• Российские ученые разработали подход для ускорения моделирования дорожного трафика в десятки раз.
• Подход не снижает точность прогнозов.
• Алгоритм можно использовать для ускорения других оптимизационных расчетов.
• Оптимизация и прогнозирование дорожного трафика важны в математике и городском планировании.
• Краткосрочные прогнозы движения транспорта используют машинное обучение, долгосрочные - математические модели.
• Российские ученые предложили использовать случайный фрагмент данных для ускорения вычислений.
• Новый подход в 10 раз ускоряет составление прогнозов для крупных американских мегаполисов.
• Ускорение позволит составлять долгосрочные прогнозы трафика для крупных городов.