СППМ
Материал из eSyr's wiki.
(Различия между версиями)
(bells and whistles) |
|||
| Строка 10: | Строка 10: | ||
=== Математические методы решения биометрических задач === | === Математические методы решения биометрических задач === | ||
| - | * Объём | + | * '''Объём''': 4 часа |
| - | * Кафедра: кафедра математической физики | + | * '''Кафедра''': кафедра математической физики |
| - | * Лектор: к. ф.-м. н., доцент А. С. Крылов | + | * '''Лектор''': к. ф.-м. н., доцент А. С. Крылов |
| - | * Программа курса: | + | * '''Программа курса''': |
| - | ** Лекция 1. Линейные методы и регуляризующий метод нелинейного адаптивного повышения разрешения изображений. Метод суперразрешения получения изображения высокого разрешения по набору изображений низкого разрешения. Применения для повышения разрешения изображения лица на видео | + | ** ''Лекция 1''. Линейные методы и регуляризующий метод нелинейного адаптивного повышения разрешения изображений. Метод суперразрешения получения изображения высокого разрешения по набору изображений низкого разрешения. Применения для повышения разрешения изображения лица на видео |
| - | ** Лекция 2. Задача распознавания человека по изображению радужной оболочки глаза. Этапы предобработки изображений глаз. параметризация на основе проекционного методы обращения преобразования Фурье. Проблемы реальной практической реализации метода | + | ** ''Лекция 2''. Задача распознавания человека по изображению радужной оболочки глаза. Этапы предобработки изображений глаз. параметризация на основе проекционного методы обращения преобразования Фурье. Проблемы реальной практической реализации метода |
* Материалы курса будут выложены на сайте лаборатории математических методов обработки изображений кафедры математической физики: http://imaging.cs.msu.su | * Материалы курса будут выложены на сайте лаборатории математических методов обработки изображений кафедры математической физики: http://imaging.cs.msu.su | ||
=== Некоторые проблемы теории ЧУМ === | === Некоторые проблемы теории ЧУМ === | ||
| - | * Объём | + | * '''Объём''': 6 часов |
| - | * Кафедра: методов математического прогнозирования | + | * '''Кафедра''': методов математического прогнозирования |
| - | * Лектор: к. ф.-м. н., доцент С. И. Гуров | + | * '''Лектор''': к. ф.-м. н., доцент С. И. Гуров |
| - | * Программа курса: излагается материал по частично упорядоченным (ч. у.) множествам, мало освещённый в отечественной математической литературе и, как правило, отсутствующий в традиционных курсах математических дисциплин (кроме очень узкоспециальных). Вводятся операции, которые могут производиться над ч. у. множествами и рассматриваются важные понятия полуидеала, размера и замыкания Дедекинда-Макнилла ч. у. множеств. Изучается практически важное понятие размерности, основанное на теоремах Шпильрайна-Дашника-Миллера и Оре. Представлены результаты по данной тематике, полученные в последнее время (как правило, зарубежными исследователями и не опубликованные на русском языке). Отмечаются нерешённые проблемы теории. Обсуждаются вопросы несводимости ч. у. множеств в связи с т. н. «проблемой В. Д. Ногина» | + | * '''Программа курса''': излагается материал по частично упорядоченным (ч. у.) множествам, мало освещённый в отечественной математической литературе и, как правило, отсутствующий в традиционных курсах математических дисциплин (кроме очень узкоспециальных). Вводятся операции, которые могут производиться над ч. у. множествами и рассматриваются важные понятия полуидеала, размера и замыкания Дедекинда-Макнилла ч. у. множеств. Изучается практически важное понятие размерности, основанное на теоремах Шпильрайна-Дашника-Миллера и Оре. Представлены результаты по данной тематике, полученные в последнее время (как правило, зарубежными исследователями и не опубликованные на русском языке). Отмечаются нерешённые проблемы теории. Обсуждаются вопросы несводимости ч. у. множеств в связи с т. н. «проблемой В. Д. Ногина» |
=== Динамические системы и модели биологии === | === Динамические системы и модели биологии === | ||
| - | * Объём | + | * '''Объём'': 6 часов |
| - | * Кафедра: системного анализа | + | * '''Кафедра''': системного анализа |
| - | * Лектор: профессор Александр Сергеевич Братусь | + | * '''Лектор''': профессор Александр Сергеевич Братусь |
| - | * Программа курса: | + | * '''Программа курса''': |
*# Модели численности популяций (логистический рост, закон Гомперца, эффект Олли, гиперболический рост популяции населения Земли). Линейная скорость роста, как марковская цепь с непрерывным временем и дискретными состояниями. Дискретные модели. Теорема Шарковского. Модель взаимодействия загрязнения и окружающей среды. Модель вспышки численности | *# Модели численности популяций (логистический рост, закон Гомперца, эффект Олли, гиперболический рост популяции населения Земли). Линейная скорость роста, как марковская цепь с непрерывным временем и дискретными состояниями. Дискретные модели. Теорема Шарковского. Модель взаимодействия загрязнения и окружающей среды. Модель вспышки численности | ||
*# Математические модели взаимодейстивя популяций. Модель «хищник-жертва». Модель конкуренции. Биологические осцилляторы. Модели распределения эпидемии и терапии. | *# Математические модели взаимодейстивя популяций. Модель «хищник-жертва». Модель конкуренции. Биологические осцилляторы. Модели распределения эпидемии и терапии. | ||
| Строка 34: | Строка 34: | ||
=== Математическое моделирование в научных исследованиях === | === Математическое моделирование в научных исследованиях === | ||
| - | * Объём | + | * '''Объём''': 4 часа |
| - | * Кафедра: автоматизации научных исследований | + | * '''Кафедра''': автоматизации научных исследований |
| - | * Лектор: зав. каф. АНИ, чл.-корр. РАН Д. П. Костомаров (Лекция 1), проф. А. М. Попов (Лекция 2) | + | * '''Лектор''': зав. каф. АНИ, чл.-корр. РАН Д. П. Костомаров (Лекция 1), проф. А. М. Попов (Лекция 2) |
| - | * Программа курса: | + | * '''Программа курса''': |
| - | ** Лекция 1. Математическое моделирование в задачах управляемого синтеза. Будет представлена история развития идей в проблеме управляемого термоядерного синтеза. Показана роль разработки вычислительных моделей в теоретическом анализе и предсказании удержания и нагрева плазмы в установках управляемого термоядерного синтеза. | + | ** ''Лекция 1. Математическое моделирование в задачах управляемого синтеза.'' Будет представлена история развития идей в проблеме управляемого термоядерного синтеза. Показана роль разработки вычислительных моделей в теоретическом анализе и предсказании удержания и нагрева плазмы в установках управляемого термоядерного синтеза. |
| - | ** Лекция 2. «Вычислительные нанотехнологии». Лекция посвящена вычислительным аспектам, возникающим при создании устройств нано-размеров. Основной акцент ставится на описании многомасштабных моделей для описания систем частиц от квантового уровня до моделирования молекулярной динамики и сплошной среды. Приводятся основные методы, положенные в основу современных пакетов параллельных программ, реализованных в мире на суперкомпьютерах в мире для изучения и проектирования нано-систем. | + | ** ''Лекция 2. «Вычислительные нанотехнологии».'' Лекция посвящена вычислительным аспектам, возникающим при создании устройств нано-размеров. Основной акцент ставится на описании многомасштабных моделей для описания систем частиц от квантового уровня до моделирования молекулярной динамики и сплошной среды. Приводятся основные методы, положенные в основу современных пакетов параллельных программ, реализованных в мире на суперкомпьютерах в мире для изучения и проектирования нано-систем. |
Версия 18:55, 10 марта 2009
Содержание |
Современные проблемы прикладной математики
Сводный курс.
Расписание мини-курсов
- 16, 23 марта, 16:20, ауд. П-14. Математические методы решения биометрических задач.
- 16, 23, 30 марта, 14:35, ауд. П-14. Некоторые проблемы теории ЧУМ
- 10, 17, 24 марта, 16:20, ауд. П-14. Динамические системы и модели биологии
- 6 апреля, 12:50, 14:35, ауд. П-14. Математическое моделирование в научных исследованиях
Математические методы решения биометрических задач
- Объём: 4 часа
- Кафедра: кафедра математической физики
- Лектор: к. ф.-м. н., доцент А. С. Крылов
- Программа курса:
- Лекция 1. Линейные методы и регуляризующий метод нелинейного адаптивного повышения разрешения изображений. Метод суперразрешения получения изображения высокого разрешения по набору изображений низкого разрешения. Применения для повышения разрешения изображения лица на видео
- Лекция 2. Задача распознавания человека по изображению радужной оболочки глаза. Этапы предобработки изображений глаз. параметризация на основе проекционного методы обращения преобразования Фурье. Проблемы реальной практической реализации метода
- Материалы курса будут выложены на сайте лаборатории математических методов обработки изображений кафедры математической физики: http://imaging.cs.msu.su
Некоторые проблемы теории ЧУМ
- Объём: 6 часов
- Кафедра: методов математического прогнозирования
- Лектор: к. ф.-м. н., доцент С. И. Гуров
- Программа курса: излагается материал по частично упорядоченным (ч. у.) множествам, мало освещённый в отечественной математической литературе и, как правило, отсутствующий в традиционных курсах математических дисциплин (кроме очень узкоспециальных). Вводятся операции, которые могут производиться над ч. у. множествами и рассматриваются важные понятия полуидеала, размера и замыкания Дедекинда-Макнилла ч. у. множеств. Изучается практически важное понятие размерности, основанное на теоремах Шпильрайна-Дашника-Миллера и Оре. Представлены результаты по данной тематике, полученные в последнее время (как правило, зарубежными исследователями и не опубликованные на русском языке). Отмечаются нерешённые проблемы теории. Обсуждаются вопросы несводимости ч. у. множеств в связи с т. н. «проблемой В. Д. Ногина»
Динамические системы и модели биологии
- 'Объём: 6 часов
- Кафедра: системного анализа
- Лектор: профессор Александр Сергеевич Братусь
- Программа курса:
- Модели численности популяций (логистический рост, закон Гомперца, эффект Олли, гиперболический рост популяции населения Земли). Линейная скорость роста, как марковская цепь с непрерывным временем и дискретными состояниями. Дискретные модели. Теорема Шарковского. Модель взаимодействия загрязнения и окружающей среды. Модель вспышки численности
- Математические модели взаимодейстивя популяций. Модель «хищник-жертва». Модель конкуренции. Биологические осцилляторы. Модели распределения эпидемии и терапии.
- Модель предбиологической эволюции. Теория квазивидов М. Эйгена. Эволюция гиперциклов.
Математическое моделирование в научных исследованиях
- Объём: 4 часа
- Кафедра: автоматизации научных исследований
- Лектор: зав. каф. АНИ, чл.-корр. РАН Д. П. Костомаров (Лекция 1), проф. А. М. Попов (Лекция 2)
- Программа курса:
- Лекция 1. Математическое моделирование в задачах управляемого синтеза. Будет представлена история развития идей в проблеме управляемого термоядерного синтеза. Показана роль разработки вычислительных моделей в теоретическом анализе и предсказании удержания и нагрева плазмы в установках управляемого термоядерного синтеза.
- Лекция 2. «Вычислительные нанотехнологии». Лекция посвящена вычислительным аспектам, возникающим при создании устройств нано-размеров. Основной акцент ставится на описании многомасштабных моделей для описания систем частиц от квантового уровня до моделирования молекулярной динамики и сплошной среды. Приводятся основные методы, положенные в основу современных пакетов параллельных программ, реализованных в мире на суперкомпьютерах в мире для изучения и проектирования нано-систем.
