Studentská grantová soutěž - předchozí roky

SGS 2 KAM 2023

SP2023/011

Jahoda Pavel RNDr., Ph.D.

prof. Ing. Radim Briš, CSc.

01. 01. 2023 - 31. 12. 2023

Projekt SGS navazuje jednak na systematický výzkum odborné skupiny "Aplikovaná pravděpodobnost a statistika" Katedry aplikované matematiky, ale také na výzkum v oblasti optimalizací, kontaktních úloh a teorie grafů. Výzkumná skupina "Aplikovaná pravděpodobnost a statistika" se zabývá tvůrčí vědeckou činností především v oblasti aplikované, ale i teoretické statistiky a pravděpodobnosti. V roce 2023 chceme navázat na výsledky dosažené v předchozích letech, kdy byla vyvíjena a publikována metodika pro optimalizaci údržbových procesů s nedokonalou údržbou s ohledem na minimalizaci nepohotovosti a nákladů na tuto údržbu. V oblasti Bayesovy teorie odhadu byla pozornost zaměřena na simulační metody na bázi MCMC (Markov Chain Monte Carlo) a na aplikaci Bayesovy indukce. Řešitelé projektu dále budou pokračovat ve výzkumu založeném na datech získaných díky spolupráci s Fakultní nemocnicí v Ostravě a dalšími lékařskými pracovišti. V oblasti optimalizace se v roce 2023 budeme, stejně jako dříve, zabývat využitím optimalizačních metod v oblasti robotiky a řešením úloh tvarové optimalizace pro proudění. V oblasti diskrétní matematiky chceme navázat na předchozí výzkum, kdy jsme se věnovali hledání grafových ohodnocení digrafů a využití metod diskrétní matematiky pro distribuci rozsáhlých výpočtů na jádra superpočítače.

RNDr. Pavel Jahoda, Ph.D.
prof. Ing. Radim Briš, CSc.
doc. Mgr. Petr Kovář, Ph.D.
doc. Ing. Petr Beremlijski, Ph.D.
Ing. Jan Kracík, Ph.D.
Ing. Martina Litschmannová, Ph.D.
Mgr. Lenka Přibylová, Ph.D.
Mgr. Bohumil Krajc, Ph.D.
doc. Mgr. Petr Vodstrčil, Ph.D.
Mgr. Adéla Kondé
Ing. Michaela Bailová, Ph.D.
Ing. Jakub Závada
Yifan Zhang
Ing. Vojtěch Novák
Ing. Vladimír Arzt
Ing. Matěj Mazůrek
Ing. Lukáš Kapera
Ing. David Vojáček
Ing. Tomáš Stehlík
Bc. Jan Hertl
Bc. Tomáš Deingruber
Ing. Šárka Parmová
Ing. Zbyšek Machaczek
Bc. Denisa Jakubesová
Bc. Viktor Dítě

Stejně jako v předchozích projektech SGS obecnými cíli zůstává podpora vědecko-výzkumných aktivit studentů doktorských a magisterských studijních programů ve spolupráci s akademickými pracovníky, zvýšení kvality a efektivnosti vědecké, technické a vzdělávací práce a podpora publikování dosažených výsledků.
Dílčí cíle budou odpovídat konkrétním, aktuálně řešeným, problémům. Cílem projektu v oblasti teoretické a aplikační je, podobně jako u projektu SGS 2020 SP2022/6 na který chceme navázat, obecně především vývoj nových analytických a simulačních nástrojů pro modelování rizik, optimalizace údržbových procesů s nedokonalou údržbou, jejich algoritmizace a jejich numerické modelování v prostředí MATLAB. Dále se budeme věnovat využití optimalizačních metod v oblasti robotiky, řešením úloh tvarové optimalizace pro proudění, základním výzkumem ohodnocení grafů a jeho aplikací v plánování sportovních turnajů a rozkladem grafů a jeho aplikacím při rozsáhlých numerických výpočtech
Jedním z cílů je i následná publikace dosažených výsledků v odborných časopisech, jejich prezentace na konferencích a v disertačních a diplomových pracích.
Konkrétní počty článků, které se s podporou SGS podaří publikovat je nemožné s jistotou predikovat. Vzhledem k dříve dosaženým výsledkům by se však dalo odhadovat, že se podaří publikovat alespoň dva články v časopisech s IF.
V oblasti pedagogické je cílem především zapojení studentů doktorského a magisterského studia do výzkumu probíhajícího v oblasti stochastického modelování numerické matematiky a teorie grafů na Katedře aplikované matematiky, obohacení jejich dosavadních znalostí, získání nových zkušeností a schopností prezentovat své výsledky na konferencích, na které budou vysíláni s podporou prostředků poskytovaných SGS.