Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail oboru
FEKTZkratka: PKA-MVEAk. rok: 2015/2016
Program: Electrical Engineering and Communication
Délka studia: 4 roky
Akreditace od: 25.7.2007Akreditace do: 31.12.2020
Profil
Studijní obor doktorského studia je zaměřen na přípravu špičkových vědeckých a výzkumných specialistů v nejrůznějších oblastech matematiky s aplikačním zaměřením v elektrotechnických oborech a to zejména v oblastech stochastických procesů, návrhů optimalizačních i statistických metod vyšetřování zkoumaných systémů, analýzu systémů a multisystémů pomocí diskrétních a funkcionálních rovnic, aplikace digitálních topologií , matematických základů umělé inteligence, transformace a reprezentace multistruktur modelujících automatizované procesy, aplikace fuzzy preferenčních struktur, multikriteriální optimalizace , studium automatů a multiautomatů v pojetí diskrétních systémů, stability a řiditelnosti systémů. Obor bude současně zaměřen i na rozvoj teorie výše uvedených matematických oblastí.
Klíčové výsledky učení
Absolventi doktorského studia matematika v elektroinženýrství naleznou uplatnění především v oblasti aplikovaného výzkumu a technických vývojových týmech. Široké zapojení výpočetní techniky do studia dává absolventům též velké možnosti uplatnění v oblasti vývoje a provozu vědeckého a technického software. Absolventi budou připraveni i pro řídící a analytické funkce ve firmách vyžadujících dobré znalosti matematického modelování, statistiky a optimalizace.
Profesní profil absolventů s příklady
Garant
doc. RNDr. Zdeněk Šmarda, CSc.
Vypsaná témata doktorského studijního programu
Cílem práce je navrhnout modifikace moderních semianalytických method jako například diferenciální transformační metody nebo homotopických perturbačních metod řešení počátečních a okrajových úloh pro zlomkové funkcionální diferenciální rovnice včetně parciálních diferenciálních rovnic s aplikacemi v teorii řízení.
Školitel: Šmarda Zdeněk, doc. RNDr., CSc.
Disertační práce bude zaměřena zejména na studium a rozvinutí vhodných topologických metod pro práci s matematickými strukturami, nesoucími informace. Důraz bude kladen především na vlastnosti a vztahy kauzální povahy. Možné aplikace jsou v například v computer science (konkurenční a paralelní procesy), kybernetice, teorii kvantové informace a fyzice (některé aspekty obecné relativity a kvantové gravitace).
Školitel: Kovár Martin, doc. RNDr., Ph.D.