F1 Прикладна математика

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18299
Освітня програма: "Прикладна математика"

Browse

Browsing F1 Прикладна математика by Author "Михалевич, Вадим"

Now showing 1 - 6 of 6
  • Thumbnail Image
    Item
    Застосування полів Ґіббса у розпізнаванні образів
    (2021) Сичов, Володимир; Михалевич, Вадим
    Мета дослідження: зображення байєсівських підходів в задачах цифрової обробки зображень та у відновленні зашумлених зображень за допомогою алгоритму семплування Гіббса.
  • Thumbnail Image
    Item
    Марковські стрибкоподібні процеси з локальною взаємодією
    (2021) Дідик, Тимур; Михалевич, Вадим
    Мета роботи – розглянути напівмарковські процеси, марковські стрибкоподібні процеси, локальну та синхронну взаємодію, розглянути моделі марковських стрибкоподібних процесів, побудову імовірнісного розподілу та зробити програмну реалізацію побудови розподілу та аналізу стрибкоподібного процесу.
  • Thumbnail Image
    Item
    Моделювання стохастичних ігор зі скінченним горизонтом на прикладі гри "го"
    (2021) Федоренко, Андрій; Михалевич, Вадим
    В представленій роботі було проаналізовано багатокрокову гру "го" з точки зору теорії ігор. Для демонстрації теоретичної частини, реалізовано програмний продукт у вигляді гри. Використано мову програмування Python (в основному бібліотеку pygame для більш простої роботи з графічними елементами та логікою взаємодії з грою).
  • Thumbnail Image
    Item
    Напівмарковські процеси прийняття рішень з рандомізованим дисконтом
    (2021) Галдецький, Андрій; Михалевич, Вадим
    Метою даної роботи є ознайомлення з принципами та способами практичного використання напівмарковських процесів з рандомізованим дисконтом.
  • Thumbnail Image
    Item
    Прогнозування масових явищ заданих послідовністю
    (2020) Левченко, Іларія; Михалевич, Вадим
    Курсова робота присвячена статистичним закономірностям масових явищ; запропоновано програмну реалізації алгоритму запропонованого Михалевичем В.М. [2]. Алгоритм є аналогом алгоритму пошуку ймовірності подій за допомогою статистичного означення ймовірності, і дає змогу обчислити статистичну закономірність для послідовності відносних частот. Робота складається з вступу, двох розділів, висновку, списку використаних джерел та додатків. Один з шляхів виникнення статистичної закономірності пов'язаний з задачею рішення, де інформаційна частина не може бути подана ймовірнісним розподілом. В таких задачах, де параметр W не є статистично стійким, параметр W та його поведінку можна описати за допомогою певного узагальнення ймовірнісного розподілу, а саме статистичною закономірністю.
  • Thumbnail Image
    Item
    Створення інтерактивної системи побудови суб’єктивної шкали корисності на прикладі грошових доходів (Програмна реалізація)
    (2020) Заморський, Ігор; Михалевич, Вадим
    Теорія очікуваної корисності являється потужним механізмом в сфері прийняття рішень на протязі багатьох десятиліть починаючи з середини ХХ століття. Вона часто використовується в фінансовій та економічній теорії для передбачень, також в управлінських дисциплінах для приписів і психології – для опису. Модель очікуваної корисності часто використовується в багатьох дослідженнях, та має багато математичних пояснень і модифікацій. В цій роботі я хотів би зупинитись на програмній реалізації експериментальної системи для визначення суб’єктивної шкали корисності певного індивіда. Математична частина теорії корисності досить чітко описується в багатьох книгах, присвячених цьому, отже я приведу лише деякі деталі з них для загального розуміння усієї теми.