Защита диссертации - Бучацкий Рубен Артурович

Бучацкий Рубен Артурович

Метод динамической компиляции SQL-запросов для реляционных СУБД

Диссертация защищена

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.
16. Gubanov, D. A. (2020). Influence in social networks: formalization variants. Upravlenie Bol'shimi Sistemami, 85, 51-71.
17. Gubanov, D. A., & Chkhartishvili, A. G. (2018). Influence levels of users and meta-users of a social network. Automation and Remote Control, 79(3), 545-553.
18. Губанов, Д. А., Чхартишвили, А. Г., & Бойко, Л. М. (2018). О моделях влияния в социальных сетях. In Социофизика и социоинженерия'2018 (pp. 81-82).
19. Гилязова, А. А., Федянин, Д. Н., & Губанов, Д. А. (2018). Анализ модели с отсевом активных пользователей для случая ориентированных графов. In Социофизика и социоинженерия'2018 (pp. 147-148).

Отзыв ведущей организации: Скачать

Решение диссертационного совета по результатам защиты диссертации: Принято решение о присуждении степени.

Присутствовало 17 из 22 членов диссертационного совета: Аветисян А.И., Петренко А.К., Зеленов С.В., Абрамов С.А., Белеванцев А.А., Бурдонов И.Б., Дроздов А.Ю., Евтушенко Н.В., Жданов А.А., Захаров В.Н., Карпов Л.Е., Козачок А.В., Крюков В.А., Лаврищева Е.М., Позин Б.А., Серебряков В.А., Шнитман В.З.

Заключение диссертационного совета: Скачать