A A A

Struktura instytutu

Zakład Algebry i Logiki Matematycznej

Skład:

Kierunki badań naukowych:

  • badanie rozmaitości P - zgodnych
  • własności pewnych operacji algebraicznych na kratach
  • badanie asymptotycznej stabilności wybranych równań funkcyjnych

Zakład Równań Funkcyjnych

Skład:

  • dr Dorota Budzik
  • dr Eleonora Czyba
  • dr Katarzyna Domańska
  • dr Irena Fidytek
  • mgr Katarzyna Troczka-Pawelec

Kierunki badań naukowych:

  • teoria stabilności w sensie Hyersa-Ulama
  • twierdzenia faktoryzacyjne dla funkcjonałów trygonometrycznych na rozmaitych strukturach
  • formuły addycyjne z osobliwościami funkcji danych
  • metody równań funkcyjnych w teorii średnich
  • zastosowanie teorii równań funkcyjnych w analizie funkcjonalnej
  • charakteryzacje przestrzeni unitarnych
  • równania i nierówności funkcyjne o geometrycznej genezie
  • operatory lokalnie określone i deltawypukłość
  • odwzorowania o ograniczonej wariacji wyższych rzędów
  • zastosowanie metod matematycznych w rachunkowości

Zakład Teorii Funkcji i Dydaktyki Matematyki

Skład:

Kierunki badań naukowych:

  • nowoczesne technologie w procesie kształcenia matematycznego i informatycznego na różnych poziomach kształcenia
  • definiowanie pojęć i dowodzenie twierdzeń matematycznych
  • kształtowanie pojęć matematycznych na różnych etapach kształcenia
  • edukacja w zakresie technologii informatycznych przyszłych nauczycieli
  • analityczne i numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych, równań całkowych i równań różniczkowo-całkowych

Zakład Teoretycznych Podstaw Informatyki

Skład:

Kierunki badań naukowych:

  • weryfikacja modelowa systemów czasu rzeczywistego oraz systemów wieloagentowych.

    Agent to jednostka, która działa w pewnym ustalonym środowisku, jest zdolna do komunikowania się, monitorowania swego otoczenia i podejmowania autonomicznych decyzji. System wieloagentowy to sieć komunikujących się i współpracujących między sobą agentów, realizujących zarówno wspólne jak i prywatne cele. Systemy wieloagentowe mają już swoją ugruntowaną pozycję w wielu dziedzinach związanych z technologią informacji, takich jak na przykład inżynieria oprogramowania, e-handel, sieci telekomunikacyjne, automatyczne wnioskowanie i argumentacja, wspomaganie zarządzaniem w przedsiębiorstwie, itd.

    System czasu rzeczywistego to (zgodnie z definicją IEEE) system, którego poprawność działania zależy nie tylko od poprawności logicznych rezultatów, lecz również od czasu, w jakim te rezultaty są osiągane. Systemy czasu rzeczywistego znajdują zastosowanie między innymi w przemyśle do nadzorowania procesów technologicznych, przy implementacji protokołów komunikacyjnych, w planowaniu i kontroli ruchu lotniczego, itd.

    Weryfikacja modelowa jest jedną z najbardziej rozpowszechnionych metod automatycznej weryfikacji poprawności systemów czasu rzeczywistego oraz systemów wieloagentowych. Pierwsze prace na ten temat ukazały się w 1981 roku i od tamtego czasu trwa nieustanny rozwój narzędzi wykorzystujących udoskonalane algorytmy. Różnorodność dostępnych podejść, jak też rozwiązań, jest wynikiem istnienia wielu modeli dla wyżej wymienionych systemów, np. przeplotowych i nieprzeplotowych, jak też wielu metod opisu własności tych systemów, np. poprzez automaty, algebry procesów lub logiki temporalne. Istotny postęp w dziedzinie weryfikacji dokonał się w 1990 roku po opracowaniu metod bazujących na obliczeniach symbolicznych, wykorzystujących formalizm Boolowskich Diagramów Decyzyjnych (skrót angielski: BDD). Następny krok do przodu został wykonany w 1999 roku po sprowadzeniu problemu weryfikacji modelowej do problemu testowania spełnialności dla formuł zdaniowych i wykorzystywaniu efektywnych algorytmów dla tego ostatniego problemu.

  • projektowanie, specyfikacja i weryfikacja własności kryptograficznych systemów ochrony danych
  • specyfikacja i weryfikacja własności bezpieczeństwa w systemach kontroli dostępu i sterowania
  • algorytmy SAT i ich zastosowanie w:
    • w problemie weryfikacji modelowej,
    • w problemach algebraicznych.

Zakład Informatyki Stosowanej

Skład:

Kierunki badań naukowych:

  • modelowanie formalne
  • zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji w cyfrowym przetwarzaniu obrazów
  • logika rozmyta
  • systemy neuronowo-rozmyte
  • zastosowanie automatów komórkowych i teorii chaosu w projektowaniu systemów sztucznej inteligencji
  • konstruowanie robotów