JetBrains Research — наука, меняющая мир

JetBrains Research — это объединение научных групп в разных областях знаний, созданное компанией JetBrains. Участники проекта исследуют широкий круг вопросов, занимаясь как чисто теоретическими, так и более прикладными задачами, но всех их объединяет новизна идей, стремление изменить мир и заглянуть вперёд — чуть дальше, чем принято сегодня в науке с её относительно небольшим горизонтом планирования.

JetBrains Research помогает учёным и исследовательским группам сосредоточиться на своих изысканиях и творческой работе, не отвлекаясь на поиск грантов и другие организационные вопросы.

Последние публикации

  • Anastasia Birillo and Nikita Bobrov
    In Proc. of 23rd European Conference on Advances in Databases and Information Systems, ADBIS 2019,
  • Sergey Bozhko, Leyla Khatbullina, Semyon Grigorev

    The Bar-Hillel theorem states that context-free languages are closed under intersection with a regular set. This theorem has a constructive proof and thus provides a formal justification of correctness of the algorithms for applications mentioned above. Mechanization of the Bar-Hillel theorem, therefore, is both a fundamental result of formal language theory and a basis for the certified implementation of the algorithms for applications. In this work, we present the mechanized proof of the Bar-Hillel theorem in Coq.

    Logic, Language, Information, and Computation,
  • Nikita Mishin, Iaroslav Sokolov, Egor Spirin, Vladimir Kutuev, Egor Nemchinov, Sergey Gorbatyuk, and Semyon Grigorev

    Recently proposed matrix multiplication based algorithm for context-free path querying (CFPQ) offloads the most performance-critical parts onto boolean matrices multiplication. Thus, it is possible to achieve high performance of CFPQ by means of modern parallel hardware and software. In this paper, we provide results of empirical performance comparison of different implementations of this algorithm on both real-world data and synthetic data for the worst cases.

    Proceedings of the 2nd Joint International Workshop on Graph Data Management Experiences & Systems (GRADES) and Network Data Analytics (NDA),