Doctorado En Matemáticas Aplicadas Y Modelado Difuso

University of Ostrava

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Doctorado En Matemáticas Aplicadas Y Modelado Difuso

University of Ostrava

estudiantes de doctorado en Matemáticas Aplicadas y Modelización Fuzzy luego elija una de las siguientes especialidades:

  • ecuaciones diferenciales: métodos, variacional, y optimización geométricas
  • la teoría de números analítica
  • modelado difuso

Ad 1) El estudio de la especialización "Ecuaciones diferenciales: geométricos, variacionales, y métodos de optimización" del campo de estudio de doctorado de Matemática Aplicada y Modelización Fuzzy se centra en una de las siguientes áreas:

  • El análisis variacional mundial,
  • ecuaciones diferenciales en los colectores,
  • invariantes diferenciales y las estructuras naturales de Lagrange,
  • optimización en espacios abstractos y de dimensión infinita,
  • algoritmos heurísticos-estocástico en la optimización global.

El estudio de esta especialización también persigue aplicaciones, a saber:

  • aplicaciones en la física y la ingeniería (principios variacionales, control dinámico de optimización, mecánica y no holonómicos y la teoría de campo,
  • En la vida real, los problemas operativos cotidianos en los negocios, la industria, el espíritu empresarial, desarrollo sostenible, etc. La solución consiste en una formulación matemática del problema, (encontrar un método adecuado para su solución), la adquisición de datos reales, y resolver el problema con una recomendación práctica basada en la solución calculada.
  • El enfoque del estudiante es apoyado por la elección de al menos dos materias optativas obligatorias de esta especialización, en el que el estudiante adquiere un conocimiento profundo teórico de las teorías matemáticas y métodos (topología, geometría diferencial, análisis global, mecánica geométricas, ecuaciones variacionales, algoritmos estocásticos) de las superficies dedicadas, y la capacidad de utilizar los métodos modernos y los medios de las matemáticas para resolver problemas reales.

Ad 2) El estudio de la especialización "Métodos analíticos en Teoría de Números" del campo de estudio de doctorado de Matemática Aplicada y Modelización Fuzzy se centra en una de las siguientes áreas:

  • Irracionalidad de la serie infinita
  • aproximaciones diofánticas
  • Densidades y medidas de conjuntos de números enteros positivos o números reales
  • Características de la distribución de conjuntos de números y secuencias

El estudio de esta especialización es principalmente teórico, sin embargo, se trata también de aplicaciones, a saber:

  • aplicaciones de secuencias uniformemente distribuidos,
  • construcción de secuencias de baja discrepancia y sus aplicaciones,
  • Monte Carlo y métodos cuasi Montecarlo en las matemáticas, la física, la economía.

El enfoque del estudiante es apoyado por la elección de al menos dos materias optativas obligatorias de esta especialización:

  • aproximaciones diofánticas
  • secuencias uniformemente distribuidas
  • la teoría de los números primos
  • Monte Carlo y Quasi Monte-Carlo métodos y sus aplicaciones
  • temas seleccionados en Teoría de Números

Los estudiantes adquirirán un profundo conocimiento teórico de las teorías matemáticas y los métodos de las superficies dedicadas, y la capacidad de utilizar los métodos modernos y los medios de las matemáticas para resolver problemas reales. Estarán preparados para su trabajo de investigación científica, así como para su posterior trabajo pedagógico.

Ad 3) El estudio de la especialización "Modelado Difuso" del campo de estudio de doctorado de Matemática Aplicada y Modelización Fuzzy se centra en una de las siguientes áreas:

  • estructuras algebraicas de valores de verdad (celosías residuated, MTL-, BL, MV-álgebra, etc.).
  • Lógica borrosa.
  • modelado difuso.
  • Análisis de series temporales.
  • Análisis de los datos.
  • métodos inspirados en la naturaleza (algoritmos evolutivos, la inteligencia de enjambre, etc.),

Una parte sustancial del estudio se dedica al desarrollo práctico de los métodos mencionados anteriormente y sus aplicaciones, especialmente en los siguientes campos de actividad:

  • Procesamiento de datos (minería de datos, análisis de series de tiempo y previsión, tratamiento de imágenes, etc.).
  • El control y la toma de decisiones basadas en el conocimiento experto.
  • la inteligencia artificial y razonamiento de sentido común.

procedimiento de admisión

El proceso de admisión implica la selección de candidatos adecuados. La junta de admisiones considera los siguientes documentos presentados por el solicitante:

  • un diploma reconocido oficialmente demostrando la educación superior del solicitante (grado o equivalente de un Master) - véase más adelante,
  • una copia del Suplemento Europeo al Título (u otra lista de los cursos realizados en el marco de los estudios de licenciatura o maestría, confirmada por la universidad),
  • un curriculum vitae,
  • una lista de publicaciones,
  • una copia de la tesis escrita por un título de Master (en un CD),
  • una carta de presentación (en Inglés) que especifica el área del solicitante de interés e identificar el asesor prospectivo,
  • Dos cartas de recomendación (por profesores universitarios o investigadores).

Los documentos deberán entregarse en el Departamento de Investigación y Estudios de Doctorado, a más tardar un día antes de la reunión de la junta de admisiones.

Esta institución educativa ofrece programas en:
  • Inglés


Última actualización September 28, 2017
Duración y Precio
Este curso es En campus
Start Date
Fecha de inicio
sept. 2018
Duration
Duración
4 años
Tiempo Parcial
Tiempo completo
Price
Precio
Information
Deadline
Locations
República Checa - Ostrava
Fecha de inicio: sept. 2018
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Dates
sept. 2018
República Checa - Ostrava
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto