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

Фільтри

2010 - 20162

Налаштування

Автор: search.filters.author.Пиротти, Евгений ЛеонидовичКлючові слова: search.filters.subject.случайный процесс

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Методика имитационного моделирования нестационарных стохастических процессов на примере давления в цилиндрах системы трансмиссии
    (Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. Ивана Кожедуба, 2010) Ахиезер, Елена Борисовна; Пиротти, Евгений Леонидович
    Работа посвящена моделированию нестационарных случайных процессов, представленных в виде кривых в специальном гильбертовом пространстве, с помощью универсальных и треугольных моделей. Решение получено для частного случая нестационарного стохастического давления в цилиндрах системы трансмиссии транспортного средства.
  • Ескіз
    Документ
    Моделирование энергопотока на конечном временном отрезке
    (НТУ "ХПІ", 2016) Пиротти, Евгений Леонидович; Олейник, Виталий Игоревич
    Рассмотрена возможность использования случайного нестационарного процесса в качестве математической модели, позволяющей прогнозировать ежесуточное потребление электрической энергии на конкретном промежутке времени. Рассмотрено потребление электроэнергии в течение рабочих дней февраля. Как один из аспектов этого вопроса рассматривается задача повышения точности прогноза потребления электрической энергии. Для подтверждения правильности построенной модели, были найдены доверительные интервалы. Построенная модель случайного процесса является качественной аппроксимацией эмпирических данных.