Математика зайцева: 404 — страница не найдена

Чтение и математика по системе Зайцева с 4 лет

Занятия проводятся: 2 раза в неделю вечером 
Продолжительность: 45 мин
Количество детей в группе: 8-10 человек

Нам часто приходится слышать от родителей: «Буквы все знает, все называет, а читать не читает…» или «Не могу усадить его за книжку. На пять минут усидчивости не хватает…»

И вот здесь на помощь приходит система, разработанная Николаем Александровичем Зайцевым. Ребятишки на занятиях строят башни, играют в кубики, но они не простые, а разные по цвету и размеру, звучанию и весу. И незаметно, в игре ребенок начинает складывать склады в слова и понимает такие абстрактные понятия как «гласные» — «согласные», «звонкие» — «глухие», «твердые» — «мягкие». Эффективность методики подкрепляется опорой на три вида памяти – визуальную, слуховую и кинестетическую.

Математика познакомит детей с миром чисел, составом числа, понятием «четность – нечетность», даёт навыки прямого и обратного счета, сложения и вычитания.

Творческой находкой педагога является сочетание традиционной методики с тематической направленностью. На каждом занятии дети знакомятся и закрепляют темы – «Моя семья», «Животные», «Рыбы», «Птицы», «Профессии», «Космос», «Изучаем тело человека», «Материки» и мн. др.

Данная методика соответствует требованиям валеологии (науки о здоровье) и является здоровьесберегающей. Зрение не портится благодаря крупному размеру букв на кубиках и таблице, осанку сохраняем, т.к. работа с кубиками предполагает не статичное сидение, а движение. Занятия по кубикам Зайцева развивают внимание, память, благодаря системному изложению, знания упорядочиваются, формируется мышление и его важнейшие функции – классификация, сравнение, анализ, синтез.

А главное, ребенок на такие занятия всегда идет с удовольствием и вместе со знаниями получает формирование положительного отношения к обучению.

←развивающие студии

Персональный веб-сайт Алексея Зайцева

Добро пожаловать на мой веб-сайт

Меня зовут Алексей Зайцев, я являюсь основателем онлайн-проекта 01Математика.рф.

Опыт работы

Общественная работа

Научные интересы

Алгебраическая геометрия (с уклоном на функциональные поля и алгебраические кривые над конечными полями), абелевы многообразия над конечными полями, эллиптические кривые, теория чисел, теория кодирования и криптография, групповые схемы, теория деформации абелевых многообразий, дзета функция башен функциональных полей

Образование и ученая степень

Награды и достижения

• 1999 — 2000 Стипендия имени Леонарда Эйлера
• 2002 Сертификат о высоком уровне научного руководства от РАН
• 2003 — 2007 Исследовательский грант от научно-исследовательского фонда Нидераландов (N.W.O.)
• 2008 — 2011 Постдок в университете Дублина
• 2009 Грант на кратосрочные поездки от научно-исследовательского фонда Ирландии, 07/RFP/MATF846 STTF09
• 2011 — 2012 Грант на создание магистерской программы по математике
• 26.05 – 28.11.2014 Сертификат об обучении по программе «Новые лидеры высшего образования-2014», СКОЛКОВО (Московская школа управления)

Проект

Автор образовательного проекта по математике: 01математика.рф

Публикации

• 1998 Неабелевы Куммеровы расширения
  Труды Калининградского государсвенного университета
• 2001 Порождающие облочки Галуа последовательности кривых достигающих границы Дринфельда-Влэдуца
  Журнал «Диффернциальная геометрия и многообразия фигур» (совместная работа с С.И. Алешниковым)
• 2002 Теория кодирования и оболочка Галуа оптимальнй башни
  Сборник трудов Балтийской госудаственной академии, Калининград
• 2002 «The Galois closure of tower of function fields that attains the Drinfeld-Vladut bound» А. Зайцев
  Доклады международного математического семинара к 140-летию со дня рождения Давида Гильберта из Кенигсберга и 25-летию математического факультета. — Калининград, 2002. — С. 223-227 (Proceedings of International mathematical seminar dedicating to David Hilbert and the 25th anniversary of the faculty of mathematics of KSU)
• 2003 Некоторые результаты об облочке Галуа башни функциональных полей Штихтенота-Гарси
  Труды XXV конференции молодых ученных (Механико-математический факультет, Московский Государсвенный Университет)
• 2005 Galois closure of the Garcia-Stichtenoth tower
  Журнал «Finite Fields and Their Applications», 2007, volume 13, pp.751-761 (появилась в arxiv в 2005 году: http://arxiv.org/abs/math/0504431)
• 2007 Optimal curves of low genus over finite fields
• 2008 Optimality properties of curves over finite fields
  Диссертация (phd thesis) pdf
• 2010 Оптимальные кривые рода 3 над конечными полями с дискриминантом -19
  
  Прикладная и Дискретная Математика, Томский государственный университет, SIBECRYPT’10 (в соатворстве с Е.С. Алексеенко и С.И. Алешников)
• 2011 Optimal Curves of Genus 3 over Finite Fields with Discriminant -19
  журнал «Finite Fields and Their Applications», 2011, volume 17, pp.350-358, (совмесная работа с Е. Алексеенко, С. Алешников и Н. Маркина)
• 2010 On the Zeta Functions of an optimal tower of function fields over $\F_4$
  сборник трудов Finite fields: theory and applications, pp. 327-338, Contemp. Math., 518, Amer. Math. Soc., Providence, RI, 2010,(совместная работа с G. McGuire)
• 2012 The Number of Rational Points On Genus 4 Hyperelliptic Supersingular Curves in Characteristic 2
  
  (совместная работа с G. McGuire) журнал «Finite Fields and Their Applications», Volume 18, Issue 5, сентябрь 2012, страницы 886-893
• 2013 Generalization of Deuring Reduction Theorem
  (http://arxiv.org/abs/1209.5207) Volume 392, 15 октября 2013, страницы 97-114 «Journal of Algebra»
• 2014 Classification of characteristic polynomials of simple supersingular abelian varieties over finite fields
  журнал Functiones et Approximatio, Volume 51, Number 2 (2014), 415-436. (совместная работа с V.Singh и G. McGuire)
• 2014 An improvement of the Hasse-Weil-Serre bound for curves over some finite fields
  
  журнал «Finite Fields and Their Applications», Volume 30 November 2014, Pages 88-99
• 2015 Explicit equations of optimal curves of genus 3 over certain finite fields with three parameters
  сборник трудов «Algorithmic Arithmetic, Geometry, and Coding Theory: 14th International Conference on Arithmetic, Geometry, and Coding Theory», 2015, CIRM, Marseille, France, Pages 319-325 (joint work with Ekaterina Alekseenko)
• 2016 Optimal curves of low genus over finite fields
  «Finite Fields and Their Applications» Volume 37, January 2016, Pages 203-224
• 2018 Computing algorithm for reduction type of CM abelian varieties
  https://arxiv.org/abs/1809.10368

Преподаваемые курсы

Конференции и воркшопы

• 22 — 24.09.2008 The 12th Workshop on Elliptic Curve Cryptography Utrecht, the Netherlands
• 25 — 29.03.2009 ESF Workshop on Codes, Cryptography and Coding Theory Institut de Mathématiques de Luminy
• 30.03 — 3.04.2009 AGCT-12 CIRM, Люмини, Марсель, Франция
• Май 2009 The Claude Shannon Institute Workshop on Coding and Cryptography Корк, Ирландия
• Июль 2009 Fq9 International Conference on Finite Fields and their Applications Дублин, Ирландия
• Май 2010 The Claude Shannon Institute Workshop on Coding and Cryptography Корк, Ирландия
• Июнь 2010 Conference «Zeta Functions» Laboratoire CNRS J.-V. Poncelet and Independent University of Moscow
• Сентябрь 2010 Geometry and Arithmetic Схирмонниког, Нидерланды
• Ноябрь 2010 RISC/Intercity number theory seminar on Crypto, Coding and Geometry
• Май 2011 The Irish Geometry Conference
• Май 2011 The Claude Shannon Workshop on Coding and Cryptography, Корк, Ирландия
• Октябрь 2011 Global Fields Laboratoire CNRS J.-V. Poncelet and Independent University of Moscow
• Апрель 2012 Arithmetic Days Laboratory of Algebraic Geometry and its Applications , Mathematical Department of the National University Higher School of Economics and Laboratoire CNRS J.-V. Poncelet, Москва, Россия
• Ноябрь 2012 «Zeta functions» the 4th conference of zeta functions Laboratory of Algebraic Geometry and its Applications, Mathematical Department of the National University Higher School of Economics and Laboratoire CNRS J.-V. Poncelet, Москва, Россия
• Май 2013 Conference «Diophantine Geometry» University of Paris 7, Laboratoire Poncelet, Institute for Information Transmission Problems, State University Higher School of Economics, Москва, Россия
• Май 2013 Арифметические дни 2013 Математическое отделение института Стеклова, Санкт-Петербург, Россия
• Июнь 2013 Arithmetic, Geometry, Coding Theory and Cryptography 14 Марсель, Люмент, Франция
• 11-15 ноября 2013 Algebraic curves over finite fields Линц, Австрия
• Июнь 2014 Algebraic Geometry and Number Theory В честь 60 летия М.А. Цфасмана и С.Г. Влэдуца, Независимый Московский Университет, Лаборатория Пуансле, Москва, Россия
• Декабрь 2014 Zeta functions 5 Независимый Московский Университет, Лаборатория Пуансле, Москва, Россия
• Апрель 2017 Алгебра и теория чисел в Калининграде Балтийский федеральный университет им. И. Канта, Калининград, Россия
• 10-14 июня 2019 Arythmeic, Geometry, Cryptography and Coding Theory (17th Edition) CIRM, Люмини, Марсель, Франция

Последние доклады

• Октябрь 2008 Curves with many rational points
  UCD, семинар по алгебре
• Май 2009 Explicit equations of optimal curves genus 3
  CSI Workshop on Coding and Cryptography
• Июль 2009 On the Zeta Functions of an optimal tower of function fields over $\F_4$
  Fq9
• 2010 The Galois closure of a tower of function fields
  UCD, семинар по алгебре
• Июнь 2010 The Number of Rational Points On Genus 4 Hyperelliptic Supersingular Curves in Characteristic 2″
  Conference «Zeta Functions», Moscow
• Январь 2011 Curves over finite fields with many rational points, existence and constructions
  Nanyang Technological University, Singapore
• Апрель 2011 Reduction of abelian varieties with complex multiplication and its first truncated Barsotti-Tate group schemes
  UCD, Dublin
• Апрель 2011 Curves over finite fields with many rational points, existence and constructions»
  Video conference with Telecom ParisTech
• Май 2011 Reduction of abelian varieties with complex multiplication and its first truncated Barsotti-Tate group schemes
  The Irish Geometry Conference, Galway
• Июнь 2011 Zeta functions and Towers of Function Fields over Finite Fields
  HSE, Faculty of Mathematics
• Июнь 2011 Introduction into the theory of Abelian varieties
  Kant BFU, Faculty of Mathematics
• Октябрь 2011 Abelian varieties with complex multiplication and their first truncated Barsotti-Tate group schemes
  IMU
• Апрель 2012 Towers of function fields over finite fields and their sequences of zeta-functions
  IMU
• Июнь 2012 Existence and constructions of curves over finite fields with many rational points
  Institute of Mathematics Szczecin University
• Июнь 2012 Abelian varieties with complex multicplication and their first truncated Barsotti-Tate group schemes
  Institute of Mathematics Szczecin University
• Ноябрь 2012 Generalization of Deuring reduction theorem»
  
• Апрель 2013 Generalization of Deuring Reduction Theorem
  Adam Mickiewicz University in Poznan (Poland)
• Май 2013 Canonical coordinates on the canonical lift via Dieudonne modules
  Конференция «Diophantine Geometry», Москва, Россия
• May 2013 Generalization of Deuring Reduction Theorem
  Conference «Arithmetic days 2013», St.Petersburg Department of Steklov Mathematical Institute, St. Petersburg, Russia
• Ноябрь 2013 Zeta functions of towers of function fields
  Workshop2 «Algebraic curves over finite fields», Austria, Linz, RICAM
• Декабрь 2014 Coefficients of Zeta functions of the second Garcia-Stichtenoth tower as polynomial functions
  Conference «Zeta functions 5», Moscow, Russia
• Апрель 2017 Степень расширения оболочки Галуа башни функциональных полей и теорема Чеботарева о плотности
  Конференция «Алгебра и теория чисел в Калининграде», Калининград
• Март 2018 01Математика.рф онлайн-учебник как основа обучения математике в средней школе и современная цифровая среда на службе учителя
  Семинар учителей математики в МЦНМО, Москва
• Сентябрь 2018 Graphs and Zeta functions of optimal towers of function fields over finite fields
  Sixteenth International Workshop on Algebraic and Combinatorial Coding Theory, Калининград, Светлогорск

Организованные конференции

Рецензент

Рекомендатели

• Professor Gary McGuire

  Claude Shannon Institute University College Dublin School of Mathematical Sciences

  e-mail: gary.mcguire AT ucd.ie

• Professor Gerard van der Geer

  Korteweg-de Vries Instituut Universiteit van Amsterdam

  e-mail: geer at science.uva.nl

• Michael A. Tsfasman

  Institut de Mathematiques de Luminy Independent University of Moscow

  e-mail: tsfasman AT iml.univ-mrs.fr

• Professor Henning Stichtenoth

  Sabanci University — FENS

  e-mail: henning AT sabanciuniv.edu

• Кабатянский Григорий Анатольевич

  Сколковский институт науки и технологий

  e-mail: G.Kabatyansky AT skoltech.ru

Кафедра ВМ : АлтГТУ

О кафедре

Основная задача кафедры – фундаментальная математическая подготовка студентов всех специальностей.

Кафедра высшей математики организована в 1942 году. Первый заведующий кафедрой – ленинградский профессор И.П. Натансон.  Его книги до сих пор издаются, по ним продолжают учиться студенты и в наши дни.  В 1943 году на кафедре было 5 преподавателей.

В настоящее время в составе кафедры высшей математики 22 преподавателя, в числе которых 1 профессор, 15 доцентов, 4 старших преподавателя, 1 ассистент.  Трое преподавателей кафедры награждены нагрудным знаком «Почётный работник высшего образования Российской Федерации»: Г.В. Пышнограй, В.П. Зайцев, Е.М. Гельфанд. На кафедре работают 2 специалиста по учебно-воспитательной работе.

В разное время на кафедре преподавались многие дисциплины математического цикла: математическая логика, комбинаторика и теория графов, линейная алгебра  и аналитическая геометрия, математический анализ, дифференциальные уравнения, теория функций комплексной переменной, теория вероятностей и математическая статистика, теория случайных процессов и другие.

На кафедре все годы проводится активная научно-методическая работа. На данный момент имеется целая библиотека изданий кафедры, которые постоянно используются для работы со студентами. Кроме многочисленных методических разработок, имеются и учебные пособия, в том числе  с грифами федеральных организаций. Авторы учебных  пособий для дистанционного обучения В.П. Зайцев и А.С. Киркинский стали лауреатами премии Алтайского края в области науки и техники  (2000 г). Пособия Зайцева В.П. отмечены грифом РУМЦ в 2001 году. Пособия Киркинского А.С. «Алгебра и аналитическая геометрия» и «Математический анализ часть 1» получили гриф Министерства образования РФ в 2002−2003 годах. В 2014−2015 г.г. изданы учебные пособия: «Математика» (части 1, 2, 3) Зайцева В.П., Киркинского А.С., имеющие гриф СибРУМЦ; «Теория вероятностей и математическая статистика», «Математика для студентов-заочников» (части 1, 2, 3) Зайцева В.П.; «Методы принятия управленческих решений» Макушевой Г.Н.

Важной задачей кафедры является активное участие в формировании электронной библиотеки университета по математическим дисциплинам и совершенствование базы задач, позволяющей проводить различные тестирования студентов по математике.

Кафедра высшей математики ежегодно проводит межвузовскую студенческую олимпиаду по математике. Студенты АлтГТУ успешно участвуют в математических соревнованиях различного уровня. С 2013 г. под руководством старшего преподавателя О.В. Никитенко студенты АлтГТУ принимают активное участие и занимают призовые места на международных Интернет-олимпиадах по математике.

Ряд выпускников АлтГТУ продолжают исследования в области современной алгебры, математического анализа. Ежегодно преподаватели кафедры публикуют более 20 статей и тезисов докладов.

Программа обучения по математике и логике

В нашей Школе на уроках математики мы занимаемся по программе  и  пособиям Н.А. Зайцева «Первая тысяча».Также наши дошколята познают математику, работая с настольными играми Б.П.Никитина, учатся и развивают логику с помощью игр «Блоки Дьенеша», «Палочки Кюизенера», конструкторов на липучках.Основными целями занятий являются: — развитие математических представлений в каждой возрастной группе в игровой форме; — предоставление детям системы увлекательных игр и упражнений ( с числами, цифрами, знаками, геометрическими фигурами ), позволяющих усвоить программу; — подготовка детей к школе; -развитие познавательных способностей и логики. В данном цикле реализуются основные идеи концепции развивающего обучения Д.Б. Эльконина и В.В. Давыдова, в которой содержание, методы и формы организации учебного процесса непосредственно согласованы с закономерностями развития ребенка. Задания в рабочих тетрадях группируются по следующим разделам: 1.Количество и счет. 2.Геометрические фигуры. 3.Величина. 4.Ориентировка во времени. 5.Ориентировка в пространстве. 6.Логические задачи. Дети отгадывают загадки математического содержания, учат стихотворения о цифрах, упражняются в их написании по точкам, заштриховке контурных изображений. Много заданий на соотнесение цифры с количеством предметов, чтобы сформировать представление о взаимосвязи числа и цифры. Дети знакомятся с порядковым счетом через знакомые сказки и литературные произведения, что делает процесс обучения увлекательным. Есть задания на формирование у детей понятий о независимости числа от величины, пространственного расположения предметов. При работе с геометрическими фигурами дети научатся: •находить заданную фигуру среди множества фигур; •видеть в предметах знакомые геометрические фигуры; •выполнять задания, предполагающие развитие мыслительных операций; •продолжать ряды из геометрических фигур (алгоритмы). В разделе “Величина” детям будет предложена система игровых упражнений на развитие глазомера и зрительно-двигательной координации, они закрепят умение правильно пользоваться словами «большой», «поменьше», «самый маленький»,»короткий», «короче», «самый короткий» и др. При ознакомлении с частями суток дети смогут по картинкам устанавливать связи между действиями людей и частями суток. Широко на наших занятиях представлены логические задачи, при решении которых у ребенка развиваются внимание, память, мышление. На занятиях  используется пособие Н.А. Зайцева «Первая тысяча»: математические кубики и числовая лента, по которой дошколята легко находят любое число от 0 до 99 через несколько занятий. Длина ленты – несколько метров, располагается на стене в 170-175 см от пола, выглядит красочно, цифры в ней крупные, различимые с расстояния в несколько метров. Офтальмологи и физиологи говорят: улучшается зрение, выправляется осанка. Находить на ленте числа, «загадываемые» преподавателем, для ребят одно удовольствие: беги влево там меньше, беги вправо – там больше. Дети получают большую радость, изучая большие числа! Остановимся на методике обучения малышей математике по Зайцеву более подробно: Первоначально комплект учебных материалов для обучения дошкольников математике назывался «Стосчет», теперь, уже дополненный, носит название «Тысяча плюс». Что входит в комплект? • Полное подробное описание методики работы со «Стосчетом» • Числовая лента • Карточки с числами • Числовой столб • Схемы арифметических действий Уникальная система Н. А. Зайцева эффективно работает, в ней полностью учитываются особенности детского восприятия и психологии. По содержанию учебного материала «Стосчет» значительно превосходит стандарт дошкольного образования: методика позволяет детям перейти к подсчетам в уме раньше предусмотренных традиционными программами сроков. Метод Зайцева: весь материал, компактно выраженный, размещается и считывается со стены взглядом. Николай Александрович Зайцев отмечает: «В школе идет обучение с губы учителя на ухо ученика, а 80% информации ребенок усваивает глазом. Я тысячи раз показываю, может быть, десятки тысяч. Древней системой преподавания пользоваться больше нельзя: изменилась жизнь, изменился способ восприятия информации и изменился ее объем». Суть математики по методике «Стосчёт Зайцева» состоит в том, что ребёнку предлагают увидеть сразу все числа от 0 до 99, то есть всю сотню сразу. Причём всё это представлено в виде стройной системы, демонстрирующей не просто количество, но и состав числа. Ребёнок сразу видит, сколько десятков и единиц составляет каждое число, начинает предметно ощущать количество. Технология «Стосчет» затрагивает 3 сенсорные области: слуховую, зрительную и тактильную. Там, где работают со «Стосчетами», не проходят цифру за цифрой, не изучают состав десятка, переход через десяток. По методике Зайцева трех-четырехлетки знакомятся сразу с первой сотней, находят любое число на числовой ленте, выходят в решение задач и примеров на сложение и вычитание в пределах ста. Числовая лента, висящая на стене, делает расположение чисел от маленьких к большим для ребёнка таким же привычным, как и для взрослых, имеющих представление о законе построения натурального ряда чисел. Учитывая психологические особенности дошкольника — период преобладания наглядно-образного и наглядно-действенного мышления, Н.А.Зайцев предусматривает возможность моделирования чисел, манипулирования числовыми карточками, действия с числовой лентой и столбом. Сложение и вычитание чисел, которые выполняет ребенок, производятся не в уме, а с опорой на наглядность, на непосредственные действия с материалом. Все это очень эффективно для математического развития дошкольника, для совершенствования его интеллектуальных способностей. Практические действия не остаются неизменными. Постепенно происходит их интериоризация, ребенок начинает представлять числовую ленту, столб, выполняет вычисления на основе образов чисел, а затем переходит к действиям в уме, без опоры на наглядность. Дети «перерастают» «Стосчет», совершают арифметические действия на основе абстрактного мышления. Стандартный урок Зайцева продолжается 20 минут в игре. Физиологи и офтальмологи отмечают, что методики Зайцева безупречны с точки зрения охраны здоровья ребенка. В процессе обучения дети не находятся в постоянном статичном состоянии за столами, а перемещаются по комнате: меняется вид деятельности — от спокойно-статичного к подвижному и наоборот, меняется место деятельности — рабочая, игровая зона. Это не позволяет детям утомляться. Дети могут ходить, стоять, лежать на ковре, они не портят осанку, зрение, потому что смотрят на большие таблицы. А эффект от обучения по Зайцеву будет сказываться даже при крошечных затратах времени в день. Работа со «Стосчетом» позволяет сделать математику любимой для детей. Эффективность методики Н. А. Зайцева «Стосчет»: • обучение ведется с огромным опережением без принуждения; • способствует общему интеллектуальному развитию ребенка. • формирует математический стиль мышления, которому характерны четкость, краткость, расчлененность, точность и логичность мысли, умение пользоваться символикой; • она экологична, то есть является сберегающей здоровье ребенка технологией.

Чтение, математика от 2,5 лет до 4,5 лет, Маленький гений

Занятия проводятся с использованием комплекса методик: Н. Зайцева (одна из базовых методик на занятиях), М. Монтессори, Г. Домана, Никитина, Пятибратовой, Л. Г. Петерсона.

Занятия в данном возрасте уже проходят без родителей, чтобы научить ребенка самостоятельно принимать решения и выполнять задания.

Проводя занятия, мы основываемся на двух блоках:

Развитие речи.

• Разучиваем пальчиковые и жестовые игры (песни-игры Железновой)
• Делаем артикуляционные упражнения
• Поем складовые таблицы Н. Зайцева
• Пишем слова по таблице Н. Зайцева
• Работаем с кубиками Н. Зайцева (учимся делить их на «деревянные» и «металлические»), учимся писать слова. Ведь главный принцип методики Н. Зайцева – через письмо к чтению. «…Ребенку легче идти к чтению через письмо. Как и взрослому при изучении нового языка. При условии, конечно, что под письмом мы понимаем не «шкрябание ручкой в тетради», а превращение звуков в знаки, а под чтением, соответственно, превращение знаков в звуки.»
• Просматриваем карточки Домана, Зайцева и другой дидактический материал, расширяющий кругозор ребенка
• Сопоставляем слово с картинкой с точно таким же словом, но уже без картинки.
• Играем со словами/буквами (соотносим разные карточки с одним словом)
• Готовим руку к письму по методике Пятибратовой

Математика.

• Игры и занятия на развитие сенсомоторных навыков:

— Собираем пазлы

— Играем с рамками – вкладышами

• Закрепляем понятия свойств предмета — цвет, форма, размер. С использованием тетрадей Л. Г. Петерсона
• Развиваем крупную и мелкую моторику

— Играем с сенсорными коробками (по методике М. Монтессори)

• Учимся считать, выкладывать числовой ряд.
• Учимся соотносить образ числа с количеством предметов
• Поем таблицу Зайцева (счет до 100)
• Сравниваем числа в сотне
• Считаем десятками, двойками, и т.д
• Изучаем геометрические фигуры (простые и сложные). Фигуры с рамками Н. Зайцева
• Учимся классифицировать предметные группы, находить лишнее
• Учимся сопоставлять количество точке с количеством предметов и с числом
• Логические игры.

— Выкладываем простые закономерности

— Собираем простые узоры из кубиков Никитина

— Математическое домино (цифры/точки)

Помимо двух основных блоков занятия также включают в себя:

• Рисование по заданной теме
• Лепку (развивающие игры с тестом, лепка из пластилина)
• Аппликация по заданной теме
• Развивающие настольные игры
• Знакомимся с ножницами
• Сюжетно-ролевые игры
• Двигательная активность (развитие координации):

— Ходим по линии, по следам, «кочкам»

— Учимся действовать по сигналу (подвижные игры, например, «День и ночь»)

— Делаем разминки (физкультминутки)

• Развиваем навыки самообслуживания по Монтессори

— Учимся класть вещи по местам после игры

— Учимся убирать рабочее место после творческих занятий

Обучение по Зайцеву укрепляет здоровье и развивает органы чувств. Методика Н. Зайцева является физио сберегающей, учитывая физиологию ребенка.

Кубики Зайцева воздействуют на многие органы чувств. Во время игры идет тренировка глазных мышц, развивается музыкальный слух, чувство ритма, музыкальную память. Часто находясь в руках у детей, кубики разного размера будут воздействовать на мелкую моторику рук, что само по себе сильнейшим образом влияет на развитие интеллекта. Пособия размещены вдоль стен по всему помещению и выше уровня глаз это поможет навсегда забыть о потенциальной угрозе сколиоза, гиподинамии и дидактической перегруженности в результате занятий.

 

Зайцев Алексей Викторович | Официальный сайт Государственного университета управления

Должность, звание, степень

Старший преподаватель.

Образование

• Год окончания 2005, Московский авиационный институт (МАИ). Факультет – Радиоэлектроники летательных аппаратов. Специальность – радиотехника.
• Год окончания 2017. Пензенский государственный технологический университет. Педагог профессионального образования. Математика в организациях профессионального образования. Квалификация  – преподаватель математики.

Преподаваемые дисциплины

• Теория вероятностей и математическая статистика;
• Математический анализ;
• Прикладная математика;

Профессиональный опыт

• 2015-2016 Жуковский техникум – преподаватель радиоэлектронных дисциплин;
• 2016-наст. время Жуковский индустриально-экономический техникум – преподаватель математики высшей категории;
• 2019-2020 МАИ, старший преподаватель математики;
• 2019-наст.время ГУУ, старший преподаватель математики

Научные интересы

Цифровизация в области экономики, разработка и моделирование робототехнических систем

Повышение квалификации и (или) профессиональная подготовка

• 2018г., АСОУ. Программа профессиональной переподготовки: «Педагог среднего профессионального образования».
• 2019г., ПГТУ. Программа профессиональной переподготовки: «Педагог профессионального образования. Физика». 
• 2019г. АСОУ, Программа повышения квалификации: “Профориентационное сопровождение инклюзивного профессионального образования”

Общий стаж работы, стаж работы по специальности

19 лет, 17 лет.

Публикации

1. «Инновации в сфере маркетинговых услуг». Научно-аналитический журнал «Инновации и инвестиции» № 2, 2020 год, стр. 7-11 (ВАК).
2. “Роботизация в экономике” Socio-Economic Systems: Paradigms for the Future/ Studies in Systems, Decision and Control. Springer – готовится к печати

Контакты

E-mail: [email protected]

Рабочий телефон: 8(495)3710528

Кафедра математики и информатики (ЛK-313).

 

Зайцева Светлана Помпиевна — Официальный сайт ГБОУ школа № 219 Санкт-Петербурга

Группа сотрудников	Преподаватели старших классов
Преподаваемые в текущем учебном году дисциплины	Алгебра, алгебра и начала математического анализа, геометрия, математика: избранные вопросы математики
Контакты: электронная почта	Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Квалификационная категория по основной должности	Высшая категория
Образование	высшее профессиональное
Профиль образования	педагогическое
Учебное заведение	Российский государственный педагогический университет имени А. И. Герцена
Документ об образовании	диплом
Квалификация в соответствии с документом об образовании	учитель общетехнических дисциплин
Дата получения документа об образовании	18.06.1991
Профессиональная переподготовка: специальность	профессиональная переподготовка не требуется
Учебное заведение профессиональной переподготовки	профессиональная переподготовка не требуется
Документ о профессиональной переподготовке	профессиональная переподготовка не требуется
Год получения документа о профессиональной переподготовке	профессиональная переподготовка не требуется
Дата последнего повышения квалификации	15.05.2019
Наименование курса последнего повышения квалификации	Актуальные проблемы обучения математике в контексте ФГОС: основная школа
Учебная организации последнего повышения квалификации	Государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования (повышения квалификации) специалистов Санкт-Петербургская академия постдипломного педагогического образования
Документ о последнем повышении квалификации	удостоверение
Общий стаж на момент обновления контента	36 л.1 м.18 д.
Педагогический стаж на момент обновления контента	34 г.10 м.16 д.

Зайцев М.Л., Аккерман В.Б. Редукция переопределенных дифференциальных уравнений математической физики

Зайцев М.Л., Аккерман В.Б. Редукция переопределенных дифференциальных уравнений математической физики

Детали

Просмотров: 420

https://doi.org/10.15688/mpcm.jvolsu.2017.4.5

Зайцев Максим Леонидович
Аспирант,
Институт ядерной безопасности РАН
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов.У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
ул. Большая Тульская, 52, 115191 Москва, Российская Федерация

Вячеслав Борисович Аккерман
Кандидат физико-математических наук, доцент,
Университет Западной Вирджинии
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
WV 26506-6106 Моргантаун, США

Аннотация. Далее расширен технический метод сокращения переопределенных систем дифференциальных уравнений.В частности, определены основные принципы и пределы применимости метода, и метод обоснован в пределах своей области действия. Начиная с обзора предыдущих результатов, мы впоследствии используем их для получения и обоснования новых результатов. В частности, как простейший случай изучаются переопределенные системы обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ). Показано, что если определитель отклоняется от нуля для системы ОДУ, то решение этой системы может быть найдено.Основываясь на этом, мы впоследствии приходим к более общей постановке для системы дифференциальных уравнений в частных производных (PDE). Отдельно рассматривается задача Коши для редуцированных переопределенных систем дифференциальных уравнений и показано, что такая задача не может быть с произвольными начальными условиями. Также показано и обосновано, как использовать задачу Коши для уменьшения размерности УЧП. Представлен новый подход к преобразованию систем ОДУ и УЧП (таких как уравнения Эйлера и Нависа-Стокса, а также системы уравнений аналитической механики) в переопределенные системы.Наконец, результаты обобщены таким образом, что показано, как свести переопределенную систему дифференциальных уравнений к системе, имеющей полное и явное решение. Работа также включает два приложения. В первом приложении представлен алгоритм поиска решения переопределенной системы дифференциальных уравнений, в частности, с помощью вычислительных подходов. Второе приложение посвящено изучению разнообразия решений переопределенной системы уравнений.В частности, показано, что определенное условие для определителя, связанное с этой системой уравнений, исключает возможность того, что такое разнообразие решений может зависеть от непрерывного фактора (например, от условий Коши). Например, это могло быть не более чем счетное множество. Работа завершается кратким изложением, в котором снова перечислены и обсуждаются основные результаты работы, включая их потенциальные практические приложения, такие как разработка и тестирование новых компьютерных кодов для решения систем дифференциальных уравнений.

Ключевые слова: переопределенные системы дифференциальных уравнений, уравнения Эйлера и Навье-Стокса, дифференциальное уравнение на поверхности, ОДУ, размерность дифференциальных уравнений, задача Коши, уравнения в частных производных.

Редукция переопределенных дифференциальных уравнений математической физики Зайцева М.Л., Аккермана В.Б. под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Цитирование на английском языке: Mathematical Physics and Computer Simulation .Vol. 20 № 4 2017 с. 43-67

Вложения:

Зайцев_Аккерман.pdf URL: https://mp.jvolsu.com/index.php/en/component/attachments/download/732

565 Загрузки

И.А. Барыков, И.Ю. Вичев, Ю. А. Волков, В. И. Зайцев, Н. В. Заложный, В. М. Каневский, И. А. Тараканов, В. А. Федоров, «Математическая модель радиационной проводимости в кварце под действием высоких температур. мощное рентгеновское излучение », Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша, 2021, 018, 26 с.

Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша, 2021, 018, 26 с. (Mi ipmp2936) Математическая модель радиационной проводимости в кварце под действием мощного рентгеновского излучения. И.А. Барыков , И.Ю. Вичев , Ю. Волков А.В. , Зайцев В.И. , Заложный Н.В. , Каневский В.М. , Тараканов И.А. , В. Федоров А.В. Реферат: Построена модель генерации и динамики радиационной проводимости в кварце под действием мощного мягкого рентгеновского излучения. Модель динамики носителей заряда основана на совместном решении самосогласованных кинетических уравнений и уравнений Максвелла.Модель проверена путем сравнения текущих расчетов на поверхности кварца с экспериментами на термоядерной установке «Ангара-5-1». За экспериментальные данные был взят ток по поверхности кварцевого сенсора, создаваемый мощным импульсом мягкого рентгеновского излучения от установки «Ангара-5-1». Ключевые слова: радиационная проводимость, математическая модель, альфа-кварц, мягкий рентген радиация, установка Ангара-5-1. DOI: https: // doi.org / 10.20948 / prepr-2021-18 Полный текст: PDF-файл (1527 kB) Полный текст: https: /…/ preprint.asp? id = 2021-18 & lg = r Ссылки : PDF файл HTML файл Образец цитирования: Барыков И.А., Барыков И.Ю. Вичев, Ю. А. Волков, В. И. Зайцев, Н. В. Заложный, В. М. Каневский, И. А. Тараканов, В. А. Федоров, «Математическая модель радиационной проводимости в кварце под действием высоких температур. мощное рентгеновское излучение », Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша, 2021, 018, 26 с. Цитирование в формате AMSBIB \ RBibitem {BarVicVol21} \ by И. ~ А. ~ Барыков, И. ~ Ю. ~ Вичев, Ю. ~ А. ~ Волков, В. ~ И. ~ Зайцев, Н. ~ В. ~ Заложный, В. ~ М. ~ Каневский, И. ~ А. ~ Тараканов, В. ~ А. ~ Федоров \ paper Математическая модель радиационной проводимости в кварце под действием мощного рентгеновского излучения \ jour Келдыш Препринты института \ год 2021 \ papernumber 018 \ totalpages 26 \ mathnet {http: // mi.mathnet.ru/ipmp2936} \ crossref {https://doi.org/10.20948/prepr-2021-18} Варианты соединения: http://mi.mathnet.ru/rus/ipmp2936 http://mi.mathnet.ru/rus/ipmp/y2021/p18 Цитирующие статьи в Google Scholar: Русские цитаты, Цитаты на английском языке Статьи по теме в Google Scholar: Русские статьи, Английские статьи

Количество просмотров: Эта страница: 28 Полный текст: 3

Суррогатное моделирование с большой переменной точностью

1.

Агеев Н., Агеев Н., Павленко А., Павленко А .: Минимизация аэродинамического сопротивления тела вращения на сверхзвуковых скоростях. Авиастроение и аэрокосмические технологии: международный журнал 88 (2), 246–256 (2016)

Статья Google ученый

2.

Алестра, С., Капушев, Э., Беляев, М., Бурнаев, Э., Дормье, М., Кавай, А., Шайо, Д., Феррейра, Э .: Построение суррогата слияния данных модели для аэродинамических задач космических аппаратов с неполным факторным планом экспериментов.Adv. Матер. Res. 1016 , 405–412 (2014)

Артикул Google ученый

3.

Александров, Н.М., Нильсен, Э.Дж., Льюис, Р.М., Андерсон, У.К .: Управление моделью первого порядка с физикой переменной точности применительно к оптимизации многоэлементного профиля. Tech. респ. НАСА (2000)

4.

Альварес, М., Лоуренс, Н .: Эффективные в вычислительном отношении свернутые гауссовские процессы с множеством выходных данных. J. Mach. Учиться. Res. 12 , 1425–1466 (2011)

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

5.

Арманд, С .: Методология структурной оптимизации вращающихся дисков авиационных двигателей. Tech. Респ., Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства, Управление управления, Программа научно-технической информации (1995)

6.

Бачок, Ф .: Перекрестная проверка и оценки максимального правдоподобия гиперпараметров гауссовских процессов с ошибочной спецификацией модели.Comput. Стат. Data Anal. 66 , 55–69 (2013)

MathSciNet Статья Google ученый

7.

Банерджи, С., Гельфанд, А., Финли, А., Санг, Х .: Гауссовские модели прогнозирующего процесса для больших наборов пространственных данных. J. R. Stat. Soc. Сер. B (Stat Methodol.) 70 (4), 825–848 (2008)

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

8.

Беляев, М., Бурнаев, Е., Капушев, Е., Панов, М., Приходько, П., Ветров, Д., Яроцкий, Д .: Gtapprox: суррогатное моделирование для промышленного дизайна. Adv. Англ. Софтв. 102 , 29–39 (2016)

Артикул Google ученый

9.

Беляев, М., Бурнаев, Е., Капушев, Ю.: Регрессия гауссовского процесса для наборов структурированных данных. В: Gammerman, A. et al. (ред.) Конспект лекций по искусственному интеллекту. Материалы SLDS 2015, т.9047. С. 106–115. Спрингер, Лондон, Великобритания (2015)

Google ученый

10.

Bergh, J., Meyer, C., Snedden, G .: Глобальная оптимизация дорогостоящих целевых функций с использованием моделей CFD и кригинга Встреча группы пользователей ANSYS июнь 2014 г. (2014)

11.

Bishop, C .: Распознавание образов и машинное обучение. Спрингер, Нью-Йорк (2006)

MATH Google ученый

12.

Бойл, П., Фриан, М .: Зависимые гауссовские процессы. Adv. Neural Inf. Процессы. Syst. 17 , 217–224 (2005)

Google ученый

13.

Бурнаев, Э., Беляев, М., Капушев, Э .: Вычислительно эффективный алгоритм регрессии на основе гауссовских процессов в случае структурированных выборок. Comput. Математика. Математика. Phys. 56 (4), 499–513 (2016)

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

14.

Бурнаев Э., Ерофеев П .: Влияние инициализации параметра на время обучения и точность модели нелинейной регрессии. J. Commun. Technol. Электрон. 61 (6), 646–660 (2016)

Артикул Google ученый

15.

Бурнаев Э., Назаров И .: Конформализованная регрессия гребня ядра. В: Материалы Международной конференции IEEE по машинному обучению и приложениям, стр. 45–52. Компьютерное общество IEEE (2016)

16.

Бурнаев Э., Панин И .: Адаптивный дизайн экспериментов по оценке показателей соболя на основе квадратичной метамодели. В: Gammerman, A., et al. (ред.) Труды SLDS 2015, Лекционные заметки по искусственному интеллекту, т. 9047, стр. 8696. Springer, Лондон, Великобритания (2015)

17.

Бурнаев, Е., Панин, И., Судрет, Б .: Эффективный дизайн для оценки индексов Соболя на основе разложений полиномиального хаоса. В: Gammerman, A., et al. (ред.) Proceedings of COPA 2016, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol.9653, стр. 165184. Springer, Испания, Барселона (2016)

18.

Бурнаев, Е., Панин, И., Судрет, Б .: Эффективный дизайн экспериментов для анализа чувствительности на основе разложений полиномиального хаоса. Принято в «Анналах математики и искусственного интеллекта» (2017)

19.

Бурнаев Е., Панов М .: Адаптивный дизайн экспериментов на основе гауссовских процессов, статистического обучения и науки о данных, стр. 116–125. Springer (2015)

20.

Бурнаев, Э., Панов, М., Зайцев, А .: Регрессия на основе нестационарных гауссовских процессов с байесовской регуляризацией. J. Commun. Technol. Электрон. 61 (6), 661–671 (2016)

Статья Google ученый

21.

Бурнаев Э., Вовк В .: Эффективность конформной гребневой регрессии JMLR W&CP, т. 35. С. 605–622 (2014)

22.

Бурнаев Е., Янович Я. Редкие гауссовские процессы МФТИ-54 (2011)

23.

Бурнаев Э., Зайцев А .: Суррогатное моделирование данных множественности для больших выборок. J. Commun. Technol. Электрон. 60 (12), 1348–1355 (2015)

Статья Google ученый

24.

Бурнаев, Э., Зайцев, А., Спокойный, В .: Теорема Бернштейна-фон Мизеса для регрессии на основе гауссовских процессов. Русь. Математика. Surv. 68 (5), 954–956 (2013)

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

25.

Чанг, В., Харан, М., Олсон, Р., Келлер, К. и др.: Быстрая калибровка климатической модели с уменьшенными размерами и эффект агрегирования данных. Анна. Прил. Стат. 8 (2), 649–673 (2014)

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

26.

Дойен, П .: Пористость по сейсмическим данным: геостатистический подход. Геофизика 53 (10), 1263–1275 (1988)

Статья Google ученый

27.

Drineas, P., Mahoney, M .: О методе Нюстрёма для аппроксимации матрицы Грама для улучшенного обучения на основе ядра. J. Mach. Учиться. Res. 6 , 2153–2175 (2005)

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

28.

Друот, Т., Алестра, С., Бранд, К., Морозов, С .: Многоцелевая оптимизация семейства самолетов на этапе концептуального проектирования Симпозиум по обратным задачам, проектированию и оптимизации. Альби, Франция (2013)

29.

Фарши, Б., Джахед, Х., Мехрабиан, А .: Оптимальная конструкция неоднородных неоднородных вращающихся дисков. Comput. Struct. 82 (9), 773–779 (2004)

Статья Google ученый

30.

Форрестер, А., Собестер, А., Кин, А.: Оптимизация множественной точности с помощью суррогатного моделирования. Труды Королевского общества A: математические, физические и инженерные науки 463 (2088), 3251–3269 (2007)

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

31.

Форрестер, А., Собестер, А., Кин, А.: Инженерное проектирование с помощью суррогатного моделирования: Практическое руководство. Дж. Уайли (2008)

32.

Фостер, Л., Вааген, А., Айджаз, Н., Херли, М., Луис, А., Рински, Дж., Сатьяволу, К., Уэй, М. , Газис, П., Шривастава, А .: Стабильные и эффективные расчеты гауссовского процесса. J. Mach. Учиться. Res. 10 , 857–882 (2009)

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

33.

Феррер Р., Гентон, М., Ничка, Д .: Сужение ковариации для интерполяции больших наборов пространственных данных. J. Comput. График. Стат. 15 (3) (2006)

34.

Голуб Г., Ван Лоан, К. Матричные вычисления, т. 3. JHU Press (2012)

35.

Gorissen, D., Couckuyt, I., Demeester, P., Dhaene, T., Crombecq, K .: Набор инструментов суррогатного моделирования и адаптивной выборки для компьютерного проектирования. J. Mach. Учиться. Res. 11 , 2051–2055 (2010)

Google ученый

36.

Грихон С., Бурнаев Е., Беляев М., Приходько П .: Суррогатное моделирование ограничений устойчивости для оптимизации композитных конструкций. В: Koziel, S., Leifsson, L. (eds.) Моделирование и оптимизация на основе суррогатов. Технические приложения, стр. 359–391. Springer (2013)

37.

Han, Z., Görtz, S., Zimmermann, R .: Улучшение суррогатного моделирования переменной точности с помощью градиентного кригинга и обобщенной гибридной функции моста. Aerosp. Sci. Technol. 25 (1), 177–189 (2013)

Артикул Google ученый

38.

Хасти, Т., Тибширани, Р., Фридман, Дж., Франклин, Дж .: Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование. Математика. Intell. 27 (2), 83–85 (2005)

Google ученый

39.

Хенсман, Дж., Фузи, Н., Лоуренс, Н .: Гауссовские процессы для больших данных. arXiv: 1309.6835 (2013)

40.

Хигдон, Д., Гаттикер, Дж., Уильямс, Б., Райтли, М.: Калибровка компьютерной модели с использованием многомерного вывода.Варенье. Стат. Доц. 103 (482) (2008)

41.

Хуанг, З., Ван, К., Чен, Дж., Тиан, Х .: Оптимальная конструкция диска турбины авиационного двигателя на основе суррогатных моделей кригинга. Comput. Struct. 89 (1), 27–37 (2011)

Статья Google ученый

42.

Каваи, С., Симояма, К .: Количественная оценка неопределенности на основе модели Кригинга в вычислительной гидродинамике 32-я Конференция по прикладной аэродинамике AIAA (2013)

43.

Кеннеди, М., О’Хаган, А .: Предсказание вывода сложного компьютерного кода, когда доступны быстрые приближения. Биометрика 87 (1), 1–13 (2000)

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

44.

Кумар, С., Мори, М., Талвалкар, А .: Методы отбора проб для метода Нистрома. J. Mach. Учиться. Res. 13 , 981–1006 (2012)

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

45.

Мэдсен, Дж., Лангтхем, М .: Приближение поверхности с множественным откликом для оптимального проектирования диффузионных потоков. Оптим. Англ. 2 (4), 453–468 (2001)

Артикул МАТЕМАТИКА Google ученый

46.

Мартин, Дж., Симпсон, Т .: Использование моделей кригинга для аппроксимации детерминированных компьютерных моделей. AIAA J. 43 (4), 853–863 (2005)

Статья Google ученый

47.

Mohan, S., Maiti, D .: Оптимизация конструкции вращающегося диска с использованием уравнения поверхности отклика и генетического алгоритма. Int. J. Comput. Методы англ. Sci. Мех. 14 (2), 124–132 (2013)

Статья Google ученый

48.

Нил, Р .: Монте-Карло реализация моделей гауссовских процессов для байесовской регрессии и классификации. arXiv: Physics / 9701026 (1997)

49.

Park, J.S .: Оптимальные латинские гиперкубические конструкции для компьютерных экспериментов.Журнал статистического планирования и вывода 39 (1), 95–111 (1994)

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

50.

Park, S., Choi, S .: Hierarchical Gaussian process regression ACML, pp 95–110 (2010)

51.

Pepelyshev, A .: Роль самородного члена в гауссовском процессе method mODa 9 — Достижения в модельно-ориентированном проектировании и анализе, стр. 149–156. Спрингер (2010)

52.

Цянь, З., Сиперсад, К., Джозеф, В., Аллен, Дж., Ву, Ч .: Построение суррогатных моделей на основе подробных и приблизительных симуляций. J. Mech. Des. 128 (4), 668–677 (2006)

Статья Google ученый

53.

Quiñonero-Candela, J., Rasmussen, C .: единый взгляд на разреженную приближенную регрессию гауссовского процесса. J. Mach. Учиться. Res. 6 , 1939–1959 (2005)

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

54.

Расмуссен, C.E., Уильямс, C.K.I .: гауссовские процессы для машинного обучения. MIT Press (2006)

55.

Шэби, Б., Рупперт, Д .: Коническая ковариация: байесовская оценка и асимптотика. J. Comput. График. Стат. 21 (2), 433–452 (2012)

MathSciNet Статья Google ученый

56.

Ши, Дж., Мюррей-Смит, Р., Титтерингтон, Д .: Иерархические гауссовские смеси процессов для регрессии. Стат.Comput. 15 (1), 31–41 (2005)

MathSciNet Статья Google ученый

57.

Стерлинг Г., Приходько П., Бурнаев Е., Беляев М., Грихон С .: Об аппроксимации зависимости коэффициентов запаса прочности от нагрузок для композитных усиленных панелей. Adv. Матер. Res. 1016 , 85–89 (2014)

Артикул Google ученый

58.

Сан, Г., Ли, Г., Стоун, М., Li, Q .: Двухэтапная процедура оптимизации мульти-верности сотовых материалов сотового типа. Comput. Матер. Sci. 49 (3), 500–511 (2010)

Артикул Google ученый

59.

Sun, S., Zhao, J., Zhu, J .: Обзор методов nyström для крупномасштабного машинного обучения. Информация Fusion 26 , 36–48 (2015)

Статья Google ученый

60.

Тициас, М .: Вариационное обучение индуцирующих переменных в разреженных гауссовских процессах Международная конференция по искусственному интеллекту и статистике, стр. 567–574 (2009)

61.

ван дер Ваарт А., ван Зантен Дж .: Ставки сжатия апостериорных распределений на основе априорных значений гауссовского процесса. Анна. Stat., 1435–1463 (2008)

62.

Velten, K .: Математическое моделирование и моделирование: введение для ученых и инженеров. Вайли (2009)

63.

Xu, W., Tran, T., Srivastava, R., Journel, A .: Интеграция сейсмических данных в моделирование коллектора: совместная альтернатива кокригинга Ежегодная техническая конференция и выставка SPE. Общество инженеров-нефтяников (1992)

64.

Захир, М., Гао, З .: Оптимизация с использованием суррогата переменной точности с использованием набора решающих программ с низкой точностью. Открытый журнал оптимизации 1 (1), 0–8 (2012)

Google ученый

65.

Зайцев А.В., Бурнаев Е.В., Спокойный В.Г. Свойства апостериорного распределения регрессионной модели на основе гауссовских случайных полей. Автомат. Удаленный. Контроль. 74 (10), 1645–1655 (2013)

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

66.

Зайцев, А .: Надежное суррогатное моделирование инженерных данных с более чем двумя уровнями точности Труды 7-й Международной конференции IEEE по машиностроению и аэрокосмической технике (2016)

67.

Зайцев, А., Бурнаев, Э .: Минимаксный подход к процедурам интерполяции данных с переменной точностью, AISTATS 2017, Форт-Лодердейл, Флорида, США. arXiv: 1610.06731 (2017)

68.

Зайцев, А., Бурнаев, Э., Спокойный, В .: Свойства байесовской оценки параметров регрессии на основе гауссовских процессов. J. Math. Sci. 203 (6), 789–798 (2014)

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

69.

Чжан, Х., Цай, В. и др .: Когда кокригинг не превосходит кригинг? Стат. Sci. 30 (2), 176–180 (2015)

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

[PDF] WOZ Math Recognizer: математический мастер распознавания рукописного ввода из Oz Tool

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 17 ССЫЛКИ

СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Статьи, на которые оказали наибольшее влияние, Новость

Оценка методов визуализации результатов распознавания математических выражений

Результаты Исследования показывают, что, хотя каждый метод имеет преимущества и недостатки в зависимости от сложности рукописной математики, испытуемым потребовалось значительно больше времени, чтобы выполнить задачу распознавания с набором на месте, и, как правило, предпочитали скорректированные чернила или малое смещение.Развернуть

• Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

Разработка интеллектуальных репетиторов на основе почерка для улучшения изучения математики

Эта диссертация показывает, что почерк обеспечивает удобство использования, так как увеличивается скорость ввода, уменьшается количество ошибок пользователя и увеличивается удовлетворенность пользователя, а также почерк может также принести пользу в обучении: учащиеся, решающие те же проблемы с помощью рукописного ввода, что и другие, набирающие текст, быстрее обучаются. Развернуть

• Просмотр 1 отрывка, справочная информация

Редактор уравнений для рукописного ввода

Описан прототип редактора формул, основанный на распознавании рукописного ввода и автоматическом синтаксическом анализе уравнений, в сочетании с пользовательским интерфейсом, который включает набор простых процедур для исправления ошибки, допущенные автоматической интерпретацией.Развернуть

Проектирование внешнего интерфейса распознавания эскизов: восприятие элементов интерфейса пользователем Диаграммы следует распознать, как пользователи предпочитают получать обратную связь распознавания и как пользователи воспринимают ошибки распознавания. Развернуть

• Просмотр 1 отрывка, справочная информация

MathPaper: математические эскизы с гибкой поддержкой интерактивных вычислений

MathPaper предоставляет бумажную среду, в которой несколько математических выражений и даже алгоритмов можно вводить в любом месте страницы, а также поддерживаются расширенные обозначения и жесты для управления вычислительной помощью, упрощения ввода и алгоритмов ввода, что делает MathPaper удобной системой для математических эскизов и вычислений.Развернуть

• Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

TA В центре внимания: Кристина Зайцева | OMSCS | Технологический институт Джорджии

Каждую неделю мы уделяем внимание TA OMSCS, чтобы вы могли узнать, кто стоит за экраном. Вот четыре вопроса Кристине Зайцевой, специалист по технической поддержке CS 6750: Взаимодействие человека и компьютера.

Чем вы занимаетесь профессионально?
У меня степень бакалавра в области биоинженерии, поэтому я проводил много времени, проводя исследования в лабораториях.Я понял, что моим любимым аспектом этого опыта часто был анализ данных и моделирование экспериментов. В результате я начал свою карьеру в сфере консалтинга в области анализа данных. Эта область включает в себя помощь компаниям в агрегировании, понимании и принятии действенных решений на основе данных. Я решил подать заявку в OMSCS, чтобы расширить свою базу знаний и изучить новые области информатики.

Почему вы делаете TA для OMSCS?
Раньше я работал репетитором по математике и ACT / GRE. Креативность и сотрудничество — две вещи, которые я ищу на работе, и я думаю, что репетиторство или ТА требуют этих навыков.Мне нравится помогать студентам понять концепцию, которую они раньше считали трудной, и наблюдать, как они продвигаются в течение семестра. Другие технические специалисты, с которыми я работаю, также поддерживают меня, и с ними весело общаться в Slack, поэтому работа в качестве TA для меня почти как хобби.

Что вы посоветуете будущим студентам OMSCS?
Вы получите от OMSCS то, что вложили. Семестры, в течение которых я работал на Piazza и читал все статьи, привели к долгосрочному сохранению концепций и новым способам мышления.Может быть сложно управлять постоянной работой, семьей и другими обязательствами, но постарайтесь не позволять курсовой работе скользить. Я считаю, что посещение одного занятия в семестр — лучший вариант для меня, чтобы оставаться полностью вовлеченным и уравновешивать различные области моей жизни.

Каким хобби или занятием вы хотите вернуться после завершения работы с OMSCS?
Мы с мужем заядлые путешественники и любители пеших прогулок. Наши любимые национальные парки в США — Халеакала и Скалистая гора. Было бы неплохо не иметь двойной нагрузки в будние дни, чтобы освободить выходные!

Магистр ДонНТУ Зайцев Иван Михайлович

Факультет: Компьютеры и информатика

Кафедра: Прикладная математика и информатика

Специальность: Программная инженерия

Тема магистра: Модели коллективного поведения интеллектуальных агентов при моделировании многоагентной системы и управления предприятием

Остальную контактную информацию можно найти на моем личном сайте.

Средняя оценка за период обучения: 4,75

Технологические знания:

• Java (J2SE)
• PHP, Zend Framework
• HTML 4.01, CSS 2.1, Javascript, AJAX, JQuery
• MS Visual C ++
• Delphi
• SQL, администрирование сервера БД (MySQL, SQLite, Interbase, MSSQL, MS Access)

Другие достижения:

• Классические алгоритмы дискретной математики
• ООП, шаблоны, паттерны проектирования, методология разработки
• Действительный кроссбраузерный HTML
• Администрирование ОС (MS Windows, Unix)

Языки:

• Русский (родной)
• Украинский (бесплатно)
• Английский (бесплатно)

Детство

Я родился 9 октября 1987 года в 17 лет.00 в Мариуполе Донецкой области. Я был любознательным ребенком, никогда не давал покоя взрослым. Я не любила ходить в детский сад. За год до поступления В школе начал учиться игре на скрипке / В дошкольные годы увлекался всех видов искусства — рисовал, писал рассказы, изобретал, создавал воображаемые вселенные и миры. Конструктор — Лего — был моей любимой игрушкой.

Школьные годы

Когда мне исполнилось 7 лет, я поступил в общеобразовательную школу № 69.Я плохо помню те годы, повторяются только некоторые друзья и школьные коридоры на мою память. В начальной школе английский язык не преподавался, и моя мама работала со мной над очень популярной в те годы книгой Валентина Скулте. После второго класса родители перевели меня в спец. школа № 115 с углубленным изучением иностранных языков. Мне удалось найти первых настоящих друзей и более ясными воспоминания о той эпохе. Мой брат Николай оказывает на меня большое влияние (и всегда оказывал).Он на четыре года моложе, но тогда мы общались на равных. Его воспитание во многом — моя заслуга.

Желание улучшить свои знания английского языка и математики подтолкнуло меня к перевод в другой класс. Это была непростая работа: мне пришлось представиться моим новым одноклассникам, новому учителю.

Когда я учился в 8 классе, я увлекся программированием. Стимулом была программа, составленная моим одноклассником по QBasic, которая рисовал чебурашку на экране.После изучения я был был шокирован тем, как легко было программировать такую ​​штуку, и написал свой собственный интерактивная заставка. Затем я начал изучать это программирование язык более подробный, провел много экспериментов. Результат эти эксперименты были довольно примитивными, но милыми и интересными игры, в которые мы играли вместе с братом.

В 9 классе принял участие в Областной олимпиаде по информатике. в первый раз. Большое спасибо моей школьной учительнице Ларисе Ивановне. Крячек, по инициативе которого меня туда послали.Удивительно я занял второе место. Это было начало моего равнодушного участия Олимпиады. В 10 классе я попал в группу новичков. в Донецком Дворце творчества юношества. Эти занятия дали мне много в плане тренировок и участия в региональных олимпиадах по программированию. Я узнал язык программирования Паскаль и получил много знаний о алгоритмы и дискретная математика. Я очень благодарен своему педагог Татьяна Гончарова.

Участие в конкурсе исследовательских работ в SAS (МАН) с одной из моих игровых программ, победа в олимпиаде по программированию на районных и региональных уровня привели меня в команду программистов в Донецке область. В 11 классе принял участие во Всеукраинской олимпиаде по программированию и получил диплом II степени (восьмое место в рейтинг). После этого участвовал в сборе перед Международная олимпиада по программированию.В то же время я был подготовка к экзаменам в Донецкий национальный технический университет (ДонНТУ). Благодарю за консультации и помощь Сергею Гладкому и Сергею Теплинскому. По результатам На первом экзамене я заняла первое место среди поступающих на специальность. Это позволило мне не участвовать в повторных экзаменах.

Университет

Я выбрала этот вуз уже в 10 классе и по специальности — в 11-м.Я перешла на бюджетную форму обучения на основании результатов моих вступительных экзаменов. Самый приятный Годом моей жизни были годы учебы в университете. Нет без причины говорят, что годы учебы в Университеты лучшие. Я нашел здесь настоящих друзей, почувствовали настоящую свободу, обрели ощущение настоящего взрослого жизнь. Но огромное разнообразие возможностей для развлечения не помешали мне получить знания на протяжении всего периода обучения.Следует отметить, что не все предметы были одинаково полезны и интересны для меня, но те, которые были, все компенсировали. В Первый год я выступал в олимпийской группе ДонНТУ. В его составе я побывал на Всеукраинской студенческой олимпиаде. в Виннице, Одессе (Кубок Украины по программированию) и Международная олимпиада в Румынии. Я хотел бы поблагодарить выпускник ДонНТУ Андрей Середа, хороший друг и учитель, с которым я участвовал во многих соревнованиях.

За время учебы я участвовал во многих профессиональных конференции в Донецке. Одна из моих работ попала в число лучший во Всеукраинском конкурсе студенческих научных работает по естественным, техническим и гуманитарным наукам, представлен в Национальном педагогическом университете в г. Киев имени М.П. Драгоманова. Я никогда не уходил в отставку из индивидуальных произведений учителей. у меня есть окончила 4 года обучения с отличием и поступил в магистратуру.

Благодарю родителей за любовь и поддержку.

На 4 курсе обучения Меня заинтересовали мультиагентные системы под руководством Федяева Олега. Одна из причин, почему я выбрал это район был тем, что он многообещающий активно развивается на западе и практически не имеет развития в СНГ. Вторая причина заключалась в том, что мультиагентные системы предоставляют обширные и недоступные для классического подхода возможности проектирования программных комплексов.

Будущее

В ближайшее время планирую доделать магистерскую. Затем, чтобы улучшить и получить новые навыки в области веб-разработки. А пока я думаю как цель для меня достичь должности менеджера проекта или организатора небольшая компания, занимающаяся веб-разработкой.

человек | Грищук Лаб | Медицинский факультет Перельмана при Пенсильванском университете

Екатерина Грищук, к.м.н.
доцент
gekate @ pennmedicine.upenn.edu

Магистр биофизики, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Россия
Кандидат молекулярной, клеточной биологии и биологии развития, Колорадский университет в Боулдере, США

Владимир Демидов
Специалист-исследователь
[email protected]

Магистр физики, МГУ им. М.В. Ломоносова, Россия
Проект: лазерный захват и микроскопия

Екатерина Тарасовец
аспирант
etar @ pennmedicine.upenn.edu

Магистр биофизики, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Россия
Проект: воссоздание прикрепления кинетохора к микротрубочкам

Дмитрий Нечипуренко, канд.
Приглашенный ученый
[email protected]

Кандидат биофизических наук, МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия
Проект: экспериментальный и теоретический анализ динамики артериальных тромбов

Ванси Луо, доктор философии
Постдокторант
luowx @ pennmedicine.upenn.edu

к.т.н. Физическая химия, Институт химии Китайской академии наук
Проект: восстановление взаимодействий кинетохора-микротрубочка на основе ДНК-оригами

Александр Майоров
Приглашенный аспирант
[email protected]

Магистр биофизики, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия
Проект: реконструкция хемомеханических киназа-фосфатазных систем

Михеев Андрей Анатольевич, к.м.н.
Постдокторант
андрей[email protected]

Кандидат биофизических наук, Институт теоретической и экспериментальной биофизики РАН, Россия

Проект: восстановление химико-механических киназа-фосфатазных систем

Выпускники

Антон Мухамедшин
Приглашенный аспирант 2018-2020 гг.

Магистр прикладной математики и физики, Московский физико-технический институт, Москва, Россия
Проект: экспериментальный и теоретический анализ динамики артериального тромба

Игорь Канев, к.м.н.
Постдокторантура 2019-2020
игорь[email protected]

Кандидат биофизических наук, Институт теоретической и экспериментальной биофизики РАН, Россия

Проект: лазерный захват и микроскопия

Ахмадбек Асадов
Приглашенный магистрант Лето 2019
[email protected]

Магистр прикладной физики и математики Московского физико-технического института, Москва, Россия

Полина Соловьева
Приглашенный магистрант, январь — май 2019 г.
полина[email protected]

Бакалавр прикладной математики и физики, Московский физико-технический институт, Москва, Россия
Проект: воссоздание прикрепления кинетохор к микротрубочкам

Эмили Мэттс
Научный сотрудник / Координатор по безопасности лабораторий, 2018-2019
[email protected]

Магистр биохимии, Пенсильванский университет, США
Проект: выделение кинетохорных белков.

Karla Miletic
Приглашенный студент бакалавриата, лето 2017 г. и лето 2018 г.
[email protected]

Студентка, физик, Университет наук
Проект: молекулярный анализ цитоскелетных двигателей

Анатолий Зайцев, к.м.н.
Докторант 2016-2018

Кандидат биофизических наук РАН

Иван Гончар
Приглашенный аспирант 2017-2018 гг.
иван[email protected]

Магистр прикладной математики и физики, Московский физико-технический институт, Россия

Eirini Zoupou
Бакалавриат, май-июнь 2018 г.
[email protected]

Студент кафедры молекулярной и клеточной биологии и психологии Пенсильванского университета

Александра Демьянова
Приглашенный аспирант, 2017–2018 гг.

Магистр химии, МГУ им. М.В. Ломоносова, Россия

Аарон (По-Тао) Чен
Научный сотрудник / Координатор по безопасности лабораторий, 2014–2018 гг.
pc2870 @ columbia.edu

Магистр молекулярной биохимии и биофизики, Технологический институт Иллинойса, США
Текущая должность: научный сотрудник Медицинского института Говарда Хьюза в лаборатории Кандела Колумбийского университета.

Рикардо Соуза
Приглашенный аспирант, 2014-2017 гг.

Бакалавр генетики, Университет Порту, Португалия
Магистр биохимии, Университет Порту, Португалия

Сувранта К. Трипати, PhD
Докторант, 2014-2017 гг.

Доктор философии по физике конденсированных сред, Университет Цинциннати, США

Максим Годзи
Приглашенный аспирант, 2015-2017 гг.
максим[email protected]

Магистр биофизики, МГУ им. М.В. Ломоносова, Россия

Манас Чакраборти, PhD
Постдокторант, 2014-2016 гг.

Магистр химии, Индийский технологический институт, Бомбей
Кандидат биохимии, биофизика, Университет штата Аризона

Мурат Демир
, студент-медик, лето 2016 г.

Медицинский факультет Эгейского университета Турция

Анна Старцева
волонтер, февраль-май 2016 г.

Анна Надточий , в гостях у магистранта, лето 2014 г.
Даниэль Константиновский , в гостях у бакалавра (Хаверфорд Колледж), лето 2013 г.
Екатерина Тарасовец , в гостях у магистранта, лето 2013
Трубецков Михаил , в гостях у магистра , лето 2013
Анна Потапенко , студентка (Университет Пенсильвании), 2013-2014 гг.
Александр Багаев , приглашенный студент, лето 2012 г.
Павел Захаров , приглашенный аспирант, 2012-2014 гг.
Антон Корбалев , приглашенный аспирант, 2012-2013 гг.
Дункан Конц , приглашенный студент (факультет биохимии, Государственный университет Огайо), лето 2011 г.
Анна Грускевич , приглашенный магистрант, лето 2011 г.
Антон Корбалев , приглашенный магистр студентка, лето 2011 г.
Swathi Ayloo , выпускник ротации студент, лето 2011 г.
Стаматов Румен , студент (Школа инженерных и прикладных наук Пенсильванского университета), 2011-2012 гг.
Вадим Мустяца , приглашенный аспирант, 2011-2014 гг.
Борис Никашин , приглашенный аспирант студент, 2011
Максим Молодцов , докторант, 2011
Наталья Дашкевич , приглашенный аспирант, 2011
Никита Гудимчук , приглашенный аспирант, 2010-2013 гг.