Защита диссертации - Луценко Владислав Вячеславович

Луценко Владислав Вячеславович

Разработка математической модели, методов и алгоритмов для повышения скорости обработки данных в туманных вычислениях с использованием модулярной арифметики

Диссертация принята к защите

Искомая степень: Кандидат физико-математических наук.

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

Дата размещения: 17 сентября 2025.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 27 ноября 2025.

Официальный оппонент: Феоктистов Александр Геннадьевич, доктор технических наук (05.13.11).

Место работы, должность: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова Сибирского отделения Российской академии наук», заведующий лабораторией параллельных и распределенных вычислительных систем.

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Бычков И.В., Феоктистов А.Г., Воскобойников М.Л., Еделев Я.А. Разработка сервис-ориентированного доступа к высокопроизводительной вычислительной среде на основе стандарта WPS // Вычислительные технологии. 2025. Т. 30. № 2. С. 87-99. DOI: 10.25743/ICT.2025.30.2.007
2. Bychkov I., Feoktistov A., Voskoboinikov M., Edelev A., Beresneva N., Edeleva O. Optimization of integrated energy system resilience // Informatics and Automation. 2025. Т. 24. № 3. С. 951-981. DOI: 10.15622/ia.24.3.8
3. Воскобойников М.Л., Феоктистов А.Г. Разработка и применение сервис-ориентированных рабочих процессов в гетерогенной вычислительной среде // Суперкомпьютерные дни в России. Труды международной конференции. Москва, 2024. С. 243-245. EDN: QTDQUU
4. Феоктистов А., Воскобойников М., Юмашев Е., Боднюк М., Яковлев Д. Инструментальные средства построения цифровых двойников информационно-вычислительных систем // Информационные, вычислительные и управляющие системы для распределенных сред: практика и опыт. Иркутск, 2024. С. 36-40. DOI: 10.47350/ICCS-DE-PE.2024.05
5. Организация вычислительной среды разработки и применения научных рабочих процессов на основе контейнеризации / А. Г. Феоктистов, Р. О. Костромин, М. Л. Воскобойников, Д. И. Ли-Дэ // Вычислительные технологии. – 2023. – Т. 28, № 6. – С. 151-164. – DOI 10.25743/ICT.2023.28.6.013.
6. Информационно-вычислительные ресурсы ИРНОК: инфраструктура, данные, приложения / И. В. Бычков, Т. И. Маджара, А. П. Новопашин [и др.] // Вычислительные технологии. – 2023. – Т. 28, № 3. – С. 117-135. – DOI 10.25743/ICT.2023.28.3.008.
7. Бычков И.В., Ружников Г.М., Федоров Р.К., Хмельнов А.Е., Попова А.К., Авраменко Ю.В., Парамонов В.В., Михайлов А.А., Фереферов Е.С., Гаченко А.С., Юрин А.Ю., Николайчук О.А., Дородных Н.О., Феоктистов А.Г. Концептуальные основы инструментальной, инфраструктурной и прикладной цифровой платформ экологического мониторинга // Фундаментальные основы, методы и технологии цифрового мониторинга и прогнозирования экологической обстановки Байкальской природной территории. Отв. ред. И.В. Бычков, Д.П. Гладкочуб, Г.М. Ружников. Новосибирск: СО РАН, 2022. С. 12–50.
8. Feoktistov A., Gorsky S., Kostromoin R., Fedorov R., Bychkov I. Integration of Web Processing Services with Workflow-Based Scientific Applications for Solving Environmental Monitoring Problems // ISPRS International Journal of Geo-Information. 2022. Vol. 11, № 1. P. 8. DOI: 10.3390/ijgi11010008.
9. Феоктистов А.Г., Костромин Р.О., Горский С.А., Бычков И.В., Черных А.Н., Башарина О.Ю. Алгоритмы планирования вычислений с учетом избыточности и неопределенности // Труды ИСП РАН. 2022. Т. 34, № 1. С. 123–140.
10. Бычков И.В., Феоктистов А.Г., Горский С.А., Костромин Р.О., Федоров Р.К. Автоматизация интеграции сервисов веб-обработки данных экологического мониторинга с распределенными научными приложениями // Автометрия. 2022. Т. 58, № 4. С. 67–75. DOI: 10.15514/ISPRAS-2022-34(1)-9.
11. Феоктистов А.Г. Вероятностная нейронная сеть классификации вычислительных заданий // Прогрессивные научные исследования – основа современной инновационной доктрины: сборник статей Международной научно–практической конференции (г. Киров, РФ, 25 ноября 2022 г.). Уфа: Аэтерна, 2022. С.131–135.
12. Kostromin R., Basharina O., Feoktistov A., Sidorov I. Microservice-Based Approach to Simulating Environmentally-Friendly Equipment of Infrastructure Objects Taking into Account Meteorological Data // Atmosphere. 2021. Vol. 12, № 9. P. 1217. DOI: 10.3390/atmos12091217.
13. Kostromin R., Feoktistov A., Voskoboinikov M. Service-Oriented Tools for Automating Digital Twin Development // Proceedings of the 4th Scientific-practical Workshop on Information Technologies: Algorithms, Models, Systems (ITAMS 2021). CEUR-WS Proceedings. 2021. Vol. 2984. P. 95–100. DOI: 10.47350/ITAMS.2021.12.
14. Феоктистов А.Г., Костромин Р.О., Сидоров И.А., Горский С.А. Башарина О.Ю. Цифровые двойники процессов работы природосберегающего оборудования инфраструктурного объекта // Современные наукоемкие технологии. 2021, № 1. С. 57–62. DOI: 10.17513/snt.38471.
15. Бычков И.В., Горский С.А., Феоктистов А.Г., Костромин Р.О. Поддержка вычислений в распределенных средах на основе непрерывной интеграции // Информационные технологии. 2021. Т. 27. № 12. С. 619-625. DOI: 10.17587/it.27.619-625

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Морозов Александр Юрьевич, доктор физико-математических наук (1.2.2).

Место работы, должность: Федеральное государственное учреждение «Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук», старший научный сотрудник отдела математического моделирования гетерогенных систем.

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Морозов А.Ю., Ревизников Д.Л. Параметрическая идентификация динамических систем на основе внешних интервальных оценок фазовых переменных // Компьютерные исследования и моделирование. 2024. Т. 16. № 2. С. 299-314.
2. Морозов А. Ю., Ревизников Д. Л. Алгоритм подвижного окна для параметрической идентификации динамических систем с прямоугольными и эллипсоидными областями неопределенности параметров // Дифференциальные уравнения. 2023. Т. 59. № 6. С. 814–827. DOI: 10.31857/S0374064123060110.
3. Kapralov N.S., Morozov A.Yu., Nikulin S.P. Parallel approximation of multidimensional tensors using GPUs // Programming and Computer Software. 2023. Т. 49. № 4. С. 295-301.
4. Морозов А. Ю., Ревизников Д. Л. Алгоритмы численного решения дробно-дифференциальных уравнений с интервальными параметрами // Сибирский журнал индустриальной математики. 2023. Т. 26, № 4. C. 93–108. DOI: 10.33048/SIBJIM.2023.26.407
5. Morozov A.Yu., Reviznikov D.L. Adaptive sparse GRIDs with nonlinear basis in interval problems for dynamical systems // Computation. 2023. Т. 11. № 8. С. 149.
6. Морозов А.Ю., Абгарян К.К., Ревизников Д.Л. Имитационное моделирование аналоговой импульсной нейронной сети на основе мемристорного кроссбара с использованием параллельных вычислительных технологи // Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники. 2022. Т. 25. № 4. С. 288-297.
7. Морозов А.Ю. Параллельный алгоритм параметрической идентификации динамических систем с интервальными параметрами // Программная инженерия. 2022. Т. 13. № 10. С. 497-507.
8. Морозов А. Ю., Ревизников Д. Л. Интервальный подход к решению задач параметрической идентификации динамических систем // Дифференциальные уравнения. 2022. Т. 58. № 7. С. 962–976. DOI: 10.31857/S0374064122070081.
9. Морозов А.Ю. Параллельный алгоритм адаптивной интерполяции на основе разреженных сеток для моделирования динамических систем с интервальными параметрами // Программная инженерия. 2021. Т. 12. № 8. С. 395-403.
10. Гидаспов В. Ю., Морозов А. Ю., Ревизников Д. Л. Алгоритм адаптивной интерполяции с использованием TT-разложения для моделирования динамических систем с интервальными параметрами // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2021. Т. 6. № 9. С. 1416–1430. DOI: 10.31857/S0044466921090106

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Южный федеральный университет».

Контактные данные: 344006, Ростовская область, город Ростов-на-Дону, Большая Садовая ул., д. 105/42, +7 (863) 218 40 00, info@sfedu.ru, www.sfedu.ru

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Курейчик В.В., Данильченко В.И., Данильченко Е.В. Маршрутизация автономных устройств в трёхмерном пространстве // Информатика и автоматизация. 2025. Т. 24. № 2. С. 492-525.
2. Коваленко А.С. Применение разложения изображения с помощью дискретного вейвлет-преобразования для построения архитектуры шумоподавляющей нейронной сети // Информатика и ее применения. 2024. Т. 18. № 2. С. 60-71.
3. Hamdan N., Medvedev M., Pshikhopov V. Method of motion path planning based on a deep neural network with vector input// Мechatronics, Automation, Control. 2024. Т. 25. № 11. С. 559-567.
4. Гладченко-Джевелекис Я.Н., Толчина Д.Б., Срабионян В.В., Дурыманов В.А., Авакян Л.А., Бугаев Л.А. Машинное обучение для определения архитектуры ансамблей биметаллических PTCU-наночастиц на основании радиальных функций распределения атомов// Российские нанотехнологии. 2024. Т. 19. № 3. С. 322-326.
5. Кудрявцев О.Е., Постолова Д.В. О повышении интерпретируемости искусственных нейронных сетей на примере задач вычисления цен опционов // Информационные процессы. 2024. Т. 24. № 4. С. 405-420.
6. Кудрявцев О.Е., Данилова Н.В. Вычисление цен опционов в модели хестона с помощью искусственных нейронных сетей // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. 2024. № 4-1 (224-1). С. 31-37.
7. Бабенко Л. К., Стародубцев В. С. Особенности реализации системы криптоанализа гомоморфных шифров, основанных на задаче факторизации чисел //Известия ЮФУ. Технические науки. – 2024. – №. 3.
8. Бабенко Л. К., Русаловский И. Д. Разработка операций для алгоритмов гомоморфного шифрования //Вопросы кибербезопасности. – 2024. – №. 2 (60). – С. 101-106.
9. Левин И.И., Подопригора А.В. Модифицированный метод обработки больших разреженных неструктурированных матриц на реконфигурируемых вычислительных системах // Вычислительные методы и программирование. 2024. Т. 25. № 2. С. 142-154.
10. Мигалин М.М., Обуховец В.А. Особенности применения генетического алгоритма для синтеза печатных антенн // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 5. С. 129-135.
11. Касьянов А.О., Потипак М.В. Применение графического процессора для цифровой обработки сигналов в реальном масштабе времени // Известия ЮФУ. Технические науки. 2024. № 3 (239). С. 79-91.
12. Neural network application to road surface type identification Isaeva A.S., Denisenko M.A., Kovalev A.V. Computational Technologies. 2023. Т. 28. № 2. С. 19-26.
13. Разработка гибридной нейросети для классификации изображений Гушанский С.М., Буглов В.Е. Инженерный вестник Дона. 2023. № 1 (97). С. 174-186.
14. Категоризация объектов и сцен нейронной сетью, входы которой предварительно обучены декодированию пространственных неоднородностей текстуры Явна Д.В., Бабенко В.В., Горбенкова О.А., Плавельский И.В., Вороная В.Д., Столетний А.С. Оптический журнал. 2023. Т. 90. № 1. С. 37-48.
15. Гайдук А.Р., Прокопенко Н.Н., Бугакова А.В. Компенсация ошибок, вызванных временной задержкой цифровых датчиков // Информатика и автоматизация. 2023. Т. 22. № 4. С. 826-852.

Отзыв ведущей организации: Скачать