Леонид Борисович Соколинский является заведующим
кафедрой системного программирования
Южно-Уральского
государственного университета (национального исследовательского
университета). Доктор физико-математических наук, профессор,
почетный работник высшего профессионального образования РФ, главный
редактор серии "Вычислительная математика и информатика"
Вестника ЮУрГУ. Является автором и соавтором более
150 научных работ. Л.Б. Соколинским подготовлены
восемь кандидатов и один доктор наук.
Индекс Хирша: 7 (WoS), 10 (Scopus),
19 (РИНЦ)
РИНЦ: SPIN-код
6077-5142;
Author ID
99314
WoS ResearcherID:
E-2421-2013
Scopus ID:
6506818504
ORCID:
0000-0001-9997-3918
ResearchGate:
www.researchgate.net/profile/Leonid_Sokolinsky
Academia.edu:
susu.academia.edu/Leonid_Sokolinsky
-
Искусственные нейронные сети и машинное обучение
- Параллельные вычисления
- Системы создания и поддержки проблемно-ориентированных баз данных
-
Вычислительная математика
Л.Б. Соколинским
совместно с его учениками разработаны следующие новые концепции,
подходы, модели, методы и алгоритмы.
-
AFaMove: высокомасштабируемый параллельный алгоритм AFaMove
решения задачи ЛП путем движения по граням допустимого многогранника (2024)
-
Проекционный метод поверхностного движения для решения задач ЛП (2023)
-
Визуальное представление многомерных задач линейного
программирования (2022)
-
Математическая модель фасеточного зрения на плоскости (2021)
-
Апекс-метод для решения задач линейного программирования
(2020)
-
Модель параллельных вычислений BSF (2019)
- Колоночные индексы и колоночный сопроцессор баз данных для обработки
ресурсоемких OLAP-запросов в реляционных СУБД (2017)
- Алгоритм планирования POS в распределенных многопроцессорных
проблемно-ориентированных вычислительных средах (2016)
- Алгоритм LFU-K замещения страниц в кэше (2004)
Гранты на проведение научно-исследовательских работ-
Грант РНФ № 23-21-00356 (2023-2024 гг.): Развитие
методов многомерной линейной оптимизации на основе синтеза
суперкомпьютерных технологий и машинного обучения.
-
Государственное задание FENU-2020-0022 Минобрнауки РФ
(2020-2022): Математические основы, модели и алгоритмы
цифровой индустрии.
-
Грант 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.
-
Государственное задание 2.7905.2017/8.9 Минобрнауки РФ
(2017-2019): Модели, методы и алгоритмы обработки больших
данных в задачах искусственного интеллекта, интеллектуального
анализа и глубокого машинного обучения.
- Грант РФФИ № 17-07-00352-а (2017-2019 гг.):
Разработка сверхмасштабируемых методов и алгоритмов для решения
задач линейного программирования большой размерности с быстро
меняющимися исходными данными.
- Грант РФФИ №
15-29-07959 офи-м (2015-2017 гг.): Разработка методов и
алгоритмов планирования выполнения потоковых приложений при решении
задач инженерного анализа в распределенных вычислительных средах.
- Государственный контракт ФЦП № 14.574.21.0035 (2014-2015 гг.): "Разработка технологий параллельной обработки
сверхбольших объемов данных с использованием колоночного представления и
сжатия информации на кластерных вычислительных системах с многоядерными
ускорителями и создание на их основе параллельной СУБД".
- Государственный контракт ФЦП № 14.514.11.4106 (2013 г.): Разработка принципов построения и формирование банков прототипированных приложений на основе модели потоков работ для больших суперкомпьютерных комплексов с многоядерными ускорителями.
- Грант РФФИ № 12-01-00452-а (2012-2014 гг.): Разработка методов и алгоритмов для решения нестационарных задач линейной оптимизации и распознавания образов на гибридных многопроцессорных системах экзафлопного уровня производительности.
- Грант РФФИ-Урал № 10-07-96007-р_урал_а (2010-2012 гг.): Разработка комплекса полезных моделей человеческого тела для предсказательного моделирования на суперкомпьютерных системах.
- Грант РФФИ № 09-07-00241-а (2009-2011 гг.): Алгоритмы и методы параллельной обработки запросов в системах баз данных для многопроцессорных систем с иерархической архитектурой.
- Гос. контракт Роснауки No. 2007-4-1.4-20-01-026 (2007-2008 гг.): Создание грид-сервисов для построения структурированных проблемно-ориентированных оболочек для использования инженерных пакетов в распределенных вычислительных средах.
- Грант программы СКИФ-ГРИД Союзного государства Россия-Белоруссия No. 2007-СГ-04/4 (2007-2008 гг.): Создание адаптеров для использования пакетов инженерного моделирования и анализа в грид-среде.
- Грант РФФИ No. 06-07-89148 (2006-2008 гг.): Технология и методы организации систем баз данных для вычислительных кластеров и GRID.
- Грант РФФИ No. 03-07-90031 (2003-2005 гг.): Модели и методы проектирования и разработки параллельных систем баз данных с кластерной архитектурой.
- Грант РФФИ No. 00-07-90077 (2000-2002 гг.): Разработка параллельной системы управления базами данных для мультипроцессорных вычислительных систем МВС-100/1000.
- Грант РФФИ No. 97-07-90148 (1997-1999 гг.): Разработка высоко-параллельной масштабируемой системы управления базами данных для мультипроцессорной вычислительной системы без совместного использования ресурсов.
-
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.
(Web
of Science Core Collection: 001172897700001
Impact Factor 2.4,
Scopus
CiteScore Q1,
SJR 0.48)
[Full Text in PDF]
-
Starkov A.E., Sokolinsky L.B. Building 2D Model of Compound Eye
Vision for Machine Learning //
Mathematics. 2022. Vol. 10, no. 2. Article number 181. DOI:10.3390/MATH10020181.
(Web
of Science Core Collection: 000746391100001
Impact Factor 2.4,
Scopus
CiteScore Q1,
SJR 0.48)
[Full Text in PDF]
-
Olkhovsky N.A., Sokolinsky L.B. Visualizing
Multidimensional Linear Programming Problems //
Parallel Computational Technologies. PCT 2022. Communications in
Computer and Information Science, vol. 1618.
Cham: Springer, 2022. P.
172-196. DOI:10.1007/978-3-031-11623-0_13.
(WoS,
Scopus
CiteScore Q3,
SJR 0.2)
[Full Text in PDF]
-
Sokolinsky L.B. BSF: A parallel computation model for
scalability estimation of iterative numerical algorithms on cluster
computing systems //
Journal of Parallel and Distributed Computing. 2021. Vol. 149. P.
193-206. DOI:10.1016/j.jpdc.2020.12.009.
(Web
of Science Core Collection: 000608915300016
Impact Factor 3.8,
Scopus
CiteScore Q1,
SJR 1.19)
[Full Text in PDF]
-
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. DOI:10.14529/jsfi210303.
(Перечень
ВАК,
Ядро
РИНЦ,
Scopus
CiteScore Q2,
SJR 0.21)
[Full Text in PDF]
Полный список научных трудов
Список публикаций, индексированных в
РИНЦ,
Scopus,
Web of Science,
DBLP,
ACM DL,
Google Академия
-
О новом подходе к решению нестационарных задач линейного
программирования на кластерных вычислительных системах.
Устное выступление (секционный доклад). Международная научная конференция
"Суперкомпьютерные
дни в России 2023". Москва, 25-26 сентября 2023 г. [Презентация в формате PDF]
-
VaLiPro: валидатор
решений задач линейного программирования для кластерных
вычислительных систем. Международная научная конференция
"Суперкомпьютерные
дни в России 2021". Москва, 27-28 сентября 2021 г. [Презентация в формате PDF]
-
FRaGenLP: генератор случайных задач линейного
программирования для кластерных вычислительных систем. Международная научная конференция
"Параллельные
вычислительные технологии (ПаВТ) 2021".
Волгоград, 30 марта - 1 апреля 2021 г. [Презентация в формате PDF]
-
Модель параллельных вычислений для оценки масштабируемости
итерационных численных алгоритмов. Международная конференция
"Марчуковские
научные чтения 2020". Академгородок, Новосибирск, 19 - 23
Октября 2020 г. [Презентация в формате PDF]
-
Исследование
масштабируемости апекс-метода для решения сверхбольших задач
линейного программирования на кластерных вычислительных системах. Международная научная конференция
"Суперкомпьютерные
дни в России 2020". Москва, 21-22 сентября 2020 г. [Презентация в формате PDF]
Все выступления на конференциях, начиная с 1999 г.
Изменено:
24 октября 2024 г.
|