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 Matematické modelování dislokační dynamiky v materiálech Ing. Miroslav Kolář, Ph.D., Ing. Karel Tesař, Ph.D. (KMAT) dislokace, materiálové vědy, počítačové simulace, ParaDIS
2 Matematické modelováni v epidemiologii Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. SIR model, soustavy ODR, numerické řešení
3 Simulace v diskrétní dislokační dynamice metodami diferenciální geometrie Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. dislokace, dynamika křivek, diferenciální geometrie, materiálové vědy
4 Analýza morfologie karcinomu tlustého střeva metodami segmentace obrazu pomocí vyvíjejících se křivek Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. segmentace obrazu, pohyb křivek, parametrický popis, level set, numerické řešení
5 Reakčně-difuzní rovnice a pattern formation v problematice spalování Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. reakčně-difuzní rovnice, spalování, numerické metody
6 Chaotická dynamika flame front modelu Ing. Miroslav Kolář, Ph.D. Kuramoti-Sivashinski, chaos, nestabilita, bifurkace, numerické metody
7 Matematické modelování šíření lokální koroze u vstřebatelných implantátů Ing. Karel Tesař, Ph.D. (KMAT FJFI), Ing. Pavel Strachota, Ph.D. (KM FJFI) vstřebatelné implantáty, lokální koroze, matematické modelování, numerické řešení, simulace
8 Matrix Product Ansatz for Generalized TASEP doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D. Matrix Product Ansatz; generalized TASEP, stacionární rozdělení, statistická fyzika
9 Odhady hustot pravděpodobnosti a jejich statistické vlastnosti Ing. Václav Kůs, Ph.D. metriky, informační divergence, odhady s minimální vzdáleností, robustnost, eficience
10 Optimální uchopení robotem pomocí polyedrických a polynomiálních optimalizačních metod doc. Ing. Tomáš Pajdla, Ph.D. robotics, polyhedral and polynomial optimization, 3D Object Grasp Synthesis Algorithms
11 Elasticita hysterezních materiálů ve světle strojových a statistických algoritmů pro identifikaci PM prostoru Ing. Václav Kůs, Ph.D. elasticity, hysteresis, PM space, model identification
12 Akustická emise ve světle strojových a statistických algoritmů založených na robustních divergenčních vzdálenostech Ing. Václav Kůs, Ph.D. material defectoscopy, acoustic signals, statistical and AI classification
13 Paralelní grafové algoritmy doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. grafové algoritmy, GPU, distribuované výpočty, C++
14 Physics-informed machine learning doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. strojové učení, neuronové sítě, parciální diferenciální rovnice, optimalizační metody
15 Paralelní algoritmy ve strojovém učení doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. strojové učení, paralelní algoritmy, GPU
16 Paralelní algoritmy v optimalizacích doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. optimalizace, gradientní metody, lineární a nelineární programování, CPU, GPU, distribuované klastry
17 Důkaz Goldberg-Seymourovy domněnky s pomocí počítače Mgr. Jan Volec, Ph.D. Teorie grafů, hranová barevnost, párování, počítačově asistované důkazy
18 Algoritmy pro analýzu experimentálních dat a modelování termofyzikálních vlastností teplosměnných tekutin Ing. Václav Vinš, Ph.D. teplosměnná kapalina, termodynamické vlastnosti, transportní vlastnosti, termodynamika, experimentální data
19 Vývoj algoritmů pro optimalizaci látkových parametrů stavové rovnice PC-SAFT Ing. Václav Vinš, Ph.D. a Ing. David Celný, Ph.D. nelineární regrese, termodynamika, stavová rovnice, fázová rovnováha, chladicí kapalina
20 Všechny chytit máš, aneb detekce clusterů v metastabilní oblasti tekutin Ing. David Celný, Ph.D. a Ing. Václav Vinš, Ph.D. molekulární simulace, clustering, fázové přechody, stavová rovnice
21 Fyziky-znalé neuronové sítě, použité k modelování růstu krystalů Martin Holeňa
22 Urychlení evolučních algoritmů pomocí neuronových sítí Martin Holeňa
23 Umělé neuronové sítě v black-box optimalizaci Martin Holeňa
24 Evoluční hledání optimální architektury neuronové sítě Martin Holeňa
25 Transfer learning v black-box optimalizaci Martin Holeňa
26 Molekulové simulace nukleace při adiabatické expanzi prof. RNDr. Jiří Kolafa, CSc., Ing. David Celný, Ph.D. molekulová dynamika, nukleace, GPU, HPC
27 Numerická knihovna s podporou GPU Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. numerická matematika, programování, paralelizace, gpu
28 Vývoj paralelních řadících algoritmů na GPU Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. GPU, HPC, C++, algoritmizace
29 Paralelní algoritmy ve strojovém učení Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. strojové učení, umělá inteligence, backpropagation, GPU, HPC
30 Implementace metody konečných prvků v knihovně TNL Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. Numerická matematika, metoda konečných prvků, paralelizace
31 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
32 Učení chybějících členů diferenciálních rovnic z dat doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. neuronové diferenciální rovnice, strojové učení
33 Storjové učení pro detekci podvodných finančních transakcí doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. grafové neuronové sítě, strojové učení, finanční transakce
34 Matematické modelování strukturální dynamiky palivových tyčí prof. Dr. Ing. Michal Beneš (FJFI ČVUT v Praze), Ing. Jakub Krejčí, Ph.D. (UJP Praha, a.s.) metoda konečných prvků; plastická deformace; fázové přechody v krystalické struktuře; palivové tyče jaderného reaktoru;
35 Fázové přechody v zirkonia a difuzní procesy prof. Dr. Ing. Michal Beneš (FJFI ČVUT v Praze), Ing. Jakub Krejčí, Ph.D. (UJP Praha, a.s.) zirkoniové slitiny; metoda fázového pole; fázový diagram; anizotropie; teorie fázových přechodů; metoda konečných objemů
36 Řízení a optimalizace procesů popsaných parciálními diferenciálními rovnicemi Ing. Aleš Wodecki, Ph.D., Ing. Pavel Strachota, Ph.D. teorie řízení, duální úloha, optimalizace, funkcionální analýza, numerické metody
37 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
38 Segmentace obrazu v analýze mikrostruktury zirkoniových slitin Ing. Pavel Strachota, Ph.D. (FJFI ČVUT v Praze), Ing. Jakub Krejčí, Ph.D. (UJP Praha, a.s.) Segmentace obrazu; dynamika křivek; konvoluční neuronové sítě, zirkoniové slitiny; analýza mikrostruktury
39 Shape optimization for quantum systems with magnetic fields Vladimir Lotoreichik, Ph.D. ground-state energy, eigenvalue optimization, magnetic fields
40 Rámcová témata pro bakalářské a diplomové práce Ing. František Štampach, Ph.D. spektrální analýza, teorie operátorů
41 Bases of ReLU Neural Networks doc. RNDr. Jan Vybíral, Ph.D. ReLU, Neural Networks, Riesz Basis, Frame
42 Atraktory nekonečných slov doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. atraktory, nekonečná slova, Thueovo-Morseovo slovo
43 Formalizace kombinatoriky na slovech doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D. formalizace matematiky, kombinatorika na slovech
44 Efektivní datová struktura pro pseudopalindromické vlastnosti faktorových jazyků doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D. datové struktury, palindromy, kombinatorika na slovech
45 Věrné reprezentace monoidu morfizmů zachovávajících jistou třídu řetězců prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. monoid, věrná reprezentace, primitivní substituce
46 Nekonečná slova kódující výměnu tří intervalů a jejich invariantnost na substituce prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. kombinatorika na slovech
47 Aritmetika v soustavách s kvartickou bází prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. nestandardní číselné soustavy, aritmetika, Pisotova čísla
48 Zobecněné řetězové zlomky prof. Ing. Zuzana Masáková, Ph.D. řetězové zlomky, číselné soustavy
49 Kritický exponent zobecněného Thueova-Morseova slova doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. Thueovo-Morseovo slovo, kritický exponent, bispeciál, návratové slovo
50 Kritický exponent 2-balancovaných slov doc. Ing. Ľubomíra Dvořáková, Ph.D. kritický exponent, balancovaná slova, bispeciály, návratová slova
51 Modelování procesů v porézním prostředí Ing. Jakub Solovský, Ph.D. matematické modelování, porézní prostředí, fázové rozhraní
52 Modelování vzniku a šíření prasklin v materiálech Ing. Jakub Solovský, Ph.D. model fázového rozhraní, transport, vývoj prasklin, vznik prasklin
53 Prostorová diskertizace parciálních diferenciálních rovnic s využitím metody virtuálních prvků Ing. Jakub Solovský, Ph.D. metoda virtuálních prvků, parciální diferenciální rovnice, prostorová diskretizace
54 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
55 Numerické řešení avekční rovnice pomocí mřížkové Boltzmannovy metody (Lattice Boltzmann method) Ing. Pavel Eichler advekční rovnice, mřížková Boltzmannova metoda, počítání na GPU
56 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
57 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
58 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
59 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
60 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
61 Metody odhadu řídké parametrizace neuronových sítí doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. neuronove site; statisticke metody;
62 Physics-informed neural networks doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. neuronove site; diferencialni rovnice
63 Enumerace ternárních balancovaných slov prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. sturmovská slova, ternární balancovaná slova, enumerace faktorů
64 Toyota problem prof. Ing. Edita Pelantová, CSc. balancovaná slova, faktorová komplexita, sturmovské posloupnosti
65 Neuronové sítě pro analýzu stavu plasmatu v Tokamaku doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. strojové učení, neuronové sítě, model plasmatu
66 Optimalizace polyhedrálních sítí doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. optimalizace, numerická matematika, numerické sítě
67 Nejmenší vážené čtverce a související odhady RNDr. Jan Kalina, Ph.D. Lineární regrese, simulace, robustní statistika.
68 Numerické řešení parciálních diferenciálních rovnic v počítačové grafice doc. Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. parciální diferenciální rovnice, diferenciální geometrie, numerická matematika, počítačové grafika
69 Návrh řízení pro stochastický stavový model se zonotopickým šumem Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. stochastický model, omezený šum, odhadování stavů, modelově založené řízení
70 Structured matrices in compressed sensing doc. RNDr. Jan Vybíral, Ph.D. Random matrices, compressed sensing, Johnson-Lindenstrauss Lemma
71 Metody shlukování strukturovaných dat doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. strojové učení, strukturovaná data, shlukování
72 Kvantilová regrese založená na konvoluční neuronové síti RNDr. Jan Kalina, Ph.D. Konvoluční neuronová síť, regrese, kvantily, robustnost, heteroskedasticita
73 Šablony v kontextu konvolučních neuronových sítí RNDr. Jan Kalina, Ph.D. Šablony, konvoluční neuronové sítě, analýza obrazu
74 Matematické modelování proudění v nenasycené zóně doc. Ing. Jiří Mikyška, Ph.D. proudění v porézním prostředí, Richardsova rovnice
75 Odhadování polohy za omezené neurčitosti Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. stochastický model, omezený šum, odhadování polohy
76 Matematické modelování pohybu průmyslových robotů Ing. Květoslav Belda, Ph.D. Parametrické modely, analytická geometrie, časová parametrizace, průmyslové roboty, kinematické veličiny
77 Numerické metody v návrhu řízení průmyslových robotů Ing. Květoslav Belda, Ph.D. Modelové prediktivní řízení, numerické integrační metody, průmyslové roboty, nelineární dynamické modely
78 Metoda štěpení operátoru pro řešení transportně-reakčních úloh doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D. numerická matematika, parciální diferenciální rovnice
79 Rozšíření a otestování algoritmu pro adaptaci časového kroku v softwaru TRM2D doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D.
80 Alternativní řešení transportní úlohy v softwaru TRM2D doc. Ing. Jan Šembera, Ph.D. transportní úloha, metoda konečných diferencí, metoda konečných objemů
81 Analýza mřížkové Boltzmannovy metody Ing. Radek Fučík, Ph.D. Mřížková Boltzmannova metoda (Lattice Boltzmann method)
82 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
83 Spektrální analýza strunných nástrojů či relativistických elektronů David Krejčiřík
84 Matematické výzvy hybridních materiálů David Krejčiřík
85 Imaginární magnetické pole a černé díry David Krejčiřík
86 Spektrální geometrie: trable královny Dídó a nové výzvy David Krejčiřík
87 Metamateriály a fyzikální realizace neviditelnosti David Krejčiřík
88 Stochastický cestovatel na varietách David Krejčiřík
89 Matematické modely nanostruktur David Krejčiřík
90 Geometrický variační problém při digitálním zpracování obrazu David Krejčiřík
91 Kvantová mechanika s nehermitovskými operátory David Krejčiřík
92 Data mining s využitím Boltzmannovy entropie doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D. dolování dat, počet stavů systému, identifikační stromy, náhodné lesy, data wrapping
93 Strojové učení v Hilbertově prostoru doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D. klasifikace do více tříd, jádrové metody, Hilbertův prostor, strojové učení, nelineární skrytá vrstva
94 Stochastický model anomální difuze doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D., prof. Dr. Ing. Michal Beneš anomální difuze, markovovské řetězce, simulace Monte Carlo, porovnání modelů
95 Kvantové evoluční rovnice Kleinova-Gordonova typu Miloslav Znojil, DrSc Kvantové evoluční rovnice, kvazi-Hermitovské formulace
96 Simulátor dojezdu elektromobilu doc. Ing. Evženie Uglickich, CSc.
97 Modelování dat elektrických vozidel doc. Ing. Evženie Uglickich, CSc.
98 Metody strojového učení v medicínských aplikacích Ing. Tomáš Kouřim, Ing. Pavel Strachota, Ph.D. strojové učení, predikce, medicína, transplantace ledvin, dávkování léků, srdeční arytmie
99 Učení matematického modelu z dat doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. identifikace modelu, strojové učení,
100 Metody strojového učení v numerické matematice Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. strojové učení, parciální diferenciální rovnice
101 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
102 Paralelní algoritmy pro výpočet rozkladů matic na GPU Ing. Jakub Klinkovský, Ing. Tomáš Oberhuber, PhD. numerická matematika, rozklady matic, programování, C++, CUDA, GPU, HPC
103 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
104 Multi-criteria approach assessing human factors for industrial risk management Ing Silvia Carpitella, PhD Multi-criteria decision-making; industrial risk; DEMATEL
105 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
106 Implementace B-stromů na GPU Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. HPC, GPU, C++, algoritmizace
107 Robustní strojové učení a adversariální vzorky Mgr. Lukáš Adam, Ph.D. Strojové učení, optimalizace, adversariální vzorky, neuronové sítě, algoritmy.
108 Vyhodnocování kvality spánku z infračerveného videa RNDr. Michal Šorel, Ph.D. kvalita spánku, zpracování signálů, zpracování obrazu, hluboké učení, neuronové sítě
109 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
110 Dálkový průzkum země ze satelitů Sentinel RNDr. Michal Šorel, Ph.D. vzdálený průzkum země, satelitní zobrazování, zpracování obrazu, rozpoznávání, hluboké učení, neuronové sítě
111 Vyhodnocování stavu povrchu vozovky na základě kamerových dat RNDr. Michal Šorel, Ph.D. kvalita vozovek, zpracování obrazu, hluboké učení, neuronové sítě
112 Voronoiovy iterace diskrétních množin Ing. Petr Ambrož, Ph.D. kvazikrystaly, metoda cut-and-project, Voronoiovo dláždění
113 Matematické metody v relativistické hydrodynamice prof. Dr. Ing. Michal Beneš, prof. Dr. Boris Tomášik zákony zachování; Minkowského a Milneho souřadnice; simulace jaderných srážek
114 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
115 Vývoj alternativních metod výpočtu hustoty a analýza jejich dopadů na fundamentální diagram Marek Bukáček Pohyb chodců, Statistická analýza
116 Fúze dat - multimodální analýza RNDr. Barbara Zitová, CSc. multimodal sensing, data fusion
117 Kontrola velikosti a typu ráfků kol automobilů Ing. Adam Novozámský, Ph.D. automatizace, zpracování obrazu, klasifikace, deep learning, traking
118 Automatická kontrola montovaných dílů v automobilovém průmyslu Ing. Adam Novozámský, Ph.D. automatizace, zpracování obrazu, klasifikace, deep learning, traking
119 Automatická analýza buněčných procesů ze snímků pořízených TIRF-SIM mikroskopem doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. segmentace, klasifikace, tracking, odšumování, hluboké učení
120 Analýza dat a zvyšování prostorového rozlišení v environmentální mikroskopii doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. rekonstrukce obrazu, dekonvoluce, odšumování, inverzní úlohy
121 Detekce a sledování rychle pohybujících se objektů ve videu doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. DSc. dekonvoluce, trekování, matting, inverzní úlohy
122 Odhadování a řízení za omezené neurčitosti Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. stochastický model, omezená neurčitost, odhad parametrů, odhad stavu systému, modelově orientované řízení
123 Diferenciální rovnice a chaos prof. Dr. Ing. Michal Beneš evoluční diferenciální rovnice; chaotický atraktor; ljapunovské exponenty; nelineární dynamika;
124 Dynamika křivek ve třírozměrném prostoru prof. Dr. Ing. Michal Beneš evoluční diferenciální rovnice; diferenciální geometrie; paramerizace; střední křivost; torze;
125 Implementace a porovnání formátů pro ukládání řídkých matic v knihovně TNL Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. C++, HPC, GPU, vícejádrové procesory, řídké matice
126 Vývoj systému pro konfigurování vědeckých výpočtů Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. C++, YAML, XML, Json, konfigurace
127 Stochastické modelování sociofyzikálních systémů doc. Mgr. Milan Krbálek, Ph.D. dynamika davu;sociofyzika;stochastické modelování
128 Řešitelné modely grafenu Ing. Matěj Tušek, Ph.D. parciální diferenciální rovnice, spektrální analýza, grafen, Diracův operátor
129 Aplikace neuronových sítí ve zpracování medicínských dat Ing. Tomáš Pevný, Ph.D., Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. deep learning, magnetická rezonance, zpracování obrazu
130 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
131 Pravděpodobnostní Dynamické Rozhodování s Aktivním Průběžným Učením Ing. Miroslav Kárný, DrSc. adaptivita, rozhodování za neurčitosti, Bayesovské odhadování, řízení
132 Implementace metod pro řešení geometrických parciálních diferenciálních rovnic Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. evoluce křivek a ploch, numerická matematika, algoritmizace, HPC
133 Využití neuronových sítí v numerické matematice Ing. Tomáš Oberhuber, Ph.D. deep learning, CFD, numerická matematika
134 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. +420 770 127 494
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky