This Site Is Using an Outdated PHP Version

Dear site owner,
We have detected that this site is using an obsolete PHP version.
PHP version 7.4.32 will be removed from the server configuration on January 1, 2026.
Please update your site software to support a newer PHP version (minimum: 8.2.0, recommended: 8.5.X).
After upgrading your site software, please notify us at help+www at knu.ua.
You can also find instructions on how to change the PHP version yourself here.

Співробітники кафедри | Кафедра інтелектуальних програмних систем | КНУ імені Тараса Шевченка

Співробітники кафедри

Стовба Віктор Олександрович

Стовба Віктор Олександрович

асистент кафедри інтелектуальних програмних систем,
доктор філософії (PhD) з прикладної математики
Посилання: Scopus, Google Scholar.

Освіта та кар'єра:

2016 р. – закінчив факультет кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка.
З 2016 р. – аспірант відділу методів негладкої оптимізації Інституту кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України.
З 2019 р. — асистент кафедри інтелектуальних програмних систем факультету комп'ютерних наук та кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка (за сумісництвом).
2020 р. – закінчив аспірантуру Інституту кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України.
2021 р. – захистив дисертацію на тему «Субградієнтний метод з кроком Поляка у перетвореному просторі» на здобуття наукового ступеня доктора філософії (PhD), науковий керівник – доктор фізико-математичних наук, завідувач відділу методів негладкої оптимізації Інституту кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України Стецюк Петро Іванович.

Сфера наукових інтересів:

  • Субградієнтні методи з перетворенням простору
  • Прикладне застосування методів негладкої оптимізації
  • Опуклий аналіз

Вибрані публікації:

  1. П.И. Стецюк, В.А. Стовба, А.А. Жмуд. Метод эллипсоидов для нахождения решения переопределенной СЛАУ. Теорія оптимальних рішень, 2018, №17. С. 115-123.
  2. P. Stetsyuk, V. Stovba, Z. Chernousova. Subgradient method with Polyak’s step in transformed space. Optimization and Applications. OPTIMA 2018. Vol. 974. Springer, Cham. P. 49-63.
  3. В.О. Стовба, О.О. Жмуд, О.І. Криворучко. Експерименти з субградієнтними методами Поляка для розв’язування сумісних СЛАР. Теорія оптимальних рішень, 2019, №18. С. 81-87.
  4. П.І. Стецюк, В.О. Стовба. Субградієнтні методи з кроком Поляка та програма amsg2p. Робочі матеріали. Випуск 19-03 / Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України, відділ методів негладкої оптимізації. – Київ: 2019. – 28 с.
  5. П.І. Стецюк, Г.П. Донець, П.І. Ненахов та ін. Субградієнтні алгоритми та задачі на комбінаторних конфігураціях. – Київ: унів. вид-во ПУЛЬСАРИ, 2019. – 235 с.
  6. П.І. Стецюк, В.О. Стовба, О.О. Жмуд. Про швидкість збіжності субградієнтних методів з кроком Поляка. Наук. вісник Ужгород. ун-ту. Сер. матем. і інформ. – 2019. Вип. №1 (34).
  7. В.О. Стовба. Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії. Cybernetics and Computer Technologies, 2020, №3. С. 14-24.

Викладацька діяльність:

  1. Нейронні мережі (лабораторні заняття) — бакалаври 4-го року навчання, 121 Інженерія програмного забезпечення: програмна інженерія
  2. Видавничі системи (лабораторні заняття) — бакалаври 4-го року навчання, 121 Інженерія програмного забезпечення: програмна інженерія.
  3. 3D графіка (лабораторні заняття) — бакалаври 4-го року навчання, 121 Інженерія програмного забезпечення: програмна інженерія.
  4. Розробка WEB-орієнтованих систем (лабораторні заняття) — бакалаври 2-го року навчання, 121 Інженерія програмного забезпечення: програмна інженерія.

Теми курсових та дипломних робіт (2020-2021 н. р.):

  1. Мова AMPL та NEOS-сервер для розв'язання задач математичного програмування великих розмірностей.
  2. Застосування субградієнтних методів для розв’язання задач машинного навчання.
  3. Прискорення субградієнтних методів за допомогою операції перетворення простору.