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 - 7 з 7

Практикум з курсу "Математичний аналіз". Теорія границь
(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2022) Костюк, Ольга Василівна; Процай, Наталія Тимофіївна; Галуза, Олексій Анатолійович; Тевяшева, Ольга Андріївна; Тоніца, Олег Володимирович; Асландуков, Микола Олексійович
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.
Практикум з курсу "Математичний аналіз". Інтегральне числення функції однієї змінної
(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2022) Костюк, Ольга Василівна; Процай, Наталія Тимофіївна; Галуза, Олексій Анатолійович; Тоніца, Олег Володимирович; Гомозов, Євген Павлович; Пікалова, Валентина Валеріївна
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.
Практикум з курсу "Математичний аналіз". Диференціальне числення
(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2022) Костюк, Ольга Василівна; Процай, Наталія Тимофіївна; Галуза, Олексій Анатолійович; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Тоніца, Олег Володимирович; Асландуков, Микола Олексійович; Гомозов, Євген Павлович; Мезерна, Марія Віталіївна; 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.
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.
Кількісне порівняння ефективності критеріїв колірної близькості об'єктів з відомими спектрами
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Галуза, Олексій Анатолійович; Костюк, Ольга Василівна; Савченко, Алла Олександрівна; Бойко, Анастасія Андріївна
Робота присвячена проблемі порівняння обʼєктів за кольором. Розглянуто таку постановку задачі: серед множини обʼєктів необхідно знайти такий обʼєкт, колір якого найбільш схожий на колір заданого обʼєкта. При цьому вважається, що для кожного обʼєкту відомий тільки його спектр (пропускання, відбиття чи випромінювання), що є вичерпною характеристикою кольору обʼєкта. Крім того, вважається відомим спектр джерела випромінювання. Використання стандартних методів визначення колірних відмінностей показало, що задача немає однозначного розв’язку. Запропоновано два підходи до її вирішення: перший заснований на переході від спектру до колірних просторів з подальшим обчисленням евклідової відстані, а другий – на безпосередньому порівнянні спектрів як функціональних залежностей інтенсивності від довжини хвилі. В рамках кожного з підходів запропоновано два критерії«схожості» обʼєктів за кольором, та запропоновано оригінальний підхід до оцінки ефективності цих критеріїв. Цей підхід ґрунтується на використанні експертних оцінок колірної близькості зразків скла з відомими спектрами пропускання зі стандартного набору. Для кожного зразка з набору експерти відбирали найближче за кольором скло з тих, що залишились, після чого формувалося узагальнену думку експертів. Для отримання оцінки якості кожного з критеріїв, по кожному з них і для кожного тестового скла, решта зразків ранжувалися в порядку збільшення колірної відстані до даного досліджуваного скла. Після цього результати роботи критеріїв порівнювалися з узагальненою думкою експертів. Щоб зробити результат порівняння «нечітким», для кожного тестового скла запропоновано розглядати множину з пʼяти найближчих за кольором зразків (по кожному з критеріїв). Отримано результуючі оцінки ефективності кожного з критеріїв для набору з 89 стекол та запропоновано підхід до побудови більш ефективних комплексних критеріїв.
Кластеризація компаній на основі показників фінансових часових рядів
(ТОВ "Планета-Прінт", 2021) Кокурін, К. А.; Костюк, Ольга Василівна
Прогнозування квартального прибутку компаній на основі історичних даних цін акцій та прибутку
(ТОВ "Планета-Прінт", 2021) Ткач, О. М.; Костюк, Ольга Василівна