Matematikus Témalabor téma javaslat 2017. (Responses)
 Share
The version of the browser you are using is no longer supported. Please upgrade to a supported browser.Dismiss

 
View only
 
 
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZAAAB
1
Témavezető neve Témavezető munkahelyeTémavezető e-mail címeTéma címeHány hallgató választhatja a témátA téma rövid leírása, szükséges előismeretek, elvárásokMegjegyzések2017/18. 2. félévben választható-eTimestamp
2
Lagzi IstvánBME TTK, Fizika Tanszékistvanlagzi@gmail.comReakció-diffúzió rendszerek modelljeinek numerikus megoldása2Reakció-diffúzió rendszerekkel számos jelenséget lehet leírni: mintázatképződés és egyéb tér- és időbeli struktúrák kialakulása. Matematikailag a reakció-diffúzió rendszerek másodrendű parciális differenciálegyenletek, amelyeknek két tagja van: diffúziós (anyagtranszport) és az anyagfajták közötti reakciókat leíró tag. A munka során számos problémát programoznánk be, előnyt jelent egy vagy több programozási nyelv stabil ismerete. Választható15/08/2017 15:56:29
3
Károlyi GyörgyBME Nukleáris Technikai Intézetkarolyi@reak.bme.huA tranziens káosz új típusa csillapított rendszerekben1A tranziens kaotikus viselkedésben egyszerre van jelen a csillapítás és gerjesztés, ez vezet el az instabil periodikus pályák fraktálmintázataihoz. Egy olyan, egyszerű mechanikai rendszert szeretnénk vizsgálni, amelyben van csillapítás, de hiányzik a gerjesztés. Ekkor is tapasztalható véges ideig bonyolult viselkedés, de nincsenek periodikus pályák.
Elvárás: programozási ismeretek, előtanulmány kaotikus dinamikáról
Nem választható16/08/2017 09:22:51
4
Gerényi AttilaNN RAS Kft.gerenyia@yahoo.comBiztosításmatematika2Egy szabadon választott cikk (általában angol nyelvű) feldolgozása biztosításmatematika témakörben. Szükséges előismeretek: angol nyelv alapszintű ismerete, alapfogalmak biztosításmatematika témában.Választható18/08/2017 19:22:01
5
Pocsarovszky KárolyeNET Internetkutató Kft.karoly.pocsarovszky@enet.huMegújuló erőművek menetrend tartásának támogatása1A KÁT körbe tartozó energiatermelés kiemelt jelentőségű, hiszen stratégiai cél a megújuló villamos energia részarány bővítése a teljes hazai fogyasztásban. Ugyanakkor a hazai villamosenergia-rendszer terhelésére számottevő hatása van a KÁT erőműveknek, ahogyan azok termelése a jövőre nézve nehezen, illetve nehezebben prognosztizálható, szemben egy atom, vagy gázturbinás erőművel. A váratlan termelési sokkok kiegyenlítése súlyos költségek mellett itthonról, vagy kapacitás hiányában külföldről történhet

A KÁT erőművek termelése ezért menetrendhez kötött, amely menetrendet az adott erőműnek kell meghatározni a rendszerirányító felé idejekorán: minden nap a következő napi termelést negyedórás bontásban; minden hónapban a következő hónap völgy és csúcs és mély időszaki termelést napi bontásban; valamint az éves termelését, minden év decemberében a következő évre vonatkozóan.

Hasznos (nem elvárt) ismeretek: statisztika, idősorelemzés, gépi tanulás, meteorológia, villamosenergia-rendszer
Választható21/08/2017 15:23:31
6
Pocsarovszky KárolyeNET Internetkutató Kft.karoly.pocsarovszky@enet.huKaggle verseny2Egy választott Kaggle (https://www.kaggle.com/competitions) versenyen való indulás, adatfeldolgozástól a beadásig.

Elvárt imeretek: Python alapok, választott témához kapcsolódó matematikai alapismeretek
Választható21/08/2017 15:31:47
7
Pocsarovszky KárolyeNET Internetkutató Kft.karoly.pocsarovszky@enet.huOnline hirdetési/kampány adatok elemzése1Felhasználói profilozás, ajánlórendszerekVálasztható21/08/2017 15:34:26
8
Hős CsabaBME Hidrodinamikai Rendszerek Tanszékcshos@hds.bme.hu"Legközelebbi" Hopf bifurkáció meghatározása sokparaméteres dinamikai rendszerben1A munka során sokparaméteres dinamikai rendszerekkel foglalkozunk: egy kiinduló paramétervektorhoz tartozó egyensúlyi helyzethez szeretnénk meghatározni azt a kritikus, euklideszi értelemben legközelebbi paramétervektort, melynél az egyensúlyi helyzet Hopf bifurkáción megy keresztül. A megoldási módszert valós rendszer vizsgálatával teszteljük.

Matlab vagy Python vagy C++ programozási nyelc ismeret szükséges. Preferált nyelv: Matlab.
Nem választható22/08/2017 12:19:12
9
Dr. Szabó Mihály / Molontay RolandBME KTH / BME Sztochasztika Tanszékszabo.mihaly@kth.bme.hu / molontay@math.bme.huOktatási adatbányászat3Az oktatási adatbányászat (educational data mining (EDM)) egy friss kutatási terület, melyben az adatbányászat, a gépi tanulás és a statisztika módszereit alkalmazzák oktatással kapcsolatos adatokból való hasznos információ kinyerésére.

A félév során a hallgató megismerkedik az oktatási adatbányászat legfontosabb fogalmaival, módszereivel és eredményeivel, illetve matematikai hátterével, majd ezt a tudást valós, az oktatásból származó adathalmazok (pl. Neptun) statisztikai és adatbányászati elemzésére használja fel.

Lehetőség van a témát későbbi félévekben is folytatni: TDK dolgozat vagy publikáció is készíthető.

Jelentkezni lehet egyénileg vagy két-háromfős csoportban is.

Hallgatótól elvárt készség:

- angol nyelvtudás a szakirodalom feldolgozásához
- adatok feldolgozásához szükséges megfelelő számítógépes ismeretek
- statisztikai alapismeretek

Előnyt jelent:
- adatelemzési tapasztalat
- statisztikai programcsomagok ismerete (pl. SPSS)
- programozási ismeretek (Python/R/Matlab)
- társadalomtudományi érdeklődés
Választható23/08/2017 23:15:49
10
Dr. Domokos GáborBME, Szilkárdságtani Tsz.domokos@iit.bme.huKonvex testek geometriai és mechanikai tulajdonságai2A konvex testek leírása nem csak a konvex geometria, hanem a fizika egyik izgalmas területe is, hiszen a az alapvető jelentőségű kopási folyamatok megértéséhez a konvex geometrián keresztül vezet az út. A témalabor keretében egyrészt konvex testek alakfejlődését vizsgáljuk különböző matematikai modellek esetén másrészt azt próbáljuk követni, hogy a test statikai egyensúlyi helyzetei hogyan változnak ezen folyamatok során. A téma egyik érdekes, önmagában is feldolgozható rész-témája a konvex poliéderek statikai egyensúlyi helyzeteinek a feltérképezése, ezen belül is az úgynevezett Koebe-poliéderek geometriája.
Elemi konvex geometriai ismeretek, analízis, közönséges differenciál-egyenletek. Elemi programozási ismeretek. Előnyt jelentenek a diszkrét geometriai és differenciál-geometriai ismeretek.

Megjegyzés: a témalabort közösen konzultálom Dr Lángi Zsolttal a Geometria Tanszékről.
Választható28/08/2017 07:39:34
11
Pokol GergőBME NTIpokol@reak.bme.huGyors elektron hullámok fúziós plazmában1A fúziós plazma több millió fokos, mágneses térrel összetartott plazma, amit magfúziós célból hozunk létre. A plazmában szabad töltött részecskék vannak, amik mind egymással, mint az elektromos és a mágneses térrel komplex kölcsönhatásban vannak. Ennek eredményeképp egy mágnesezett plazmában rendkívül sokféle hullám terjedhet. A téma ezen hullámok egy részének, a gyors elektron hullámok tulajdonságainak részletes tanulmányozását célozza homogén plazma közelítésben. Ezen hullámok diszperziós relációja egy gyakorlatilag negyedfokú egyenlet megoldásaként áll elő rendkívül sok taggal (Komar, et.al., Journal of Physics: Conference Series 401 (2012) 012012), ami nagyon megnehezíti a numerikus szimulációk futtatását és az eredmények értelmezését. A hallgató feladata lesz a diszperziós reláció 4 alap megoldására közelítő formulákat találni a fúziós plazmák paramétertartományában és ezreket összevetni az irodalomban fellelhető közelítésekkel. Mathematica és MATLAB szoftverek ismerete előny.Választható28/08/2017 09:09:18
12
Ván PéterWigner FK és BME, EGRvan.peter@wigner.mta.huGyengén nemlokális duális belső változók a mechanikában: gradiens és általánosított mechanika1A kontinuummechanika általánosításainak az elmélet objektivitását és a termodinamikai beágyazottságát kell matematikailag kezelniük. A Galilei relativisztikus téridő modell keretei, illetve a termodinamikai belső változók módszere lehetőséget ad ezeknek a kérdéseknek egységes megoldására. A feladat az elvi háttér feldolgozása után egyszerű, mérnöki gyakorlat szempontjából fontos példák kidolgozása.
Érdeklődés az elméleti fizika, ezen belül is a téridő elméletei iránt. Kontinuumfizikai, klaszikus téreleméleti (mérlegek, tenzoranalízis) alapismeretek.Választható28/08/2017 09:10:12
13
Ván PéterWigner FK és BME, EGRvan.peter@wigner.mta.huA téridő vektorterei a fizikában1 A Galilei és speciális relativisztikus téridő matematikai modelljeiben szereplő vektorterek meghatározzák a lehetséges fizikai mennyiségek jellegét (vektor, kovektor, pszeudoskalár, kotenzor, stb..). Annak kísérleti eldöntése, hogy melyik mennyiség szerepel adott elméletben az úgy nevezett transzformációs tulajdonságokon alapul. A feladat az elvi háttér feldolgozása után az alapvető fizikai elméletek átgondolása ebből a szempontból, a lehetséges alternatív reprezentációk kiválasztása, illetve ezek szerepének felderítése a mérnöki gyakorlatban.
Érdeklődés az elméleti fizika, ezen belül is a téridő elméletei iránt. Kontinuumfizikai, klaszikus téreleméleti (mérlegek, tenzoranalízis) alapismeretek.Választható28/08/2017 09:11:14
14
Csicsman JózsefSztochasztika Tanszék, külső oktatócsicsman@calculus.huNagyméretű statisztikai adatállományok elemzése3"A ma oly divatos Big Data problémáknál kérdéses, hogy milyen statisztikai módszertanokat és milyen számítógépes eszközöket használhatunk az adatok megismerésére.
A szenzoros adatgyűjtések az élettudományok esetén, mikor másodpercenként milliós nagyságrendű adatok keletkeznek, illetve a folyamatos idejű műszeres méréseknél az energetikában már nem dolgozhatunk hagyományos eszközökkel.
A témalabort felvevő hallgató, valós mintafeladatok megoldásával közelíthetik a problémák megoldását."
Előtanulmányok: Statisztikai ismeretek, Adatkezelési és adatelemzési technikák felhasználószintű ismerete, az R, vagy a MATLAB, vagy a SAS, vagy az SPSS, illetve bármely a hallgató által használható szoftver esetén.
Választható28/08/2017 10:29:34
15
Csicsman JózsefSztochasztika Tanszék, külső oktatócsicsman@calculus.huDemográfiai változások paramétereinek becslése3 Az un. dinamikus mikroszimuláció esetén, mikor pl. a magyar népességnél tovább akarjuk vezetni az emberek demográfiai változásait, a születést, a halált, a házasságot (együttélést) és a válás (kiválást) minden jó csak azt nem tudjuk a jövőben, hogy miképpen változnak az esetek valószínűségei. A múltról mindent tudunk, a jövőről csak sejthetünk.
A téma labor feladata, ezen paraméterek becslése és gyakorlati alkalmazása egy mikroszimulációs szoftverben.
Alapvető kérdésünk az oktatás, az egészségügy és a nyugdíjrendszer fenntarthatósága, illetve a különböző közgazdasági hipotézisek előrejelzése, melyeket csak akkor tudunk megoldani, ha van korrekten továbbvezetett népességünk. Előny a SAS ismerete.
Választható28/08/2017 10:38:21
16
Heszberger Zalán, Kőrösi AttilaBME VIK TMITheszi@tmit.bme.hu, korosi@tmit.bme.huInternetes forgalomelemzés alkalmazott sztochasztikus modellezési módszerekkel2"A feladat kapott internetes idősorok (sávszélesség, létrejövő kapcsolatok száma, hálózati meghibásodás vagy egyéb forgalmi paraméterek) elemzése, trendanalízis, alapvető sztochasztikus modellek segítségével. Felhasználási területek: Hálózati teljesítmény-analízis, proaktív hibajavítás, hálózatbővítés, új szolgáltatás bevezetés, hálózatbiztonság.
A hálózatüzemeltető cégek kiadásainak nagy részét a hálózatmenedzsmenti beavatkozásokat, illetve döntéseket meghozó munkatársak bérköltsége teszi ki. Ennél fogva minél inkább automatizált egy üzemeltető hálózatmenedzsmenti rendszere, annál olcsóbban tud magas szintű szolgáltatást nyújtani, tehát annál versenyképesebb a piacon. A feladat során vizsgált döntéstámogató eljárások egy nagyobb kutatási projekt részeként kerülnek alkalmazásra.

Elvárt készség: Sztochasztikus folyamatok, Matlab, Mathematica vagy más programozásra alkalmas környezet vagy programnyelv"
Választható28/08/2017 12:15:31
17
Csáji Balázs CsanádMTA SZTAKIbalazs.csaji@sztaki.mta.huStatisztikus gépi tanulás dinamikus rendszerekben2Számos területen (pl., mérnöki, orvosi, és közgazdasági alkalmazásokban) előkerülő probléma, hogy egy sztochasztikus, dinamikus rendszerből jövő megfigyelések sorozatát kell elemezni, modelleket becsülni, ezekből következtetéseket levonni. A hallgatók vagy gyakorlati módon kapcsolódhatnak be a témába valós ipari vagy energetikai adatok elemzésével, vagy elméleti módon egy formális probléma vizsgálatával. Lehetséges témák: (1) sztochasztikus modellek becslése, többfajta becslés összehasonlítása és aggregálása; (2) a rendszer rövidtávú előrejelzése, adott események bekövetkezésének kockázata; (3) a rendszer megváltozásának minél gyorsabb felismerése; (4) jellegzetes mintázatok keresése az adatokban; (5) irregularitások (pl., hiányzó, hibás, inkonzisztens adatok) felismerése és kezelése. Előnyt jelent alapismeret az alábbi területek valamelyikében: statisztikus gépi tanulás, idősorok elemzése és rendszer identifikáció. A numerikus kísérletekhez Matlab ismerete ajánlott. A munkához az MTA SZTAKI Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratóriuma biztosít helyet.Választható28/08/2017 13:03:32
18
Fülöp TamásBME EGR Tsz.fulop@energia.bme.hu"Az aszimptotikus stabilitás Ljapunov-módszeres vizsgálatának kiterjesztése "1"A termodinamikai egyensúly aszimptotikus stabilitása az összentrópiával mint Ljapunov-függvénnyel hatékonyan igazolható. Bizonyos rendszerek esetén azonban az entrópia létezése kérdéses, a fizika csak bizonyos gyengébb feltételeket biztosíthat. Ehhez kapcsolódik a feladat: a Ljapunov-módszer egy konkrét általánosítási lehetőségének megvizsgálása.
"
nem választható28/08/2017 13:55:41
19
Fülöp TamásBME EGR Tsz.fulop@energia.bme.huDifferenciaegyenletek aszimptotikus stabilitása1"Termodinamikai differenciálegyenletek esetén az entrópia Ljapunov-függvényként biztosít aszimptotikus stabilitást. A differenciálegyenletek stabilitásának Ljapunov-módszerének differenciaegyenletekre is létezik megfelelője. A feladat irodalomkutatást végezni e téren, majd pedig kezdeti lépéseket tenni abban az irányban, hogy differenciálegyenletek numerikus, végesdifferenciás sémáinak numerikus stabilitása biztosítható-e entrópia-alapon.

"
nem választható28/08/2017 13:56:40
20
Biró PéterMTA Közgazdaságtudományi Intézetpeter.biro@krtk.mta.huStabil párosítási feladatok algoritmikus vizsgálata2Stabil párosítási algoritmusokat használnak a hazai egyetemi és középiskolai felvételinél a ponthatárok kiszámítására, de sok más alkalmazásban is szerte a világban. A Mechanizmustervezés Lendület kutatócsoportban a játékelméleti és algoritmuselméleti kutatások részeként valós alkalmazások adatait is elemezzük. Három konkrét programozási feladathoz keresünk diákokat. 1. A hazai felsőoktatási felvételi adatainak elemzése statisztikai programmal (Stata vagy R). 2. Egészértékű programozási módszerek használata stabil párosítási feladatokban (Gorubi vagy CPLEX). 3. Az ELTE LEMON C++ alapú szoftverének kibővítése stabil párosítási algoritmusokkal.28/08/2017 23:35:55
21
Molnár SándorBME-TMITmolnar@tmit.bme.huHálózati forgalom mérés, elemzés és modellezés2A hálózati technológiák és alkalmazások rohamos fejlődésének, valamint a felhasználói igények folyamatos változásának következtében a jelenlegi és a jövő hálózatai (pl. 5G) számos eddig még nem ismert tulajdonságokkal rendelkeznek/fognak rendelkezni. Ezen jellemzők feltárására hálózati méréseket és szimulációkat szoktak alkalmazni. A hallgatók konkrét feladata a témavezetővel való egyeztetés során alakul ki és a hallgató választhat az alábbi tématerületek közül: (1) forgalom mérési eljárások használata, hálózati mérési feladatok elvégzése, (2) hálózati szimulációs feladatok elvégzése az ns2/ns3 szimulátorral, (3) bekapcsolódás hálózatfejlesztési kutatásokba, (4) a hallgató által javasolt téma. A téma folytatása több féléven keresztül, BSc/MSc szakdolgozat, TDK és PhD képzés keretében is támogatott.Választható29/08/2017 13:09:38
22
Varga DánielRényi Alfréd Matematikai Kutatóintézetdaniel@mokk.bme.huMély neuronháló alapú generatív modellek1A generatív modellezés feladata tetszőleges valószínűségeloszlások gépi tanulása minták alapján. A képfeldolgozás területéről választva példát: a generatív modell nagyszámú, arcot ábrázoló fénykép feldolgozása után képes új, addig nem létező arcot ábrázoló kép megrajzolására. A deep learning az elmúlt években egyeduralkodóvá vált eszköz ennek a feladatnak a megoldására, de az aktív kutatások tárgya, hogy mely deep learning architektúrák (pl. variational autoencoder, generative adversarial network, és nagyszámú változatuk) a legalkalmasabbak ilyen típusú problémák megoldására. A laborgyakorlat során különbőző változatait implementáljuk ezeknek a rendszereknek python/tensorflow/keras szoftverkörnyezetben, majd képi- és szintetikus adathalmazokon kvantitatíve értékeljük ki a tanulási képességüket a Rényi Intézet nagyteljesítményű GPU-klaszterén.

Előismeretek: lineáris algebra, analízis és valószínűségszámítás alapjai, python programozás.
nem választható30/08/2017 21:22:02
23
Dr. Láng OrsolyaSemmelweis Egyetem, Genetikai, Sejt- és Immunbiológiai Intézetlangorsi@gmail.comFluktuáció analízis - Impedimetriai vizsgálatok során regisztrált biológiai és háttér zajok elkülönítése1Az egészséges és tumoros sejtek vizsgálata során keletkező elektromos jelek Wavelet transformációt követő kiértékelése. Sejtek fiziológiás állapotának illetve biológiailag aktív anyagokkal (hormonok) történő kezelések hatásainak összehasonlító vizsgálata.
nem válaszható05/09/2017 10:55:51
24
Balázs FerencSmartMobileVisionferenc.balazs@smartmobilevision.comOmnidirekcionális kamerák kalibrálása1Az omnidirekcionális kamerák használata egyre szélesebb körben elterjedt. A legfőbb előnyük a széles látókörük, emiatt használják ezeket megfigyelésekre, követésre, vizuális navigációra, lokalizálásra és sok egyéb feladatra. Többféle omnidirekcionális kamera létezik, két fő osztályuk a centrális és nemcentrális. A legtöbb kalibrációs eljárás feltételezi, hogy centrális a rendszer, azonban ez csak bizonyos esetekben fordul elő. A feladat a különböző eljárások feltérképezése centrális és nemcentrális rendszerek esetén, illetve ezek összehasonlítása használhatóság, pontosság és számítási igény szempontjából.10/09/2017 11:45:44
25
Daróczy BálintMTA SZTAKIdaroczyb@sztaki.huSpatiotemporal visual novelty1Feed forward neural networks, as a special case of graphical models are capable of describing various type of data and especially successful in image categorization, regression or caption. As a student project: based on a professional graphic designer network, the student will reconstruct the timeline and the raw visual content of creative artworks with the underlying social network and generate both generative and discriminative models to identify novel elements in the network.
Requirements: basic knowledge of python (Jupyter notebooks) and some experience in NumPy, SciKit, TensorFlow or any graph propagation framework.
11/09/2017 20:40:27
26
Fukker GáborMagyar Nemzeti Bankfukk3r@gmail.comPénzügyi hálózatok és pénzügyi stabilitás1A 2008-as globális pénzügyi válság ráírányította a gazdaságkutatók és szabályozók figyelmét a pénzügyi rendszer magas szintű összekapcsoltságára. A szabályozói válasz a pénzügyi intézmények csődvalószínűségének csökkentésére többek között a tőkekövetelmények emelése volt, amely során figyelembe kell venni az egyes rendszerszinten fontos intézmények összekapcsoltságát. A hallgató feladata ezen kérdéskör vizsgálata a legfrissebb kutatási eredmények tükrében.

Szükséges előismeret: lineáris algebra, alapszintű valószínűségszámítás és analízis, MATLAB.
Választható20/10/2017 20:24:46
27
Fukker GáborMagyar Nemzeti Bankfukk3r@gmail.comMakro-pénzügyi modellezés1Az elmúlt években a gazdasági válság nyomán a közgazdaságtan általános egyensúlyi modelljeinek legfontosabb fejlődési iránya a pénzügyi rendszer modellezése volt. Ezen modellek alkalmasak lehetnek a pénzügyi szabályozói lépések hosszútávú makro-pénzügyi és reálgazdasági következményeinek elemzésére is. A hallgató feladata valamely egyszerűbb modell megértése a szakirodalom alapján és szimulációk futtatása. Szükséges programozási ismeret: MATLAB.Választható20/10/2017 20:48:40
28
Józsa ViktorBME, Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszékjozsa@energia.bme.huPorlasztás permetképének méreteloszlás-vizsgálata1Levegő segédközeges porlasztás esetén a folyadéksugárból képződő permet méreteloszlása unimodális jelleget mutat. Az átlagos cseppméret meghatározására számos empirikus és félempirikus módszer létezik. Azonban a méreteloszlás becslésére már nem állnak rendelkezésre összefüggések az irodalomban, pedig gyakran a kisebb vagy a nagyobb cseppek jelenléte érdekes alkalmazástól függően. A feladat: korábbi mérési adatok alapján a méreteloszlások értékelése valószínűségi sűrűségfüggvények segítségével. A cél: egy kellően általános – akár létező – sűrűségfüggvény megtalálása, mely a porlasztás folyamatát jól jellemzi különböző vizsgált esetekben. Kapcsolódó publikáció: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301932216303093Választható25/01/2018 13:58:54
29
Józsa ViktorBME, Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszékjozsa@energia.bme.huPorlasztási folyamatok értékelése a permet alakulásában1A porlasztás során több fizikai mechanizmus is szerepet játszik a permet képződésében, melyeket a fraktálelmélet segítségével lehet azonosítani. A feladat a folyamatok (becsléseink szerint 2-4) értékelése és követése a permet alakulása mentén, különböző folyadékok esetén.Választható25/01/2018 13:59:34
30
Józsa ViktorBME, Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszékjozsa@energia.bme.huLánglefúvás jelenségének elemzése idősor analízis segítségével1Tüzeléstechnikában folyadék és gáztüzelés esetén egyaránt tüzelőanyagban szegény keveréket égetünk, lehetőség szerint minél közelebb üzemelve az égő lánglefúvási határához. Ilyen folyamtokat mikrofon segítségével rögzítettünk. A cél az akusztikus jel elemzése és értékelése egy olyan algoritmussal, mely valós időben képes előre jelezni a lángkialvás közeledtét.Választható25/01/2018 14:00:26
31
Korondi PéterGPK MOGI Tszkorondi@mogi.bme.huVirtuális munka elve variáció számítással 1A virtuális munka elve a klasszikus mechanika fontos összefüggése, amely a newtoni axiómák egyenes következménye egyensúlyi helyzetben lévő tömegekre ható erők esetén. Létezik számos mechanikai kiterjesztése és változata (pl. virtuális teljesítmény elve), de alkalmazhatjuk vegyes rendszerek esetén is. Továbbá nem csak mechanikai rendszereknél használhatjuk.

Villamos motorok nyomatékának számítása mérnöki szemmel:
A virtuális munka elve szerint a motor egy végtelenül kicsi dα elfordulása változatlan gerjesztés mellett megváltoztatja a motor mágneses terében tárolt E_mag (t) energiát. Azt feltételezzük, hogy sem a fluxus, sem a gerjesztés, sem az energia sűrűség a légrésben nem változik, továbbá a mágneses tér a villamos áramkörből nem vesz fel és oda nem ad le energiát. A Maxwell egyenletekből kiindulva kellne ezeket a feltételezéseket igazolni variációs elv segítségével a feltételezéseket kellene matematikailag igazolni. Az utolsó lépés már könnyű: az energia megmaradás elve szerint a mágneses tér energiájának változása egyenlő az elforduláshoz tartozó E_mech (t) mechanika energia megváltozásával állandó ω_m forgórész fordulatszámot feltételezve.

31/01/2018 14:08:05
32
Gyulai DávidMTA SZTAKIdavid.gyulai@sztaki.mta.huMatematikai modellek implementációja kézi szerelősorok kapacitástervezéséhez1A termelésmenedzsmentben a kézi szerelősorokkal kapcsolatos tervezési és szervezési feladatok megoldása jellemzően komoly kihívást. Habár több matematikai módszer is rendelkezésre áll a különböző termeléstervezési és sorkiegyenlítési feladatok megoldásához, ezek alkalmazása speciális tudást és modellezési ismereteket igényel, ezért a mérnöki gyakorlatban a feladatokat jellemzően tapasztalati úton vagy szisztematikus módszerekkel oldják meg. A feladat olyan lineáris programozási modellek implementációja, amelyek támogatják a kézi szerelősorokkal kapcsolatos termelés- és kapacitástervezési döntéseket. A modellek tesztelése valós ipari adatok alapján történik: a „nyers” termelési adatok feldolgozása és ezek alapján a kapacitástervezéshez szükséges paraméterek meghatározása a modellezési feladat része.
Szükséges szoftver ismeretek: FICO Xpress, R
01/02/2018 09:00:50
33
Gerényi AttilaNN RAS Kft.gerenyia@yahoo.comBiztosításmatematika2
Egy szabadon választott cikk (általában angol nyelvű) feldolgozása biztosításmatematika témakörben. Szükséges előismeretek: angol nyelv alapszintű ismerete, alapfogalmak biztosításmatematika témában.
12/02/2018 23:02:36
34
Szücs MátyásBME EGR Tsz.szucsmatyas@energia.bme.huLjapunov-tétel egyensúlyok egyparaméteres családja esetén,termodinamikai alkalmazásokhoz1A Ljapunov-módszeres stabilitásvizsgálat kiterjeszthető olyan esetre, ahol nem egyetlen egyensúly van, hanem egyensúlyok egy egyparaméteres családja. A feladat ilyen típusú, termodinamikai jellegű esetek vizsgálata, irodalomkutatás után.Választható
35
Fülöp TamásBME EGR Tsz.fulop@energia.bme.huAz aszimptotikus stabilitás Ljapunov-módszeres vizsgálatának általánosítása1A termodinamikai egyensúly aszimptotikus stabilitása az összentrópiával mint Ljapunov-függvénnyel hatékonyan igazolható. Bizonyos rendszerek esetén azonban az entrópia létezése kérdéses, a fizika csak bizonyos gyengébb feltételeket biztosíthat. Ehhez kapcsolódik a feladat: a Ljapunov-módszer egy nemrég talált általánosításának vizsgálata.Választható
36
Fülöp TamásBME EGR Tsz.fulop@energia.bme.huDifferenciaegyenletek aszimptotikus stabilitása1Termodinamikai differenciálegyenletek esetén az entrópia Ljapunov-függvényként biztosít aszimptotikus stabilitást. A differenciálegyenletek stabilitásának Ljapunov-módszerének differenciaegyenletekre is létezik megfelelője. A feladat irodalomkutatás után termodinamikai eredetű eszközökkel vizsgálni differenciaegyenletek aszimptotikus stabilitását.Választható
37
Fülöp TamásBME EGR Tsz.fulop@energia.bme.huGyors peremfeltételek kezdeti feltételként való figyelembe vétele1Dirac-delta-szerű peremfeltétel helyettesíthető egy alkalmas kezdeti feltétellel pl. hővezetés-egyenlet esetén. Az ötlet általánosítható magasabbrendű idő- és térderiváltakat tartalmazó lineáris parciális differenciálegyenletekre, a feladat ennek vizsgálata.Választható
38
Fülöp TamásBME EGR Tsz.fulop@energia.bme.huLineáris parciális differenciálegyenletek osztályozása a csoportsebesség alapján1A lineáris parciális differenciálegyenletek osztályozása (ld. hiperbolikus,
parabolikus) egy együtthatómátrix sajátértékei alapján történik. Ez fizikailag a fázissebességek vizsgálatát jelenti. Információterjedés szempontjából azonban relevánsabb a csoportsebesség fogalma. A feladat fizikai-műszaki gyakorlat számára érdekes egyenlettípusok esetén annak vizsgálata, hogy a
csoportsebesség-alapú analízis hogyan kivitelezhető, és mennyiben vezet
más eredményre, mint a jelsebesség-alapú.
Választható
39
Benczúr András SZTAKIbenczur@sztaki.mta.hu Adatbányászat2A téma pontosítása személyes megbeszélés alapján fog megtörténni.Választható
40
Heszberger ZalánBME VIK TMITheszi@tmit.bme.huTársas ill. kártyajátékok matematikai kérdései1Számos társasjáték, táblajáték vagy kártyajáték rejt olyan matematikai vagy azon belül optimailizációs kérdést, mely legalábbis támogatni tudja az embert döntései meghozatalában a játék közben. Persze a legtöbb játék során a humán faktor is jelentős, tehát nem pusztán az explicit játékszabályokból kiindulva célszerű a végső döntés meghozni, de számos esetben segít legalább az optimálishoz közeli eredményt generálni. Továbbá gyakori, hogy kíváncsiak vagyunk egy játékból optimális stratégiával kihozható legjobbat, vagy az adott állásból eleve determinált lehetőségeinket utólag is. Ilyenek lehetnek az olyan összetettebb játékok mint az ulti vagy a bridge, de számos táblajátékban is lehetőség van gépi döntéshozatal kidolgozására. Különösen tiszta problémákat lehet megfogalmazni pl. a mesterlogika, a bűvöskocka, vagy a darts játék esetében.A feladat a jelentkezővel közösen kitalált játék keretein belül számítási problémák kidolgozása és/vagy leprogramozása. Lehetőség lehet pl. android alapú játékossegítő app fejlesztése.Választható
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
Loading...
 
 
 
Form responses 1
 
 
Main menu