• Системное программирование
• Вычислительная математика
• Экономико-математические методы и статистика

Проект Омега

Разработка параллельной системы управления базами данных (СУБД) для мультипроцессорных вычислительных систем с кластерной архитектурой

Проект посвящен разработке параллельной системы управления базами данных (СУБД) для мультипроцессорных вычислительных систем с кластерной архитектурой. Данная параллельная СУБД должна обеспечивать высокую производительность и хорошую масштабируемость при работе с большими и сверхбольшими базами данных. Она может быть использована при проведении фундаментальных исследований по широкому спектру направлений, в которых возникает необходимость хранения, анализа и обработки сверхбольших (терабайтных) объемов информации, в том числе изображений, картографических и гипертекстовых данных. В основу архитектуры СУБД положен принцип отсутствия совместного использования ресурсов, который хорошо согласуется с архитектурой вычислительных систем с кластерной архитектурой.

Руководитель проекта: д. ф.-м. н., проф. Соколинский Л.Б.

Проект PargreSQL

Внедрение фрагментного параллелизма в СУБД с открытым кодом

Целью проекта PargreSQL является разработка методов, архитектурных подходов и алгоритмов, обеспечивающих внедрение фрагментного параллелизма в имеющиеся последовательные СУБД, свободно распространяемые на уровне исходных кодов. В рамках проекта разработана параллельная СУБД PargreSQL для кластерных вычислительных систем, представляющая собой параллельную версию свободной СУБД PostgreSQL. Подключение PargreSQL к прикладным программам, которые до этого использовали PostgreSQL, производится с минимальными изменениями в исходных кодах приложения.

Руководитель проекта: к. ф.-м. н., доц. Цымблер М.Л.

Проект РаВИС

Разработка распределенных виртуальных испытательных стендов

В рамках проекта проводится разработка и испытание грид-сервисов, предоставляющих заданиям среды исполнения по запросу пользователя; разработка грид-сервисов по созданию структурированных оболочек над прикладными системами; испытание и исследование грид-систем, включающих вновь созданные грид-сервисы. В результате работы над проектом создается программный комплекс, реализующий концепцию распределенных виртуальных испытательных стендов (РаВИС), обеспечивающую проведение проблемно-ориентированного моделирования заранее определенных классов задач на базе ресурсов удаленной распределенной вычислительной среды (РВС) в соответствии с моделью облачных вычислений (Cloud Computing).

Руководитель проекта: к. ф.-м. н., доц. Радченко Г.И.

Проект LiFe

Алгоритмы и методы решения задач линейного программирования большой размерности в условиях неполных, противоречивых и изменяющихся исходных данных

Проект посвящен разработке и исследованию новых алгоритмов и методов решения задач линейного программирования большой размерности в условиях неполных, противоречивых и эволюционирующих исходных данных. Данные алгоритмы и методы должны допускать эффективное распараллеливание на многопроцессорных вычислительных системах с массовым параллелизмом, демонстрируя масштабируемость, близкую к линейной. Разрабатываемые алгоритмы и методы должны учитывать динамические изменения в исходных данных и вносить корректировки в вычислительный процесс в ходе поиска решения. Построенный на их основе программный комплекс должен сохранять эффективную работоспособность даже в тех случаях, когда исходная система ограничений становится противоречивой (случай несобственных задач ЛП) или неполной (случай задач ЛП с неформализованными ограничениями).

Руководитель проекта: д. ф.-м. н., проф. Соколинский Л.Б.

Проект ПВК

Персональный Виртуальный Компьютер (ПВК)

В результате выполнения проекта создана программно-аппаратная платформа, позволяющая создавать для студентов ЮУрГУ персональные виртуальные компьютеры (ПВК). ПВК представляет собой виртуальную машину с привязанными к ней образовательными сервисами, которая при загрузке ассоциируется с профилем и документами конкретного пользователя.

Руководитель проекта: к. ф.-м. н., доц. Костенецкий П.С.

Проект MedMining

Интеллектуальный анализ сверхбольших баз данных биометрических показателей спортсменов

Проект направлен на исследование ключевых показателей спортсменов, имеющих звание мастера спорта или кандидата в мастера спорта, посредством интеллектуального анализа сверхбольших баз их биометрических данных. Результаты анализа позволят определять начинающих, продвинутых и профессиональных спортсменов, а также вносить соответствующие изменения в расписание тренировок. Проект разрабатывается совместно с сотрудниками факультета физической культуры и спорта ЮУрГУ.

Руководитель проекта: к. ф.-м. н., доц. Цымблер М.Л.

Проект GraphMining

Интеллектуальный анализ сверхбольших графов с использованием параллельной реляционной СУБД

Проект направлен на применение параллельной реляционной СУБД PargreSQL для интеллектуального анализа сверхбольших графов, насчитывающих сотни тысяч вершин и/или ребер. Сверхбольшие графы возникают в задачах, связанных с моделированием сложных структур, таких как схемы, химические соединения, белковые соединения, биологические и социальные сети, потоки работ, компьютерные сети и т.д. Подавляющее большинство существующих последовательных и параллельных алгоритмов предусматривают обработку графов и хранение всех промежуточных данных в основной памяти, поэтому они не могут быть использованы для обработки сверхбольших графов.

Руководитель проекта: к. ф.-м. н., доц. Цымблер М.Л.

Проект Городской остров тепла

Разработка методов моделирования влияния структуры сельхозугодий и урбанизации на качество окружающей среды

Урбанизация территорий значительно изменяет свойства подстилающей поверхности и атмосферы, в первую очередь её приземного и пограничного слоев, в локальном и региональном масштабах, что отражается на температурном, влажностном и ветровом режимах. Проект направлен на поиск методов, объединяющих численное моделирование, натурные наблюдения и климатические базы данных в виде геоинформационной системы, позволяющей исследование различных аспектов регионального природопользования с целью защиты населения от воздействия неблагоприятных факторов окружающей среды.

Руководитель проекта: к. г. н., доц. Ленская О.Ю.

Проект Анализ и прогноз опасных явлений погоды экстремальной интенсивности

Разработка универсального подхода к анализу, численному прогнозу и климатологии мезомасштабных конвективных систем и сопутствующих опасных явлений погоды экстремальной интенсивности

Проект направлен на решение общих и региональных проблем климатологии, анализа и прогноза мезомасштабных конвективных систем (МКС), сопровождающихся статистически редкими экстремальными явлениями погоды (РЭЯ): сильными шквалами, крупным градом, смерчами и очень большими суммами осадков (далее MКС-РЭЯ). Решение совокупности проблем, связывается с разработкой универсального подхода, объединяющего анализ наблюдений, численное моделирование и климатические исследования мезомасштабных конвективных систем. Ожидается, что это на единой концептуальной и методической платформе позволит прогнозировать появление опасных явлений погоды с различной заблаговременностью и производить их оценку в связи с изменчивостью крупномасштабных циркуляционных условий и климатических тенденций.

Руководитель проекта: д. г. н., проф. Абдуллаев С.М.

Проект Некорректно поставленные задачи

Разработка регуляризирующих алгоритмов для решения некорректно поставленных задач и получение гарантированных оценок точности этих алгоритмов

Проект посвящен разработке регуляризирующих алгоритмов, позволяющих получать равномерное приближение точного решения в виде конечного набора чисел. Результаты данной работы м.б. использованы в теории уравнений первого рода, теории приближения функций, теории обратных задач математической физики. Предложенные новые методы решения некорректных задач будут актуальны в решении прикладных задач: в транспортных и космических системах, в технологии поиска, разведки, разработки месторождений полезных ископаемых и их добычи.

Руководитель проекта: д. ф.-м. н., проф. Танана В.П.

Проект Высокопроизводительные доказательные вычисления

Развитие теории и техники высокопроизводительных доказательных вычислений с применением массового параллелизма и гетерогенных вычислительных систем и их применение в естественных науках, технике, экономике

Доказательные вычисления требуют значительных вычислительных ресурсов (памяти и количества выполняемых элементарных операций). С другой стороны, появление вычислительных средств с терафлопной производительностью выдвигает проблему их рационального использования. Целью данного проекта является разработка и математический анализ масштабируемого программного обеспечения, позволяющего эффективно использовать вычислительные ресурсы требуемые для доказательного решения задач.

Руководитель проекта: д. ф.-м. н., проф. Панюков А.В.