Размер шрифта

A
A

Межстрочный интервал

A
A

Цвет

A
A

Чикина Любовь Григорьевна

+7(863) 218-40-00 доб. 11054; +7(8634) 68-08-90 доб. 11054

Институт математики, механики и компьютерных наук им. И.И. Воровича - Профессор

E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
Персональная страница:
https://sfedu.ru/person/lchikina

Звание: доцент

Степень: доктор физико-математических наук

Дата начала общего стажа: 01.08.1978

Стаж по специальности (в годах): 38

Преподаваемые дисциплины:

  • Современные методы решения сеточных уравнений
    Задачами данного курса являются: • познакомить аспирантов с классическими разностными схемами, аппроксимирующими краевые задачи математической физики; • научить аспирантов качественному анализу свойств разностных схем: определению порядка аппроксимации и исследованию их устойчивости; • научить аспирантов методам решения систем разностных уравнений, возникающих при дискретизации краевых задач математической физики • познакомить аспирантов с основными принципами применения численных методов для решения краевых задач математической физики и, в том числе, краевых задач конвекции-диффузии; • формирование подходов к выполнению аспирантами исследований, связанных с работой над диссертацией
  • Современные численные методы решения задач диффузии-конвекции
    Задачами данного курса являются: • освоение аспирантами современных методов численного анализа, обеспечивающих технологические основы современных инновационных сфер деятельности; • обучение аспирантов принципам конструирования вычислительных алгоритмов для решения современных проблем дифференциальных и интегральных уравнений, различных задач математической физики; • обучение аспирантов исследованию свойств задач конвекции-диффузии в зависимости от различных форм записи задачи; • познакомить аспирантов с основными принципами применения численных методов для решения краевых задач математической физики; • формирование подходов к выполнению аспирантами исследований, связанных с работой над диссертацией
  • Использование пакетов сред R и Python для статистического анализа и визуализации данных
    Python и R ; популярные языки программирования для работы со статистикой. Курс состоит из трех частей. Первая часть курса посвящена процедурам обработки данных и построения статистических моделей. Вторая часть курса посвящена базовым графическим возможностям сред R и Python. Третья часть ; практическая, она иллюстрирована несколькими десятками примеров. Они включают краткое описание алгоритмов анализа, основные полученные результаты и их возможную интерпретацию.
  • Языки R и Python для анализа и прогнозирования показателей финансового рынка
    В этом курсе вы познакомитесь с фундаментальными математическими понятиями, необходимыми для анализа данных, и получите начальный навык программирования на языках R и Python. Курс состоит из двух частей. Первая часть курса посвящена методам оптимизации. При этом упор делается на разъяснение математических понятий и их применение на практике, а не на вывод сложных формул и доказательство теорем. Вторая часть курса ; практическая, она посвящена языкам программирования R и Python. Вы познакомитесь с библиотеками, которые часто применяются на практике для анализа и прогнозирования показателей финансового рынка.

Дополнительная информация:

Численные методы,  математическое моделирование, прогрессивные информационные технологии в современном образовательном процессе

Учебно-методические ресурсы