Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7570

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/kmmm

Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних" заснована в 2002 році.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут", забезпечує підготовку бакалаврів і магістрів за проектно-орієнтованою освітньою програмою за напрямом науки про дані "DataScience".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 3 доктора наук: 1 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних; 15 кандидатів наук: 10 – технічних, 4 – фізико-математичних, 1 – педагогічних; 3 співробітників мають звання професора, 9 – доцента.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 10

Статистичний аналіз даних
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Іглін, Сергій Петрович
Навчально-методичний посібник призначено для використання в навчальному процесі при виконанні лабораторних робіт із курсу «Статистичний аналіз даних». Кожна лабораторна робота містить теоретичні відомості за темою відповідної роботи, опис виконання роботи, розібрані приклади виконання задач. Призначено для студентів спеціальностей 113 «Прикладна математика» та 122 «Комп’ютерні науки».
Статистичний аналіз даних
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна
Навчально-методичний посібник призначено для використання в навчальному процесі при виконанні лабораторних робіт із курсу "Статистичний аналіз даних". Кожна лабораторна робота містить теоретичні відомості за темою відповідної роботи, опис виконання роботи, розібрані приклади виконання задач. Призначено для студентів спеціальностей 113 "Прикладна математика" та 122 "Комп’ютерні науки".
Вища математика у прикладах і задачах. Частина 2. Теорія границь. Диференціальне та інтегральне числення
(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2022) Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Гардер, Сергій Євгенійович; Зайцев, Юрій Іванович; Тевяшева, Ольга Андріївна
Навчальний посібник є другою частиною збірника «Вища математика у прикладах і задачах» і складається з розділів «Границі і неперервність функцій», «Диференціальне числення функцій однієї та багатьох змінних» та «Інтегральне числення функцій однієї змінної». Посібник містить теоретичні відомості, докладно розібрану велику кількість прикладів, задачі з економічним змістом та список рекомендованої літератури. Призначено для студентів вищих навчальних закладів, а також може бути корисний для викладачів і фахівців економічних спеціальностей.
Практикум з курсу "Математичний аналіз". Ряди
(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2022) Геляровська, Оксана Анатоліївна; Костюк, Ольга Василівна; Любчик, Леонід Михайлович; Гардер, Сергій Євгенійович; Гомозов, Євген Павлович; Корніль, Тетяна Леонівна; Колбасін, Владислав Олександрович
Навчально-методичний посібник містить короткі теоретичні відомості, питання для самоперевірки, велику кількість розібраних зразків, а також прикладів для самостійного розв’язання, призначених для практичних занять, як аудиторних, так і домашніх. Наведено обов’язкові домашні завдання, зразки тематичних контрольних робіт. Окремий розділ містить довідник з елементарної математики. Призначено для студентів технічних спеціальностей.
Моделювання розвитку епідемій на обмеженій території
(ТОВ "Планета-Прінт", 2021) Корніль, Тетяна Леонівна; Остапенко, Б. С.
Вища математика у прикладах і задачах. Частина 1. Елементи лінійної алгебри. Аналітична геометрія на площині
(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2020) Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Гардер, Сергій Євгенійович
Посібник містить теоретичний довідковий матеріал, докладно розібрану велику кількість прикладів, задачі та набір типових завдань для виконання індивідуальних домашніх завдань та список рекомендованої літератури. Призначено для студентів вищих навчальних закладів, а також може бути корисний для викладачів і фахівців економічних спеціальностей.
Вища математика. Границі та неперервність функції однієї змінної. Диференціальне числення функції однієї змінної (Практичний курс для студентів технічних спеціальностей заочної та дистанційної форм навчання)
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2016) Любчик, Леонід Михайлович; Сердюк, Ірина Василівна; Корніль, Тетяна Леонівна; Гардер, С. Є.; Зайцев, Ю. І.
Посібник входить до серії "Вища математика. Практичний курс для студентів технічних спеціальностей заочної та дистанційної форм навчання" і є другою частиною збірника. Містить мінімально необхідну кількість теорії та велику кількість розібраних зразків за темами "Границі та неперервність функції однієї змінної", "Диференціальне числення функції однієї змінної", що відповідає особливостям самостійного навчання. Призначено для студентів технічних спеціальностей.
Теорія ймовірностей у прикладах і задачах
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2017) Корніль, Тетяна Леонівна; Тимченко, Ліля Сергіївна; Голотайстрова, Галина Олександрівна
Посібник містить теоретичний довідковий матеріал, докладно розібрану велику кількість прикладів, задачі та набір типових завдань для виконання індивідуальних домашніх завдань, а також довідковий додаток та список рекомендованої літератури. Призначено для студентів вищих навчальних закладів, а також може бути корисний для викладачів і фахівців економічних спеціальностей.
Математична статистика
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018) Корніль, Тетяна Леонівна; Тимченко, Валентина Кузьмівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна
Математична статистика – розділ математики, що вивчає математичні методи збору, систематизації, обробки та інтерпретації результатів спостережень з метою виявлення статистичних закономірностей. Математична статистика спирається на теорію ймовірностей. Якщо теорія ймовірностей вивчає закономірності випадкових явищ на основі абстрактного опису дійсності (теоретичної ймовірнісної моделі), то математична статистика оперує безпосередньо результатами спостережень над випадковими явищами, що становлять вибірку з деякої кінцевої або гіпотетично нескінченної сукупності. Використовуючи результати, отримані теорією ймовірностей, математична статистика дозволяє не тільки оцінити значення шуканих характеристик, але й виявити ступінь точності отриманих при обробці даних висновків. Математична статистика за спостережуваними значеннями оцінює ймовірності подій або здійснює перевірку припущень щодо їх ймовірностей. Вивчення ймовірнісних моделей дає можливість зрозуміти різні властивості випадкових явищ на абстрактному і узагальненому рівні не вдаючись до експерименту. У математичній статистиці, навпаки, дослідження пов'язане з конкретними даними і йдуть від практики (спостереження) до гіпотези та її перевірки. В методичних вказівках приведені основні задачі математичної статистики. Для зручності використання методичних вказівок на початку кожного розділу розміщена теоретична частина у вигляді довідок. Детально розібрані типові задачі. Приведені варіанти індивідуальних домашніх робіт. Данні методичні вказівки спрямовані на набуття практичних навичок використання методів математичної статистики.
Фрактальний аналіз та прогнозування тенденції фінансового часового ряду
(НТУ "ХПІ", 2018) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна
Пропонується використання методу фрактального аналізу часових рядів на основі показника Херста та V-статистики як альтернативи до гіпотези ефективного ринку. Гіпотеза фрактального ринку підкреслює вплив ліквідності і інвестиційних горизонтів на поведінку інвесторів, вона не накладає ніяких статистичних вимог на процес. R/S-аналіз, або метод нормованого розмаху – це сукупність статистичних методів аналізу часових рядів, що дозволяють визначити їх деякі важливі характеристики, такі як характер змін, наявність неперіодичних циклів, пам’яті та інших. Проведено R/S−аналіз вартості акцій компанії IBM та надано прогноз по тенденціям вартості акцій на фінансових ринках.