Буркатовская Юлия Борисовна: различия между версиями
Pvp (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Pvp (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 23: | Строка 23: | ||
|Награды и премии = | |Награды и премии = | ||
}} | }} | ||
'''Буркатовская Юлия Борисовна''' – кандидат физико-математических наук, доцент | '''Буркатовская Юлия Борисовна''' – кандидат физико-математических наук, доцент Отделения информационных технологий [[Инженерная школа информационных технологий и робототехники|Инженерной школы информационных технологий и робототехники]] [[ТПУ|Томского политехнического университета]]. | ||
==Биография== | ==Биография== | ||
В 1995 | Окончила Томский государственный университет в 1995 г. | ||
В 1995 - 1998 гг. - аспирантка ТГУ. | |||
В | С 1998 г. - программист кафедры прикладной математики и кибернетики ТГУ. | ||
В 2002 - 2017 гг. - доцент кафедры вычислительной техники института кибернетики ТПУ. | |||
В 2017 - 2018 гг. - доцент кафедры информационных систем и технологий ТПУ. | |||
С 2018 г. - доцент Отделения информационных технологий. | |||
==Научная деятельность== | |||
Научное направление - обнаружение моментов изменения свойств случайных процессов. | |||
Под воздействием внешних факторов параметры случайного процесса могут скачкообразно изменяться в заранее неизвестный момент времени (в частности, резкие скачки курсов акций, изменение интернет-трафика под воздействием хакерских атак, и т.д.). Обнаружение момента изменения параметров, или обнаружение разладки, является одной из классических задач, возникающих при анализе временных рядов. В практических приложениях разладка может означать смену режима системы, выход из стационарного режима, сбой в работе системы. Скорейшее обнаружение момента разладки является важным для поддержки решений, связанных с наблюдаемой системой, например, для корректировки управления, устранения неисправности и т.д. Наиболее сложной и приближенной к реальности является ситуация, в которой параметры процесса до и после разладки неизвестны, так же как и распределение шумов. | |||
С | За последние годы в соавторстве с Воробейчиковым С.Э. и Сергеевой Е.Е. были получены результаты, связанные с гарантированным обнаружением разладок и оцениванием параметров авторегрессионных процессов с условной неоднородностью (ARCH, AR/ARCH, GARCH, TAR/ARCH процессы), применяющихся для описания процессов, для которых характерны кластерность и выбросы (например, финансовых данных). Рассматриваемые модели сложны для анализа, поскольку являются процессами с неизвестной и в общем случае неограниченной дисперсией шумов, зависящей от предыдущих наблюдений. Как правило, их исследование проводится в асимптотической постановке либо с помощью численного моделирования. В наших работах предложены модификации метода наименьших квадратов, позволяющие ограничить дисперсию оценок и вероятности ошибочных решений для конечного объема выборки, определяемого с помощью специального правила остановки. | ||
Совместно с Воробейчиковым С.Э. и Кабановой Т.В. были разработаны модификации метода кумулятивных сумм для обнаружения многократных разладок. Результаты применены для оценивания состояния управляющей цепи дважды стохастического пуассоновского потока и для обнаружения скачка параметров нефтегазового оборудования. | |||
Буркатовской Ю.Б. разработан ряд оригинальных программ для имитационного моделирования акустического излучения. Основной задачей является оценка вклада многократного рассеяния акустического излучения в интенсивность прошедшего излучения, поскольку данный вклад невозможно оценить аналитически. Проведены численные эксперименты для различных моделей атмосферы и получены зависимости вклада многократного рассеяния от параметров атмосферы. | |||
==Педагогическая деятельность== | ==Педагогическая деятельность== | ||
Преподаваемые курсы: | Преподаваемые курсы: | ||
- Теория графов; | |||
- Теория автоматов; | |||
- Дискретная математика; | |||
- Профессиональная подготовка на английском языке. | |||
==Ссылки== | ==Ссылки== | ||
Версия от 05:36, 8 февраля 2019
| Буркатовская Юлия Борисовна | |
 | |
| Научная сфера: |
физика |
|---|---|
| Место работы: |
ТПУ |
| Учёная степень: |
кандидат физико-математических наук |
| Альма-матер: |
ТГУ |
Буркатовская Юлия Борисовна – кандидат физико-математических наук, доцент Отделения информационных технологий Инженерной школы информационных технологий и робототехники Томского политехнического университета.
Биография
Окончила Томский государственный университет в 1995 г.
В 1995 - 1998 гг. - аспирантка ТГУ.
С 1998 г. - программист кафедры прикладной математики и кибернетики ТГУ.
В 2002 - 2017 гг. - доцент кафедры вычислительной техники института кибернетики ТПУ.
В 2017 - 2018 гг. - доцент кафедры информационных систем и технологий ТПУ.
С 2018 г. - доцент Отделения информационных технологий.
Научная деятельность
Научное направление - обнаружение моментов изменения свойств случайных процессов.
Под воздействием внешних факторов параметры случайного процесса могут скачкообразно изменяться в заранее неизвестный момент времени (в частности, резкие скачки курсов акций, изменение интернет-трафика под воздействием хакерских атак, и т.д.). Обнаружение момента изменения параметров, или обнаружение разладки, является одной из классических задач, возникающих при анализе временных рядов. В практических приложениях разладка может означать смену режима системы, выход из стационарного режима, сбой в работе системы. Скорейшее обнаружение момента разладки является важным для поддержки решений, связанных с наблюдаемой системой, например, для корректировки управления, устранения неисправности и т.д. Наиболее сложной и приближенной к реальности является ситуация, в которой параметры процесса до и после разладки неизвестны, так же как и распределение шумов.
За последние годы в соавторстве с Воробейчиковым С.Э. и Сергеевой Е.Е. были получены результаты, связанные с гарантированным обнаружением разладок и оцениванием параметров авторегрессионных процессов с условной неоднородностью (ARCH, AR/ARCH, GARCH, TAR/ARCH процессы), применяющихся для описания процессов, для которых характерны кластерность и выбросы (например, финансовых данных). Рассматриваемые модели сложны для анализа, поскольку являются процессами с неизвестной и в общем случае неограниченной дисперсией шумов, зависящей от предыдущих наблюдений. Как правило, их исследование проводится в асимптотической постановке либо с помощью численного моделирования. В наших работах предложены модификации метода наименьших квадратов, позволяющие ограничить дисперсию оценок и вероятности ошибочных решений для конечного объема выборки, определяемого с помощью специального правила остановки.
Совместно с Воробейчиковым С.Э. и Кабановой Т.В. были разработаны модификации метода кумулятивных сумм для обнаружения многократных разладок. Результаты применены для оценивания состояния управляющей цепи дважды стохастического пуассоновского потока и для обнаружения скачка параметров нефтегазового оборудования.
Буркатовской Ю.Б. разработан ряд оригинальных программ для имитационного моделирования акустического излучения. Основной задачей является оценка вклада многократного рассеяния акустического излучения в интенсивность прошедшего излучения, поскольку данный вклад невозможно оценить аналитически. Проведены численные эксперименты для различных моделей атмосферы и получены зависимости вклада многократного рассеяния от параметров атмосферы.
Педагогическая деятельность
Преподаваемые курсы:
- Теория графов;
- Теория автоматов;
- Дискретная математика;
- Профессиональная подготовка на английском языке.