računarstvo

Broj 36

Poštovani,


u broju 36. časopisa math.e vam donosimo pregled rezultata na granici matematike i računarstva. U članku Prepoznavanje lica pomoću tenzorske dekompozicije singularnih vrijednosti autora Nele Bosner i Ivan Zirduma pokazujemo primjenu tenzorskih dekompozicija -- koji se dobivaju kao višedimenzionalna poopćenja dekompozicije singularnih vrijednosti -- u problemu prepoznavanja lica. Korištenje tenzora, kao višedimenzionalnih tablica i s tim povezanih operacija, u računarstvu je jedna od dominantnih istraživačkih tema posljednjih 10 godina. Veza optimizacije i problema modeliranja u podacima bogatom okruženju je ključna u razvoju informacijskih znanosti. Ovaj članak pruža vrlo ugodan uvod u ovo područje primijenjene matematike uključujući i MALTAB kodove osnovnih algoritama. U članku Topološka semantika modalne logike autora Bojana Pažeka i Tina Perkova prikazujemo jedan od pristupa modalnoj logici koja je u temelju distribuiranog računarstva. Članak istražuje veze logike i ostalih matematičkih disciplina i od interesa je čitateljima zainteresiranim za osnove računarstva. Konačno u članku, O indeksima snage u sustavima glasovanja da-ne autora Tomislava Maroševića i Marije Šarić prikazuju se osnove matematičke teorije odlučivanja. Ovo je izvrsna motivacija za proučavanje matematike u operacijskim istraživanjima te zainteresiranom čitatelju pokazuje još jedan most između matematike i primjena s posebnim osvrtom na primjenu matematike u rješavanju društveno relevantnih pitanja.


Želim vam ugodno čitanje.


Luka Grubišić

  • Share this

Popis mogućih tema i mentora za natječaj za najbolji studentski poster

 Uvod

Na ovoj stranici, koja će biti u izradi tijekom cijelog trajanja natječaja, bit će objavljivane sugestije i pomoćne informacije za izradu studentskih postera.

 

Svaki od sudionika dobit će na raspolaganja površinu DIN A0 koja će biti označena imenom (grupe) sudionika. U okviru te površine svaki od sudionika može prezentirati svoj rad na bilo koji izabrani grafički način (više odvojenih listova papira, jedan veliki list papira ili nešto drugo). Ne postoji ni jedno formalno ograničenje ili zahtjev na način prezentacije postera, osim toga da se sudionici moraju ograničiti na dodijeljeni A0 prostor.

 

U natječaju će se jednako vrednovati samostalni kao i grupni radovi. Moguće je prijaviti dio rada koji je nastao ili je trenutno u razmatranju za Rektorovu nagradu, seminarski rad na nekom od naprednih kolegija na studiju ili diplomski rad. Svakao je poželjno da studenti što je moguće prije kontaktiraju nekog mentora. To će biti onaj nastavnik koji će napisati i potvrdu da je rad nastao u okviru uobičajenih studentskih aktivnosti.

 

Lista tema i mentora

 

Naslov: Karupova i Spragueova interpolacijska formula

Sadržaj: Opisati metode nalaženja glatke interpolacije za beskonačan niz tocaka (čvorova). Opisati moguće primjene u izradi i analizi tablica smrtnosti i modeliranju intenziteta smrtnosti.

 

Literatura: Joseph L.F. De Kerf, The interpolation method of Sprague-Karup, Journal of Computational and Applied Mathematics, Vol I, no. 2, 1975., 101-110

 

Dostupno na  ovoj adresi

 

Predlaže temu: Damir Bakić

 

Naslov: Primjena B-splajnova u mijenjanju razlučivosti slike

Opis: Vrijednosti piksela originalne slike interpoliraju se tenzorskim produktom splajnova, te se vrijednosti piksela slike u novoj razlučivosti dobivaju evaluacijom interpolanta.

Literatura: Carl de Boor: A Practical Guide to Splines, Revised Edition, Springer,
New York (2001)

 

Predlaže temu: Tina Bosner

 

Naslov: Matematičko modeliranje rasta arterije i aneurizmi

Aneurizma je lokalizirana deformacija stijenke krvne žile. Moze se pojaviti u bilo kojoj krvnoj žili, a od posebnog su interesa aneurizme u aorti i moždanim krvnim žilama. Kako aneurizma raste, povečava se rizik od pucanja što u velikom broju slučajeva znači smrt. Relizirajte na računalu 2D model rasta aneurizme metodom konačnih elemenata.

 

Više informacija možete dobiti na ovom linku.

 

Naslov: Neuronska mreža kao alat predviđanja kretanja tržišta

Konkretni uzorak trgovanja vrijednosnicama kompanija podijelite u trening skup (cca. 70% podataka) i testni skup (preostalih 30%). Istrenirajte neuronsku mrežu na prvom skupu i testirajte njeno predviđanje na testnom skupu.

 

Detaljnu uputu možete nači ovdje.

 

Predlagatelji: Ivan Augustin i Luka Grubišić

 

Naslov: Otkrivanje prijevara u transakcijama.

Razvijte metodu otkrivanja vrijednosti velikog otklona od modela ponašanje podataka (outlier detection). Koristite podatke o pravim transakcijama, i provjerite ponašanje metode u otkrivanju prijevara.

 

Detaljnu uputu možete nači ovdje.

 

  • Share this