Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
5 результатів
Результати пошуку
Документ Методичні вказівки до лабораторної роботи "Основи об'єктно-орієнтованого програмування мовою Java"(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Колбасін, Вячеслав Олександрович; Сидоренко, Ганна ЮріївнаПоява комп'ютерних мереж змінило стиль та методи сучасного програмування. Сучасні програми створюються так, щоб їх можна було виконувати на будь-якій платформі та швидко змінювати під конкретні вимоги замовника. Для досягнення цього були створені, так звані керовані мови програмування, до яких відносяться мова програмування Java та група мов, що поєднані використанням платформи .Net. Ці мови поєднує двостадійна компіляція: спочатку в тимчасовій байт-код, а потім – до машинного коду платформи, на якій виконується програма, за рахунок цього забезпечується кросплатформеність. Програми, які написані на мові програмування Java, можуть виконуватися на переважній більшості сучасних комп'ютерів та пристроїв, що переносяться, тому знання цієї мови дозволяє вирішувати велику кількість практичних задач. Але сама мова програмування не є дуже простою. У Java суттєво змінено модель об'єктно-орієнтованого програмування, що викликає певні складності при переході з мови програмування С++. Методичні вказівки містять опис принципів побудови мови програмування Java, головні відмінності між мовами С++ та Java, а також опис найбільш популярного інтегрованого середовища розробки Eclipse. Завдання на лабораторну роботу є наближеним до практики та відображає частину циклу розробки прикладного застосування. Метою роботи є ознайомлення з середовищем розробки Eclipse та створення програми, що реалізує контейнер об'єктів.Документ Методичні вказівки до лабораторних робіт модуля "Статистичні методи стиснення інформації"(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Колбасін, Вячеслав Олександрович; Сидоренко, Ганна Юріївна; Шахновський, Юрій СергійовичСтатистичні методи стиснення даних відносяться до найбільш поширених класичних алгоритмів стиснення інформації, що використовуються майже повсюди. У тому числі вони застосовуються у видавництві, як самостійно – для стиснення текстової та бінарної інформації, так і у складі комплексних методів стиснення зображень та інших мультимедійних даних. Дані методи стиснення основані на усуненні надлишку інформації, яка міститься у вихідних даних, у сенсі інформаційної ентропії Шеннона. Тобто ці методи виконують заміну кодів символів таким чином, щоб символи, які зустрічаються часто, були закодовані кодами меншої довжини. При такому підході до кодування вихідне повідомлення може мати будь-який формат і будь-яке походження та бути відтвореним (декодованим) без спотворень.Публікація Технологія CSS(ТОВ "РІК-У", 2023) Марченко, Наталя Андріївна; Малько, Максим Миколайович; Сидоренко, Ганна ЮріївнаВикладено опис базових понять CSS, механізмів підключення таблиць стилів до html-документів, опис синтаксису та правил форматування різних типів html-елементів та css-селекторів, принципи позиціювання елементів у потоці HTML. Для студентів спеціальностей 124 "Системний аналіз", 186 "Видавництво і поліграфія" з дисциплін "Основи Internet-технологій".Документ Динамика электронного пучка формируемого магнетронной пушкой с вторично-эмиссионным катодом, в спадающем магнитном поле соленоида: эксперимент и моделирование(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Мазманишвили, Александр Сергеевич; Решетняк, Николай Григорьевич; Сидоренко, Анна ЮрьевнаВ данной работе представлены результаты экспериментальных исследований и расчетов по формированию радиального электронного пучка магнетронной пушкой с вторично-эмиссионным катодом в диапазоне энергий электронов 35…65 кэВ и измерению его параметров при транспортировке в суммарном спадающем магнитном поле соленоида и поля рассеяния постоянных магнитов. Транспортировка пучка осуществлялась в системе, состоящей из медных колец с внутренним диаметром 66 мм, находящейся на расстоянии 85 мм от среза магнетронной пушки. Изучена зависимость тока пучка от амплитуды и градиента спада поля. Проведенные исследования показали возможность формирования радиального электронного пучка с энергией в десятки килоэлектронвольт в спадающем магнитном поле соленоида. Оптимизацией распределения магнитного поля (создаваемого соленоидом и кольцевыми магнитами) и его градиента спада можно добиться увеличения попадания электронов на одно кольцо (до ~72 % тока пучка). На основе математической модели движения электронного потока синтезировано программное средство, позволяющее получать и интерпретировать характеристики результирующих потоков. Полученные численные зависимости удовлетворительно согласуются с экспериментальными результатами для магнитного поля с большим градиентом спада. Рассмотрены различные конфигурации магнитного поля. Получены решения прямой задачи моделирования траекторий электронов для заданных начальных условий и параметров. Рассмотрены различные конфигурации магнитного поля. Показано, что для выбранных начальных условий для пучка электронов и распределений продольного магнитного поля вдоль оси пушки и канала транспортировки поток электронов попадает на вертикальный участок, длина которого порядка миллиметра. Таким образом, изменяя амплитуду и распределение магнитного поля, можно регулировать ток в радиальном направлении вдоль длины трубы, и, следовательно, место электронного облучения.Документ Using of multilayer neural networks for the solving systems of differential equations(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Marchenko, Natalia Andriyivna; Sydorenko, Ganna Yurijivna; Rudenko, Roman OleksandrovychThe article considers the study of methods for numerical solution of systems of differential equations using neural networks. To achieve this goal, the following interdependent tasks were solved: an overview of industries that need to solve systems of differential equations, a s well as implemented a method of solving systems of differential equations using neural networks. It is shown that different types of systems of differential equations can be solved by a single method, which requires only the problem of loss function for optimization, which is directly created from differential equations and does not require solving equations for the highest derivative. The solution of differential equations’ system using a multilayer neural networks is the functions given in analytical form, which can be differentiated or integrated analytically. In the course of this work, an improved form of construction of a test solution of systems of differential equations was found, which satisfies the initial conditions for construction, but has less impact on the solution error at a distance from the initial conditions compared to the form of such solution. The way has also been found to modify the calculation of the loss function for cases when the solution process stops at the local minimum, which will be caused by the high dependence of the subsequent values of the functions on the accuracy of finding the previous values. Among the results, it can be noted that the solution of differential equations’ system using artificial neural networks may be more accurate than classical numerical methods for solving differential equations, but usually takes much longer to achieve similar results on small problems. The main advantage of using neural networks to solve differential equations` system is that the solution is in analytical form and can be found not only for individual values of parameters of equations, but also for a ll values of parameters in a limited range of values.