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 - 6 з 6

Практикум з курсу "Алгебра і геометрія". Аналітична геометрія
(НТМТ, 2022) Сердюк, Ірина Василівна; Ахієзер, Олена Борисівна; Дунаєвська, Ольга Ігорівна; Нікульченко, Артем Олександрович; Коломойська, Наталія Євгенівна; Стрельнікова, Анна Юріївна
Розглянуто методи розв’язання й дослідження задач курсу «Алгебра і геометрія» з розділу «Векторна алгебра». Посібник містить достатню кількість теоретичного матеріалу, докладно розв’язано приклади, подано вправи для самостійної роботи. Призначено для студентів напрямів підготовки «Прикладна математика» та «Системний аналіз», інших технічних спеціальностей.
Практикум з курсу "Алгебра і геометрія". Векторна алгебра
(НТМТ, 2022) Сердюк, Ірина Василівна; Ахієзер, Олена Борисівна; Дунаєвська, Ольга Ігорівна; Нікульченко, Артем Олександрович; Стрельнікова, Анна Юріївна
Розглянуто методи розв’язання й дослідження задач курсу «Алгебра і геометрія» з розділу «Векторна алгебра». Посібник містить достатню кількість теоретичного матеріалу, докладно розв’язано приклади, подано вправи для самостійної роботи. Призначено для студентів напрямів підготовки «Прикладна математика» та «Системний аналіз», інших технічних спеціальностей.
Практикум з курсу "Алгебра і геометрія". Визначники та матриці. Системи лінійних алгебраїчних рівнянь
(НТМТ, 2022) Сердюк, Ірина Василівна; Ахієзер, Олена Борисівна; Дунаєвська, Ольга Ігорівна; Нікульченко, Артем Олександрович; Стрельнікова, Анна Юріївна
Розглянуто методи розв’язання й дослідження задач курсу «Алгебра і геометрія» з розділу «Визначники та матриці. Системи лінійних алгебраїчних рівнянь». Посібник містить достатню кількість теоретичного матеріалу, докладно розв’язано приклади, подано вправи для самостійної роботи. Призначено для студентів напрямів підготовки «Прикладна математика» та «Системний аналіз», інших технічних спеціальностей.
Analysis of efficiency of the bioinspired method for decoding algebraic convolutional codes
(Технологический центр, 2019) Panchenko, Sergii; Prykhodko, Sergii; Kozelkov, Sergii; Shtompel, Mykola; Kosenko, Viktor; Shefer, Oleksandr; Dunaievska, О. I.
It has been shown that convolutional codes are widely used, along with various decoding methods, to improve the reliability of information transmission in wireless telecommunication systems. The general principles of synthesis and the parameters and algebraic non-systematic convolutional codes with arbitrary coding rate and maximum achievable code distance have been shown. The basic stages of the bioinspired method for decoding algebraic convolutional codes using a random shift mechanism have been presented. It has been shown that the essence of the presented decoding method implies applying the procedure of differential evolution with the heuristically determined parameters. In addition, this method uses information about the reliability of the adopted symbols to find the most reliable basis for the generalized generator matrix. The mechanism of random shift for the modification of the accepted sequence is additionally applied for the bioinspired search based on various most reliable bases of a generalized generator matrix. The research results established that the bioinspired method for decoding algebraic convolutional codes ensures greater efficiency compared with the algebraic decoding method in the communication channel with additive white Gaussian noise. Depending on the parameters of the algebraic convolutional code and the necessary error coefficient, the energy gain from encoding ranges from 1.6 dB to 3 dB. It was shown that the presented bioinspired decoding method can be used for convolutional codes with a large code constraint length. In doing so, the presented method for decoding algebraic convolutional codes is less efficient than the Viterbi decoding method and turbo codes at a sufficient number of decoding iterations.
Use of triangular models of non-stationary processes in modeling variability of heart rhythm
(Харківський національний університет радіоелектроніки, 2019) Akhiiezer, O. B.; Dunaievska, О. I.; Shyshkin, Mykhailo; Butova, Olha; Rohovyi, Anton
The subject matter is a mathematical model describing the process of heart rhythm variability, which is based on the use of triangular models of non-stationary random processes in the Hilbert space. The goal of the research is to develop a mathematical model of nonstationary processes of cardiac activity based on a triangular model. This research was the basis for the development of a Matlab model that implements the proposed method for analyzing heart rate variability. Tasks are: to give a description of the variability heart rate as a non-stationary process in Hilbert space in terms of correlation functions; to research the possibility of constructing a correlation and spectral theory of a non-stationary process using triangular models; to synthesize the mathematical model of nonstationary process on the basis of correlation theory for solving mathematical processing and forecasting tasks on the basis of ECG data. Using the proposed mathematical method, we implemented the Matlab model of a heart signal generator, which allowed us to synthesize an ECG with different variability parameters in noisy conditions. Methods of mathematical statistics, simulation modeling, theory of random processes and control theory are used in this work. Results of this research are as follows: 1) It has been shown that the new approach to the description of the HRV as a random process in the application of the triangular model in the Hilbert space made it possible to obtain expressions for the correlation function. 2) The imitation simulation showed the sensitivity of the method within the 5% error rate under the conditions of different types of influence on HRV. The qualitative assessment of the possibilities of the proposed models to generate artificial ECG provided the possibility of visual analysis by the cardiologist of the identity of the interpretation of real ECG records. The identities of modeling results were checked on time samples of electrocardiographs of 7 patients from open PhysioNet cardiographic libraries on samples with the duration T = 10 s. 3) The standard low-frequency oscillations and "white noise" barrier are clearly differentiated on the applied correlation function by the distribution of spectral density power within the frequency range of 0,15-0,3 Hz. Conclusion. The simulation results confirmed the correctness of the theoretical conclusions about the possibility of using models based on the representation of non-stationary processes in a triangular Hilbert space.
Эффективность при моделировании суточного производства электроэнергии
(Миллениум, 2018) Ахиезер, Елена Борисовна; Дунаевская, Ольга Игоревна; Сердюк, Ирина Васильевна; Шишкин, Михаил Анатольевич; Бутова, Ольга Анатольевна
Рассмотрена задача неравномерного потребления электроэнергии в течение суток. Ввиду необходимости хранения больших объемов электроэнергии в работе использованы хранилища. В результате получена трехиндексная распределительная задача линейного программирования с промежуточными центрами, которая сведена к решению двух подзадач. Предложен метод сведения распределительной задачи к транспортной.