Patekote į pirmąjį lietuvišką domeną. 
2025 m. gegužės 26 d., 13 val.
Vilnius, Akademijos g. 4, 203 kab.
Nuotoliniu būdu „MS Teams“ aplinkoje (https://bit.ly/DMSTI_2025-05-26)
Vytautas Dulskis
(disertacijos pristatymas,
vadovas: prof. habil. dr. Leonidas Sakalauskas)
„Stochastinių dinaminių sistemų modelių parametrų efektyvių vertinimo algoritmų sudarymas ir taikymas“
Anotacija: Didžiųjų duomenų era atveria naujas galimybes sudėtingų gamtinių, inžinerinių ir socialinių sistemų dinamikos modeliavimui, tačiau šių galimybių išnaudojimas yra neatsiejamas nuo gebėjimo efektyviai apdoroti nuolat augantį informacijos kiekį. Todėl tampa itin svarbu kurti efektyvius stochastinių dinaminių sistemų modelių parametrų vertinimo algoritmus, kurie pasižymėtų optimaliais parametrų įverčiais ir skaičiavimų sparta. Tokius algoritmus galima sudaryti naudojant didžiausio tikėtinumo metodą ir rekursinius skaičiavimus, jų realizavimą grindžiant principu „iš apačios į viršų“. Šiuo pagrindu darbe nagrinėjamas kumuliacinis struktūrinių lygčių modelis, kuriuo pademonstruojami duomenų transformavimo, kovariacijų matricos suskaidymo, tikėtinumo funkcijos redukavimo ir įvertinių rekursinio perskaičiavimo veiksmai, lemiantys efektyvų algoritmą, skirtą nagrinėjamo modelio parametrų vertinimui užfiksavus duomenų rinkinį. Sudarytas algoritmas vėliau transformuojamas į efektyvų parametrų vertinimo realiu laiku algoritmą, tinkamą nuolatiniam modelio parametrų įverčių atnaujinimui pagal pasirodančią naują informaciją. Nors sudaryti algoritmai yra nesudėtingai realizuojami praktiškai, praktinių taikymų kontekste ne mažesnę svarbą modelio parametrų vertinimui įgauna modelio, suderinamo su modeliuojamu reiškiniu ir prieinamais duomenimis, parinkimas, kuris darbe yra nagrinėjamas modeliuojant COVID-19 pandemijos dinamiką.