Научная деятельность

Международная лаборатория ЛАТАС – лаборатория алгоритмов и технологий анализа сетевых структур (зав.лаб. Калягин В.А.)  https://nnov.hse.ru/latna

(учебный процесс: программа подготовки бакалавров по направлению «Прикладная математика и информатика», программы подготовки магистров «Интеллектуальный анализ данных», «Master of computer vision»)

 

Направления исследований

- анализ неопределенности в сетевых моделях. Руководитель направления Калягин В.А. (зав.лаб.)

- теоретические оценки сложности задач дискретной оптимизации в сетях (на графах). Руководитель направления Малышев Д.С. (внс лаб)

- эффективные вычислительные алгоритмы задач дискретной оптимизации. Руководитель направления Бацын М.В. (внс лаб)

- методы искусственного интеллекта для компьютерного зрения, включая промышленные технологии распознавания образов для мобильных устройств. Руководитель направления Савченко А.В. (внс лаб)

 

Прикладные темы:

1) Решение прикладных  задач оптимизации с разработкой программного обеспечения. Задачи транспортной логистики (оптимизация перевозок) в том числе задачи высокой вычислительной сложности  с большим числом переменных и ограничений. Задачи складской логистики (оптимизация размещения товаров на складе,  оптимизация маршрутов наборщиков и др.). Задачи организации производства (оптимизация производственных ячеек, оптимизация расписаний и др.). Оптимизация в сетевых структурах. Анализ критических узлов в сети. Smart grids (интеллектуальные сети). Оптимизация в условиях неопределенности (стохастическая оптимизация – stochastic optimization). Оценки рисков.

 

2) Разработка моделей и методов интеллектуального анализа данных для решения прикладных задач заказчика. Разработка программного обеспечения. Работа с большими массивами данных (Big Data). Применение современных методов интеллектуального анализа данных: Log Analysis – анализ логов (сессий) поведения клиентов, Deep Learning (глубокое обучение для классификации), Association rules (выделение ассоциативных правил), Network Approach (анализ сетевых структур) и др. 

 

3) Распознавание образов, распознавание изображений, распознавание звуков, анализ текстов. Разработка и внедрение эффективных методов распознавания в условиях малых выборок и большой размерности пространства признаков.  Распознавание сложных структур: эффективные алгоритмы (теория и программные средства) поиска ближайшего объекта в больших массивах данных разной природы.

 

Лаборатория ТАПРАДЕСС – лаборатория теории и практики систем поддержки принятия решений  (зав.лаб. Бабкин Э.А.)

https://nnov.hse.ru/bipm/tapradess/

(учебный процесс: программа подготовки бакалавров по направлению «Бизнес-информатика», программа подготовки магистров «Бизнес-информатика»)

 1) Разработка и анализ моделей бизнес-процессов с применением современных методологий и программных инструментов (BPMN, DEMO, IBM Business Modeller).

 2) Разработка имитационных моделей организации с применением методов системной динамики и многоагентных технологий.

 3) Разработка математических моделей дискретной оптимизации и их программная реализация с использованием различных технологий (удовлетворение ограничений, эвристическое программирование, нейросетевые методы, многоагентные технологии).

 4) Проектирование и реализация структур баз данных для оперативной или аналитической обработки данных.

 5) Семантическая интеграция разнородных источников данных на основе технологий семантического интернета и многоагентных систем.

 

Международная лаборатория ДСП – лаборатория динамических систем и приложений (зав. лаб. Починка О.В.)

(учебный процесс: программа подготовки бакалавров по направлению «Математика», программа подготовки магистров по направлению «Математика», программа подготовки аспирантов по направлению «Математика и механика»)

 Научные направления:

      1)   Теория динамических систем и приложения (О.В. Починка)

Топологические методы исследования динамических систем и их связи с геометрией несущего многообразия. Моделирование процессов и явлений, а также исследование построенных моделей с помощью применения качественной теории динамических систем и современных численных методов. Исследования явления синхронизации в динамических системах, возникающих при моделирование колебательных процессов. Исследования механизмов возникновения хаоса и его свойства в динамических системах различной природы. Нахождение условий вложения дискретной динамической систем в поток для обоснования результатов численных экспериментов. Построение эффективных методов конструирования глобальных функций Ляпунова для описания асимптотического поведения орбит дискретных динамических систем.  Конструирование вычислительных алгоритмов для построения моделей со сложной динамикой, прогнозируемого типа.

      2)   Теория структур со специальными геометрическими, топологическими и алгебраическими свойствами (Н.Г. Чебочко)

Исследование геометрии и динамики слоений с трансверсальными и слоевыми структурами, в том числе проблемы существования минимальных множеств, аттракторов и хаотического поведения. Исследование и применение в динамике расслоений с геометрическими структурами. Топологическая классификация распадающихся вещественных алгебраических кривых в проективной плоскости. Исследование деформаций классических  алгебр Ли и классификация простых алгебр Ли над полем характеристики 2.  

     3)   Математическая физика и теория функций (И.Д. Ремизов)

Решение эволюционных уравнений с переменным коэффициентами с помощью формул Фейнмана, квазифейнмановских интегральных формул, а также формул, полученных с помощью оператора сдвига. Оценка скорости сходимости черновских аппроксимаций операторных C0-полугрупп.  Поиск глобальных экстремумов функций, оценки цифровых сумм. Построение мультисолитонных решений нелинейных интегрируемых уравнений, их статистический анализ. Исследование механизмов формирования «волн-убийц» в рамках нелинейных уравнений математической физики. Решения уравнений математической физики с переменными коэффициентами с целью нахождения зон максимального усиления волн. Динамические системы ассоциированные с эпидемиями типа COVID-19.