CMC fakulteti kafedralarining qisqacha tavsifi. Hisoblash matematikasi va kibernetika fakulteti, Moskva davlat universitetining matematik prognozlash usullari kafedrasi

Kafedra mudiri: Juravlev Yuriy, RAS akademigi, professor, f.f.d.

Aloqa ma'lumotlari Boshqa aloqa ma'lumotlari

119991, Moskva, GSP-1, Leninskiye Gori, MDU, 2-o'quv binosi, CMC fakulteti, 530, 532, 573, 680 xonalari (kafedra mudiri)

Kafedrada mashinasozlik, maʼlumotlar qazib olish, tasvirlarni qayta ishlash algoritmlari va ularni tabiiy fanlar, iqtisod, moliya va boshqalarda qoʻllash boʻyicha mutaxassislar tayyorlanadi. Kafedraning ixtisosligi murakkab tizimlarni (shu jumladan, texnik va iqtisodiy) diagnostika qilish, ushbu tizimlarni tahlil qilish, bilvosita, to'liq bo'lmagan yoki qarama-qarshi ma'lumotlarga asoslangan optimal yoki optimalga yaqin echimlarni yaratishning matematik usullarini o'z ichiga oladi.

Trening davomida talabalar zamonaviy algebra va matematik mantiq, algoritmlar nazariyasi, diskret va kombinatoryal matematika, sun'iy intellektning matematik modellari, shu jumladan naqshni aniqlashning matematik usullari, mashinani o'rganish, tasvirni qayta ishlash kabi matematikaning turli yo'nalishlari bo'yicha fundamental ta'lim oladilar. ehtimollar nazariyasi, amaliy statistika, grafik modellar.

Amaliy mashg‘ulotlarda qatnashgan talabalar zamonaviy ma’lumotlar bazalari va dasturiy ta’minot bilan ishlash ko‘nikmasiga ega bo‘ladilar, zamonaviy dasturlash tillari va usullarini o‘rganadilar, amaliy masalalarni yechishda tajriba orttiradilar. Talabalar Rossiya Fanlar akademiyasining ilmiy-tadqiqot muassasalarida, innovatsion kompaniyalarda, moliyaviy tashkilotlarda va boshqalarda amaliyot o'tamoqda. Magistrlik davrida ularning ko'pchiligi ilmiy jurnallarda va eng yaxshi konferentsiya materiallarida maqolalari bor.

Kafedra skoring tizimlari, firibgarlikni aniqlash, chakana savdoni bashorat qilish, bioinformatika, tabiiy tillarni qayta ishlash, kompyuterni ko'rish, ekspert tizimlari va boshqalar kabi ma'lumotlarni qayta ishlashning turli muammolarini hal qilish uchun matematik usullarni ishlab chiqish va qo'llash bo'yicha mutaxassislarni tayyorlaydi.

Xodimlar:

Rudakov Konstantin, RAS muxbir aʼzosi, professor, f.f.d.
Mestetskiy Leonid, RAS muxbir a'zosi, professor, fanlar doktori.
Dyakonov Aleksandr, professor, fanlar doktori.
Leontyev Vladimir, professor, fanlar doktori.
Vorontsov Konstantin, dotsent, fanlar doktori.
Gurevich Igor, dotsent, fan nomzodi
Gurov Sergey, dotsent, fan nomzodi
Dyukova Elena, dotsent, fanlar doktori.
Maisuradze Archil, dotsent, fan nomzodi
Ryazanov Vladimir, dotsent, fanlar doktori.
Senko Oleg, dotsent, fanlar doktori.
Vetrov Dmitriy, dotsent, fan nomzodi
Kropotov Dmitriy, ilmiy xodim, kafedra ilmiy kotibi

Doimiy kurslar:

Mashinani o'rganishda algebraik usullar prof. Juravlev, 16 ma'ruza soati va 16 seminar soati.
Amaliy algebra prof. Dyakonov, prof. Leontyev, dots. Prof. Gurov, 48 ma'ruza soati va 48 seminar soati.
Mashina o'rganish dots. Prof. Voronstov, 32 ma'ruza soati.
Mashina o'rganishda Bayes usullari, Dots. Prof. Vetrov, 16 ma'ruza soati va 16 seminar soati.
Grafik modellar Dots. Prof. Vetrov, 16 ma'ruza soati va 16 seminar soati.
Tasniflashning matematik usullari prof. Rudakov, 32 ma'ruza soati.
Kompyuter ustaxonasi dots. Prof. Maisuradze, 48 ma'ruza soati.
Tasvirni qayta ishlash va tahlil qilish prof. Mestetskiy, 16 ma'ruza soati.
Algoritmlar, modellar, algebralar prof. Dyakonov, 16 ma'ruza soati.
Amaliy statistika dots. Prof. Voronstov, 16 ma'ruza soati va 16 seminar soati.
Ass tomonidan signalni qayta ishlash. Prof. Krasotkina, 16 ma'ruza soati.

Maxsus kurslar:

Mashinani o'rganishning Bayes usullari, doktor. Vetrov, 16 ma'ruza soati.
Bioinformatikaning hisoblash muammolari dots. Prof. Makhortyh va dots. Prof. Pankratov, 16 ma'ruza soati.
Image Mining by Dots. Prof. Gurevich, 16 ma'ruza soati.
Klassik mantiqning taklif hisobi, Dots. Prof. Gurov, 32 ma'ruza soati.
Axborot nazariyasining kombinatsion asoslari dots. Prof. Voronstov, 16 ma'ruza soati.
Naqshni aniqlashda mantiqiy usullar Dots. Prof. Dyukova, 16 ma'ruza soati.
Biometrikaning matematik usullari prof. Rudakov, 16 ma'ruza soati.
Ma'lumotlarni qazib olishning metrik usullari dots. Prof. Maisuradze, 16 soat ma'ruza.
Uzluksiz morfologik modellar va algoritmlar prof. Mestetskiy, 16 ma'ruza soati.
Ma'lumotlarni qazib olish va tasniflashning statistik bo'lmagan usullari Dots. Prof. Ryazanov, 32 soat ma'ruza.
Umumlashtirilgan spektral-analitik usul, 16 ma’ruza soati.

Maxsus ilmiy seminarlar va tadqiqot yo‘nalishlari:

Ma'lumotlarni qazib olish, mashinani o'rganish va naqshni aniqlashga algebraik yondashuv

(RAS akademigi Yu. I. Juravlyov, RAS muxbir aʼzosi K.V. Rudakov, doktor S. V. V. Ryazanov, doktor S. A. G. Dyakonov).

Algebraik yondashuv doirasida yangi algoritmlar boshlang'ich algoritmlar (zaif o'quvchilar) ustidan formulalar yoki mantiqiy funktsiyalar (mantiqiy tuzatuvchilar) sifatida tuziladi. Asosiy natija shundaki, har bir algoritm tanib olish operatorining superpozitsiyasi va qaror qabul qilish qoidasi sifatida taqdim etilishi mumkin. Bu algoritm natijalarini maxsus matritsalar - smeta matritsalari (tanib olish operatorlarining chiqishi) va natija matritsalari (qaror qoidalarining chiqishi) sifatida tasvirlash imkonini beradi. Algoritmlar ustidagi amallar tegishli smeta matritsalari ustidagi amallar orqali induktsiya qilinadi. Algebraik yondashuv algoritmlar ustida formulalar, test to'plamida to'g'ri bo'lgan formulalar (yoki boshlang'ich algoritmlarga qaraganda yaxshiroq ishlash) imkonini beradi.

Hisoblashni o'rganish nazariyasi va mashinani o'rganish ilovalari

(Doktor K. Vorontsov)

Mashinani o'rganish bo'yicha tadqiqotlardagi eng qiyin muammolardan biri bu o'rganish mashinasining umumiy ishlashini tahlil qilishdir. Qattiq va ba'zi hollarda aniq umumlashma chegaralarini beruvchi ortiqcha moslamaning kombinatsion nazariyasi ishlab chiqilgan. Ushbu chegaralar ansamblni o'rganish, qoidalarni induksiyalash, masofaviy o'qitish, xususiyatlarni tanlash, prototip tanlash kabi mashinalarni o'rganishning kichik sohalarida o'rganish algoritmlarini loyihalashda qo'llaniladi. Tadqiqotning yana bir yo'nalishi - axborotni qidirish, hamkorlikda filtrlash va ilmiy hujjatlarning katta to'plamlarini tahlil qilish uchun ilovalar bilan mavzuni ehtimollik modellashtirish.

Tasvir shaklini tahlil qilish va tasniflashda uzluksiz modellar

(prof. L. Mestetskiy)

Raqamli tasvirlarda uzluksiz modellar orqali ob'ektlar shaklini ko'rsatishning yondashuvlari va usullari o'rganiladi. Inson ko'zi raqamli tasvirlarning diskret tabiatini ko'rmaydi. Tasvirlar uzluksiz rasmlarga o'xshaydi va shaklning "qattiq" uzluksiz geometrik modellarini ishlatish odatiy va soddaroq. Shuning uchun uzluksiz modellardan foydalanish tasvir shakllarini tahlil qilish, tasniflash va o'zgartirish algoritmlarini yaratishni sezilarli darajada osonlashtiradi. Shaklning universal uzluksiz modeli sifatida figura tushunchasi qo'llaniladi. Shakl chegarasi kesilmaydigan Iordaniya egri chiziqlarining chekli sonidan iborat bo'lgan yopiq domen sifatida aniqlanadi. Shakllarni tasvirlashning bir-biriga bog'langan uchta usuli o'rganiladi; bu chegaraviy, medial va doiraviy tavsiflardir. Raqamli tasvir uchun uzluksiz modelni qurish vazifasi bu tasvirni uzluksiz raqamlar bilan yaqinlashtirishga qisqartiriladi. Keyin raqamli tasvirlardagi diskret ob'ektlarni shakl tahlili va tegishli tasnifi uchun samarali hisoblash geometriyasi algoritmlari qo'llaniladi.

Mashinani o'rganishda Bayes usullari

(Doktor D. Vetrov va D. Kropotov)

Tadqiqot ishi ehtimollik nazariyasida Bayes yondashuvini o'rganishga va uni turli xil mashinalarni o'rganish va kompyuterni ko'rish muammolarini hal qilish uchun qo'llashga qaratilgan. Bayes usullari so'nggi 15 yil ichida keng tarqalgan texnikaga aylandi. Ularning asosiy afzalliklari orasida mashinani o'rganish modellarida tizimli parametrlarni avtomatik sozlash, noaniqlik holatida fikr yuritishning to'g'ri usuli, ma'lumotlar massivlarida strukturaviy va ehtimollik o'zaro ta'sirini ko'rib chiqish imkoniyati (faol rivojlanayotgan grafik modellar kontseptsiyasi asosida) va yondashuvni o'z ichiga oladi. bilvosita kuzatuvlar va oldingi g'oyalarni oson birlashtirish imkonini beruvchi ma'lumotlar va model parametrlarini ko'rsatish.

Ishlab chiqilgan texnikalar turli amaliy muammolarni hal qilishda, jumladan, kognitiv jarayonlarda hayvonlar miyasida gen ekspressiyasini tahlil qilishda intensiv qo'llaniladi.

Ma'lumotlarni qazib olish: yangi muammolar va usullar

Tegishli seminar 2-5 kurs talabalari, magistrantlar va barcha qiziquvchilar uchun mo'ljallangan. U bahorgi semestrda ishtirokchilar va taklif etilgan ekspertlarning hisobotlari shaklida o'tkaziladi. Mavzular xilma-xil. Ular naqshni aniqlashda ixchamlik gipotezasini (lekin ular bilan cheklanmagan holda) o'z ichiga oladi; mantiqiy tenglamalarni yechish va boshqaruv sxemalarini sintez qilish; miya faoliyatini tahlil qilishning matematik usullari; qisman tartiblangan to'plamlarning xarakteristikalari; rentgenogrammalar va rasmlarning fotosuratlarini yashirin tasvirga asoslangan qayta ishlashni aniqlash; amaliy masalalarda rasmiy tushunchalarni tahlil qilish.

Klasterlash muammolari

(RAS akademigi Yu. Juravlev va doktor V. Ryazanov)

Turli printsiplarga asoslangan va berilgan namunaning turli bo'limlariga olib keladigan ko'plab klaster algoritmlari mavjud. Ma'lumotlarning statistik modellari mavjud bo'lmaganda, klasterlashning baholash va taqqoslash muammolari paydo bo'ladi. Olingan klasterlash ob'ektiv haqiqatga mos keladimi yoki shunchaki bo'limga ega bo'ladimi? Klasterlash sifatini baholash mezonlari va ularni hisoblash usullari ishlab chiqilgan. Bu mezonlar bizga klasterlash algoritmlari ansambllarini tuzish imkonini beradi.

Intellektual ma'lumotlar qazib olish: yangi muammolar va usullar

(Doktor S. Gurov va doktor A. Maisuradze)

Metrik bo'shliqlarda ma'lumotlarni qazib olish

(Doktor A. Maisuradze)

Tasvirlardagi ma'lumotlarni tahlil qilish va baholash

(Doktor I. Gurevich)

Naqshlarni aniqlashning mantiqiy usullari

(Doktor E. Dyukova)

Axborot nazariyasining kombinatsion usullari

(Doktor V. Leontyev)

Naqshlarni aniqlashning muammoli usullari

(RAS muxbir aʼzosi prof. K. Rudakov va doktor Yu. Chexovich)

So'nggi qog'ozlar

V.V. Ryazanov va Y.I. Tkachev, Tasniflash algoritmlari qo'mitasining Bayes tuzatishiga asoslangan bog'liqliklarni baholash // Hisoblash. Matematika. va matematika. Fizika, jild. 50. yo'q. 9, bet. 1605-1614, 2010 yil.
V.V. Ryazanov, etishmayotgan ma'lumotlarni tiklash uchun ba'zi hisoblash algoritmlari // Kompyuter fanlari bo'yicha ma'ruza matnlari (LNCS), jild. 7042, bet. 372-379, 2011 yil.
K. Vorontsov, Empirik xavfni minimallashtirish uchun haddan tashqari moslashish ehtimoli bo'yicha aniq kombinatsiya chegaralari // Naqshni aniqlash va tasvirni tahlil qilish, jild. 20, yo'q. 3, bet. 269-285, PDF, 427Kb, 2010 yil.
K. Vorontsov va A. Ivaxnenko, pol qo'shma qoidalari uchun qattiq kombinatorlik umumlashtirish chegaralari // Informatika bo'yicha ma'ruza matnlari. 4-Xalqaro konferentsiya namunalarini aniqlash va mashina razvedkasi (PreMI'11), Rossiya, Moskva, 27 iyun - 1 iyul, bet. 66–73, PDF, 153Kb, 2011 yil.
N. Spirin va K. Vorontsov, chiziqli bo'lmagan monotonik ansambli bilan reyting qilishni o'rganish // Informatika bo'yicha ma'ruza yozuvlari. Ko'p tasnifli tizimlar bo'yicha 10-xalqaro seminar (MCS-10). Neapol, Italiya, 15-17 iyun, pp. 16–25, PDF, 490Kb, 2011 yil.
D. Vetrov va A. Osokin, Xudbinlik potentsialiga ega bo'lgan diskret MRF-larda yorliqni saqlashning grafikasi // Mashina o'rganishda diskret optimallashtirish bo'yicha xalqaro seminar materiallari (DISSML NIPS 2011), 2011 yil.
Osokin, D. Vetrov va V. Kolmogorov, Global cheklovlar bilan assotsiativ Markov tarmoqlarida xulosa chiqarish uchun submodulyar parchalanish ramkasi // Kompyuterni ko'rish va naqshlarni aniqlash bo'yicha xalqaro konferentsiya materiallari (CVPR2011), N.Y., AQSh, Springer, pp. 135-142, 2011 yil.
Yangel va D. Vetrov, Soddalashtirilgan skeletga asoslangan shakldagi rasm segmentatsiyasi // Energiyani minimallashtirish usullari bo'yicha xalqaro seminar materiallari (EMMCVPR2011), 2011 yil.
Dyakonov, Deformatsiyalangan chiziqli birikmalarga asoslangan ikkita tavsiya algoritmi // Proc. ECML-PKDD, 2011, Discovery Challenge Workshop, pp. 21-28, 2011 yil.
Dyakonov, Umumlashtirilgan baholash modelining algebraik yopilishlarini tavsiflash uchun ekvivalent tizimlar nazariyasi. II // Hisoblash matematikasi va matematik fizika, jild. 51, yo'q. 3, bet. 490-504, 2011 yil.
N. Dyshkant, L. Mestetskiy, B.X. Shekar va Sharmila Kumari, yadro komponentlarini tahlil qilish yordamida yuzni aniqlash // Neyrokomputing, jild. 74, yo'q. 6, bet. 1053-1057, 2011 yil.
B.H. Shekar, Sharmila Kumari, N. Dyshkant va L. Mestetskiy, FLD-SIFT: Yuzlarni aniq tasniflash uchun sinfga asoslangan shkala o'zgarmas xususiyatni o'zgartirish // Comm. Kompyuter va axborot fanlari, 1, Kompyuter tarmoqlari va axborot texnologiyalari, jild. 142, 1-qism, bet. 15-21, 2011 yil.
Kurakin va L. Mestetskiy, Onlayn skeletizatsiya orqali qo'l imo-ishoralarini aniqlash - doimiy skeletni real vaqtda shakl tahliliga qo'llash // Kompyuterni ko'rish nazariyasi va ilovalari bo'yicha xalqaro konferentsiya materiallari (VISAPP 2011), Vilamoura, Portugaliya, 2011 yil, mart 5-7, bet. 555-560, 2011 yil.
Bakina, A. Kurakin va L. Mestetskiy, Uzluksiz skeletlari bilan qo'l geometriyasi tahlili // Informatika bo'yicha ma'ruza yozuvlari, Rasmni tahlil qilish va tanib olish, Springer, jild. 6753/2011, 2-qism, bet. 130-139, 2011 yil.
I.G. Bakina va L.M. Mestetskiy, Qo'lning tabiiy holatidan qo'l shaklini aniqlash // Qo'lda asoslangan biometrika bo'yicha IEEE xalqaro konferentsiyasi materiallari, Gonkong politexnika universiteti, Gonkong, pp. 170-175, 2011 yil.
Kompyuter ko'rishning yangi ilovalari bo'yicha ikki tomonlama rus-hind ilmiy seminari: seminar Proc. / Ed. A. Maysuradze tomonidan - Moskva, MAKS Press, 2011 .-- 224 b. ISBN 978-5-317-03937-0
D.P.Vetrov, D.A.Kropotov, A.A.Osokin va D.A.Laptev, Yorliq chastotasi cheklovlari bilan variatsion segmentatsiya algoritmlari // Pattern Recogn. va Tasvir tahlili, jild. 20, yo'q. 3, bet. 324-334, 2010 yil.
D.P.Vetrov, D.A.Kropotov, A.A.Osokin, A.Lebedev, V.Galatenko va K.Anoxin, sichqonchaning eksperimental miya qismi uchun anatomik segmentatsiya va gen ifodasini baholashning interaktiv usuli // Proc. 7-stajyor. Konf. Biostatistika va bioinformatika uchun hisoblash intellekt usullari bo'yicha, Palermo, Italiya: Springer, №. 1, bet. 23-34, 2010 yil.
D.P.Vetrov va V.Vishnevskiy, loyqa xatti-harakatlar modellarini aniqlash algoritmi // Proc. Xulq-atvorni o'lchash 2010, 7-stajyor. Konf. Xulq-atvorni tadqiq qilish usullari va texnikasi bo'yicha, Eindoven, Gollandiya: Springer, №. 1, bet. 41-45, 2010 yil.
S.I. Gurov, Aprior taqsimot va izchillik oralig'ini baholashning yangi printsipi // Ilmiy hisoblash. Proc. stajyorning. Eugene Lawler PhD. Maktab. Waterford, Irlandiya: WIT press, pp. 8-20, 2010 yil.
S.I. Gurov, 0-hodisaning ehtimolini baholash // Ilmiy hisoblash. Proc. stajyorning. Eugene Lawler PhD. Maktab. Waterford, Irlandiya: WIT press, pp. 198-209, 2010 yil.
A.I.Maysuradze, Berilgan darajadagi chekli metrikalar bo'shliqlarida domenga yo'naltirilgan asoslar // Ilmiy hisoblash. Proc. stajyorning. Eugene Lawler PhD. Maktab. Waterford, Irlandiya: WIT press, pp. 210-221, 2010 yil.
D.P.Vetrov, D.A.Kropotov va A.A.Osokin, allen miya atlasiga qo'llashda 2 o'lchamli bo'laklar ketma-ketligidan 3 o'lchamli sichqoncha miya modelini qayta qurish // Bioinformatika va biostatistika uchun hisoblash razvedka usullari. Informatika fanidan ma'ruza matnlari, Berlin, Germaniya: Springer, №. 6160, bet. 291-303, 2010 yil.
E.V.Djukova, Yu.I.Juravlev va R.M.Sotnezov, Elementar tasniflagichlar asosida mantiqiy korrektorlar ansamblini qurish // Pattern Recogn. va Tasvir tahlili, jild. 21, yo'q. 4, bet. 599-605, 2011 yil.
D.P.Vetrov va B.K.Yangel, Skeletni soddalashtirishga asoslangan oldingi shakl bilan tasvirni segmentatsiyalash // Proc. stajyor. Energiyani minimallashtirish usullari bo'yicha seminar. Berlin, Germaniya: Springer, pp. 148-161, 2011 yil.

Novikov Aleksandr, Rodomanov Anton, Osokin Anton va Vetrov Dmitriy. Mrflarni tenzor poezdiga qo'yish. Mashina o'rganish tadqiqotlari jurnali, 32 (1): 811–819, 2014.
A. Osokin va D. Vetrov. Markov tasodifiy maydonlarida xulosa chiqarish uchun submodulyar gevşeme. Pattern Analysis and Machine Intelligence bo'yicha IEEE operatsiyalari, 99, 2014 yil.
Bartunov Sergey va Vetrov Dmitriy. Ketma-ket masofaga bog'liq Xitoy restorani jarayoni uchun o'zgaruvchan xulosa. Mashina o'rganish tadqiqotlari jurnali, 32 (1): 1404-1412, 2014.
L. Mestetskiy. Chiziqli segment voronoi diagrammasini bezier egri chiziqlar bilan ifodalash. 24-Xalqaro konferentsiya materiallarida. GRAPHICON-2014, 83–87-betlar. Arxitektura va san'at akademiyasi SFedU Rostov-Donu, 2014 yil.
S.V. Ablameyko, A.S. Biryukov, A.A. Dokukin, A.G. D'yakonov, Yu I. Zhuravlev, V.V. Krasnoproshin, V.A. Obraztsov, M. Yu Romanov va V.V. Ryazanov. Pretsedentga asoslangan tanib olish masalalarida algebraik va mantiqiy tuzatish uchun amaliy algoritmlar. Hisoblash matematikasi va matematik fizika, 54 (12): 1915-1928, 2014.
Tsoumakas Grigorios, Papadopulos Apostolos, Qian Weining, Vologiannidis Stavros, D "yakonov Alexander, Puurula Antti, Read Jesse, Svec Jan, and Semenov Stanislav. Wise 2014: Bosma ommaviy axborot vositalarining maqolalarini mavzular bo'yicha ko'p yorliqli tasniflash. Kompyuter fanlari bo'yicha ma'ruza eslatmalari. 8787: 541-548, 2014 yil.
Vorontsov K. V. Matn to'plamlarining mavzu modellari uchun qo'shimchali tartibga solish // Doklady matematika. 2014, Pleiades Publishing, Ltd. - jild. 89, №. 3, bet. 301-304.
Vorontsov K. V., Potapenko A. A. Ehtimoliy mavzularni modellashtirish bo'yicha o'quv qo'llanma: Stokastik matritsa faktorizatsiyasi uchun qo'shimcha tartibga solish // AIST'2014, Tasvirlar, ijtimoiy tarmoqlar va matnlarni tahlil qilish. Springer International Publishing Shveytsariya, 2014. Kompyuter va axborot fanlarida kommunikatsiyalar (CCIS). jild. 436. bet. 29–46.
Uspenskiy VM, Vorontsov KV, Tselix VR, Bunakov VA Yurakning axborot funktsiyasi: ko'p kasalliklar diagnostikasi tizimi uchun EKG-signalning diskret va noaniq kodlanishi // Metrologiya va testlarda matematik va hisoblash vositalarining yutuqlarida (10-jild), Amaliy fanlar uchun matematika yutuqlari seriyasi, jild. 86, World Scientific, Singapur (2015) 375-382-betlar.
Vorontsov K. V., Potapenko A. A. Mavzu modellarini qo'shimcha tartibga solish // Mashinani o'rganish jurnali. "Ma'lumotlarni tahlil qilish va ilovalar bilan aqlli optimallashtirish" maxsus soni (paydo bo'ladi).

Gurov S.I. Yangi axborot modeli asosida tasniflash algoritmining ishonchliligini baholash // Hisoblash. Matematika va matematika. fizika. 2013.53.N 5. P. 640-656.
Nekrasov K.V., Laptev D.A., Vetrov D.P. Mikroskop tasvirlari yordamida hujayra bo'linish tezligini avtomatik aniqlash // Pattern Recogn. va Anal tasvir. 2013.03.23.N. 1.P. 105-110.
Osokin A.A., Amelchenko E.M., Zvorikina S.V., Chexov S.A., Lebedev A.E., Voronin P.A., Galatenko V.V., Vetrov D.P., Anoxin K.V. Akustik stimulyatsiya paytida hayvonlarning miyasida gen faolligidagi o'zgarishlarning statistik parametrik xaritasi // Eksperimental biologiya va tibbiyot byulleteni. 2013.154. N 5.P.697-699.
Voronin P.A., Vetrov D.P., Ismoilov K. Intermodal ro'yxatga olish orqali sichqonchaning miya tasvirlarini segmentatsiyaga yondashuv // Pattern Recogn. va Anal tasvir. 2013.23.N. 2.P.335-339.
Juravlev Y.I., Laptin Y., Vinogradov A., Lixovid A. Ikki sinfni parvarish qilishda tan olish muammolariga ba'zi yondashuvlarni taqqoslash // Axborot modellari va tahlillari. 2013. 2. N 2.P.103-111.
Chernyshov V.A., Mestetskiy L.M. Palma asosida aniqlash uchun mobil mashina ko'rish tizimi // Proc. 11-stajyor. Konf. Shaklni tan olish. va Tasviriy tahlil .: Yangi axborot texnologiyalari. N 1. Samara: ISOI RAN, 2013. P. 398-401.
Djukova E.V., Lyubimtseva M.M., Prokofjev P.A. Tanib olish muammolarida mantiqiy tuzatuvchilar // Proc. 11-stajyor. Konf. Shaklni tan olish. va Tasviriy tahlil .: Yangi axborot texnologiyalari. N 1. Samara: ISOI RAN, 2013. S. 82-83.
Dishkant N.F. 3D skaner tomonidan olingan nuqta bulutlarini taqqoslash // Kompyuter tasvirlari uchun diskret geometriya. 17-stajyor. Konf. Informatika fanidan ma'ruza matnlari. N 7749. Berlin, Germaniya: Springer, 2013. S. 47-58.
Gurov S.I., Prokasheva O.V., Onishchenko A.A. Rasmiy kontseptsiya tahliliga asoslangan tasniflash usullari // 35-Evropa FCAIR 2013-rasmiy kontseptsiya tahlili ma'lumotni qidirishga javob beradi. N 1. M .: Milliy tadqiqot universiteti Iqtisodiyot oliy maktabi nashriyoti, 2013. S. 95-104.
Mestetskiy L.M., Zimovnov A.V. "O'rta o'qlar" siluetlari yordamida egri skeletni olish // GraphiCon 2013 yil. Kompyuter grafikasi va ko‘rish bo‘yicha 23-xalqaro konferensiya. Konferentsiya materiallari. Vladivostok: Dalnauka, 2013. S. 91-94.
Osokin A., Kohli P., Jegelka S. Tasvir segmentatsiyasi uchun printsipial chuqur tasodifiy maydon modeli // 2013 IEEE Conf. Kompyuterni ko'rish va naqshni aniqlash bo'yicha. N.Y., AQSh: IEEE Computer Society Press, 2013. P. 1971-1978.
Juravlev Y.I., Gurevich I., Trusova Yu., Vashina V. Tasvirlarni tahlil qilishning tavsifiy yondashuvlari muammolari va vazifalari // Proc. 11-stajyor. Konf. Shaklni tan olish. va Tasviriy tahlil .: Yangi axborot texnologiyalari. N 1. Samara: ISOI RAN, 2013. S. 30-35.
Dyakonov A.G. Ma'lumotlarni tahlil qilish algoritmlari javoblarining deformatsiyasi // Spektral va evolyutsiya muammolari. No 23. Simferopol, Ukraina: Taurida milliy V. Vernadskiy universiteti, 2013. P. 74-78.

Bondarenko N.N., Zhuravlev Yu.I. Mantiqiy aniqlash usullari uchun birikmalarni tanlash algoritmi // Hisoblash. Matematika. va matematika. fizika. 2012. 52. No 4. P. 746-749.
D "yakonov A.G. Juftlik L1-masofali matritsaning yagonaligi mezonlari va ularning umumlashtirilishi // Izvestiya. Matematika. 2012.76. N 3.P. 517-534.
Onishchenko A.A., Gurov S.I. Rasmiy kontseptsiyani tahlil qilish va biklasterlash asosida tasniflash: yondashuv imkoniyatlari // Hisoblash matematikasi va modellashtirish. 2012.23.N 3. P. 329-336.
Voronin P.A., Adinetz A.V., Vetrov D.P. Masofaviy maydonga asoslangan shaklni moslashtirish uchun yangi o'lchov // GraphiCon "2012. Kompyuter grafikasi va ko'rish bo'yicha 22-xalqaro konferentsiya. Konferentsiya materiallari. M .: MAKS Press, 2012. P. 101-106.
D "yakonov A.G. Topik tasniflash uchun oddiy algoritmlarni aralashtirish // Hisoblashdagi qo'pol to'plamlar va joriy tendentsiyalar. Informatika bo'yicha ma'ruza matnlari. N 7413. Berlin, Germaniya: Springer, 2012. P. 432-438.
Osokin A.A., Vetrov D.P. Yuqori tartibli potentsiallarga ega MRFlar uchun submodulyar gevşeme // Computer Vision - ECCV 2012. Seminarlar va namoyishlar. Informatika fanidan ma'ruza matnlari. N 7585. Berlin, Germaniya: Springer, 2012. P. 305-314.
Voronin P.A., Vetrov D.P. Shaklga asoslangan ro'yxatga olish uchun mustahkam masofali maydonlar // Axborotni qayta ishlashning intellektualizatsiyasi: 9-xalqaro konferentsiya. M .: Torus Press, 2012. S. 382-385.
Yangel B.K., Vetrov D.P. Oldindan grafik asosidagi shakl bilan global optimal segmentatsiya // Axborotni qayta ishlashning intellektualizatsiyasi: 9-xalqaro konferentsiya. M .: Torus Press, 2012. S. 456-459.

Prezident - Rossiya Fanlar akademiyasining akademigi Evgeniy Ivanovich Moiseev
Dekan vazifasini bajaruvchi - Rossiya Fanlar akademiyasining akademigi Igor Anatolevich Sokolov

Hisoblash matematikasi va kibernetika fakulteti (CMC) Moskva davlat universiteti MV Lomonosov nomidagi Rossiyada amaliy matematika, hisoblash matematikasi, informatika va dasturlash boʻyicha fundamental tadqiqotlar sohasida kadrlar tayyorlash boʻyicha yetakchi oʻquv markazi hisoblanadi.

Fakultet 1970 yilda tashkil etilgan. Uni yaratish haqiqati, strukturaning rivojlanishi va asosiy yo'nalishlari ilmiy faoliyat CMC fakulteti Rossiyadagi eng yirik olimlardan biri - akademik Andrey Nikolaevich Tixonovga to'liq qarzdor. A.N.ning sa'y-harakatlari. Tixonov CMC fakultetini yaratishda akademik M.V. Keldysh - o'sha paytda SSSR Fanlar akademiyasining prezidenti. Bundan tashqari, A.N. CMC fakultetining birinchi 20 yilida dekani bo'lgan Tixonov, fakultetning birinchi a'zolari muhim rol o'ynagan: akademik L.S. Pontryagin, SSSR Fanlar akademiyasining muxbir a'zolari L.N. Bolshev va S.V. Yablonskiy va professorlar I.S. Berezin va Yu.B. Germeyer.

So'nggi yillarda fakultetda amaliy matematika va informatikaning turli fundamental yo'nalishlari bo'yicha Rossiyada etakchi ilmiy maktablar shakllantirildi: noto'g'ri qo'yilgan muammolar nazariyasi, matematik fizika va differentsial tenglamalarning spektral nazariyasi, chiziqli bo'lmagan dinamik tizimlar. va boshqaruv jarayonlari, hisoblash usullari va matematik modellashtirish, o‘yinlar nazariyasi va operatsiyalarni tadqiq qilish, optimal boshqaruv va tizim tahlili, matematik kibernetika va matematik mantiq, ehtimollar nazariyasi va matematik statistika, amaliy va nazariy dasturlash, hisoblash texnikasi arxitekturasida. tizimlar va tarmoqlar.

CMC fakulteti 19 ta kafedrani o'z ichiga oladi: Matematik fizika, Hisoblash usullari, Umumiy matematika, Funktsional tahlil va uning qo'llanilishi, Ilmiy tadqiqotlarni avtomatlashtirish, Hisoblash texnologiyalari va modellashtirish, Superkompyuterlar va kvant informatika, Nochiziqli dinamik tizimlar, Optimal boshqaruv jarayonlari, Tizimli analitik jarayonlar. statistika, operatsiyalar tadqiqoti, matematik prognozlash usullari, matematik kibernetika, tizimli dasturlash, algoritmik tillar, kompyuter tizimlarini avtomatlashtirish, axborot xavfsizligi, ingliz tili.

Kafedra mudirlari orasida akademiklar Yu.I. Juravlev, A.B. Kurjanskiy, E.I. Moiseev, Yu.S. Osipov, I.A. Sokolov, E.E. Tyrtishnikov, B.N. Chetvertushkin, muxbir a'zo V.V. Voevodin, A.I. Avetisyan, R.L. Smelyanskiy.

Fakultetda kadrlar tayyorlash bakalavriat va magistrlarni tayyorlash uchun quyidagi asosiy ta’lim dasturlari bo‘yicha olib boriladi: 010300 “Fundamental informatika va axborot texnologiyalari”, 010400 “Amaliy matematika va informatika”.

Moskva davlat universitetining hisob-kitob matematikasi va kibernetika fakultetida bakalavriat yo‘nalishlari bo‘yicha o‘qiyotgan talabalar uchun o‘quv dasturi fundamental matematik tayyorgarlikni nazarda tutadi. Talabalar matematik tahlil, kompleks o‘zgaruvchining funksiyalari nazariyasi, funksional analiz, chiziqli algebra, analitik geometriya, oddiy differensial tenglamalar, matematik fizika tenglamalari, ehtimollar nazariyasi, matematik statistika, matematik mantiq, diskret matematika, tadqiqot, o‘yin usullari, operatsiyalarni o‘rganadilar. nazariya, optimal nazorat, ekstremal muammolar.

Fakultet talabalari bilan bog'liq keng ko'lamli kurslar o'qitiladi hisoblash texnologiyasi va dasturlash: algoritmlar va algoritmik tillar, kompyuter arxitekturasi va assembler tili, operatsion tizimlar, amaliy dasturlar, kompyuter grafikasi, parallel hisoblashlar, maʼlumotlar bazalari, operatsion tizimlar, sunʼiy intellekt, obyektga yoʻnaltirilgan dasturlash, kompyuter tarmoqlari, tarmoq texnologiyalari, dasturlash tizimlari, tekshirish modellar bo'yicha dasturlar, ob'ektga yo'naltirilgan tahlil va loyihalash, dasturni spetsifikatsiya qilishning rasmiy usullari.

O'qitishda kompyuterlarda amaliy ishlar, jumladan, yuqori unumdor hisoblash tizimlarida ishlash muhim o'rin tutadi. O'qish davomida talabalar bir nechta operatsion tizimlarda ishlashni o'rganadilar va kamida uchta dasturlash tilini o'rganadilar. Barcha talabalar ingliz va gumanitar fanlarni o'rganishadi.

Dastlabki ikki kursda mashg'ulotlar umumiy tarzda olib boriladi o'quv dasturlari va dasturlar. Asosiy e'tibor umumiy matematik tayyorgarlik va nazariy va amaliy dasturlashga qaratilgan. So'nggi paytlarda superkompyuterlar, superkompyuter texnologiyalaridan modellashtirishda, parallel hisoblashda foydalanishga katta e'tibor berilmoqda. Uchinchi kursdan boshlab talabalar o‘zlari tanlagan kafedralar bo‘yicha mutaxassislikdan o‘tadilar. Har bir talaba maxsus seminarda ishlaydi va o'z rahbariga ega.

Bakalavriyat bo‘limi bitiruvchilari fakultet magistraturasida o‘qishni davom ettirishlari mumkin. Magistraturada o‘qish muddati 2 yil. Magistraturaga qabul tanlov asosida amalga oshiriladi. Fakultetning magistratura bosqichida ilmiy-tadqiqot ishlariga moyillik ko‘rsatgan bitiruvchilar fakultet qoshidagi aspiranturada o‘qishni davom ettirishlari mumkin. Aspiranturaning kunduzgi bo‘limida o‘qish muddati 4 yil.

“Amaliy matematika va informatika” yoʻnalishi boʻyicha magistrlarni tayyorlash “Hisoblash texnologiyalari va modellashtirish”, “Differensial operatorlarning spektral nazariyasi va taqsimlangan tizimlarni boshqarish”, “Hisoblash texnologiyalari va modellashtirish” yoʻnalishlari boʻyicha amalga oshiriladi. Raqamli usullar va matematik modellashtirish "," Matematik fizikada kompyuter usullari, teskari masalalar va tasvirni qayta ishlash "," Zamonaviy usullar Matematik modellashtirish ”,“ Operatsion tadqiqotlar va aktuar matematika ”,“ Diskret tuzilmalar va algoritmlar ”,“ Diskret boshqaruv tizimlari va ularning qo‘llanilishi ”,“ Statistik tahlil va xavflarni bashorat qilish ”,“ Kompyuter tizimlarining axborot xavfsizligi ”,“ Nochiziqli dinamik tizimlar nazariyasi : Analiz, sintez va nazorat "," Matematik modellashtirish usullari va optimallashtirish usullari boshqariladigan jarayonlar"," Ma'lumotlarni tahlil qilishning mantiqiy va kombinatoryal usullari "," Tizim tahlili, dinamikasi va boshqaruvining matematik usullari "," Intellektual tizimlar "," Katta ma'lumotlarni aqlli tahlil qilish "," Kompilyator texnologiyalari "," Dasturlash texnologiyalari "," Superkompyuter tizimlari va ilovalari ”, “Tarqatilgan tizimlar va kompyuter tarmoqlari”, “Kvant informatika”, “Kompyuter tarmoqlari uchun dasturiy ta’minot”, “Axborot xavfsizligini ta’minlash uchun matematik va dasturiy ta’minot”, “Tasvirga ishlov berishning matematik va kompyuter usullari”, “Paralel dasturlash texnologiyalari va yuqori. -ishlab chiqarishni hisoblash", "Katta ma'lumotlar: infratuzilma va muammolarni hal qilish usullari". “Fundamental informatika va axborot texnologiyalari” yo‘nalishi bo‘yicha magistrlarni tayyorlash “Ochiq axborot tizimlari”, “Korxonani boshqarish uchun axborot tizimlari” dasturlari bo‘yicha amalga oshiriladi.

Fakultetdagi ta’limni fan bilan chambarchas bog‘liqsiz tasavvur etib bo‘lmaydi. Talabalar fakultet kafedralarida, akademik institutlarda yoki ilmiy laboratoriyalarda olib boriladigan ilmiy tadqiqotlarga majburiy ravishda jalb qilinadi. Fakultetda matematik fizika, hisoblash elektrodinamika, issiqlik va massa almashish jarayonlarini modellashtirish, teskari masalalar, tasvirni qayta ishlashning matematik usullari, fizikada matematik modellashtirish, farq usullari, ochiq axborot texnologiyalari, statistik tahlil, kompyuterning matematik masalalari kabi ilmiy laboratoriyalar tashkil etilgan. xavfsizlik, hisoblash ustaxonasi va axborot tizimlari, hisoblash tizimlari, ta'limdagi axborot tizimlari va ilmiy tadqiqot, kompyuter grafikasi va multimedia, dasturlash texnologiyalari, elektron kompyuterlar, matematik modellashtirish vositalari, sanoat matematikasi, shuningdek, talaba tadqiqot laboratoriyasi Intel va Microsoft texnologiya laboratoriyasi.

Fakultet kompyuterlar bilan yaxshi jihozlangan. Intel protsessorlari asosidagi eng zamonaviy multimedia texnologiyalari va dasturiy ta'minot bilan jihozlangan bir nechta kompyuter sinflari, UNIX operatsion tizimlarida ishlaydigan ish stantsiyalarining bir necha sinflari mavjud. Barcha sinflar Internetga kirish bilan optik tolali aloqaga asoslangan lokal tarmoqqa birlashtirilgan. Fakultetda bir nechta grafik stansiyalar, jumladan HP Apollo-9000, yuqori unumdor klaster va IBM eServer pSeries 690 Regatta multiprotsessorli superkompyuterlari mavjud. 2008 yilda fakultetda quvvati taxminan 30 teraflops (sekundiga trillionlab suzuvchi nuqta operatsiyalari) bo‘lgan IBM Blue Gene/P superkompyuteri o‘rnatildi. 2009 yildan beri Lomonosov superkompyuteri ishlamoqda.

Fakultet Intel, Microsoft, Microsoft Research, IBM, Hewlett-Packard, Sun, Cisco, SAP, Samsung kabi yirik IT kompaniyalari bilan yaqin hamkorlik aloqalariga ega; ko'plab rus kompaniyalari: Luxoft, Redlab, IT, Garant, Consultant-Plus, DVM, Kaspersky Lab, Mail.Ru Group va boshqalar. Fakultetda CISCO mintaqaviy akademiyasi mavjud. Rossiya Fanlar akademiyasining institutlari bilan birgalikda fakultet superkompyuterlarni modellashtirish bo'yicha o'quv va ilmiy markazni yaratdi.

Fakultet bitiruvchilarini ishga joylashtirishda hech qanday muammo yo‘q. Fakultet bitiruvchilari kompyuter texnologiyalari qo‘llaniladigan barcha yo‘nalishlarda: akademik va ilmiy-tadqiqot institutlari, oliy o‘quv yurtlari, davlat va davlat idoralari, banklar, sug‘urta, moliyaviy, konsalting firmalari, Rossiya va xorijiy firmalar va boshqalarda ishlaydi. Bitiruvchilarning uchdan bir qismi aspiranturada o‘qishni davom ettirmoqda. .

Fakultet bir qator xorijiy oliy o‘quv yurtlari bilan hamkorlik va talabalar almashinuvi bo‘yicha shartnomalarga ega. O‘qituvchi va ilmiy xodimlar rahbarligida chuqur nazariy tayyorgarlikning faol amaliy va ilmiy-tadqiqot ishlari bilan uyg‘unligi fakultet bitiruvchilarini mehnat bozorida raqobatbardosh qiladi.

Kreslolarning g'alati tavsiflari ... bu "Matematik natijalar bo'yicha raqobat mavjud bo'lgan kam sonli joylardan biri" degan ma'noni anglatadi. - tushunmadim

Keling, SA haqida harakat qilaylik ...
Departament sayti http://sa.cs.msu.su/

Bu kafedra boshqalardan ajralib turadi ... fakultetda eng to'liq va sifatli matematik ta'lim beradi.

O'quv rejasining asosini optimal boshqaruv bo'yicha kurslar tashkil etadi. OAning mohiyati A ob'ektini B to'plamiga optimal tarzda ko'chirish va boshqarishdan iborat. Bu muammo o'zining barcha mavhumligiga qaramay, butunlay boshqa sohalarda keng qo'llaniladi. Shunday qilib, A ob'ekti raketa, zavoddagi pulemyot, iqtisodiyotning bir qismi sifatida zavodning o'zi yoki hatto qimmatli qog'ozlar portfeli bo'lishi mumkin.

Ma'lumki, bu muammoni hal qilish uchun, umumiy holda, siz matematikaning kasal vagonini bilishingiz kerak - bularning barchasi kafedra kurslari doirasida ... funktsional va qavariq tahlilda (CA yagona bo'limdir) berilgan. Bu OM ga funkan uchun kredit olishga yordam beradi), identifikatsiya nazariyasi, ya'ni barqarorlik, ya'ni dinamik tizimlar + ODE va PDE ning ba'zi sinflari + Kalman filtri va vaqt qatorlari haqidagi asosiy narsalar. Nazariyaga talabalar Matlabda, kvant muhandislari va moliyachilar uchun yetakchi matematik toʻplamda bajariladigan koʻp amaliy topshiriqlar hamroh boʻladi. Shuningdek, talabalarga ushbu nazariyaning matematik biologiya, iqtisod va moliyaviy matematikada qanday qo'llanilishi aytiladi ...

Qamrashning kengligiga qaramay - materialning chuqurligi sovet davrining eng yaxshi an'analariga mos keladi ... kafedra talabalar bilimini tekshirishga ham mas'uliyat bilan yondashadi - bu uning boshqa bo'limlarda odatiy raspyazdiai munosabatini ijobiy ajratib turadi ... talaba materialni o'rganmaguncha imtihon-imtihonini cheksiz topshirishi mumkin ... mening shaxsiy eng yaxshisi - 6 ta urinish (barcha ta'riflarni o'rganganimdan so'ng - teoremani isbotlash - masalani yechish - test 20 daqiqada olingan). Natijada, CA talabalari o'qituvchilar sonining ko'pligi tufayli jirkanch darajada o'qiladigan onlayn kurslarni o'tishda zarracha muammoga duch kelmaydilar.

Kafedrada ajoyib mutaxassislar ishlaydi:
Kurjanskiy asoschi ota, megamind, kamdan-kam hollarda Rossiyaga tashrif buyuradi, lekin doimo aloqada, juda talabchan, qattiq, lekin adolatli.
Bratus - mamlakatdagi matematik biologiyaning etakchi mutaxassislaridan biri, taqdiri juda qiyin bo'lgan juda yoqimli inson.
Shananin mamlakatning matematik iqtisod bo‘yicha yetakchi mutaxassislaridan biridir
Arutyunov - sof matematika, qavariq tahlil, o'z shogirdlariga ko'p vaqt ajratadi
Lotov - ko'p mezonli optimallashtirish, Rossiya Fanlar akademiyasining institutida o'tiradi - men u bilan kam aloqada bo'lganman
Smirnov - moliyaviy matematik, SN ko'plab amaliy loyihalar bilan shug'ullanadi, uning ilmiy qiziqishlari tasodifiy jarayonlar, ajoyib inson, lekin u talabalar uchun juda kam vaqtga ega.
Shuningdek, bir nechta yosh yigitlar Darin, Tochilin, Rublev
Afsuski, ularning ko'pchiligi boshqa joylarda yarim kunlik ishlashga majbur, chunki professorlarning maoshi shunchaki etarli emas ... natijada ularning vaqti cheklangan, ammo agar talaba haqiqatan ham ilmiy ishda biror narsani muhokama qilishni xohlasa, ular doimo vaqt topadilar.

Har yili kafedra iqtidorli bolalarni yig'ishga muvaffaq bo'ladi. O'quv qiyinchiliklari jamoani birlashtiradi - men hali ham ko'plab sinfdoshlarim bilan aloqada bo'laman - garchi men boshqa tomonda yashasam ham globus... Ajablanarlisi shundaki, a’lo baholarga bitiruvchilarning foiz nisbati bo‘yicha kafedra fakultetda yetakchilar orasida barqaror turadi. Tezislarning sifati boshqa bo'limlar bilan ham yaxshi taqqoslanadi, bu erda ko'pchilik 4-kursdan boshlab ishlaydi va ularning diplomlari jiddiy emas, rasmiy javobga o'xshaydi. ilmiy ish... Kafedra to'liq bandlikni o'z zimmasiga oladi, kamdan-kam hollarda kimdir uni 3-4 kursdagi ish bilan birlashtira oladi ... Men uni birlashtirishga majbur bo'ldim - shuning uchun, afsuski, men kafedrada imkonimdan ko'ra kamroq bilim oldim.

Bitiruvchilar kim ishlaydi va bunga arziydimi? Fanlar akademiyasining boshqa bo‘limlari yigitlari singari ular asosan IT va moliya sohasida ishlaydilar... mamlakatimizda kuchli amaliy matematiklarga talab kam – xorijda o‘qishni davom ettirish uchun borish imkoniyati mavjud (PhD)

Ba'zida men o'zimdan o'tmishga olib borilganimda qaysi bo'limni tanlagan bo'lardim deb so'rayman va men yana SA ni tanlayman deb javob beraman.

P.S: Tildagi xatolarim uchun sori, rus tilida ko'p yozmayman.