Аналитические и вычислительные методы в теории вероятностей и её приложениях

С 23 по 27 октября 2017 года в Москве прошла международная конференция «Аналитические и вычислительные методы в теории вероятностей и её приложениях — АВМТВ-2017» (Analytical and Computational Methods in Probability Theory and its Applications — ACMPT-2017), организованная Московским государственным университетом имени М.В.Ломоносова (МГУ) совместно с Российским университетом дружбы народов (РУДН) под эгидой Московского математического общества.

Конференция посвящена 90-летию со дня рождения А.Д.Соловьева - выдающегося отечественного математика в области аналитических методов в теории вероятностей, теории надежности и теории массового обслуживания.

Работа конференции проводилась параллельно по нескольким трекам, включающим аналитические и вычислительные методы в теории вероятностей и её приложениях, асимптотические методы в анализе, история математики, и собрала большое количество специалистов из Франции, Финляндии, Германии, Канады, Бразилии, Индии, Польши, Украины, Швеции, России и т.д.

В работе конференции приняли активное участие сотрудники департамента прикладной математики МИЭМ НИУ ВШЭ:

С пленарным докладом «Управляемые случайные процессы и управление в моделях массового обслуживания, надежности и безопасности» выступил Виктор Алексеевич Каштанов, ординарный профессор Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Кроме того, Виктором Алексеевичем был представлен секционный доклад «Maintenance of Complex Systems and controlled Stochastic processes».

В секции Queueing Systems and Network сделали доклады молодые учёные Департамента прикладной математики Кондрашова Елизавета Владимировна и Гришунина Светлана Алексеевна.

Манита Лариса Анатольевна, Гришунина Юлия Борисовна и Манита Анатолий Дмитриевич представили результаты своих исследований по темам «Model for Network Virus Protection Based on Regenerative Process», «Agreement algorithms for synchronization of clocks in nodes of stochastic networks», «Joint distributions of synchronization models».