Соколинская Ирина Михайловна

Доцент кафедры «Прикладная математика и программирование»

Научный сотрудник управления научной и инновационной деятельности

Преподаватель (почасовик) — Кафедра «Системное программирование»

Кандидат физико-математических наук, доцент

E-mail:

sokolinskaiaim[at]susu[dot]ru

Russian scientific profiles:

РИНЦ: SPIN-код 2611-5244, Author ID 141372

Scopus ID: 14042633900

Web of Science ResearcherID: E-8873-2018

Академия Google: scholar.google.ru/citations?hl=ru&user=6uZcqEgAAAAJ

ResearchGate: www.researchgate.net/profile/Irina_Sokolinskaya

Articles and monographs:

Sokolinsky, L.B Apex Method: A New Scalable Iterative Method for Linear Programming / L.B. Sokolinsky, I.M. Sokolinskaya //Mathematics.–2023.–Vol. 11 No. 7

Соколинский, Л.Б. О новой версии апекс-метода для решения задач линейного программирования / Л.Б. Соколинский, И.М. Соколинская //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика».–2023.–Том 12 № 2.– C.5-46

Sokolinsky, L.B FRaGenLP: A Generator of Random Linear Programming Problems for Cluster Computing Systems / L.B. Sokolinsky, I.M. Sokolinskaya //Communications in Computer and Information Science.–2021.–Vol. 1437.– P.164-177

Sokolinsky, L.B VaLiPro: Linear Programming Validator for Cluster Computing Systems / L.B. Sokolinsky, I.M. Sokolinskaya //Supercomputing Frontiers and Innovations.–2021.–Vol. 8 No. 3.– P.51-61

Соколинский, Л.Б. FRaGenLP: генератор случайных задач линейного программирования для кластерных вычислительных систем / Л.Б. Соколинский, И.М. Соколинская //Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2021). Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ.–2021.– C.244-254

Соколинский, Л.Б. О валидации решений задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах / Л.Б. Соколинский, И.М. Соколинская //Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии (Электронный научный журнал).–2021.–Том 22 № 4.– C.252-262

Соколинский, Л.Б. О генерации случайных задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах / Л.Б. Соколинский, И.М. Соколинская //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика».–2021.–Том 10 № 2.– C.38-52

Sokolinsky, L.B Scalable Method for Linear Optimization of Industrial Processes / L.B. Sokolinsky, I.M. Sokolinskaya //Proceedings - 2020 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2020.–2020.– P.20-26

Sokolinsky, L.B Scalable Parallel Algorithm for Solving Non-stationary Systems of Linear Inequalities / L.B. Sokolinsky, I.M. Sokolinskaya //Lobachevskii Journal of Mathematics.–2020.–Vol. 41 No. 8.– P.1571-1580

Соколинский, Л.Б. Исследование масштабируемости апекс-метода для решения сверхбольших задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах / Л.Б. Соколинский, И.М. Соколинская //Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции.–2020.– C.49-59

Соколинский, Л.Б. Об одном итерационном методе решения задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах / Л.Б. Соколинский, И.М. Соколинская //Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии (Электронный научный журнал).–2020.–Том 21 № 3.– C.329-340

Соколинский, Л.Б. Параллельный алгоритм решения нестационарных систем линейных неравенств / Л.Б. Соколинский, И.М. Соколинская //Параллельные вычислительные технологии – XIV международная конференция, ПаВТ'2020, г. Пермь, 31 марта–2 апреля 2020 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ.–2020.– C.275-286

Соколинская, И.М. Исследование масштабируемости алгоритма Чиммино для решения систем линейных неравенств на кластерных вычислительных системах / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2019.–Том 8 № 1.– C.20-35

Соколинский, Л.Б. Исследование фазы Quest алгоритма NSLP для решения нестационарных задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах / Л.Б. Соколинский, И.М. Соколинская //Суперкомпьютерные дни в России: труды международной конференции.–2019.– C.50-58

Sokolinskaia, I.M Scalability evaluation of Cimmino algorithm for solving linear inequality systems on multiprocessors with distributed memory / I.M. Sokolinskaia, L.B. Sokolinsky //Supercomputing Frontiers and Innovations.–2018.–Vol. 5(2).– P.11-22

Sokolinskaya, I. Parallel Method of Pseudoprojection for Linear Inequalities / I.. Sokolinskaya //Communications in Computer and Information Science.–2018.–Vol. 910.– P.216-231

Sokolinskaya, I. Strong Separation of Two Convex polytopes in Machine Learning / I.. Sokolinskaya, G.. Yadryshnikova //Proceedings - 2018 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2018.–2018.–Vol. -

Соколинская, И.М. Исследование масштабируемости модифицированного алгоритма Чиммино для линейных неравенств / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (24-25 сентября 2018 г., г. Москва). Москва: Изд-во МГУ.–2018.– C.673-683

Соколинская, И.М. Масштабируемый алгоритм для решения нестационарных задач линейного программирования / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии (Электронный научный журнал).–2018.–Том 19 № 4.– C.540-550

Sokolinskaia, I.M On the Solution of Linear Programming Problems in the Age of Big Data / I.M. Sokolinskaia, L.B. Sokolinsky //Communications in Computer and Information Science.–2017.–Vol. 753.– P.86-100

Sokolinskaia, I.M Scalability Evaluation of NSLP Algorithm for Solving Non-Stationary Linear Programming Problems on Cluster Computing Systems / I.M. Sokolinskaia, L.B. Sokolinsky //Communications in Computer and Information Science.–2017.–Vol. 793.– P.40-53

Sokolinskaia, I.M Scalable algorithm for non-stationary linear programming problems solving / I.M. Sokolinskaia //Proceedings - 2017 2nd International Ural Conference on Measurements, UralCon 2017.–2017.–Vol. -.– P.49-53

Соколинская, И.М. О решении задачи линейного программирования в эпоху больших данных / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2017).–2017.–Том Апрель.– C.471-484

Участие во всероссийских и региональных научных конференциях:

Суперкомпьютерные дни в России (2023)

Всероссийская конференция с международным участием «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2021» (2021)

Всероссийская конференция с международным участием «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2020» (2020)

XV Всероссийская конференция «Математическое программирование и приложения», посвященная памяти академика РАН И.И.Еремина (2015)

Участие в международных научных конференциях:

Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2021

Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2020

Суперкомпьютерные дни в России 2020

Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития 2020

Суперкомпьютерные дни в России 2019

Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2018

Суперкомпьютерные дни в России 2018

Международная научная конференция «Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития» (2018)

Суперкомпьютерные дни в России 2017

Параллельные вычислительные технологии 2017

Параллельные вычислительные технологии 2016

Суперкомпьютерные дни в России 2016

Суперкомпьютерные дни в России 2015

Параллельные вычислительные технологии 2015

Повышение квалификации:

Технологии и методы искусственного интеллекта (80 ч., 2024 г.)

Углубленная лингвистическая подготовка «Развитие иноязычных академических компетенций. Английский язык. уровень Proficiency» (240 ч., 2023 г.)

Особенности взаимодействия в инклюзивной группе (16 ч., 2023 г.)

Развитие иноязычных академических компетенций НПР университета. Английский язык. Уровень Proficiency (C2) (120 ч., 2023 г.)

Углубленная лингвистическая подготовка «Лингва». Английский язык. Уровень Proficiency. Soft skills for Academic Staff (240 ч., 2022 г.)

Углубленная лингвистическая подготовка «Лингва». Уровень Proficiency (240 ч., 2021 г.)

Цифровая грамотность (с учетом стандарта Вордлскиллс по компетенции «Веб-дизайн и разработка» и «Сетевое и системное администрирование»)» (72 ч., 2019 г.)

Машинное обучение и анализ больших данных: современные аспекты преподавания (260 ч., 2019 г.)

Фундаментальная информатика и программная инженерия: современные аспекты преподавания (256 ч., 2019 г.)

Основы электронного обучения (80 ч., 2019 г.)

Английский язык: основы академической грамотности. Грамматика и лексика (72 ч., 2018 г.)

Гражданская оборона и защита от чрезвычайных ситуаций (72 ч., 2018 г.)

Курс обучения по программе дополнительной лингвистической подготовки «ЛИНГВА», чтение лекций на английском языке (EMI) (70 ч., 2018 г.)

Курс обучения по программе дополнительной лингвистической подготовки «ЛИНГВА». Уровень B2 (170 ч., 2018 г.)

Программа дополнительной лингвистической подготовки «Лингва». Уровень B2 (240 ч., 2017 г.)

Academic Speaking and Writing (130 ч., 2015 г.)

English for Writing Research Papers (150 ч., 2014 г.)

English for Professional Communication: Writing and Publishing Research Papers (120 ч., 2014 г.)

English for Writing Research Papers (100 ч., 2013 г.)

Углубленная лингвистическая подготовка (117 ч., 2011 г.)

Математика (72 ч., 2010 г.)