Стрелковська Ірина Вікторівна

Постійний URI для цього зібрання

https://hdl.handle.net/11300/23456

Переглянути

Зараз відображається 1 - 20 з 51

Робоча програма навчальної дисципліни Математичні методи в наукових дослідженнях. Галузь знань 01 «Освіта/Педагогіка». Спеціальність 014.09 – «Середня освіта (Інформатика)». Освітня програма «Інформатика та програмування». Другий (магістерський) рівень
(Одеса, 2024) Стрелковська, Ірина Вікторівна
Дисципліна «Математичні методи в наукових дослідженнях» надає змогу здобувачам другого ступеня вищої освіти оволодіти спеціальними професійними інформативно-комунікативними компетентностями, пов’язаними з використанням математичних методів, моделей та інформаційних технологій у рамках виконання їх самостійного дослідження та у подальшій науково-дослідницькій діяльності.
Робоча програма навчальної дисципліни математичні методи в наукових дослідженнях. Галузь знань 12 «Інформаційні технології». Спеціальність 125 «Кібербезпека та захист інформації». Освітня програма Кібербезпека. Другий (магістерський) рівень
(Одеса, 2024) Стрелковська, Ірина Вікторівна
Положення факультету кібербезпеки, програмної інженерії та комп’ютерних наук про підготовку та захист кваліфікаційних робіт бакалаврів та магістрів денної та заочної форми навчання : методичний посібник
(Одеса, 2023) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Соловська, Ірина Миколаївна; Григор’єва, Тетяна Ігорівна; Гура, Володимир Ігорович; Розенвассер, Денис Михайлович
Нормативний документ для всіх випускників, їхніх керівників та рецензентів за спеціальностями: 014 Середня освіта (інформатика), 121 Інженерія програмного забезпечення, 122 Комп'ютерні науки, 123 Комп’ютерна інженерія, 125 Кібербезпека та захист інформації, 172 Електронні комунікації та радіотехніка.
Математичні методи в наукових дослідженнях : методичні рекомендації для самостійної роботи здобувачів
(Одеса, 2024) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Григор’єва, Тетяна Ігорівна; Стрелковська, І. В.; Григор’єва, Т. І.
Методичні рекомендації з курсу «Математичні методи в наукових дослідженнях» розроблено відповідно до навчального плану, вони складаються з навчальної програми курсу, методичних рекомендацій з проведення практичних занять і завдань для самостійної роботи здобувачів, списку рекомендованої літератури. Матеріали призначено для здобувачів другого (магістерського) рівня вищої освіти спеціальності 014.09 – «Середня освіта (Інформатика)». Вивчення дисципліни «Математичні методи в наукових дослідженнях» сприятиме залученню здобувачів до науково-дослідницької діяльності та підготовки ними публікацій, кваліфікаційних й інших наукових робіт.
Сучасні методи викладання інформатики : методичні рекомендації для самостійної роботи здобувачів
(Одеса, 2024) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Горбачов, Віктор Едуардович; Григор’єва, Тетяна Ігорівна; Стрелковська, І. В.; Горбачов, В. Е.; Григор’єва, Т. І.
Методичні рекомендації з курсу «Сучасні методи викладання інформатики» розроблено відповідно до навчального плану, вони складаються з навчальної програми курсу, методичних рекомендацій з проведення практичних занять і завдань для самостійної роботи здобувачів, списку рекомендованої літератури. Матеріали призначено для здобувачів другого (магістерського) рівня вищої освіти спеціальності 014.09 – «Середня освіта (Інформатика)». Вивчення дисципліни «Сучасні методи викладання інформатики» сприятиме залученню здобувачів до науково-дослідницької діяльності та підготовки ними публікацій, кваліфікаційних й інших наукових робіт.
Чисельні методи : методичні рекомендації для самостійної роботи здобувачів
(Одеса, 2024) Стрелковська Ірина Вікторівна; Григор’єва Тетяна Ігорівна; Горбачов Віктор Едуардович
Методичні рекомендації з курсу «Чисельні методи» розроблено відповідно до навчального плану. Матеріали складаються з навчальної програми курсу, методичних рекомендацій з проведення практичних занять і завдань для самостійної роботи здобувачів, списку рекомендованої літератури. Призначено для студентів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти факультету кібербезпеки, програмної інженерії та комп’ютерних наук Міжнародного гуманітарного університету.
Управління проектами і якістю програмних систем : методичні рекомендації для самостійної роботи здобувачів
(Одеса : Міжнародний гуманітарний університет, 2023) Приходько, Сергій Борисович; Григор’єва, Тетяна Ігорівна; Стрелковська, Ірина Вікторівна
Методичні рекомендації з курсу «Управління проектами і якістю програмних систем» розроблено відповідно до навчального плану, вони складаються з навчальної програми курсу, методичних рекомендацій з проведення практичних занять і завдань для самостійної роботи здобувачів, списку рекомендованої літератури. Матеріали призначено для студентів факультету кібербезпеки, програмної інженерії та комп’ютерних наук Міжнародного гуманітарного університету, які в магістратурі вивчають галузь знань - «Інформаційні технології». Вивчення дисципліни «Управління проектами і якістю програмних систем» сприятиме залученню здобувачів до науково-дослідницької діяльності та підготовки ними публікацій, кваліфікаційних й інших наукових робіт. Вивчення дисципліни "Управління проектами і якістю програмних систем" допоможе студентам зрозуміти як обирати методологію розробки програмного забеспечення, шо найкраще відповідає потребам конкретного проекту, і як впроваджувати її в дію. Студенти дізнаються про методи тестування, метрики якості та принципи підвищення якості програмного забеспечення. Студенти зможуть ознайомитися з ключовими принципами управління проектами, такими як визначення цілей проекту, розробка графіків, управління ресурсами та командою, ризиками та звітністю. Вони зможуть навчитися створювати плани проекту, визначати завдання та виконувати їх.
Реінжинірінг та оптимізація програмних систем : методичні рекомендації для самостійної роботи здобувачів
(Одеса : Міжнародний гуманітарний університет, 2023) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Приходько, Сергій Борисович; Григор’єва, Тетяна Ігорівна
Методичні рекомендації з курсу «Реінжинірінг та оптимізація програмних систем» розроблено відповідно до навчального плану, вони складаються з навчальної програми курсу, методичних рекомендацій з проведення практичних занять і завдань для самостійної роботи здобувачів, списку рекомендованої літератури. Матеріали призначено для студентів факультету кібербезпеки, програмної інженерії та комп’ютерних наук Міжнародного гуманітарного університету, які в магістратурі вивчають галузь знань - «Інформаційні технології». Вивчення дисципліни «Реінжинірінг та оптимізація програмних систем» допоможе студентам зрозуміти принципи та методи реінжинірінгу програмних систем, інструменти та технології, що використовуються для аналізу, оцінки та покращення програмних систем, процеси оптимізації програмних систем з метою підвищення їх продуктивності, швидкості та надійності, а також сприятиме залученню здобувачів до науково- дослідницької діяльності та підготовки ними публікацій, кваліфікаційних й інших наукових робіт.
Математичні методи в наукових дослідженнях : методичні рекомендації для самостійної роботи здобувачів
(Одеса : Міжнародний гуманітарний університет, 2023) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Григор’єва, Тетяна Ігорівна
Методичні рекомендації з курсу «Математичні методи в наукових дослідженнях» розроблено відповідно до навчального плану, вони складаються з навчальної програми курсу, методичних рекомендацій з проведення практичних занять і завдань для самостійної роботи здобувачів, списку рекомендованої літератури. Матеріали призначено для студентів факультету кібербезпеки, програмної інженерії та комп’ютерних наук Міжнародного гуманітарного університету, які в магістратурі вивчають галузь знань - «Інформаційні технології». Вивчення дисципліни «Математичні методи в наукових дослідженнях» сприятиме залученню здобувачів до науково-дослідницької діяльності та підготовки ними публікацій, кваліфікаційних й інших наукових робіт.
Сплайн-апроксимація в 3D-моделюванні
(Львів – Торунь : Liha-Pres, 2022) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Соловська, Ірина Миколаївна; Соловська, І. М.
Прогнозування трафіку на базі пристроїв D2D в мережі IoT/5G
(Одеса : ОНАЗ ім. О. С. Попова, 2020) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Єрмаков, М. В.
Розглянуто трафік IP – камери відеоспостереження в мережі IoT/5G. Для прогнозування трафіку використано метод сплайн-екстраполяції. Зпрогнозовано трафік за межами розглянутого проміжку часу на якому здійснюється передача пакетних даних.
Маршрутизація в мережі MPLS-TE з додатковими напрямами передавання трафіку
(2016) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Соловська, Ірина Миколаївна; Соловська, І. М.
Запропоновано використання вузлового тензорного методу для рішення задачі маршрутизації в мережі MPLS-TE з додатковими напрямками передавання трафіку. Виконано вибір додаткового напрямку маршрутизації трафіку за критерієм мінімального часу доставки пакетів з метою забезпечення збалансованого завантаження та відмовостійкості мережі.
Ряди Фур’є. Інтеграл Фур’є : Навчальний посібник для фахівців в галузі зв’язку
(2021) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Паскаленко, Вікторія Миколаївна; Паскаленко, В. М.
При написанні навчального посібника «Ряди Фур’є» для фахівців в галузі зв’язку авторами було використано багаторічний досвід викладання вищої математики у Одеській національній академії зв’язку ім. О.С. Попова. У навчальному посібнику ряди Фур’є подані з урахуванням їх застосування спеціалістами у галузі зв’язку. Навчальний посібник містить теоретичний курс, велику кількість відповідних прикладів з докладними поясненнями по розв’язуванню, а також задачі для самостійного розв’язування; контрольні запитання; перевірні тести та тренувальні вправи. Навчальний посібник відповідає вимогам програми курсу вищої математики для студентів вищих навчальних закладів, що навчаються за напрямом «Телекомунікації». Навчальний посібник адресовано викладачам та студентам технічних спеціальностей, а також тим, хто вивчає вищу математику самостійно.
Векторная алгебра : Учебное пособие
(2008) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Паскаленко, Вікторія Миколаївна
Введение в математический анализ : Учебное пособие
(2013) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Паскаленко, Вікторія Миколаївна
В учебном пособии изложены основные теоретические положения по теме “Введение в математический анализ”. Рассмотрены последовательности, их виды и свойства; теория пределов последовательностей. Функции, их виды и свойства; теория пределов функций; непрерывность функций, свойства непрерывных функций. Все теоретические положения сопровождаются большим количеством примеров с подробным решением. Для более полного усвоения материала предложены контрольные вопросы, проверочные тесты, тренировочные упражнения, задачи для самостоятельного решения. Учебное пособие предназначено для студентов технических специальностей.
Using spline-extrapolation in the research of self-similar traffic characteristics
(2019) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Соловська, Ірина Миколаївна
The problem of predicting self-similar traffic is considered, the solution of which modeling of self-similar traffic was per- formed using the Simulink software package in MATLAB environment. For the simulation, the queuing system WB/M/1/K with Weibull distribution was used. The use of the spline-extrapolation method made it possible to predict self-similar traffic outside the considered period of time on which packet data transmission is considered. Extrapolation of traffic for short-term and long-term forecasts is considered. Comparison of the results of the prediction of self-similar traffic using various spline functions has shown that the accuracy of the forecast can be improved through the use of cubic splines. A method is proposed for estimating the error of traffic prediction for each variant of traffic forecasting using linear, cubic splines. The results of the research will allow you to perform effective traffic management with the support of quality characteristics, by providing the required parameters of network hardware and software in order to avoid overloads in the network.
Use of spline-extrapolation to improve the quality indicators of telecommunication systems
(2019) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Соловська, І. М.; Solovska, Iryna M.; Толмак, В. Є.; Tolmak, V. Е.
The problem of predicting self-similar traffic with significant and frequent ripples and the property of long-term dependence is considered. For short-term prediction of self-similar traffic, which is performed outside the considered time interval, a method of spline extrapolation based on various spline functions (cubic and cubic B-splines) is proposed. We recommend a method for estimating traffic prediction errors for each traffic prediction option using cubic or cubic B-splines. Comparison of the results of predicting self-similar traffic using various spline functions (cubic and cubic B-splines) show that the accuracy of the prediction can be improved by using cubic B-splines. According to the results of the study, it is established that cubic B-splines are characterized by high constructively, adequacy to the tasks and simplicity of practical implementation. Their use makes it possible to greatly simplify computational processes using formalized mathematical constructs. The use of the proposed method of spline extrapolation based on cubic B-splines has several advantages over other known methods, namely, ease of practical implementation, high accuracy of forecasting, the ability to accurately extrapolate peak "bursts" of traffic, which is especially important when solving problems in real time. The results of predicting selfsimilar traffic will allow the operator, at the stage of design and further operation of the mobile communication network, to provide the required amount of buffer devices for the network hardware and software, thereby avoiding network congestion and exceeding standard values of traffic service quality indicators. Proposed is the prospect of further research through the use of wavelet-extrapolation in order to improve the accuracy of prediction. Practical significance is determined by the developed recommendations for using the spline-extrapolation method in solving various problems of designing networks of various technologies and structures.
Spline-extrapolation method for restoring self-similar traffic
(2019) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Соловська, Ірина Миколаївна; Solovska, Iryna M.; Паскаленко, Вікторія Миколаївна; Paskalenko, Viktoriia M.
The problem of predicting self-similar traffic, which has a considerable number of bursts and ripples and the property of long-term dependence, using the method of spline-extrapolation using cubic B-splines was considered in this paper. The application of the spline-extrapolation method allowed to predict self-similar traffic outside the analyzed time segment, which deals with packet data transmission on the mobile network. A method for estimating the traffic predicting error using the method of spline-extrapolation based on cubic B-splines is proposed. According to the results of the study, it is found that cubic B-splines are characterized by high design and ease of practical implementation. Their use makes it possible to greatly simplify computational processes using formalized mathematical constructs. On the example of simulated self-similar traffic received in the Simulink package of the Matlab environment, a spline-extrapolation was performed using cubic B-splines. This made it possible to obtain a "route" of traffic beyond the considered segment, which corresponds to the results of modeling with a certain prediction accuracy. The use of the proposed method of spline-extrapolation based on cubic B-splines has several advantages over other known methods, namely, ease of practical implementation, high accuracy of forecasting, the ability to accurately extrapolate peak "bursts" of traffic, which is especially important when solving problems in real time. The practical significance of the results of the study is determined by the fact that the obtained values of traffic intensity with a known load of network nodes, will allow the operator at the stage of design and subsequent operation of the mobile network to predict the required volume of buffer devices network hardware, thereby avoiding network congestion and accidence of regulatory values of traffic service quality characteristics. The prospect of further research is suggested by using wavelet extrapolation to improve the accuracy of estimates predicting. Розглянуто задачу прогнозування самоподібного трафіку, який володіє значною кількістю сплесків і пульсацій та властивістю довгострокової залежності, за допомогою методу сплайн-екстраполяції з використанням кубічних В-сплайнів. Застосування методу сплайн-екстраполяції дозволило спрогнозувати самоподібний трафік поза аналізованого сегменту часу, на якому розглядається передача пакетних даних в мережі мобільного зв’язку. Запропоновано метод оцінки похибки прогнозування трафіку з використанням методу сплайн-екстраполяції на базі кубічних В-сплайнів. За результатами дослідження встановлено, що кубічні В-сплайни характеризуються високою конструктивністю та простотою практичної реалізації. Їх використання дозволяє значно спростити обчислювальні процеси, використовуючи формалізовані математичні конструкції. На прикладі змодельованого самоподібного трафіку, отриманого в пакеті Simulink середовища Matlab, виконана сплайн-екстраполяція з використанням кубічних В-сплайнів. Це дозволило отримати «трасу» трафіку поза межами розглянутого сегменту, яка відповідає результатам моделювання з визначеною точністю прогнозу. Використання запропонованого методу сплайн-екстраполяції на базі кубічних В-сплайнів має ряд переваг в порівнянні з іншими відомими методами, а саме, простота практичної реалізації, висока точність прогнозу, можливості достатньо точно екстраполювати пікові «сплески» трафіку, що особливо важливо при вирішенні задач в реальному масштабі часу. Практична значимість отриманих результатів дослідження визначається тим, що отримані значення інтенсивності трафіку при відомій завантаженості мережевих вузлів, дозволять оператору на етапі проектування і подальшої експлуатації мережі мобільного зв'язку передбачити необхідний обсяг буферних пристроїв апаратно-програмних засобів мережі, тим самим уникнувши перевантажень в мережі і перевищень нормативних значень характеристик якості обслуговування трафіку. Запропоновано перспективу подальших досліджень за рахунок використання вейвлет-екстраполяції з метою підвищення оцінок точності прогнозування.
Spline-Extrapolation Method in Traffic Forecasting in 5G Networks
(2019) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Solovska, Iryna M.; Solovska, Iryna M.; Макоганюк, Анастасія Олегівна; Makoganiuk, Anastasiya
This paper considers the problem of predicting self-similar traﬃc with a signiﬁcant number of pulsations and the property of long-term dependence, using various spline functions. The research work focused on the process of modeling self-similar traﬃc handled in a mobile network. A splineextrapolation method based on various spline functions (linear, cubic and cubic B-splines) is proposed to predict selfsimilar traﬃc outside the period of time in which packet data transmission occurs. Extrapolation of traﬃc for short- and long-term forecasts is considered. Comparison of the results of the prediction of self-similar traﬃc using various spline functions has shown that the accuracy of the forecast can be improved through the use of cubic B-splines. The results allow to conclude that it is advisable to use spline extrapolation in predicting self-similar traﬃc, thereby recommending this method for use in practice in solving traﬃc prediction-related problems.
Spline-approximation-based restoration for self-similar
(2017) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Стрелковська, І. В.; Стрелковская, Ирина Викторовна; Strelkovska, Iryna V.; Соловська, Ірина Миколаївна; Solovska, Iryna M.; Северин, Микола Володимирович; Severyn, Mykola V.; Паскаленко, Станіслав; Paskalenko, Stanislav
Розглядається система масового обслуговування вигляду G/M/1/K з розподілом Вейбула. Для самоподібного трафіку розроблена імітаційна модель за допомогою програмного пакету Simulink в середовищі Matlab. За допомогою сплайн-функцій (ліній- них та кубічних сплайнів) отримано відновлення самоподібного трафіку за його значеннями в вузлах інтерполяції. Отримані результати дозволять передбачити необхідний обсяг буферних пристроїв, тим самим запобігти перенавантаження мережі та перевищення нормативних значень характеристик QoS

Переглянути

Нові надходження