Международная молодёжная конференция «Современные проблемы прикладной математики и информатики»<br><br>International Conference for Young Scientists «Modern Problems of Applied Mathematics & Computer Science»

Задача глобальной оптимизации возникает во многих научных сферах: вычислительная химия, разработка лекарств, определение параметров различных моделей для наибольшего соответствия экспереметальным данным и др. Данный доклад посвящён методу оптимизации, разработанному на основе тензорного поезда (Tensor Train, TT) - малопараметрического представления многомерных массивов. В отличии от многих методов глобальной оптимизации, например, генетических алгоритмов, расматриваемый метод намного активнее использует структуру минимизируемого функционала и требует значительно меньшего числа вычислений его значений в точках. Также оптимизация на основе TT обладает высокой степенью параллельности. В качестве примеров применения использованы задача докинга (определение полной энергии связывания системы белок-лиганд) и задача определения параметров модели распостранения ВИЧ-инфекции на уровне клеточных популяций.