Попков Ю. С. (ИПУ РАН, Лаборатория 07). Публикации

Библиографическая ссылкаГод

Монографии

1Попков Ю.С. Теория макросистем. Равновесные модели. Моква: URSS, 2015. – 320 с.2015
2Попков Ю.С. Mathematical Demoeconomy: Integrating Demographic and Economic Approaches. Berlin: Walter de Gruyter GmbH, 2014. – 500 с.2014
3Попков Ю.С. Математическая демоэкономика: Макросистемный подход. М.: ЛЕНАНД, 2013. – 560 с.2013
4Попков Ю.С., Ашимов А.А., Асаубаев К.Ш. Статистическая теория автоматических систем с динамической частотно-импульсной модуляцией. М.: Наука, 1988. – 256 с.1988
5Попков Ю.С., Попков С.Л. Непрерывные и дискретные следящие системы. М.: Энергия, 1964. – 603 с.1964

Брошюры

6Попков Ю.С. Динамические системы с энтропийным оператором: теория, приложения, проблемы. М.: КомКнига, 2005. – 50 с.2005
7Попков Ю.С., Посохин М.В., Гутнов А.Э., Шмульян Б.Л. Системный анализ и проблемы развития городов. М.: Наука, 1983. – 512 с.1983
8Попков Ю.С., Киселев О.Н., Петров Н.П., Шмульян Б.Л. Идентификация и оптимизация нелинейных стохастических систем. М.: Энергия, 1976. – 440 с.1976
9Попков Ю.С. Функциональные ряды в теории управляемых динамических систем. М.: ИПУ РАН, 1976. – 60 с.1976
10Цыпкин Я.З., Попков Ю.С. Теория нелинейных импульсных систем. М.: Наука, 1973. – 416 с.1973

Статьи в журналах/сборниках из перечня Web of Science/Scopus

11Попков Ю.С. Asymptotic Efficiency of Maximum Entropy Estimates / Doklady Mathematics. Moscow: Pleades Publishing, Ltd,, 2020. Vol. 102, № 1. С. 350-352.2020
12Попков Ю.С. Equilibria and Stability of One Class of Positive Dynamic Systems with Entropy Operator: Application to Investment Dynamics Modeling // Mathematics. 2020. Т. 8, № 6. С. 859-862.2020
13Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Elements of Randomized Forecasting and Its Application to Daily Electrical Load Prediction in a Regional Power System // AUTOMATION AND REMOTE CONTROL. 2020. Vol. 81, № 7. С. 1286-1306 .2020
14Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А., Solomatine D. Entropy-Randomized Forecasting of Stochastic Dynamic Regression Models // Mathematics. 2020. Т. 8, № 7. С. 1119-1120.2020
15Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Методы детерминированных и рандомизированных энтропийных проекций для редукции размерности матрицы данных // Информатика и ее применения. 2020. Т. 14, вып. 4. С. 47-54.2020
16Попков Ю.С. Soft randomized machine learning procedure for modeling dynamic interaction of regional systems // Entropy. 2019. Т .21, № 4. С. 424-430.2019
17Попков Ю.С., van Wissen L. Equilibrium and stability of entropy operator model for migratory interaction of regional systems // Mathematics. 2019. Т. 7, № 2. С. 130-135.2019
18Попков Ю.С., Попков А.Ю. Cross-Entropy Optimal Dimensionality Reduction with a Condition on Information Capacity / Doklady Mathematics. Moscow: Pleiades Publishing, Ltd., 2019. Т. 100, № 2. С. 420-422.2019
19Дарховский Б.С., Попков Ю.С., Попков А.Ю., Алиев А.С. A Method of Generating Random Vectors with a Given Probability Density Function // AUTOMATION AND REMOTE CONTROL. 2018. Vol. 79, No. 9. С. 1567-1579.2018
20Попков Ю.С. Method of Linear Majorant in the Theory of Monotonic Entropy Operators / Doklady Mathematics. М.: Pleiades Publishing, Ltd, 2018. Vol. 97, No.3. С. 277-278.2018
21Попков Ю.С. Soft Randomized Machine Learning / Doklady Mathematics. Moscow: Pleiades Publishing, Ltd, 2018. Vol. 98, No.3. С. 646-647.2018
22Попков Ю.С. Upper bound design for the Lipschitz constant of the FG(n, q)-entropy operator // Mathematics. 2018. Т. 6, № 5. С. 73-78.2018
23Попков Ю.С., Дубнов Ю.А., Попков А.Ю. Introduction to the theory of randomized machine learning // Studies in Computational Intelligence. 2018. Vol. 756. С. 199-220.2018
24Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Entropy Dimension Reduction Method for Randomized Machine Learning Problems // Automation and Remote Control. 2018. Vol. 79, No.1. С. 2038-2051.2018
25Попков Ю.С., Дарховский Б.С., Попков А.Ю. Iterative MC-Algorithm to Solve the Global Optimization Problems // AUTOMATION AND REMOTE CONTROL. 2017. Vol. 78, No. 2. С. 261-275.2017
26Попков Ю.С., Дубнов Ю.А., Volkovich Z., Ravve E., Avros R. Entropy "2"-Soft Classification of Objects // Entropy. 2017. Т. 19, № 4. С. 178-184.2017
27Попков Ю.С., Дарховский Б.С., Попков А.Ю. GFS algorithm based on batch Monte Carlo trials for solving global optimization problems // AIP Conference Proceedings ( NUMTA-2016 2nd International Conference and Summer School "Numerical Computations:Theory and Algorithms"). 2016. Vol. 1776. С. 060009-1--060009-4.2016
28Попков Ю.С., Дубнов Ю.А. Entropy-robust randomized forecasting under small sets of retrospective data // AUTOMATION AND REMOTE CONTROL. 2016. Vol. 77, No. 5. С. 839-854.2016
29Попков Ю.С., Дубнов Ю.А., Попков А.Ю. New Method of Randomized Forecasting Using Entropy-Robust Estimation: Application to the World Population Prediction // Mathematics. 2016. No. 4. С. 1-16.2016
30Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дарховский Б.С. Parallel Monte Carlo for entropy robust estimation // Mathematical Models and Computer Simulations. 2016. Vol. 8, No. 1. С. 27-39.2016
31Дарховский Б.С., Попков Ю.С., Попков А.Ю. Monte Carlo Method of Batch Iterations: Probabilistic Characteristics // AUTOMATION AND REMOTE CONTROL. 2015. Vol. 76, No. 5. С. 775-784.2015
32Попков Ю.С., Попков А.Ю. New Methods of Entropy-Robust Estimation for Randomized Models under Limited Data // Entropy. 2014. Т. 16, № 2. С. 675-698.2014
33Попков Ю.С., Попков А.Ю., Лысак Ю.Н. Estimating the Characteristics of Randomized Dynamic Data Models (the Entropy-Robust Approach) // AUTOMATION AND REMOTE CONTROL. 2014. Vol. 75, No. 5. С. 872-879.2014
34Попков Ю.С., Попков А.Ю., Лысак Ю.Н. Estimation of Characteristics of Randomizad Static Models of Data (Entropy-Robust Approach) // Automation and Remote Control. 2013. Vol. 74, No. 11. С. 1863-1877.2013

Статьи в журналах/сборниках из перечня ВАК

35Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Кросс-энтропийная редукции матрицы данных с ограничением информационной емкости матриц-проекторов и их норм // Математическое моделирование. 2020. Т. 32, № 9. С. 35-52.2020
36Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Элементы рандомизированного прогнозирования и его применение для предсказания суточной электрической нагрузки энергетической системы // Автоматика и телемеханика. 2020. № 7. С. 148-172.2020
37Попков Ю.С., Попков А.Ю. Параметрическое и непараметрическое оценивание характеристик рандомизированных моделей при малых объемах данных (энтропийный подход) // Математическое моделирование. 2015. Т. 27, №. 3. С. 63-85.2015
38Попков Ю.С., Левитин Е.С. Аксиоматический подход к математической теории макросистем с одновременным поиском априорных вероятностей и стационарных значений стохастических потоков // Труды ИСА РАН. 2014. Т. 64, № 3. С. 35-40.2014
39Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дарховский Б.С. Метод пакетных итераций Монте-Карло для решения задач глобальной оптимизации // Информационные технологии и вычислительные системы. 2014. № 3. С. 17-30.2014

Пленарные доклады и доклады из перечня Web of Science/Scopus

40Попков Ю.С., Дубнов Ю.А., Попков А.Ю. Randomized machine learning: Statement, solution, applications / Proceedings of IEEE 8th International Conference on Intelligent Systems (IS-2016). Boston, USA: IEEE, 2016. С. 27-39.2016
41Попков Ю.С., Попков А.Ю. Restoration of Randomized Model Characteristics under Smoll Amounts of Data: Entropy-Robust Estimation / Proceedings of International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM-2013, Bangkok). Bangkok: IEEE, 2013. С. 757-761.2013

Доклады

42Попков Ю.С. Инструментарий рандомизированного прогнозирования (энтропийно-робастное оценивание) / Труды 3-й Международной научной конференции «Информационные технологии и системы» (ИТИС-2014). Челябинск: Издательство ЧГУ, 2014. С. 7-20.2014