Чикина Любовь Григорьевна

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

Звание: Доцент

Степень: Доктор физико-математических наук

Кафедра информатики и вычислительного эксперимента - Профессор

г. Ростов-на-Дону, пр. Стачки 200/1, корп. 2, ауд. 214

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

Персональная страница на английском:

https://sfedu.ru/en/person/lchikina

Дата начала общего стажа: 01.08.1978

Стаж по специальности (в годах): 39

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