|
|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru |
Цитирования |
|
2025 |
| 1. |
Д. С. Губский, В. В. Земляков, С. В. Крутиев, Д. В. Лонкина, “Анализ чувствительности характеристик фильтров на круглых волноводах к погрешности производства”, ЖТФ, 95:12 (2025), 2267–2271  |
|
2024 |
| 2. |
И. А. Чупров, Ц. Гао, Д. С. Ефременко, Ф. А. Бузаев, В. В. Земляков, “Решение многомодового нелинейного уравнения Шрёдингера с помощью физико-информированных нейронных сетей”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 520:2 (2024), 19–29  ; I. A. Chuprov, J. Gao, D. S. Efremenko, F. A. Buzaev, V. Zemlyakov, “Solution of the multimode nonlinear Schrödinger equation using physics-informed neural networks”, Dokl. Math., 110:suppl. 1 (2024), S15–S24 |
|
2023 |
| 3. |
И. А. Чупров, Ц. Гао, Д. С. Ефременко, Е. A. Казаков, Ф. А. Бузаев, В. В. Земляков, “Оптимизация физико-информированных нейронных сетей для решения нелинейного уравнения Шредингера”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 28–38 ; I. A. Chuprov, J. Gao, D. S. Efremenko, E. A. Kazakov, F. A. Buzaev, V. Zemlyakov, “Optimization of physics-informed neural networks for nonlinear Schrödinger equation”, Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S186–S195 |
4
|
| 4. |
Д. В. Лонкина, В. В. Земляков, Д. С. Губский, С. В. Крутиев, Г. Ф. Заргано, “Электродинамический расчет и проектирование полосно-пропускающих фильтров на круглых волноводах”, ЖТФ, 93:12 (2023), 1701–1704 |
| 5. |
В. М. Гололобов, В. С. Мотолыгин, В. В. Земляков, Цзесин Гао, “Колоколообразные профили показателя преломления многомодовых оптических волокон и методы расчета их оптических свойств”, Квантовая электроника, 53:1 (2023), 88–94 [V. M. Gololobov, V. S. Motolygin, V. Zemlyakov, J. Gao, “Bell-shaped refractive index profiles of multimode optical fibers and methods for calculating their optical properties”, Bull. Lebedev Physics Institute, 50:suppl. 5 (2023), S624–S634] |
|
|
|
2025 |
| 6. |
I. A. Chuprov, J. Gao, D. S. Efremenko, F. A. Buzaev, V. Zemlyakov, “Erratum to: Solution of the multimode nonlinear Schrödinger equation using physics-informed neural networks”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 521 (2025), 125 ; Dokl. Math., 111:1 (2025), 92 |
|
