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

2011 - 20142

Налаштування

Містить файли: ТакКлючові слова: search.filters.subject.MATLAB

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Методичні вказівки до виконання розрахункового завдання "Побудова математичних моделей динамічних систем та розв'язання задачі модального керування" з курсу "Теорія керування"
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2014) Дорофєєв, Юрій Іванович; Костюк, Ольга Василівна
    Метою виконання розрахункового завдання є придбання студентами навичок побудови математичних моделей лінійних динамічних систем, перетворення моделей, дослідження їх часових і частотних характеристик, а також розв’язання задачі модального керування динамічними об'єктами. Побудова та дослідження моделей динамічних систем є необхідним етапом вирішення різноманітних задач аналізу і синтезу систем автоматичного керування.
  • Ескіз
    Документ
    Прогнозирование чрезвычайных ситуаций с помощью нейронных сетей
    (НТУ "ХПИ", 2011) Тоница, Олег Владимирович; Мельниченко, С. Л.
    В статье рассматриваются конструктивные методы и алгоритмы компьютерного и математического моделирования системы прогнозирования чрезвычайных ситуаций на основе построенной нейронной сети. Предложенный подход позволяет выполнять моделирование риска аварий на производстве и моделирования природной чрезвычайной ситуации на основе входных параметров, полученных ранее.