Повідомлення про помилку

Warning: ini_set() [function.ini-set]: A session is active. You cannot change the session module's ini settings at this time in drupal_environment_initialize() (line 692 of /home/visnyk-nanu/www/includes/bootstrap.inc).

Вісник НАН України. 2017. № 10. С.  115

70-річчя члена-кореспондента НАН України А.М. ГУПАЛА

Відомий український учений, доктор фізико-математичних наук, професор, лауреат Державної премії України в галузі науки і техніки, премій НАН України імені В.М. Глушкова та імені М.М. Амосова, член-кореспондент НАН України Анатолій Михайлович Гупал народився 4 жовтня 1947 р. у м. Радеболь (Німеччина). У 1971 р. закінчив з відзнакою Московський фізико-технічний інститут. У 1971–1987 рр. працював в Інституті кібернетики АН УРСР, у період 1987–2003 рр. був керівником Науково-навчального центру прикладної інформатики. З 2003 р. очолює відділ методів індуктивного моделювання та керування Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України.

З 1971 по 1987 р. наукова діяльність А.М. Гупала була спрямована на розроблення стохастичних методів оптимізації. Він побудував скінченнорізницеві методи розв’язання широкого класу негладких екстремальних задач і цілу низку ефективних методів стохастичної оптимізації. З 1988 р. наукові інтереси та дослідження Анатолія Михайловича зосереджені на створенні ефективних методів індуктивного виведення та статистичному аналізі геномів і білків. Побудовано теорію складності задач розпізнавання і вперше проведено математичне обґрунтування індуктивного підходу. На основі байєсівських методів отримано оптимальні процедури розв’язання задач прогнозування та розпізнавання для таких структур, як ланцюги Маркова та незалежні ознаки. На відміну від дедуктивного підходу, процедури індуктивного виведення дозволяють отримати приблизний розв’язок задачі і містять поліноміальну оцінку похибки від входу задачі. В роботах А.М. Гупала розвинуто основи індуктивної математики і обґрунтовано, що сучасна математика розвивається на базі дедуктивного та індуктивного підходів. На основі оптимальних процедур розпізнавання побудовано діагностичну систему аналізу прогресії гліом головного мозку. Розроблено ефективні програмні засоби обробки інформації для аналізу даних про швидкість осідання еритроцитів. Дослідження проводилися спільно з Інститутом нейрохірургії ім. акад. А.П. Ромоданова НАМН України. 

Повний текст