Вход
EN
454001, г. Челябинск, ул.Братьев Кашириных, 129
Личный кабинет
Списки поступающих

Управление разрешениямиУправление разрешениями
|
Журнал версийЖурнал версий
Преподаватель
Соколинская Ирина Михайловна

sokolynskaya.jpg

Доцент
Преподаваемые дисциплины:
Теория вероятностей и математическая статистика, Линейное программирование в условиях неполных данных, Научный семинар, Комплексный анализ
Уровень образования:
Высшее
Квалификация:
Механика, преподаватель
Ученая степень:
Кандидат физико-математических наук
Ученое звание:
Доцент
Направление подготовки и (или) специальности:

Механика

Данные о повышении квалификации/профессиональной переподготовке:

​13.03.10 - 24.04.10, ЧелГУ, Математика.

29.12.14 - 05.12.14, Челябинский государственный университет, программа повышения квалификации "Современные проблемы математики", 72 часа.

03.10.2016 - 26.06.2017, ФГАОУ ВО "ЮУрГУ (НИУ)", Курс обучения по программе дополнительной лингвистической подготовки "ЛИНГВА". Уровень B2, 240 часов.

18.09.2017 - 25.06.2018, ФГАОУ ВО "ЮУрГУ (НИУ)", Курс обучения по программе дополнительной лингвистической подготовки "ЛИНГВА". Уровень B2, 170 часов.

12.02.2018 - 28.02.2018, ФГАОУ ВО "ЮУрГУ (НИУ)", "Гражданская оборона и защита от чрезвычайных ситуаций", 72 часа.

01.04.2018 - 25.06.2018, ФГАОУ ВО "ЮУрГУ (НИУ)", Курс обучения по программе дополнительной лингвистической подготовки "ЛИНГВА", чтение лекций на английском языке (EMI), 70 часов.

03.04.2019 - 06.05.2019 ФГБОУ ВО "ЧелГУ" по дополнительной профессиональной программе "Информационно-коммуникационные технологии и электронная информационно-образовательная среда вуза", 72 часа.


10.06.2019 - 21.06.2019 ФГБОУ ВО "ЧелГУ" по дополнительной профессиональной программе "Технологии инклюзивного высшего образования для лиц с инвалидностью и с ограниченными возможностями здоровья", 24 часа.

14.12.2019 - 15.01.2020 ФГБОУ ВО "ЧелГУ" по дополнительной профессиональной программе "Современные проблемы математики, информационных систем и компьютерной безопасности", 36 часов.

Общий стаж работы:
22 года
Стаж работы по специальности:
22 года
Контактные данные: 8 (351) 7997231
Дополнительная информация:

Публикации за 2015-2020 г.г.:

  1. Соколинский Л.Б., Соколинская И.М. Исследование фазы Quest алгоритма NSLP для решения нестационарных задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции. 23-24 сентября 2019 г. Москва: МАКС Пресс, 2019. С. 50–58. (РИНЦ)
  2. Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. Исследование масштабируемости алгоритма Чиммино для решения систем линейных неравенств на кластерных вычислительных системах // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2019. Т. 8, № 1. С. 20–35. DOI: 10.14529/cmse190102. (Список ВАК, РИНЦ)
  3. 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. (Список ВАК, РИНЦ)
  4. Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. Исследование масштабируемости модифицированного алгоритма Чиммино для линейных неравенств // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (24-25 сентября 2018 г., г. Москва). Москва: Изд-во МГУ, 2018. С. 673–683. URL: http://russianscdays.org/files/pdf18/673.pdf. (РИНЦ)
  5. 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. (Indexing: WOS 000462287600048, Scopus Q4)
  6. 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. (Indexing: Scopus Q3)
  7. Sokolinskaya I.M., Sokolinsky L.B. 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.  DOI: 10.14529/jsfi180202. (Indexing: Scopus Q2)
  8. 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) (Scopus Q3)
  9. Sokolinskaya I., Sokolinsky L.B. Scalability Evaluation of NSLP Algorithm for Solving Non-Stationary Linear Programming Problems on Cluster Computing Systems // Supercomputing. RuSCDays 2017. Communications in Computer and Information Science. 2017. Vol. 793. P. 40–53. DOI: 10.1007/978-3-319-71255-0_4. (Indexing: WOS 000432614200004, Scopus Q3)
  10. Sokolinskaya I., Sokolinsky L.B. Scalability evaluation of the NSLP algorithm for solving non-stationary linear programming problems on cluster computing systems // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (25-26 сентября 2017 г., г. Москва). М.: Изд-во МГУ, 2017. С. 319-332. URL: http://russianscdays.org/files/pdf17/319.pdf. (РИНЦ)
  11. Sokolinskaya I., Sokolinsky L.B. On the Solution of Linear Programming Problems in the Age of Big Data  // Parallel Computational Technologies. PCT 2017. Communications in Computer and Information Science. 2017. Vol. 753. P. 86-100. DOI: 10.1007/978-3-319-67035-5_7. (Indexing: WOS 000450925000007, Scopus)
  12. Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. О решении задачи линейного программирования в эпоху больших данных // Параллельные вычислительные технологии – XI международная конференция, ПаВТ'2017, г. Казань, 3–7 апреля 2017 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2017. С. 471-484.
  13. Sokolinskaya I., Sokolinsky L. Revised Pursuit Algorithm for Solving Non-Stationary Linear Programming Problems on Modern Computing Clusters with Manycore Accelerators // Supercomputing. RuSCDays 2016. Communications in Computer and Information Science. 2016. Vol. 687. P. 212-223. DOI: 10.1007/978-3-319-55669-7_17. (Indexing: WOS:000429275000017, Scopus)
  14. Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. Модифицированный следящий алгоритм для решения нестационарных задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах с многоядерными ускорителями // Суперкомпьютерные дни в России: труды международной конференции (26-27 сентября 2016 г., г. Москва). М.: Изд-во МГУ, 2016. C. 294-306. URL: http://2016.russianscdays.org/files/pdf16/294.pdf. (РИНЦ)
  15. Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. Параллельная реализация следящего алгоритма для решения нестационарных задач линейного программирования // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2016. Т. 5, № 2. С. 15–29. (DOI: 10.14529/cmse160202. Список ВАК)
  16. Sokolinskaya I., Sokolinsky L. Implementation of Parallel Pursuit Algorithm for Solving Unstable Linear Programming Problems // Proceedings of the 10th Annual International Scientific Conference on Parallel Computing Technologies (PCT 2016). Arkhangelsk, Russia, March 29-31, 2016. CEUR Workshop Proceedings. 2016. V. 1576. P. 685-698. (Indexing: Scopus)
  17. Sokolinskaya I., Sokolinsky L. Solving unstable linear programming problems of high dimension on cluster computing systems // Proceedings of the 1st Russian Conference on Supercomputing - Supercomputing Days (RuSCDays 2015). Moscow, Russian Federation, September 28-29, 2015. CEUR Workshop Proceedings. 2015. V. 1482. P. 420-427. (Indexing: Scopus)
  18. Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. Решение нестационарных задач линейного программирования большой размерности на кластерных вычислительных системах // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (28-29 сентября 2015 г., г. Москва). М.: Изд-во МГУ, 2015. C. 420-427. (РИНЦ)
  19. Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. Алгоритм решения нестационарных задач линейного программирования для кластерных вычислительных систем с многоядерными ускорителями // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2015): труды международной научной конференции. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2015. С. 477-481.
  20. Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. О применении фейеровских отображений в задачах линейной оптимизации с быстро меняющимися входными данными // Информационный бюллетень Ассоциации программирования. № 13. ИММ УрО РАН, 2015. C. 56-58

Исполнитель грантов Российского Фонда Фундаментальных Исследований:

  1. 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";
  2. 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";
  3. 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.

Участие в конференциях.

Основные результаты, полученные за 2015-2020 г.г., докладывались на следующих научных конференциях:

  1. На Международной научной конференции "Суперкомпьютерные дни в России 2019" (Москва, 23–24 сентября 2019 г.)
  2. На Международной научной конференции "Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития 2018" (Челябинск, 13-15 ноября, 2018)
  3. На Международной научной конференции "Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2018" (Ростов-на-Дону, 2–6 апреля 2018 г.)
  4. На Международной научно-практической конференции "Измерения: состояние, перспективы развития 2017" (Челябинск, 16–19 октября 2017)
  5. На Международной научной конференции "Суперкомпьютерные дни в России 2017" (Москва, 25–26 сентября 2017 г.)
  6. На Международной научной конференции "Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2017" (Казань, 3–7 апреля 2017 г.)
  7. На Международной конференции IXPUG Russia (Intel Xeon Phi Users Group) 2017 (Moscow, June 1–2, 2017)
  8. На XV Всероссийской конференции "Математическое программирование и приложения" (Екатеринбург, 2–6 марта 2015 г.)
Досье:
Окончила математико-механический факультет Ленинградского государственного университета. Работает в ЧелГУ на математическом факультете с 1991 года. 19.10.2006 года защитила кандидатскую диссертацию "Синтез методов оптимизации и дискриминантного анализа в математических моделях экономики" по специальности 05.13.18. С 2007 года работает в должности доцента кафедры вычислительной математики.