Кафедра
ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И
ПРОГРАММИРОВАНИЯ
с 1973 года
нам 51 год

Соколинская Ирина Михайловна

Соколинская Ирина Михайловнадоцент кафедры "ПМиП", кандидат физико-математических наук, доцент

Образование: Ленинградский Государственный Университет, математико-механический факультет, специальность «Механика».

В 1992 г. поступила на работу в ЧелГУ на математический. факультет. В 2006 году защитила кандидатскую диссертацию по специальности 05.13.18. «Синтез методов оптимизации и дискриминантного анализа в математических моделях экономики» (научный руководитель д.ф.-м.н. Мазуров В.Д). С 2007 года работала в ЮУрГУ в должности доцента кафедры вычислительной математики. С 2024 года – доцент кафедры прикладной математики и программирования.

 

Контакты: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Область научных интересов: линейное программирование, вычислительная математика, нестационарные процессы, распознавание образов.

РИНЦ: SPIN-код 2611-5244; Author ID 141372

WoS ResearcherID: L-7413-2013

Scopus ID: 14042633900

ORCID: 0000-0002-0717-5378

ResearchGate: www.researchgate.net/profile/Irina-Sokolinskaya

Опыт выполнения научных проектов за последние 5 лет

  1. Исполнитель проекта РНФ № 23-21-00356 (2023-2024 гг.): Развитие методов многомерной линейной оптимизации на основе синтеза суперкомпьютерных технологий и машинного обучения.
  2. Исполнитель проекта РФФИ № 20-07-00092-а (2020-2022 гг.): Разработка сверхмасштабируемых моделей, методов и алгоритмов для решения нестационарных задач оптимизации на основе синтеза суперкомпьютерных и нейросетевых технологий.

Руководство аспирантами: подготовлен один кандидат наук.

Ершова А.В. Итерационные методы и алгоритмы решения задачи сильной отделимости: Дис. ... канд. физ.-мат. наук: 05.13.17 / Южно-Уральский государственный университет. Челябинск, 2012. 97 л.

Список наиболее значимых публикаций

  1. Sokolinsky L.B., Sokolinskaya I.M. Apex Method: A New Scalable Iterative Method for Linear Programming // Mathematics. 2023. Vol. 11, no. 7. Article number 1654. DOI:10.3390/math11071654. (WOS Impact Factor TOP10%, Scopus CiteScore Q1)
  2. Sokolinsky L.B., Sokolinskaya I.M. VaLiPro: Linear Programming Validator for Cluster Computing Systems // Supercomputing Frontiers and Innovations. 2021. Vol. 8, No. 3. P. 51-61.  (Scopus SJR Q4, RSCI, Ядро РИНЦ: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47828741)
  3. Sokolinsky L.B., Sokolinskaya I.M. FRaGenLP: A Generator of Random Linear Programming Problems for Cluster Computing Systems // Parallel Computational Technologies. PCT 2021. Communications in Computer and Information Science. 2021, vol. 1437. 164-177. DOI:10.1007/978-3-030-81691-9_12. (WOS:000691430300012, Scopus CiteScore Q3)
  4. Соколинский Л.Б., Соколинская И.М. О валидации решений задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах // Вычислительные методы и программирование. 2021. Т. 22, № 4. С. 252-261. DOI: 10.26089/NUMMET.V22R416. (Перечень ВАК, Ядро РИНЦ, RSCI)
  5. Sokolinsky L.B., Sokolinskaya I.M. Scalable Parallel Algorithm for Solving Non-stationary Systems of Linear Inequalities // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2020. Vol. 41, № 8. P. 1571-1580. (Web of Science Core Collection ESCI Q2 https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000581791600017, Scopus SJR Q2, RSCI, Ядро РИНЦ: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43823917)
  6. Соколинский Л.Б., Соколинская И.М. Об одном итерационном методе решения задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах // Вычислительные методы и программирование. 2020. Т. 21, № 3. С. 329-340. DOI:10.26089/NumMet.v21r328. (Список ВАК, Ядро РИНЦ)
  7. Sokolinsky L.B., Sokolinskaya I.M. Scalability Evaluation of Cimmino Algorithm for Solving Linear Inequality Systems on Multiprocessors with Distributed Memory // Supercomputing Frontiers and Innovations. 2018. Vol. 5, No. 2. P. 11-22. (Scopus SJR Q4, RSCI, Ядро РИНЦ: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36830332)
  8. Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. Масштабируемый алгоритм для решения нестационарных задач линейного программирования // Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии. 2018. Т. 19. № 4. С. 540–550. DOI: 10.26089/NumMet.v19r448. [Текст в формате PDF] (Список ВАК, РИНЦ) 
  9. Sokolinskaya I., Yadryshnikova G. Strong Separation of Two Convex polytopes in Machine Learning // Proceedings - 2018 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2018. Article number 8570107. IEEE, 2018. 5 p. DOI: 10.1109/GloSIC.2018.8570107. [Full Text in PDF] (Indexing: WOS 000462287600048, Scopus Q4)  
  10. Sokolinskaya I. Parallel Method of Pseudoprojection for Linear Inequalities // Parallel Computational Technologies. PCT 2018. Communications in Computer and Information Science, vol. 910. Cham: Springer, 2018. P. 216–231. DOI: 10.1007/978-3-319-99673-8_16. [Full Text in PDF]  (Indexing: Scopus Q3)
  11. Sokolinskaya I.M. Scalable algorithm for non-stationary linear programming problems solving // 2017 2nd International Ural Conference on Measurements (UralCon). IEEE, 2017. P. 49-53. DOI: 10.1109/URALCON.2017.8120685. (Indexing: WoS) [Full Text in PDF] (Scopus Q3)
  12. Sokolinskaya I.M., Sokolinskii L.B. Parallel algorithm for solving linear programming problem under conditions of incomplete data // Automation and Remote Control. 2010. Vol. 71, No. 7. P. 1452-1460. (Web of Science Core Collection SCIE Q4 https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000280126300019, Scopus SJR Q4, Ядро РИНЦ: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=15329029)
  13. Ershova A.V., Sokolinskaya I.M. About Convergence of Scalable Algorithm of Construction Pseudoprojection on Convex Closed Set // Bulletin of the South Ural State University Series-Mathematical Modelling Programming & Computer Software. 2010. 71 (7). P. 1452-1460. (Web of Science Core Collection ESCI Q4 https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000422257500002, Scopus SJR Q4, Ядро РИНЦ: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18102555)
  14. Соколинский Л.Б., Ольховский Н.А., Соколинская И.М. Численная реализация метода поверхностного движения для решения задач линейного программирования // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2024. Т. 13, № 3. С. 5–31. DOI: 10.14529/cmse240301.

Свидетельства о регистрации программ и баз данных

Соколинская И.М. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ "Программный комплекс для решения задач линейного программирования с неформализованными ограничениями" № 2010615981 от 13.09.2010, правообладатель: ГОУ ВПО "ЮУрГУ".

Учебно-методические издания

Соколинская И.М. Исследование операций в условиях неполных данных. Учебное пособие / И.М. Соколинская. – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2019. – 67 с.

Информация обновлена 13.11.2024