Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН


Бучацкий Рубен Артурович

Метод динамической компиляции SQL-запросов для реляционных СУБД

Диссертация принята к защите

Искомая степень: Кандидат технических наук.

Специальность: 2.3.5 – Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей.

Дата размещения: 04 октября 2022.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 08 декабря 2022.

Официальный оппонент: Волконский Владимир Юрьевич, кандидат технических наук (05.13.11).

Место работы, должность: Публичное акционерное общество «Институт электронных управляющих машин им.И.С.Брука», начальник отделения «Системы программирования».

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. ЭЛЬБРУС КАК АРХИТЕКТУРА ДЛЯ ЗАДАЧ НРС. Тютляева Е.О., Одинцов И.О., Московский А.А., Конюхов С.С., Мармузов Г.В., Нейманзаде М.И., Аникин А.А., Логинов В.Е., Волконский В.Ю. Суперкомпьютерные дни в России. 2019. С. 152-161.
  2. Нейман-заде М.И., Волконский В.Ю. Среды программирования и оптимизирующие компиляторы для компьютеров с микропроцессорами архитектуры «ЭЛЬБРУС» // Приборы. 2018. №.8. С. 21-29.
  3. Русяев Р.М., Нейман-заде М.И., Ермолицкий А.Е., Волконский В.Ю. Программно-аппаратные средства выявления ошибок обращения к памяти для архитектуры «Эльбрус». //Вопросы радиоэлектроники, сер. ЭВТ вып. 2, 2017, №3. С.33-38.
  4. Ким А.К., Волконский В.Ю., Груздов Ф.А., Нейман-заде М.И., Тихорский В.В. Аппаратно-программные технологии, реализованные на базе микропроцессоров с архитектурой «Эльбрус». // Качество и жизнь. Научно-производственный и культурно-образовательный ж-л Миннауки. Специальный выпуск. 2016. С.81-89.
  5. Roman M. Rusiaev, Murad I. Neiman-Zade, Alexandr V. Ermolitsky, Valery I. Perekatov, and Vladimir Yu. Volkonsky. Various Buffer Overflow Detection Means for Elbrus Microprocessors. // IEEE Proceedins of the 2016 International Conference on Engineering and Telecommunication (EnT-2016). November 29, 2016. P.118-122.

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Соколинский Леонид Борисович, доктор физико-математических наук (05.13.18).

Место работы, должность: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)», проректор по информатизации.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Starkov A.E., Sokolinsky L.B. Building 2D Model of Compound Eye Vision for Machine Learning // Mathematics. 2022. Vol. 10, no. 2. Article number 181. DOI:10.3390/MATH10020181.
  2. Ольховский Н.А., Соколинский Л.Б. Визуальное представление многомерных задач линейного программирования // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2022. Т. 11, № 1. С. 31–56. DOI: 10.14529/cmse220103.
  3. Sokolinskaya I.M., Sokolinsky L.B. VaLiPro: Linear Programming Validator for Cluster Computing Systems // Supercomputing Frontiers and Innovations. 2021. Vol. 8, No. 3. P. 51-61. DOI:10.14529/jsfi210303.
  4. Sokolinsky L.B. BSF-skeleton: A template for parallelization of iterative numerical algorithms on cluster computing systems // MethodsX. 2021. Vol. 8. Article 101437. DOI:10.1016/j.mex.2021.101437.
  5. Соколинский Л.Б., Соколинская И.М. О валидации решений задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах // Вычислительные методы и программирование. 2021. Т. 22, № 4. С. 252-261. DOI: 10.26089/NUMMET.V22R416.
  6. Соколинский Л.Б., Соколинская И.М. О генерации случайных задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2021. Т. 10, № 2. С. 38–52. DOI: 10.14529/cmse210203.
  7. Sokolinsky L.B. BSF: A parallel computation model for scalability estimation of iterative numerical algorithms on cluster computing systems // Journal of Parallel and Distributed Computing. 2021. Vol. 149. P. 193-206. DOI:10.1016/j.jpdc.2020.12.009.
  8. Sokolinsky L.B., Sokolinskaya I.M. Scalable Parallel Algorithm for Solving Non-stationary Systems of Linear Inequalities // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2020. Vol. 41, No. 8. P. 1571–1580. DOI: 10.1134/S1995080220080181.
  9. Федянина Р.С., Соколинский Л.Б. Двумерная модель фасеточного зрения // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2020. Т. 9, № 4. С. 48–66. DOI: 10.14529/cmse200404.
  10. Иванов С.А., Никольская К.Ю., Радченко Г.И., Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л. Концепция построения цифрового двойника города // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2020. Т. 9, № 4. С. 5–23. DOI: 10.14529/cmse200401.
  11. Соколинский Л.Б., Соколинская И.М. Об одном итерационном методе решения задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах // Вычислительные методы и программирование. 2020. Т. 21, № 3. С. 329–340. DOI: 10.26089/NumMet.v21r328.
  12. Ежова Н.А., Соколинский Л.Б. Программная поддержка модели BSF // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2019. Т. 8, № 4. С. 84–99. DOI:10.14529/cmse190406.
  13. Силкина Н.С., Соколинский Л.Б. Структурно-иерархическая дидактическая модель электронного обучения // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2019. Т. 8, № 4. С. 56-83. DOI:10.14529/cmse190405.
  14. Ежова Н.А., Соколинский Л.Б. Модель параллельных вычислений BSF-MR // Системы управления и информационные технологии. 2019. № 3 (77). С. 15-21.
  15. Ежова Н.А., Соколинский Л.Б. Обзор моделей параллельных вычислений // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2019. Т. 8, № 3. С. 58–91. DOI:10.14529/cmse190304.

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Институт проблем управления им.В.А.Трапезникова Российской академии наук».

Контактные данные: 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65, +7(495)334-89-10, dan@ipu.ru, www.ipu.ru

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. МГНОВЕННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ. Михайлов А.М., Каравай М.Ф., Сивцов В.А. Автоматика и телемеханика. 2022. № 3. С. 144-155.
  2. СЦЕНАРНЫЙ АНАЛИЗ УЯЗВИМОСТИ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СЛОЖНЫМИ СИСТЕМАМИ. Чернов И.В. Автоматика и телемеханика. 2022. № 5. С. 133-147.
  3. СПОСОБ СНИЖЕНИЯ РАЗМЕРНОСТИ ПРОСТРАНСТВА ПРИЗНАКОВ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ РЕЧЕВЫХ ЭМОЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ. Исхакова А.О., Вольф Д.А., Мещеряков Р.В. Автоматика и телемеханика. 2022. № 6. С. 38-52.
  4. УПРАВЛЕНИЕ ГРУППОВЫМ ПОВЕДЕНИЕМ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ: ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Кутахов В.П., Мещеряков Р.В. Проблемы управления. 2022. № 1. С. 67-74.
  5. КОМБИНИРОВАННЫЙ ТОЧНЫЙ АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КОММИВОЯЖЕРА В ПРИЛОЖЕНИИ К ЗАДАЧАМ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКИ. Ульянов М.В., Фомичёв М.И. Информационные технологии. 2022. Т. 28. № 3. С. 141-147.
  6. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ. Вересников Г.С., Голев А.В., Московцев А.М., Мартиросян М.П. Информационные технологии. 2022. Т. 28. № 9. С. 475-484.
  7. АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИЗБЫТОЧНОСТИ НА ПОКАЗАТЕЛИ НАДЕЖНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ. Кульба В.В., Сомов С.К., Шелков А.Б. Надежность. 2022. Т. 22. № 1. С. 4-12.
  8. ОЦЕНКА ВРЕМЕНИ ОТКЛИКА СРЕДЫ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЙ С ИНТЕНСИВНЫМ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАННЫХ. Горбунова А.В., Вишневский В.М. Информационно-управляющие системы. 2022. № 4 (119). С. 12-19.
  9. АЛГЕБРАИЧЕСКАЯ СПЕЦИФИКАЦИЯ ГРАФОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР. Ковалёв С.П. Информатика и ее применения. 2022. Т. 16. № 1. С. 2-9.
  10. К ВОПРОСУ МИГРАЦИИ БАЗ ДАННЫХ ИЗ СРЕДЫ ORACLE В СРЕДУ POSTGRESQL. Курако Е.А., Орлов В.Л. Программная инженерия. 2022. Т. 13. № 1. С. 32-40.
  11. МЕТОД ЭНТРОПИЙНО-РАНДОМИЗИРОВАННОГО ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПРОПУЩЕННЫХ ДАННЫХ. Дубнов Ю.А., Полищук В.Ю., Попков Ю.С., Полищук Ю.М., Мельников А.В., Сокол Е.С. Автоматика и телемеханика. 2021. № 4. С. 140-160.
  12. Gubanov, D. A., & Petrov, I. Y. V. (2021). Information communities in social networks. Part I: From concept to mathematical models. Problemy Upravleniya, 1, 15-23.
  13. Gubanov, D. A. (2021). A study of a complex model of opinion dynamics in social networks. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1740, No. 1, p. 012040). IOP Publishing.
  14. Бызов, Л. Г., Губанов, Д. А., Козицин, И. В., & Чхартишвили, А. Г. (2020). Идеальный политик для социальной сети: подход к анализу идеологических предпочтений пользователей. Проблемы управления, 4(0), 15-26.
  15. Губанов, Д. А., Петров, И. В., & Чхартишвили, А. Г. (2020). Многомерная модель динамики мнений в социальных сетях: индексы поляризации. Проблемы управления, 3(0), 26-33.

Отзыв ведущей организации: Скачать