Кафедра дискретного аналізу та інтелектуальних систем

  • Про кафедру
  • Стратегія
  • Співробітники
  • Навчальні курси
  • Викладацький розклад
  • Методичні матеріали
  • Дослідження
  • Новини

Кафедра дискретного аналізу та інтелектуальних систем є випускною і забезпечує підготовку фахівців освітнього рівня бакалавр та магістр за спеціальністю «Комп’ютерні науки» в межах галузі знань «Інформаційні технології». Підготовка забезпечується читанням дисциплін на вибір з інтелектуальних систем, методів представлення знань, експертних систем, методів вибору і прийняття рішень, моделювання та прогнозування економіко-екологічних процесів.

Кафедра забезпечує читання на факультеті трьох загальних курсів: Дискретна математика (спеціальності „Прикладна математика”, „Комп’ютерні науки”, „Системний аналіз”, „Кібербезпека”) – професор М. М. Притула, професор Ю. М. Щербина; Теорія ймовірностей та математична статистика (спеціальність „Комп’ютерні науки”) – професор М. М. Притула; Методи оптимізації та дослідження операцій (спеціальність „Комп’ютерні науки”) – доцент  Р.М. Олійник; Системи штучного інтелекту (спеціальність „Комп’ютерні науки”) – професор Ю. М. Щербина.

Викладачі кафедри підтримають наукові контакти з коледжем США (Concordia College, Moohead, MN, USA, (Ph.D. Oksana Bihun)) і з AGH University of Science and Technology, Dept. of Applied Mathematics, Krakow, Poland (Prof. L. Plachta).

Підготовка докторів філософії (PhD) здійснюється за спеціальністю 122 – “Комп’ютерні науки”. Наукове керівництво здійснюють проф. М. М. Притула, проф. Ю. М. Щербина, доц. Н. М. Колос.

Кафедра була cтворена у 2003 році.

Співробітники

завідувачПРИТУЛА Микола Миколайовичзавідувач
професорЩЕРБИНА Юрій Миколайовичпрофесор
доцентКОКОВСЬКА Ярина Володимирівнадоцент
доцентКОЛОС Надія Мирославівнадоцент
доцентОЛІЙНИК Роман Миколайовичдоцент
доцентПЕЛЮШКЕВИЧ Ольга Володимирівнадоцент
асистентКВАСНИЦЯ Галина Андріївнаасистент
асистентКИРИЧЕНКО Наталія Володимирівнаасистент
асистентКОРКУНА Наталія Михайлівнаасистент
асистентПОЗДНЯКОВА Інна Володимирівнаасистент
асистентПРЯДКО Ольга Ярославівнаасистент
асистентСМИЧОК Марія Богданівнаасистент
асистентСТОЙКО Тетяна Ігорівнаасистент
інженер 1 категоріїЯНЧИНСЬКА Олександра Степанівнаінженер 1 категорії

1 курс

2 курс

3 курс

4 курс

5 курс

6 курс

Викладацький розклад



Методичні матеріали

Монографії:

  1. Гентош О. Є. Диференціально-геометричні та Лі-алгебраїчні основи дослідження інтегровних нелінійних динамічних систем на функціональних многовидах / О. Є. Гентош, М. М. Притула, А. К. Прикарпатський. – Львів: Видавн. Центр  ЛНУ ім. І. Франка, 2006. – 408 с.
  2. Годич О. В. Комп’ютерне розпізнавання жестів. /  О. В. Годич, М. В. Давидов, Ю. В. Нікольський, В. В. Пасічник, Ю. М. Щербина // Монографія – Львів: Компанія «Манускрипт», 2011. – 304 с.
  3. Годич О. В. Українська жестова мова / О. В. Годич, М. В. Давидов, Ю. В. Нікольський, В. В. Пасічник, Ю. М. Щербина // Монографія – Львів: Піраміда, 2009.  – 254 с.

Підручники:

  1. Нікольський Ю. В. Дискретна математика / Ю. В. Нікольський, В. В. Пасічник, Ю. М. Щербина. // Підручник. Затверджено МОН України для студентів вищих навч. закладів. – Київ: BHV, 2006, 2007. – 368 c.
  2. Нікольський Ю. В. Дискретна математика / Ю. В. Нікольський, В. В. Пасічник, Ю. М. Щербина. // Підручник. Затверджено МОН України для студентів вищих навч. закладів. – Львів: «Магнолія – 2006», 2013. – 432 c.

Посібники:

  1. Нікольський Ю.В. Системи штучного інтелекту / Ю. В. Нікольський, В. В. Пасічник, Ю. М. Щербина. // Навчальний посібник Затверджено МОН України для студентів вищих навч. закладів.–  Львів: Магнолія, 2010, 2013. – 280 с.
  2. Пасічник В. В. Математична лінґвістика / В. В. Пасічник, Ю. М. Щербина, В. А. Висоцька, Т. В. Шестакевич // Навчальний посібник. Затверджено МОН України для студентів вищих навч. закладів. – Львів: Новий Світ, 2012. –  360 с.
  3. Притула М. М. Динамічні моделі та методи прийняття рішень у ринковій економіці / М. М. Притула // Навч. посібник. Затверджено МОН України для студентів вищих навч. закладів. – Львів:  Видавн. центр ЛНУ ім. І.Франка, 2007. –256
  4. Притула М. М. Вступ у теорію формальних мов і автоматів / М. М. Притула, М. В. Жук, Ю. М. Щербина // Навч. посібник. – Львів: Вид-во ЛНУ ім. І. Франка, 2005. – 70 с.
  5. Притула М. М. Практикум із теорії статистики / М. М. Притула, О. Є. Онишко // Навч. посібник. Затверджено МОН України для студентів вищих навч. закладів. – Львів:  “Компакт-ЛВ”,  2006. – 224 с.
  6. Притула М. М. Практикум із теорії статистики /М. М. Притула, О. Є. Онишко // Навч. посібник. Затверджено МОН України для студентів вищих навч. закладів. Видання друге – Львів: “Компакт – ЛВ”, 2007 .–  228 c.
  7. Притула М. М. Алгоритми дискретної математики та обчислювальна складність / М. М. Притула, Ю. М. Щербина // Навч. посібник. – Львів: Вид-во ЛНУ ім.І.Франка, 2002. – 117 c.
  8. Трушевський В. М. Технології та мови програмування для штучного інтелекту. Часнина I. Основи програмування мовою Prolog / В. М. Трушевський // Навчальний посібник. . – Львів: Видавн. центр ЛНУ ім. І.Франка, 2006.–121 с.
  9. Трушевський В. М. Мови програмування для штучного інтелекту. Програмування мовою PROLOG. / В. М. Трушевський // Навчальний посібник. Затверджено МОН України для студентів вищих навч. закладів. – Львів: Видавн. центр ЛНУ ім. І.Франка, 2009.–150 с.
  10. Яцишин В. П. Порадник щодо розв’язування задач зі статистики: навч.-метод. посібник / В. П. Яцишин, М. М. Притула, Л. М. Смага // Навч.-метод. посібник. – ЛІБС УБС НБУ. – Львів, 2010. – 235 с.
  11. Яцишин В. П. Статистика / В. П. Яцишин, М. М. Притула, М. К. Русинко, Л. М. Смага // Навч. посібник / ЛІБС УБС НБУ. – Львів, 2009. – 211 с.

Дослідження

Наукова робота кафедри присвячена методам дослідження та розв’язування диференціальних рівнянь в частинних похідних, системам штучного інтелекту, заснованих на індуктивних методах. Використовуючи методи симплектичної теорії та градієнтно-голономного алгоритму, досліджена гідродинамічна система типу Кортевега-де Фріза, що описує деякі процеси в гідродинаміці. Вивчено, при яких значеннях коефіцієнтів нелінійна динамічна система володіє нескінченною ієрархією законів збереження та має пару імплектичних операторів. Для розв’язування задач Коші для сингулярно збурених систем диференціальних рівнянь запропоновано одно крокове степеневе інтегрування. Визначено умови стійкості та монотонності схеми. Знайдено область значень параметрів, за яких забезпечується стійкість та монотонність матриці без необхідності обчислювання матричної експоненти. Схему Лі-алгебричних дискретних апроксимацій перенесено для розв’язування задач Коші. Показано, що задачу Коші зі звичайним диференціальним рівнянням можна звести до розв’язування системи алгебричних рівнянь. Задачу Коші для рівнянь в частинних похідних зведено до системи алгебричних рівнянь. Особливістю схеми є можливість застосовування одної і тієї ж оберненої матриці для швидкої побудови наближеного розв’язку задач різними початковими та крайовими умовами.

Розглянуто ідею застосування гібридного підходу на основі штучних нейронних мереж (ШНМ) та методу скінченних елементів (МСЕ) до розв’язування різних типів задач математичної фізики: адвекції дифузії, теплопровідності. До розв’язування задач стоку мілкої води застосовано ШНМ на основі радіальних базисних функцій (РБФ). Побудовано загальну математичну модель руслового стоку рідини, розроблено чисельну схему МСЕ з використанням кусково-лінійних та кусково-квадратичних апроксимацій. Розглянуто підхід до моделювання стоку нестисливої рідини у псевдопризматичному руслі з вертикальною площиною симетрії. Одержано нові результати досліджень стосовно питання про оцінку швидкості збіжності методу Канторовича для розв’язування лінійних двовимірних задач математичної фізики для окремих випадків крайових умов. Наведено й теоретично обґрунтовано наближений розв’язок лінійної двовимірної крайової задачі з диференціальним рівнянням четвертого порядку зі змінними коефіцієнтами, який отримано методом Канторовича.

На основі методологій штучного інтелекту розглядаються задачі побудови програмного забезпечення для моделювання поведінки інтелектуальних агентів у віртуальному середовищі. Розв’язано актуальну науково-прикладну задачу створення інформаційної системи моделювання поведінки інтелектуальних агентів у задачі навігації. Проведено дослідження методів машинного навчання систем штучного інтелекту. Основна увага зосереджена на застосуванні методів машинного навчання до задачі прогнозування. Розглянуто ефективний графовий алгоритм сегментації графічних образів. Досліджено аспекти ефективної реалізації алгоритму, зокрема використання структури даних «об’єднання множин, які не перетинаються», з евристиками «скорочення шляху» та «об’єднання за рангом». Оцінено придатність алгоритму до використання в автоматизованих системах. Проаналізовано застосовність мір кластерної придатності для оцінювання якості сегментації. Розглянуто застосування породжувальних граматик у лінґвістичному моделюванні.

27 вересня розпочинає роботу наукова конференція APAMCS-2021 (оновлено)

24.09.2021 | 16:59

Шановні колеги!
На сайті  http://apamcs.lnu.edu.ua   доступна для ознайомлення
робоча програма XXVI Міжнародної наукової конференції
“Сучасні проблеми прикладної математики та комп’ютерних наук”.
Відкриття та початок роботи конференції відбудеться
27 вересня 2021 р. о 10:00
в очному режимі та режимі відеоконференції з використанням платформи ZOOM.
Регламент роботи
Програма конференції (оновлено)

Читати »

Вітаємо Галину Квасницю з успішним захистом кандидатської дисертації

31.03.2021 | 19:07

30 березня 2021 року
на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 35.195.01
в Інституті прикладних проблем механіки і математики ім. Я.С. Підстригача НАН України
асистентка кафедри дискретного аналізу та інтелектуальних систем
Галина Андріївна Квасниця
успішно захистила дисертацію на здобуття наукового ступеня кандидата фізико-математичних наук
“Побудова та аналіз h-адаптивних схем методу скінченних елементів для задач теорії пружності”,
науковий керівник професор Г.А. Шинкаренко
Вітаємо!

Читати »