RAE.RU
Энциклопедия
ИЗВЕСТНЫЕ УЧЕНЫЕ
FAMOUS SCIENTISTS
Биографические данные и фото 16445 выдающихся ученых и специалистов
Логин   Пароль  
Регистрация Забыли пароль?
 

Пекунов Владимир Викторович


Пекунов Владимир Викторович

Учёная степень: Доктор технических наук

Член-корреспондент Российской Академии Естествознания

Научное направление: Технические науки

Регион: Ивановская область

Рейтинг: 35 (по количеству просмотров анкеты за последний месяц)

СЕРТИФИКАТ участника энциклопедии "Известные Ученые"

Пекунов Владимир Викторович родился 21 января 1977 г. в городе Заполярный, Мурманской области.

В 1999 году с отличием закончил Ивановский государственный энергетический университет по специальности "Системы автоматизированного проектирования".

В 2002 году закончил очную аспирантуру ИГЭУ. В 2003 году защитил кандидатскую диссертацию на тему "Параллельное моделирование распространения загрязнений окружающей среды при автоматизации проектирования энергетических и муниципальных объектов" по специальностям 05.13.12/05.13.01.

В 2010 г. защитил докторскую диссертацию на тему "Новые методы параллельного моделирования распространения загрязнений в окрестности промышленных и муниципальных объектов" по специальности 05.13.18.

Имеет около 100 научных работ, в том числе 7 монографий. Имеет 6 свидетельств о регистрации программных комплексов. Имеет награды РАЕ.

Ведет научную работу по следующим направлениям:

1. Применение моделей по типу объектно-событийных (ОСМ), а также тесно связанных с ними расширенных машин Тьюринга (РМТ) и их приложений в программировании (ПППВ/ФППВ) для описания/представления различных подходов, формализмов и систем. Разработка новых языков программирования на базе данного подхода.

2. Применение интерполяции (в т.ч. нейросетевой с последующим символическим упрощением) для сложных величин в математических моделях с целью ускорения расчета [турбулентности, капельных фаз, значений на стыках блоков при параллельном решении]; применение экстраполяции временных затрат в последовательных и/или параллельных расчетах для поиска оптимального режима работы, в том числе с балансировкой загрузки.

3. Применение технологий порождения программ и частичной реконструкции моделей (с последующей переработкой) программ и текстов при решении научно-практических задач. Автоматическое распараллеливание порожденных программ.

4. Разработка моделей и методов параллельного программирования, когерентных структуре решаемой задачи. Автоматизация выбора метода решения (элементов модели, метода моделирования и метода параллельных вычислений).

Научные публикации:

1.Пекунов В.В. Автоматизация параллельного программирования при моделировании многофазных сред. Оптимальное распараллеливание // Автоматика и телемеханика.- 2008. - №7. - С.170-180.

2.Пекунов В.В. Модель образования и распространения твердых, жидких и газообразных загрязнителей. Оптимальное распараллеливание // Математическое моделирование.- 2009. - Т.21. - №3. - С.69-82.

3.Пекунов В.В. Численное моделирование распространения загрязнений. Оптимизация и автоматизация распараллеливания / ГОУВПО "Ивановский государственный энергетический университет В.И.Ленина", ГОУВПО "Ивановская государственная текстильная академия". - Иваново, 2009. - 304 с.

4.Пекунов В.В. Теория объектно-событийных моделей. Индукция, моделирование и синтез последовательных и параллельных программ. - LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. - 132 с.

5.Пекунов В.В. Искусственные нейронные сети прямого распространения. Описание с помощью расширенных машин Тьюринга, вербализация и применение в аэродинамике. - LAP LAMBERT Academic Publishing, 2016. - 177 с.

6.Пекунов В.В. Язык программирования Planning C. Инструментальные средства. Новые подходы к обучению нейронных сетей. - LAP LAMBERT Academic Publishing, 2017. - 171 с.

7.Пекунов В.В. Нейронные сети в моделировании турбулентности воздушной среды. Поправочные модели. - LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018. - 63 с.

8.Пекунов В.В. Автоматическое распараллеливание C-программ в Cilk++ стиле. Применение индукции объектно-событийных моделей. - LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018. - 105 с.

9.Пекунов В.В. Автоматическое распараллеливание C-программ с применением директив Cilk++ на базе распознающих объектно-событийных моделей // Программные системы и вычислительные методы. — 2018. - № 4. - С.124-133. DOI: 10.7256/2454-0714.2018.4.28086. URL: http://e-notabene.ru/ppsvm/article_28086.html

10.Пекунов В.В. Применение предикции при параллельной обработке цепочек предикатов в регулярно-логических выражениях // Кибернетика и программирование. — 2018. - № 6. - С.48-55. DOI: 10.25136/2306-4196.2018.6.27986. URL: http://e-notabene.ru/kp/article_27986.html

11.Пекунов В.В. О некоторых свойствах процедур с планированием повторного входа. Язык Planning C // Кибернетика и программирование. — 2019. - № 1. - С.60-65. DOI: 10.25136/2306-4196.2019.1.25522. URL: http://e-notabene.ru/kp/article_25522.html

12.Пекунов В.В. Некоторые аспекты применения предикции. Параллельное программирование и численное моделирование. - LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019. - 92 с.

 

Последняя редакция анкеты: 14 сентября 2019, 20:18

Получить код для установки баннера на сайте, в блоге

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания”
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Современные проблемы науки и образования» список ВАК, ИФ РИНЦ = 0.953

«Фундаментальные исследования» список ВАК, ИФ РИНЦ = 1.094

«Современные наукоемкие технологии» список ВАК, ИФ РИНЦ = 0.725

«Успехи современного естествознания» список ВАК, ИФ РИНЦ = 0.869

«Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований», ИФ РИНЦ = 0.800

«Международный журнал экспериментального образования», ИФ РИНЦ = 0.469

«European journal of natural history», ИФ РИНЦ = 0.864

«Международный студенческий научный вестник», ИФ РИНЦ = 0.445

«Рациональное питание, пищевые добавки и биостимуляторы»

Издание научной и учебно-методической литературы, ISBN, РИНЦ, DOI