В разбирательствах OHBM 2013 . (абстрактный)
    5. A. Solin, S. Särkkä , A. Nummenmaa, A. Vehtari, T. Auranen, S. Vanni, F.-H. Линь (2013). Объемная пространственно-временная структура физиологического шума в BOLD fMRI . В материалах ISMRM 2013 . (абстрактный)
    6. S. Särkkä , A. Solin, A. Nummenmaa, A. Vehtari, T. Auranen, S. Vanni и F.-H. Линь (2012). Идентификация пространственно-временной колебательной структуры сигнала в церебральной гемодинамике с использованием DRIFTER . Протоколы ISMRM 2012 . (абстрактный)
    7. S. Särkkä , A. Nummenmaa, A. Solin, A. Vehtari, T. Witzel, T. Auranen, S. Vanni, M.S. Хямяляйнен и F-H. Линь (2011). Динамическое статистическое моделирование физиологического шума для быстрой BOLD фМРТ . Протоколы ISMRM 2011 . (абстрактный)
    8. А. Солин и С. Сярккя (2014). 10-й ежегодный конкурс МТСЗ: первое место. В Труды МТСЗ .
    9. С. Сярккя (2006). О последовательной выборке методом Монте-Карло дискретно наблюдаемых стохастических дифференциальных уравнений . Труды NSSPW , (препринт)

    Докторская диссертация

    1. S. Särkkä (2006). Рекурсивный байесовский вывод на Стохастические дифференциальные уравнения . Докторская диссертация, Хельсинки Технологический университет (Диссертация в формате PDF)

    Технические отчеты

    1. Арно Солин, Паси Юлянки, Яакко Каурамяки, Том Хескес, Марсель А.Й. ван Гервен, Симо Сярккя . Регуляризация решений обратной задачи МЭГ с помощью пространственно-временных разделимых ковариационных функций. . (arXiv)
    2. S. Särkkä и J. Hartikainen. Вариационная байесовская адаптация ковариаций шума в нелинейных Калман Фильтр . (arXiv)
    3. S. Särkkä (2007). Примечания к кватернионам . Технический отчет . (Отчет в формате PDF)
    4. С. Сярккя , Тони Тамминен, Аки Вехтари и Йоуко Лампинен (2004). Вероятностные методы сопровождения множественных целей. Обзор и библиография . Технический отчет B36, ISBN 951-22-6938-4, Хельсинкский технологический университет. Лаборатория Вычислительная инженерия (Отчет в формате PDF)
    5. С. Сярккя (2000). Bayesilaiset menetelmät audiovisuaalisen puheen havaitsemisen mallintamisessa . Дипломная работа (на финском языке) (Тезис как ps.gz)
    6. С. Сярккя (1999). MCMC-контроль и диагностика . Технический отчет (на финском языке) . (HTML, ps.gz)

    Материал курса:

    1. Симо Сярккя и Арно Солин (2014). Прикладные стохастические дифференциальные уравнения . Конспект лекций по курсу Becs-114.4202 Special Course in Computational Engineering II проведено осенью 2014 года . (Буклет в формате PDF, Слайды и упражнения). (Материал 2012 года здесь).
    2. S. Särkkä (2012). Байесовская оценка изменения во времени Системы: системы с дискретным временем . Конспект лекций по курсу С-114.4610, проведенному в г. Весна 2012 г. (Буклет в формате PDF, Слайды и упражнения). (Материал 2011 года здесь).

    Рабочие документы

    1. Чжэн Чжао, Руи Гао, Симо Сяркка. Иерархические нестационарные временные гауссовские процессы с L1-регуляризацией. Отправлено. (arXiv)
    2. Адриен Коренфлос, Чжэн Чжао и Симо Сяркка. Регрессия темпорального гауссовского процесса в логарифмическом времени. Отправлено. (arXiv)
    3. Христос Меркатас и Симо Сяркка. Идентификация систем с использованием байесовских нейронных сетей с непараметрическими моделями шума. Отправлено. (arXiv)
    4. Симо Саркка и Анхель Ф. Гарсия-Фернандес. Временное распараллеливание динамического программирования и линейно-квадратичного управления. Отправлено. (arXiv)
    5. Сакира Хассан, Симо Сяркка , Анхель Ф.Гарсиа-Фернандес. Временное распараллеливание вывода в скрытых марковских моделях. Отправлено. (arXiv)
    6. Чжэн Чжао, Мухаммад Эмзир, Симо Сярккя . Гауссовские процессы в глубоком пространстве состояний. Отправлено. (arXiv)
    7. Руи Гао, Симо Саркка , Рубен Клаверия-Вега, Саймон Годсилл. Автономное отслеживание и оценка состояния с помощью обобщенного группового лассо. Отправлено. (arXiv)
    8. Филип Тронарп и Симо Сярккя . Непрерывно-дискретная фильтрация и сглаживание на подмногообразиях евклидова пространства. Отправлено. (arXiv)
    9. Юха Сармавуори и Симо Сярккя . Сильный Резольвентная сходимость аппроксимаций конечных матриц в Численное интегрирование. Отправлено . (arXiv)
    10. Morteza Zabihi, Ali Bahrami Rad, Serkan Kiranyaz, Simo Särkkä , и Монсеф Габбуж. Одномерные сверточные модели нейронных сетей для обнаружения возбуждения во сне. Отправлено . (arXiv)
    11. Али Бахрами Рад, Мортеза Забихи, Чжэн Чжао, Монсеф Габбудж, Аггелос К. Кацаггелос и Симо Сяркка. Автоматизированный анализ полисомнографии для обнаружения неапноэ и негипопноэтических возбуждений с использованием функциональной инженерии и двунаправленной сети LSTM. Отправлено. (arXiv)

    Пакеты программного обеспечения

    Некоторые наборы инструментов Matlab, в которые я внес свой вклад (см. Также код примеры, ссылки на которые приведены в списке публикаций выше):

    Некоторые курсы и т.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *