O skupině

Oblast zájmu výzkumné skupiny GAMS je velmi široká a zahrnuje mnoho témat týkajících se aplikace matematických modelů a statického zpracování dat v různých vědeckých oborech. Proto se skupina GAMS dělí na několik dílčích podskupin podle specifické oblasti zájmu:

Matematické modelování dynamiky socio-fyzikálních systémů (vedoucí doc. Mgr. Milan Krbálek, Ph.D.)

Statistické metody v defektoskopii (vedoucí Ing. Václav Kůs, Ph.D.)

Odhady na malých oblastech (vedoucí Ing. Tomáš Hobza, Ph.D.)

Φ-divergence a jejich aplikace (vedoucí Ing. Václav Kůs, Ph.D.)

Stochastická analýza a její aplikace (vedoucí Ing. Petr Veverka)

Skupina GAMS dala vzniknout novému zaměření katedře matematiky FJFI - APLIKOVANÉ MATEMATICKO-STOCHASTICKÉ METODY. Toto zaměření je určeno zejména pro ty studenty větve matematiky B, kteří chtějí pokračovat ve studiu matematických disciplín majících přímé aplikace v praxi. Kromě teoretických předmětů (pokročilé partie matematické analýzy, matematická statistika, teorie pravděpodobnosti, teorie informace, numerická matematika a podobně), je značná část studijního programu věnována studiu konkrétních aplikací (modely dopravního proudu, matematické predikce v biologii, statistické metody v praxi, rozhodovací procesy, deterministický chaos, systémy interagujících agentů, neuronové sítě, zpracování obrazu atd). Dále jsou v rámci studia rozvíjeny praktické dovednosti v publikačním programu LaTeX a v matematickém softwaru (MATLAB, Mathematica či Maple).

Absolventi FJFI ČVUT ze skupiny GAMS nacházejí uplatnění v mnoha odvětvích vědy i soukromého sektoru – viz uplatnění absolventů.

Skupina GAMS pořádá každoročně konferenci SPMS, které se účastní i spolupracovníci z Akademie věd ČR a zahraničních univerzit. Členové skupiny se rovněž každoročně účastní mnoha mezinárodních konferencí a projektů.


Poslední články

  • On near-optimal necessary and sufficient conditions for forward-backward stochastic systems with jumps, with applications to finance

    Hafayed, M. - Veverka, P. - Abbas, S.

    více o článku

    We establish necessary and sufficient conditions of near-optimality for nonlinear systems governed by forward-backward stochastic differential equations with controlled jump processes (FBSDEJs in short). The set of controls under consideration is necessarily convex. The proof of our result is based on Ekeland’s variational principle and continuity in some sense of the state and adjoint processes with respect to the control variable. We prove that under an additional hypothesis, the near-maximum condition on the Hamiltonian function is a sufficient condition for near-optimality. At the end, as an application to finance, mean-variance portfolio selection mixed with a recursive utility optimization problem is given. Mokhtar Hafay

    Publikováno v časopise:
    Applications of Mathematics August 2014, Volume 59, Issue 4, pp 407-440
  • Theoretical predictions for vehicular headways and their clusters

    Krbálek, M.

    více o článku

    Článek pojednává o analytické predikci statistických vlastností clusterů za sebou jedoucích vozidel. Tzv. multi-headway distribuce byla odvozena na základě termodynamické aproximace dopravního systému částicovým plynem s lokální dynamikou.

    Publikováno v časopise:
    J. Phys. A: Math. Theor. 46 (2013), 4451011. odkaz: krbalek.cz
  • Model based clustering method as a new multivariate technique in high energy physics

    Štěpánek, M. - Franc, J. - Kůs, V.

    více o článku

    Analysis of experimental data has one of the most important roles in High Energy Physics. Commonly used multivariate techniques such as Boosted Decision Trees or Bayesian Neural Networks are based on learning algorithms using Monte Carlo generated samples. We implemented a new Model Based Clustering method using Bayesian statistics and a modi ed iterative Expectation-Maximization algorithm for weighted data that have never been applied in this area. This greatly promising method was developed especially for the data collected from the D experiment, which was one of two large particle physics experiments at the Tevatron proton-antiproton collider at Fermilab. We optimized and tested the proposed method in the single top search using a data sample of 9.7fb-1 of integrated luminosity, which corresponds to the entire Run II D dataset.

    Publikováno v časopise:
    Journal of Physics: Conference Series 490 (2014) 012225, IOP Publishing, doi:10.1088/1742-6596/490/1/ 012225
  • The Consistency and Robustness of Modified Cramér–Von Mises and Kolmogorov–Cramér Estimators

    Hrabáková, J. - Kůs, V.

    více o článku

    This article focuses on the minimum distance estimators under two newly introduced modifications of Cramér–von Mises distance. The generalized power form of Cramér–von Mises distance is defined together with the so-called Kolmogorov–Cramér distance which includes both standard Kolmogorov and Cramér–von Mises distances as limiting special cases. We prove the consistency of Kolmogorov-Cramér estimators in the (expected) L1-norm by direct technique employing domination relations between statistical distances. In our numerical simulation we illustrate the quality of consistency property for sample sizes of the most practical range from n = 10 to n = 500. We study dependence of consistency in L1-norm on epsilon contamination neighborhood of the true model and further the robustness of these two newly defined estimators for normal families and contaminated samples. Numerical simulations are used to compare statistical properties of the minimum Kolmogorov–Cramér, generalized Cramér–von Mises, standard Kolmogorov, and Cramér–von Mises distance estimators of the normal family scale parameter. We deal with the corresponding order of consistency and robustness. The resulting graphs are presented and discussed for the cases of the contaminated and uncontaminated pseudo-random samples.

    Publikováno v časopise:
    Communications in Statistics--Theory and Methods, 42: 3665–3677, 2013 (on-line), 2014 (paper) Copyright © Taylor & Francis Group, LLC
  • Experimental Study of Phase Transition in Pedestrian Flow.

    Bukáček, M. - Hrabák, P. - Krbálek, M.

    více o článku

    Tento článek shrnuje výsledky z posledního experimentu, kde v rámci rozpoznávání obrazu proběhla identifikace účastníků. V článku byl popsán fázový přechod od stavu volného toku po stav kongesce, závislost toku zúženým místem na hustotě v jeho okolí a proběhla analýza času průchodů. Díky identifikaci účastníků byla pro každého vyhodnocena závislost času průchodu na obsazenosti místnosti, což umožnilo zavést individuální koeficient agresivity.

    Publikováno v časopise:
    Pedestrian and Evacuation Dynamics 2014, Transportition Research Procedia 2, pp 103-113. (2014)