Témata diplomových prací

SELECT * FROM `km_temata` WHERE `aktivni` = 'ano' AND FIND_IN_SET('D',`typ_prace`) ORDER BY `last_update` DESC
filtr
zaměření:                
typ práce:            
název tématu:
školitel:
klíčová slova:

# název tématu školitel klíčová slova
1 Shape optimization for quantum systems with magnetic fields Vladimir Lotoreichik, Ph.D. ground-state energy, eigenvalue optimization, magnetic fields
2 Bases of ReLU Neural Networks doc. RNDr. Jan Vybíral, Ph.D. ReLU, Neural Networks, Riesz Basis, Frame
3 Atraktory nekonečných slov doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. atraktory, nekonečná slova, Thueovo-Morseovo slovo
4 Formalizace kombinatoriky na slovech doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D. formalizace matematiky, kombinatorika na slovech
5 Efektivní datová struktura pro pseudopalindromické vlastnosti faktorových jazyků doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D. datové struktury, palindromy, kombinatorika na slovech
6 Věrné reprezentace monoidu morfizmů zachovávajících jistou třídu řetězců prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. monoid, věrná reprezentace, primitivní substituce
7 Nekonečná slova kódující výměnu tří intervalů a jejich invariantnost na substituce prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. kombinatorika na slovech
8 Aritmetika v soustavách s kvartickou bází prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. nestandardní číselné soustavy, aritmetika, Pisotova čísla
9 Zobecněné řetězové zlomky prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. řetězové zlomky, číselné soustavy
10 Kritický exponent zobecněného Thueova-Morseova slova doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. Thueovo-Morseovo slovo, kritický exponent, bispeciál, návratové slovo
11 Kritický exponent 2-balancovaných slov doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. kritický exponent, balancovaná slova, bispeciály, návratová slova
12 Modelování procesů v porézním prostředí Ing. Jakub Solovský, Ph.D. matematické modelování, porézní prostředí, fázové rozhraní
13 Modelování vzniku a šíření prasklin v materiálech Ing. Jakub Solovský, Ph.D. model fázového rozhraní, transport, vývoj prasklin, vznik prasklin
14 Prostorová diskertizace parciálních diferenciálních rovnic s využitím metody virtuálních prvků Ing. Jakub Solovský, Ph.D. metoda virtuálních prvků, parciální diferenciální rovnice, prostorová diskretizace
15 Použití metody rozdělení oblasti (Domain Decomposition) pro paralelní řešení parciálních diferenciálních rovnic Ing. Jakub Solovský, Ph.D. metoda rozdělení oblasti, paralelní implementace, Schurův doplněk, Schwarzova metoda
16 Numerické řešení avekční rovnice pomocí mřížkové Boltzmannovy metody (Lattice Boltzmann method) Ing. Pavel Eichler advekční rovnice, mřížková Boltzmannova metoda, počítání na GPU
17 Pokročilé mezoskopické okrajové podmínky pro numerické simulace pomocí mřížkové Boltzmannovy metody (Lattice Boltzmann method) Ing. Pavel Eichler mřížková Boltzmannova metoda, mezoskopické okrajové podmínky, CFD, počítání na GPU
18 Matematické modelování volného vícefázového proudění pomocí mřížkové Boltzmannovy metody (Lattice Boltzmann method) Ing. Pavel Eichler mřížková Boltzmannova metoda, vícefázové proudění tekutin, CFD, počítání na GPU
19 Matematické modelování stlačitelného proudění pomocí mřížkové Boltzmannovy metody (Lattice Boltzmann method) Ing. Pavel Eichler mřížková Boltzmannova metoda, proudění tekutin, CFD, stlačitelnost tekutin, počítání na GPU
20 Matematické modelování proudění tekutin a transportu pomocí mřížkové Boltzmannovy metody na GPU doc. Ing. Radek Fučík, Ph.D. mřížková Boltzmannova metoda, proudění tekutiny, CFD, transport látek nebo šíření tepla, počítání na GPU
21 Umělé neuronové sítě v black-box optimalizaci . Martin Holeňa
22 Implementace metody konečných prvků v knihovně TNL Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. Numerická matematika, metoda konečných prvků, paralelizace
23 Metody strojového učení pro podporu jazykové analýzy slovesných tříd ohrožených jazyků Ing. Jiří Vomlel, Ph.D. Umělá inteligence, Strojové učení, Bayesovské sítě, Jazyková analýza, Slovesné třídy
24 Metody odhadu řídké parametrizace neuronových sítí doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. neuronove site; statisticke metody;
25 Využití strojového učení pro řešení fázového problému v krystalografii Dr.rer.nat. Lukáš Palatinus, Ing. Pavel Strachota, Ph.D., elektronová difrakce, fázový problém, krystalografie, neuronové sítě, strojové učení
26 Physics-informed neural networks doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. neuronove site; diferencialni rovnice
27 Matematické modelováni v epidemiologii Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. SIR model, soustavy ODR, numerické řešení
28 Enumerace ternárních balancovaných slov prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. sturmovská slova, ternární balancovaná slova, enumerace faktorů
29 Toyota problem prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. balancovaná slova, faktorová komplexita, sturmovské posloupnosti
30 Neuronové sítě pro analýzu stavu plasmatu v Tokamaku doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. strojové učení, neuronové sítě, model plasmatu
31 Optimalizace polyhedrálních sítí doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. optimalizace, numerická matematika, numerické sítě
32 Nejmenší vážené čtverce a související odhady RNDr. Jan Kalina, Ph.D. Lineární regrese, simulace, robustní statistika.
33 Urychlení evolučních algoritmů pomocí neuronových sítí Martin Holeňa
34 Matematický model pro odhad sopečné emise pomocí kombinace satelitních dat a lidaru Ing. Ondřej Tichý, Ph.D. Optimalizace; bayesovský model; odhad parametrů modelu; atmosférická emise
35 Numerické řešení parciálních diferenciálních rovnic v počítačové grafice doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. parciální diferenciální rovnice, diferenciální geometrie, numerická matematika, počítačové grafika
36 Evoluční optimalizační algoritmy a metaučení . Martin Holeňa evoluční algoritmy, optimalizace, modelování, učení, aktivní učení
37 Evoluční algoritmy a aktivní učení Martin Holeňa optimalizace, evoluční algoritmy, empirické optimalizované funkce, regresní modely, aktivní učení
38 Návrh řízení pro stochastický stavový model se zonotopickým šumem Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. stochastický model, omezený šum, odhadování stavů, modelově založené řízení
39 Studium sítí typu LSTM a GRU na datech z přírodních věd Martin Holeňa
40 Structured matrices in compressed sensing doc. RNDr. Jan Vybíral, Ph.D. Random matrices, compressed sensing, Johnson-Lindenstrauss Lemma
41 Důkazy s pomocí počítače v extremální kombinatorice Mgr. Jan Volec, Ph.D. Kombinatorika, lineární a semidefinitní programování, počítačově asistované důkazy
42 Metody inspirované algoritmickým lokálním lemmatem Mgr. Jan Volec, Ph.D. Teorie grafů, pravděpodobnostní metoda, lokální lemma, acyklické obarvení
43 Důkaz Goldberg-Seymourovy domněnky s pomocí počítače Mgr. Jan Volec, Ph.D. Teorie grafů, hranová barevnost, párování, počítačově asistované důkazy
44 Metody shlukování strukturovaných dat doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. strojové učení, strukturovaná data, shlukování
45 Kvantilová regrese založená na konvoluční neuronové síti RNDr. Jan Kalina, Ph.D. Konvoluční neuronová síť, regrese, kvantily, robustnost, heteroskedasticita
46 Šablony v kontextu konvolučních neuronových sítí RNDr. Jan Kalina, Ph.D. Šablony, konvoluční neuronové sítě, analýza obrazu
47 Matematické modelování proudění v nenasycené zóně doc. Ing. Jiří Mikyška, Ph.D. proudění v porézním prostředí, Richardsova rovnice
48 Odhadování polohy za omezené neurčitosti Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. stochastický model, omezený šum, odhadování polohy
49 Matematické modelování pohybu průmyslových robotů Ing. Květoslav Belda, Ph.D. Parametrické modely, analytická geometrie, časová parametrizace, průmyslové roboty, kinematické veličiny
50 Numerické metody v návrhu řízení průmyslových robotů Ing. Květoslav Belda, Ph.D. Modelové prediktivní řízení, numerické integrační metody, průmyslové roboty, nelineární dynamické modely
51 Metoda štěpení operátoru pro řešení transportně-reakčních úloh doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D. numerická matematika, parciální diferenciální rovnice
52 Rozšíření a otestování algoritmu pro adaptaci časového kroku v softwaru TRM2D doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D.
53 Alternativní řešení transportní úlohy v softwaru TRM2D doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D. transportní úloha, metoda konečných diferencí, metoda konečných objemů
54 Analýza mřížkové Boltzmannovy metody Ing. Radek Fučík, Ph.D. Mřížková Boltzmannova metoda (Lattice Boltzmann method)
55 Matematické modelování vícefázového proudění na rozhraní mezi porézním prostředím a volným prostorem Ing. Jakub Klinkovský, Ing. Radek Fučík, PhD. vícefázové proudění, matematické modelování, numerická simulace, paralelizace, CFD, HPC, GPU
56 Spektrální analýza strunných nástrojů či relativistických elektronů David Krejčiřík
57 Matematické výzvy hybridních materiálů David Krejčiřík
58 Imaginární magnetické pole a černé díry David Krejčiřík
59 Spektrální geometrie: trable královny Dídó a nové výzvy David Krejčiřík
60 Metamateriály a fyzikální realizace neviditelnosti David Krejčiřík
61 Stochastický cestovatel na varietách David Krejčiřík
62 Matematické modely nanostruktur David Krejčiřík
63 Geometrický variační problém při digitálním zpracování obrazu David Krejčiřík
64 Kvantová mechanika s nehermitovskými operátory David Krejčiřík
65 Data mining s využitím Boltzmannovy entropie doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D. dolování dat, počet stavů systému, identifikační stromy, náhodné lesy, data wrapping
66 Strojové učení v Hilbertově prostoru doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D. klasifikace do více tříd, jádrové metody, Hilbertův prostor, strojové učení, nelineární skrytá vrstva
67 Stochastický model anomální difuze doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D., prof. Dr. Ing. Michal Beneš anomální difuze, markovovské řetězce, simulace Monte Carlo, porovnání modelů
68 Kvantové evoluční rovnice Kleinova-Gordonova typu Miloslav Znojil, DrSc Kvantové evoluční rovnice, kvazi-Hermitovské formulace
69 Simulátor dojezdu elektromobilu doc. Ing. Evženie Uglickich, CSc.
70 Modelování dat elektrických vozidel doc. Ing. Evženie Uglickich, CSc.
71 Metody strojového učení v medicínských aplikacích Ing. Tomáš Kouřim, Ing. Pavel Strachota, Ph.D. strojové učení, predikce, medicína, transplantace ledvin, dávkování léků, srdeční arytmie
72 Učení matematického modelu z dat doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. identifikace modelu, strojové učení,
73 Řízení a optimalizace procesů popsaných parciálními diferenciálními rovnicemi Ing. Aleš Wodecki, Ing. Pavel Strachota, Ph.D. teorie řízení, duální úloha, optimalizace, funkcionální analýza, numerické metody
74 Metody strojového učení v numerické matematice Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. strojové učení, parciální diferenciální rovnice
75 A fuzzy-based perspective to reduce uncertainty affecting the process of work-related stress evaluation Ing Silvia Carpitella, PhD Fuzzy Set Theory; work-related stress; FTOPSIS
76 Metoda konečných objemů pro obecné polyhedrální sítě a grafické akcelerátory GPU Ing. Jakub Klinkovský, Ing. Tomáš Oberhuber, PhD. metoda konečných objemů, numerická matematika, objektově orientované programování, C++, CUDA, GPU, HPC
77 Paralelní algoritmy pro výpočet rozkladů matic na GPU Ing. Jakub Klinkovský, Ing. Tomáš Oberhuber, PhD. numerická matematika, rozklady matic, programování, C++, CUDA, GPU, HPC
78 Matematické modelování fluidizace diskrétních částic pomocí metody multiphase particle-in-cell (MP-PIC) s využitím GPU Ing. Jakub Klinkovský matematické modelování, numerická simulace, programování, C++, CUDA, GPU, HPC
79 Multi-criteria approach assessing human factors for industrial risk management Ing Silvia Carpitella, PhD Multi-criteria decision-making; industrial risk; DEMATEL
80 Statistické modely pro odhadování v malých oblastech doc. Ing. Tomáš Hobza, Ph.D. odhadování v malých oblastech, zobecněné lineární modely, empirické nejlepší prediktory, výběrová šetření
81 Implementace B-stromů na GPU Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. HPC, GPU, C++, algoritmizace
82 Vývoj paralelních řadících algoritmů na GPU Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. GPU, HPC, C++, algoritmizace
83 Variační metody pro výpočet reprezentací 3D objektů z množin bodů Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. variační metody, 3D modelování
84 Robustní strojové učení a adversariální vzorky Mgr. Lukáš Adam, Ph.D. Strojové učení, optimalizace, adversariální vzorky, neuronové sítě, algoritmy.
85 Vyhodnocování kvality spánku z infračerveného videa RNDr. Michal Šorel, Ph.D. kvalita spánku, zpracování signálů, zpracování obrazu, hluboké učení, neuronové sítě
86 Odhad mezinárodního indexu hrubosti vozovky (IRI) na základě dat z akcelerometrů v mobilních telefonech RNDr. Michal Šorel, Ph.D. mezinárodní index hrubosti (IRI), zpracování signálu, IMU, mobilní aplikace
87 Dálkový průzkum země ze satelitů Sentinel RNDr. Michal Šorel, Ph.D. vzdálený průzkum země, satelitní zobrazování, zpracování obrazu, rozpoznávání, hluboké učení, neuronové sítě
88 Vyhodnocování stavu povrchu vozovky na základě kamerových dat RNDr. Michal Šorel, Ph.D. kvalita vozovek, zpracování obrazu, hluboké učení, neuronové sítě
89 Voronoiovy iterace diskrétních množin Ing. Petr Ambrož, Ph.D. kvazikrystaly, metoda cut-and-project, Voronoiovo dláždění
90 Matematické metody v relativistické hydrodynamice prof. Dr. Ing. Michal Beneš, prof. Dr. Boris Tomášik zákony zachování; Minkowského a Milneho souřadnice; simulace jaderných srážek
91 Matematické modelování šíření elektrických signálů v myokardu prof. Dr. Ing. Michal Beneš Spirálové vlny v excitovatelném prostředí; Hodgkinův-Huxleyho a Fitzův-Hughův-Nagumovův systém rovniců
92 Vývoj alternativních metod výpočtu hustoty a analýza jejich dopadů na fundamentální diagram Marek Bukáček Pohyb chodců, Statistická analýza
93 Asymptotické metody pro řešenı́ diferenčnı́ch rovnic Ing. František Štampach, Ph.D. asymptotické metody, diferenční rovnice, ortogonální polynomy
94 Řešitelné modely ze spektrálnı́ analýzy Jacobiho matic Ing. František Štampach, Ph.D. Jacobiho operátor, spektrální analýza, ortogonální polynomy
95 Lokalizalice spektra periodických Jacobiho a Schrödingerových operátorů s komplexnı́ poruchou Ing. František Štampach, Ph.D. Jacobiho matice, Schrödingerův operátor, spektrum, komplexní porucha
96 Limitnı́ spektrálnı́ hustota poslosloupnostı́ strukturovaných matic Ing. František Štampach, Ph.D. Toeplitzova matice, asymptotické rozdělení, spektrum
97 Fúze dat - multimodální analýza RNDr. Barbara Zitová, CSc. multimodal sensing, data fusion
98 Kontrola velikosti a typu ráfků kol automobilů Ing. Adam Novozámský, Ph.D. automatizace, zpracování obrazu, klasifikace, deep learning, traking
99 Automatická kontrola montovaných dílů v automobilovém průmyslu Ing. Adam Novozámský, Ph.D. automatizace, zpracování obrazu, klasifikace, deep learning, traking
100 Automatická analýza buněčných procesů ze snímků pořízených TIRF-SIM mikroskopem doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. segmentace, klasifikace, tracking, odšumování, hluboké učení
101 Analýza dat a zvyšování prostorového rozlišení v environmentální mikroskopii doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. rekonstrukce obrazu, dekonvoluce, odšumování, inverzní úlohy
102 Detekce a sledování rychle pohybujících se objektů ve videu doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. dekonvoluce, trekování, matting, inverzní úlohy
103 Odhadování a řízení za omezené neurčitosti Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. stochastický model, omezená neurčitost, odhad parametrů, odhad stavu systému, modelově orientované řízení
104 Metoda Scheduled Relaxation Jacobi pro řešení soustav lineárních rovnic Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. iterační metody, soustavy lineárních rovnic, předpodmínění, parallelní algoritmy, GPU
105 Paralelní algoritmy ve strojovém učení Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. strojové učení, umělá inteligence, backpropagation, GPU, HPC
106 Diferenciální rovnice a chaos prof. Dr. Ing. Michal Beneš evoluční diferenciální rovnice; chaotický atraktor; ljapunovské exponenty; nelineární dynamika;
107 Dynamika křivek ve třírozměrném prostoru prof. Dr. Ing. Michal Beneš evoluční diferenciální rovnice; diferenciální geometrie; paramerizace; střední křivost; torze;
108 Implementace a porovnání formátů pro ukládání řídkých matic v knihovně TNL Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. C++, HPC, GPU, vícejádrové procesory, řídké matice
109 Vývoj systému pro konfigurování vědeckých výpočtů Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. C++, YAML, XML, Json, konfigurace
110 Matrix Product Ansatz for Generalized TASEP Ing. Pavel Hrabák, Ph.D. Matrix Product Ansatz; generalized TASEP, stacionární rozdělení, statistická fyzika
111 Modelování vlastností kapalin a plynů pomocí stavové rovnice PC-SAFT Ing. Václav Vinš, Ph.D. a Ing. David Celný nelineární regrese, termodynamika, stavová rovnice, fázová rovnováha, chladicí kapalina
112 Stochastické modelování sociofyzikálních systémů doc. Mgr. Milan Krbálek, Ph.D. dynamika davu;sociofyzika;stochastické modelování
113 Řešitelné modely grafenu Ing. Matěj Tušek, Ph.D. parciální diferenciální rovnice, spektrální analýza, grafen, Diracův operátor
114 Aplikace neuronových sítí ve zpracování medicínských dat Ing. Tomáš Pevný, Ph.D., Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. deep learning, magnetická rezonance, zpracování obrazu
115 Můžeme upravovat své cíle tak, aby vystihovaly co chceme a můžeme? Ing. Miroslav Kárný, DrSc. adaptivní systémy, bayesovské učení a rozhodování, učení cílů, pravděpodobnostní návrh strategií
116 Pravděpodobnostní Dynamické Rozhodování s Aktivním Průběžným Učením Ing. Miroslav Kárný, DrSc. adaptivita, rozhodování za neurčitosti, Bayesovské odhadování, řízení
117 Implementace metod pro řešení geometrických parciálních diferenciálních rovnic Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. evoluce křivek a ploch, numerická matematika, algoritmizace, HPC
118 Využití neuronových sítí v numerické matematice Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. deep learning, CFD, numerická matematika
119 Těžba dat z experimentů na tokamaku COMPASS Ing. Vít Škvára, Ing. Jakub Urban, PhD. strojové učení, klasifikace, fyzika plazmatu
za obsah této stránky zodpovídá: Čestmír Burdík | naposledy změněno: 9.9.2021
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. 224 358 540, pevná linka 224 923 098, fax 234 358 643
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky