СОСТАВ КАФЕДРЫ

Александр Вячеславович Пролубников

 доцент кафедры

адрес электронной почты:

• 1994-1999: Омский государственный университет;
• 2001-2004: аспирантура Омского государственного университета.

• 1999-2001: Инженер-программист вычислительного центра Омского государственного университета;
• 2001-2004: ассистент ОмГУ;
• 2005-2008: старший преподаватель ОмГУ;
• 2008-наст. вр.: доцент ОмГУ.

Ученая степень и звание: кандидат физико-математических наук – 2004 г., Самарский государственный аэрокосмический университет им. ак. С.П. Королева, специальность 05.13.17 – теоретические основы информатики, тема "Прямой алгоритм проверки изоморфизма графов" (науч. рук.: проф., д.т.н. Р.Т. Файзуллин). Доцент по специальности "Теоретические основы информатики" – 2018 г.

• интервальный анализ,
• дискретный анализ,
• распознавание образов и машинное обучение,
• дискретная оптимизация,
• вычислительная математика.

• распознавание образов и машинное обучение, ОмГУ;
• математическое моделирование и численные методы, ОмГУ;
• криптографические методы защиты информации, ОмГУ;
• информационная безопасность, ОмГУ;
• сети и системы передачи информации, ОмГУ;
• коммутация и маршрутизация, ОмГУ;
• теория кодирования, ОмГУ;
• теория автоматов, ОмГУ.

Дипломные работы:

• С.А. Силицкий. "Распознавание изображений с использованием методов интервального анализа", ОмГУ, ФКН, 2006;
• А.М. Гусаров. "Система защиты от DDoS атак, реализованная как посредник между сетевой картой и стеком TCP/IP", ОмГУ, ФКН, 2008;
• А.В. Гостев. "Аутентификация по динамическим характеристикам рукописной подписи", ОмГУ, ФКН, 2009;
• Д.Л. Дудин. "Распознавание стеганографического содержания с помощью оценок множества решений интервальных систем линейных уравнений", ОмГУ, ФКН, 2009;
• А.Ю. Самолов. "Параллельная реализация алгоритмов решения задачи проверки изоморфизма графов", ОмГУ, ФКН, 2009;
• Н.В. Барышев. "Распознавание числовых матриц с использованием методов интервального анализа", ОмГУ, ИМИТ, 2013;
• И.С. Мартынов. "Поиск похожих изображений с помощью вейвлет-преобразования", ОмГУ, ИМИТ, 2013;
• Н.В. Киселев. "Реализация метода защиты звукового сигнала в звуковом сигнале с использованием конформной стеганографии", ОмГУ, ИМИТ, 2013;
• С.А. Мейжайтис. "Дифференциальная атака на блочный шифр специального вида", ОмГУ, ИМИТ, 2014.
• М.К. Урванцев. "Распознавание функциональных зависимостей для решения задачи определения параметра электрохимической реакции", ОмГУ, ИМИТ, 2014.
• П.H. Орлов. "Дифференциальный криптоанализ блочных шифров, основанных на сети Фейстеля", ОмГУ, ИМИТ, 2015.
• В.А. Леонова. "О вычислительной сложности нахождения приближенного решения задачи о покрытии множества при внесении неопределенности во входные данные", ОмГУ, ИМИТ, 2016.
• А.А. Ауталипова. "Задача о покрытии и ее прикладная постановка как задачи о нахождении множества сигнатур компьютерных вирусов минимальной мощности", ИМИТ, 2017.
• И.С. Гусева. "Алгоритм с обучением для распознавания числовых матриц, использующий интервальный подход", ИМИТ, 2017.
• Ж.Ж. Капарова. "Коррекция вычислительно неразрешимых задач о покрытии с интервальными неопределенностями в весах множеств", ИМИТ, 2017.
• А.А. Куроедова. "Исследование жадных алгоритмов для решения задачи о покрытии множества и его приложение для решения задачи нахождения набора сигнатур компьютерных вирусов", ИМИТ, 2017.
• М. Рудомётова. "Алгоритм распознавания тематики текста, использующий графовую модель", ИМИТ, 2017.
• А.О. Кашлева. "Реализация и сравнение результатов распознавания выборки функциональной зависимости с помощью перцептрона и метода наименьших квадратов", ИМИТ, 2018.
• Р.Н. Сабитова. "Нейронные сети для распознавания растровых изображений: обзор подходов и реализация некоторых из них", ИМИТ, 2018.
• Г.Т. Сатыбалдина. "Реализация подхода распознавания выборок функциональных зависимостей с помощью метода наименьших квадратов и кросс-валидации", ИМИТ, 2018.
• Д.В. Олизко. "Распознавание тематики текста кластеризацией графа терминов", ИМИТ, 2019.
• Р.С. Дронов. "Алгоритмы на графах, использующие возмущения элементов матриц смежности", ИМИТ, 2021.
• Е.А. Коваль. "Совместность интервальной выборки, выявление в ней выбросов и совместных подвыборок", ИМИТ, 2022.
• А.А. Кравцова. "Нахождение минимального остовного дерева в графе с интервальными весами рёбер", ИМИТ, 2023.

Магистерские диссертации:

• Д.В. Прохоренко. "Графовая модель для задачи автоматической классификации текстовых документов", ОмГУ, ИМИТ, 2014.
• А.В. Миронов. "Разработка генераторов псевдослучайных чисел, основанных на иррациональных числах и их тестирование", ОмГУ, ИМИТ, 2020.

• A.V. Prolubnikov. Finding the connected components of the graph using perturbations of the adjacency matrix // arXiv.org, 2023.
• A.V. Prolubnikov. On the representativeness of approximate solutions of discrete optimization problems with interval cost function // arXiv.org, 2022.
  А.В. Пролубников. О представительности приближённых решений задач дискретной оптимизации с интервальной целевой функцией // Вестник Омского университета. 2022. Т. 27, № 1. С. 12-22.
• А.В. Пролубников. Подходы к решению задач дискретной оптимизации с интервальной целевой функцией. Вычислительные технологии, 2021. № 6(26). С. 82-109.
• A.V. Prolubnikov. The interval greedy algorithm for discrete optimization problems with interval objective function // arXiv.org, 2020.
• А.В. Пролубников. Уточнение логарифмической оценки точности жадного алгоритма для задачи о покрытии // Математические структуры и моделирование. - Омск : Ом. гос. ун-т, 2019. № 4(52), С. 70-82.
• A.V. Prolubnikov. An estimation of the greedy algorithm’s accuracy for a set cover problem instance // arXiv.org, 2019.
• А.В. Пролубников. "Об одном подходе к решению задачи о покрытии с интервальными весами и его вычислительной сложности". Вычислительные технологии. 2017. Т. 22, № 2. С. 115-126.
• А.В. Пролубников. "Точность и сложность вычислений, необходимые для проверки изоморфизма графов сравнением полиномов" // Вычислительные технологии. 2016. Т. 21, № 6. С. 71–88.
• А.В. Пролубников. "Сведение задачи проверки изоморфизма графов к задаче проверки равенства полиномов от n переменных" // Труды института математики и механики УрО РАН. 2016. Т. 22, №1. С. 235-240.
• A.V. Prolubnikov. Reduction of the graph isomorphism problem to equality checking of n-variables polynomials and the algorithms that use the reduction // arXiv.org, 2016
• А.В. Пролубников. Задача о покрытии множества с интервальными весами подмножеств и жадный алгоритм её решения // Вычислительные технологии. 2015. Т. 20, №6. С. 70-84.
• A.V. Prolubnikov. An Interval Approach to Pattern Recognition of Numerical Matrices // Reliable Computing. 2013. Vol. 19. PP. 107-119.
• А.В. Пролубников. Интервальный подход к решению задачи распознавания числовых матриц // Вычислительные технологии, 2012. Т. 17, №4. С. 77-88.


• А.В. Пролубников, И.В. Широков. Об алгоритмах решения задачи проверки изоморфизма графов, использующих полиномиально вычислимые спектральные инварианты // Труды XIII Байкальской международной школы-семинара "Методы оптимизации и их приложения", Иркутск, Байкал, 2-8 июля 2008 года. Иркутск, ИСЭМ СО РАН. 2008.
• А.В. Пролубников. Прямой алгоритм проверки изоморфизма графов // Сб. научн. тр. "Компьютерная оптика". Под ред. акад. РАН Ю.И. Журавлева. 2007. Вып. 27. С. 123-128.
• А.В. Пролубников, Р.Т. Файзуллин. Построение защищенного видеоканала с использованием изоморфизма графов // Вестник Томского государственного университета. 2004. № 9 (I). С. 71-74.
• R. Faizullin, A. Prolubnikov. An Algorithm of the Spectral Splitting for (breaking) the Double Permutation Cipher (code)// Pattern Recognition and Image Analysis. MAIK, Nauka. 2002. Vol. 12, PP. 365-375. No. 4, 2002.

• А.В. Пролубников. "Математические методы распознавания образов" – Омск: Изд-во Ом. гос. ун-та, 2020. – 109 с.
• А.В. Пролубников. "Сети передачи данных. Часть I" – Омск: Изд-во Ом. гос. ун-та, 2020. – 116 с.
• А.В. Пролубников. "Сети передачи данных. Практикум" – Омск: Изд-во Ом. гос. ун-та, 2016. – 48 с.
• А.В. Пролубников. "Криптографические средства защиты информации в сетях" – Омск: Изд-во Ом. гос. ун-та, 2014. – 192 с.

• A.V. Prolubnikov. On the representativeness of approximate solutions of discrete optimization problems with interval objective function. Workshop on Computing Technologies and Applied Mathematics. Vladivostok, Russia, July 11-15, 2022.
• А.В. Пролубников. Решение оптимизационных задач с неопределённостями в параметрах, вызванными неточностями измерений. Международный семинар "Математическая, статистическая и компьютерная поддержка качества измерений". 29.05.2018-31.05. 2018. Санкт-Петербург, Россия.
• A.V. Prolubnikov. Reduction of the Graph Isomorphism Problem to Equality Checking of n-variables Polynomials and the Algorithms that use the Reduction // Proc. DOOR 2016, Vladivostok, Russia, 2016.  CEUR-WS. 2016. Vol. 1623. P. 96-107. CEUR- WS.org
• А.В. Пролубников. "Жадный алгоритм решения задачи о покрытии множества с интервальными весами", VI Международная конференция "Проблемы оптимизации и экономические приложения", г. Омск, 28 июня - 4 июля 2015 г.
• А.В. Пролубников. "Сведение задачи проверки изоморфизма графов к задаче проверки равенства полиномов от n переменных". XV Всероссийская конференция "Математическое программирование и приложения", г. Екатеринбург, 2 - 6 марта 2015 г.
• А.В. Пролубников. "Уточнение оценки веса решения индивидуальной задачи о покрытии множества, получаемого жадным алгоритмом". XVI Международная школа-семинар "Методы оптимизации и их приложения", о. Ольхон, 30 июня - 6 июля, 2014.
• А.В. Пролубников. "Сведение задачи построения полного инварианта ациклического графа к задаче проверки неприводимости многочлена над полем рациональных чисел". Международная конференция "Дискретная оптимизация и исследование операций". Новосибирск, Академгородок. 24-28 июня 2013.
• A.V. Prolubnikov. An interval approach to recognition of numerical matrices. 15-й Международный симпозиум GAMM – IMACS по научным вычислениям, компьютерным арифметикам и доказательным численным методам SCAN'2012. Новосибирск.

• Учебное пособие Математические методы распознавания образов (11.02.24)
  
• Вопросы к экзамену
  

• Слайды к лекциям по курсу "Нейронные сети и машинное обучение":

1	5	9	13	17
2	6	10	14
3	7	11	15
4	8	12	16

• C.M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning
• Р. Дуда, П. Харт. Распознавание образов и анализ сцен
• Р. Дуда, П. Харт, Д. Сторк. Pattern Classification
• Перцептрон

• Учебное пособие Сети передачи данных (28.10.22)
• Практикум по курсу "Сети и системы передачи данных"
• Cisco Packet Tracer

• Учебное пособие Криптографические средства защиты информации в сетях
• W. Stallings. Cryptography and Network Security: Principles and Practice
• Differential Cryptanalysis of DES-like Cryptosystems (Защита информации)
• Cписок тем по курсу "Информационная безопасность" (2 курс)

• Темы и задания на зачёт по курсу "Программирование для баз данных"
• Материалы по курсу "Программирование для баз данных"