Персоналии: Бурнаев Евгений Владимирович

Персоналии

RUS ENG

ЖУРНАЛЫ ПЕРСОНАЛИИ ОРГАНИЗАЦИИ КОНФЕРЕНЦИИ СЕМИНАРЫ ВИДЕОТЕКА ПАКЕТ AMSBIB

JavaScript is disabled in your browser. Please switch it on to enable full functionality of the website

Бурнаев Евгений Владимирович

В базах данных
в MathSciNet:	9 (9)
в zbMATH:	6 (6)
в Web of Science:	11 (11)
в Scopus:	13 (13)

ведущий научный сотрудник

доктор физико-математических наук

E-mail:

, ,

Сайт:

https://faculty.skoltech.ru/people/evgenyburnaev

Ключевые слова:

непараметрическое оценивание, всплески, процессы Леви, оптимальная остановка, задача о разладке.

Коды УДК:

519.651

Коды MSC:

60E07, 60E10

Основные темы научной работы

Непараметрическое оценивание сигналов в базисах всплесков, наискорейшее обнаружение разладки для процессов Леви.

Основные публикации:

Бурнаев Е. В. Моделирование и прогнозирование волатильности финансовых рядов на основе процесса с безусловной нестационарной дисперсией // Обозрения прикладной и промышленной математики. 2005. Т. 12. Вып. 3. С. 785–809.
Бурнаев Е. В. Применение вейвлет-базисов для линейной и нелинейной аппроксимации функций из пространств Бесова // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2006. Т. 46. Вып. 12. С. 2150–2159.
Бурнаев Е. В. Непараметрическое моделирование и прогнозирование волатильности нестационарных финансовых рядов // Препринт. М.: Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, 2006. - 78 с.
Бурнаев Е. В. Применение вейвлет-преобразования для анализа сигналов: Учебно-методическое пособие / М.: МФТИ, 2007. - 120 с.

https://www.mathnet.ru/rus/person21621

https://scholar.google.com/citations?user=pCRdcOwAAAAJ&hl=ru

https://mathscinet.ams.org/mathscinet/MRAuthorID/787727

https://arxiv.org/a/burnaev_e_1

Список публикаций:

по типам

		Цитирования (Crossref Cited-By Service + Math-Net.Ru)

Статьи

1.	С. А. Баранников, Д. С. Воронкова, А. Мироненко, И. Трофимов, А. Коротин, Г. Сотников, Е. В. Бурнаев, “Бар-код функции потерь: топологический показатель сложности оптимизации ландшафта функции потерь”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 527 (2025), 495–522
2.	М. П. Иванова, И. Е. Трофимов, А. В. Мироненко, П. В. Страшнов, М. К. Кравченко, С. А. Баранников, Е. В. Бурнаев, “RES-LT: извлечение топологических признаков высокого порядка из белковых языковых моделей для улучшенной классификации на уровне аминокислотных остатков”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 527 (2025), 367–377
3.	Г. А. Бобровских, О. Я. Войнов, Е. В. Бурнаев, “Перспективы нейросетевой многовидовой 3D-реконструкции по изображениям и данным глубины”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 527 (2025), 134–145
4.	С. Иванов, С. Свиридов, Е. Бурнаев, “Переосмысление задачи классификации графов при наличии изоморфизма”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 520:2 (2024), 352–372 ; S. Ivanov, S. Sviridov, E. Burnaev, “Rethinking graph classification problem in presence of isomorphism”, Dokl. Math., 110:suppl. 2 (2024), S312–S331
5.	С. Игнатьев, В. Егиазарян, Р. Рахимов, Е. Бурнаев, “Деформации на основе неявных нейронных представлений генеративных состязательных нейросетей для редактирования изображений”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 520:2 (2024), 337–351 ; S. Ignat'ev, V. Egiazarian, R. Rakhimov, E. Burnaev, “Deforming implicit neural representation generative adversarial network for unsupervised appearence editing”, Dokl. Math., 110:suppl. 2 (2024), S299–S311
6.	В. Жужель, В. Грабарь, Н. Каплоухая, Р. Ривера-Кастро, Л. Миронова, А. Зайцев, Е. Бурнаев, “Не бывает двух одинаковых пользователей: нейросетевая кластеризация на основе последовательностей событий для генерации аудиторий”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 395–416 ; V. Zhuzhel, V. Grabar', N. Kaploukhaya, R. Rivera-Castro, L. Mironova, A. Zaytsev, E. Burnaev, “No two users are alike: Generating audiences with neural clustering for temporal point processes”, Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S511–S528	1 ^[x]
7.	С. А. Баранников, А. А. Коротин, Д. А. Оганесян, Д. И. Емцев, Е. В. Бурнаев, “Бар-коды как резюме топологии функций потерь”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 196–211 ; S. A. Barannikov, A. A. Korotin, D. A. Oganesyan, D. I. Emtsev, E. V. Burnaev, “Barcodes as summary of loss function topology”, Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S333–S347
8.	Д. С. Воронкова, С. А. Баранников, Е. В. Бурнаев, “Одномерные топологические инварианты для оценки невыпуклости функции потерь”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 187–195 ; D. S. Voronkova, S. A. Barannikov, E. V. Burnaev, “1-Dimensional topological invariants to estimate loss surface non-convexity”, Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S325–S332
9.	Е. В. Бурнаев, А. В. Бернштейн, В. В. Вановский, А. А. Зайцев, А. М. Булкин, В. Ю. Игнатьев, Д. Г. Шадрин, С. В. Илларионова, И. В. Оселедец, А. Ю. Михалев, А. А. Осипцов, А. А. Артемов, М. Г. Шараев, И. Е. Трофимов, “Фундаментальные исследования и разработки в области прикладного искусственного интеллекта”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 508 (2022), 19–27 ; E. V. Burnaev, A. V. Bernshtein, V. V. Vanovskiy, A. A. Zaytsev, A. M. Bulkin, V. Yu. Ignatiev, D. G. Shadrin, S. V. Illarionova, I. V. Oseledets, A. Yu. Mikhalev, A. A. Osiptsov, A. A. Artemov, M. G. Sharaev, I. E. Trofimov, “Fundamental research and developments in the field of applied artificial intelligence”, Dokl. Math., 106:suppl. 1 (2022), S14–S22	3 ^[x]
10.	А. А. Коротин, В. В. Вьюгин, Е. В. Бурнаев, “Онлайн-алгоритм агрегации прогнозов экспертов при неограниченных квадратичных потерях”, УМН, 75:5(455) (2020), 197–198 ; A. A. Korotin, V. V. V'yugin, E. V. Burnaev, “Online algorithm for aggregating experts' predictions with unbounded quadratic loss”, Russian Math. Surveys, 75:5 (2020), 974–977	1 ^[x]
11.	Е. В. Бурнаев, “Обнаружение аномалий на основе суррогатных моделей”, УБС, 86 (2020), 5–31
12.	Е. В. Бурнаев, Г. К. Голубев, “Об одной задаче многоканального обнаружения сигналов”, Пробл. передачи информ., 53:4 (2017), 69–83 ; E. V. Burnaev, G. K. Golubev, “On one problem in multichannel signal detection”, Problems Inform. Transmission, 53:4 (2017), 368–380	7 ^[x]
13.	М. Беляев, Е. Бурнаев, Е. Капушев, “Вычислительно эффективный алгоритм построения регрессии на основе гауссовских процессов в случае структурированных выборок”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 56:4 (2016), 507–522 ; M. Belyaev, E. Burnaev, E. Kapushev, “Computationally efficient algorithm for Gaussian Process regression in case of structured samples”, Comput. Math. Math. Phys., 56:4 (2016), 499–513	18 ^[x]
14.	А. В. Артёмов, Е. В. Бурнаев, “Оптимальное оценивание сигнала, наблюдаемого во фрактальном гауссовском шуме”, Теория вероятн. и ее примен., 60:1 (2015), 163–171 ; A. V. Artemov, E. V. Burnaev, “Optimal estimation of a signal, observed in a fractional Gaussian noise”, Theory Probab. Appl., 60:1 (2016), 126–134	11 ^[x]
15.	А. А. Зайцев, Е. В. Бурнаев, В. Г. Спокойный, “Свойства апостериорного распределения модели зависимости на основе гауссовских случайных полей”, Автомат. и телемех., 2013, № 10, 55–67 ; A. A. Zaytsev, E. V. Burnaev, V. G. Spokoiny, “Properties of the posterior distribution of a regression model based on Gaussian random fields”, Autom. Remote Control, 74:10 (2013), 1645–1655	14 ^[x]
16.	Е. В. Бурнаев, П. В. Приходько, “Об одной методике построения ансамблей регрессионных моделей”, Автомат. и телемех., 2013, № 10, 36–54 ; E. V. Burnaev, P. V. Prikhod'ko, “On a method for constructing ensembles of regression models”, Autom. Remote Control, 74:10 (2013), 1630–1644	24 ^[x]
17.	А. А. Зайцев, Е. В. Бурнаев, В. Г. Спокойный, “Свойства байесовской оценки параметров регрессии на основе гауссовских процессов”, Фундамент. и прикл. матем., 18:2 (2013), 53–65 ; A. A. Zaytsev, E. V. Burnaev, V. G. Spokoiny, “Properties of the Bayesian parameter estimation of a regression based on Gaussian processes”, J. Math. Sci., 203:6 (2014), 789–798	6 ^[x]
18.	M. G. Belyaev, E. V. Burnaev, “Approximation of a multidimensional dependency based on linear expansion in a dictionary of parametric functions”, Информ. и её примен., 7:3 (2013), 114–125	4 ^[x]
19.	Е. В. Бурнаев, А. А. Зайцев, В. Г. Спокойный, “Теорема Бернштейна–фон Мизеса для регрессии на основе гауссовских процессов”, УМН, 68:5(413) (2013), 179–180 ; E. V. Burnaev, A. A. Zaytsev, V. G. Spokoiny, “The Bernstein–von Mises theorem for regression based on Gaussian Processes”, Russian Math. Surveys, 68:5 (2013), 954–956	12 ^[x]
20.	Е. В. Бурнаев, “О нелинейной минимаксной задаче скорейшего обнаружения разладки для броуновского движения”, Теория вероятн. и ее примен., 55:3 (2010), 612–613	1 ^[x]
21.	Е. В. Бурнаев, Е. А. Файнберг, А. Н. Ширяев, “Об асимптотической оптимальности второго порядка в минимаксной задаче скорейшего обнаружения момента изменения сноса у броуновского движения”, Теория вероятн. и ее примен., 53:3 (2008), 557–575 ; E. V. Burnaev, E. A. Feinberg, A. N. Shiryaev, “On Asymptotic Optimality of the Second Order in the Minimax Quickest Detection Problem of Drift Change for Brownian Motion”, Theory Probab. Appl., 53:3 (2009), 519–536	12 ^[x]
22.	Е. В. Бурнаев, “О задаче обнаружения разладки для пуассоновского процесса в обобщенной байесовской постановке”, Теория вероятн. и ее примен., 53:3 (2008), 534–556 ; E. V. Burnaev, “Disorder Problem for Poisson Process in Generalized Bayesian Setting”, Theory Probab. Appl., 53:3 (2009), 500–518	3 ^[x]
23.	Е. В. Бурнаев, “Задача о разладке для пуассоновского процесса в обобщенной байесовской постановке”, УМН, 62:4(376) (2007), 151–152 ; E. V. Burnaev, “Disorder problem for a Poisson process in the generalized Bayesian setting”, Russian Math. Surveys, 62:4 (2007), 790–792	3 ^[x]
24.	Е. В. Бурнаев, “Формула обращения для безгранично делимых распределений”, УМН, 61:4(370) (2006), 187–188 ; E. V. Burnaev, “Inversion formula for infinitely divisible distributions”, Russian Math. Surveys, 61:4 (2006), 772–774	3 ^[x]
25.	Е. В. Бурнаев, “Применение вейвлет-базисов для линейной и нелинейной аппроксимации функций из пространств Бесова”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 46:12 (2006), 2149–2158 ; E. V. Burnaev, “Application of wavelet bases in linear and nonlinear approximation to functions from Besov spaces”, Comput. Math. Math. Phys., 46:12 (2006), 2051–2060

Доклады и лекции в базе данных Math-Net.Ru

1.	A statistical learning perspective on semi-dual adversarial neural optimal transport solvers E. V. Burnaev Международная научная конференция «Современные методы и проблемы теории операторов и гармонического анализа и их приложения - 2025 (OTHA-2025)» 25 августа 2025 г. 12:00
2.	Оценка обобщающей способности решения задачи оптимального транспорта на основе состязательных нейронных сетей Е. В. Бурнаев Десятая международная конференция по стохастическим методам 1 июня 2025 г. 17:45
3.	Сопоставление распределений с помощью моста Шредингера для генеративного моделирования Е. В. Бурнаев Конференция «Стохастика», посвященная 90-летию академика РАН А. Н. Ширяева 15 октября 2024 г. 14:55
4.	Оптимальный транспорт, барицентры распределений и генеративные модели Е. В. Бурнаев Семинар «Математические основы искусственного интеллекта» 10 апреля 2024 г. 17:00
5.	От стохастических дифференциальных уравнений до задачи Монжа-Канторовича и обратно: путь к искусственному интеллекту? Е. В. Бурнаев Большой семинар кафедры теории вероятностей МГУ 21 февраля 2024 г. 16:45
6.	Робастность глубоких нейросетей: геометрический подход Е. В. Бурнаев Семинар отдела дискретной математики МИАН 21 декабря 2021 г. 16:00
7.	Generative Modeling based on Deep Neural Networks and Optimal Transport Е. В. Бурнаев Общероссийский семинар по оптимизации им. Б.Т. Поляка 24 ноября 2021 г. 17:30
8.	Построение генеративных моделей на основе глубоких нейросетей Е. В. Бурнаев Большой семинар кафедры теории вероятностей МГУ 31 марта 2021 г. 16:45
9.	Нейротехнологии и машинное обучение: от нейрохирургии и неврологии до киберспорта Евгений Бурнаев Коллоквиум Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ 1 декабря 2020 г. 18:10
10.	Статистические задачи оценки многообразий для предсказательного моделирования Е. В. Бурнаев Математический кружок школы ПМИ МФТИ 6 декабря 2019 г. 18:30
11.	Статистические задачи оценки многообразий для предсказательного моделирования Е. В. Бурнаев Общеинститутский семинар «Коллоквиум МИАН» 5 декабря 2019 г. 16:00
12.	Статистические задачи оценки многообразий для предсказательного моделирования Е. В. Бурнаев Большой семинар кафедры теории вероятностей МГУ 4 декабря 2019 г. 16:45
13.	Wasserstein-2 generative networks Е. В. Бурнаев Stochastic Days. Conference in honor of the 85th birthday of Albert Shiryaev 14 октября 2019 г. 12:00
14.	Методы обнаружения аномалий. Одноклассовая машина опорных векторов с использованием привилегированной информации Е. В. Бурнаев Общемосковский постоянный научный семинар «Теория автоматического управления и оптимизации» 1 ноября 2016 г. 11:30
15.	Минимаксный подход к моделированию данных разной точности Е. В. Бурнаев Стохастический анализ в задачах 29 октября 2016 г. 15:00
16.	Efficiency of regression conformalization E. V. Burnaev Workshop “Frontiers of High Dimensional Statistics, Optimization, and Econometrics” 27 февраля 2015 г. 14:30
17.	New trends in Predictive Modeling: Overview Ю. Е. Нестеров, А. В. Гасников, Д. В. Беломестный, Е. В. Бурнаев, Г. А. Кабатянский Семинар лаборатории ПреМоЛаб 26 декабря 2013 г. 15:30
18.	Адаптивное планирование регрессионных экспериментов на основе гауссовских процессов Е. В. Бурнаев, М. Е. Панов Семинар лаборатории ПреМоЛаб 17 мая 2012 г. 17:00
19.	Корреляция между максимумами двух коррелированных броуновских движений Е. В. Бурнаев Семинар отдела теории вероятностей и математической статистики МИАН 12 октября 2006 г.

Организации

Статьи