Авторска справка за приносния характер на публикациите, предоставени в конкурса гл. ас. д-р Калин Георгиев Факултет по математика и информатика, Софий

Препис

1 Авторска справка за приносния характер на публикациите, предоставени в конкурса гл. ас. д-р Калин Георгиев Факултет по математика и информатика, Софийски университет Този документ съдържа кратко описание, библиографска справка и декларация за авторския принос за всяка от статиите на кандидата. Статиите са групирани в следните тематични групи: 1. Програмиране и Теоретична информатика 2. Среди за богато, мултимедийно съдържание 3. Изчислителни проблеми в математическата психология 4. Средства за моделиране на изчислителни процеси 1 Програмиране и Теоретична информатика 1.1 Referential integrity and dependencies between documents in a document oriented database Georgiev, K., Referential integrity and dependencies between documents in a document oriented database, GSTF Journal of Computing, Volume 2, Number 4, January 2013 Статията засяга проблема за устойчивостта на външните ключове в нерелационна база от данни. За разлика от релационните СУБД, където референциалната цялост на външните ключове е осигурена автоматично 1

2 от СУБД, при нерелационните СУБД такива гаранции няма. В статията е предложен метод за програмна верификация на референциалната цялост на нерелационна СУБД. Принос на Калин Георгиев: самостоятелен труд. 1.2 Анализ и извличане на компютърни програми Георгиев, К., Анализ и извличане на компютърни програми, Годишник на секция Информатика, Съюз на учените в България, Том 5, 2012, 1-31 Представен е обзор на областите от компютърните науки Извличане на програми и Анализ на програми, който освен че изброява и дава примери на важни представители на различните методи в тези области, очертава принципните сходства и различния в тези методи и дава тяхна условна класификация. Методите условно се делят на такива, базирани на средствата на математическата логика и такива, предоставящи частични решения с приложение в някакъв специфичен практически аспект на проблема. Изброени са редица конкретни представители на методи за извличане и анализ на програми, както и конкретни примери за приложение на някои от тези представители. Принос на Калин Георгиев: самостоятелен труд. 1.3 Verification of Java programs and applications of the Java Modelling Language in computer science education Georgiev, K., Trifonov, T., Verification of Java programs and applications of the Java Modelling Language in computer science education, Information Systems & Grid Technologies, Seventh International Conference, ISGT 13 В работата е предложено и дискутирано приложение на платформата Why за автоматична верификация на програми в редовни курсове към ФМИ на СУ. Разработени са упражнения и е мотивирана ползата от въвеждането им в обучението. 2

3 1.4 Увод в програмирането със C++, сборник задачи Тодорова, М., П. Армянов, Д. Зотева, К. Николов. Сборник от задачи по програмиране на C++. Част първа. Увод в програмирането, ТехноЛогика ЕООД, София, ISBN , 2008, 357 стр. В сборника са включени задачи от следните теми от увода в програмирането: Основни елементи от програмирането на C++ ; Основни структури за управление на изчислителния процес ; Съставни типове данни: масиви, символни низове. Указатели и псевдоними ; Функции ; Рекурсия. 1.5 Обектно ориентирано програмиране със C++, сборник задачи Тодорова, М., П. Армянов, К. Николов. Сборник от задачи по програмиране на C++. Част втора. Обектно-ориентирано програмиране, ТехноЛогика ЕООД, София, ISBN , 2008, 528 стр. Този сборник е естествено продължение на сборника по увод в програмирането и включва задачи по темите: Структури ; Класове ; Наследяване. Единично наследяване. Производни класове ; Множествено наследяване. Виртуални класове и функции. Полиморфизъм ; Потоци. Входно/изходни операции. Файлове. Работа с файлове. Принос на Калин Георгиев: автор на глава 4 и участвал при цялостното оформяне на сборника. 3

4 1.6 Compression of minimal acyclic deterministic FSAs preserving the linear accepting complexity Georgiev, K. Compression of minimal acyclic deterministic FSAs preserving the linear accepting complexity, Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP-2007) Borovets, Bulgaria, September 2007 На ацикличните крайни детерминирани автомати(акда), построени да разпознават речници на естествен език, можем да гледаме като графи със символи по дъгите. В случаите на някои типове речници наблюдаваме множества от изоморфни помежду си подграфи, чиито големини, изчислени като брой върхове и дъги, представляват значителен процент от големината на целия автомат. Работата въвежда формално нов тип машина - Рекурсивен автомат, подобна на т.нар. Recursive Transition Networks (RPN). Въведен е алгоритъм за построяване на такава машина, разпознаваща даден език, в която някои множества от изоморфни помежду си части на съответния АКДА са слети, при което резултатният брой състояния и преходи на машината е значително намален спрямо съответния и АКДА. В същото време е запазено линейното време за разпознаване. Освен този алгоритъм, който пести памет за представяне, е разгледан и теоретичния въпрос за класа от езиците, разпознавани от нововъведените Рекурсивни Автомати. Принос на Калин Георгиев: самостоятелна статия 2 Среди за богато, мултимедийно съдържание 2.1 SocialBook: The Book as a Place Where People Meet Georgiev, K, Trifonov, T SocialBook: The Book as a Place Where People Meet, SOFIA UNIVERSITY ST. KLIMENT OHRIDSKI RESEARCH EXCELLENCE , Dedicated to the 125th Anniversary of Alma Mater, University press St. Kliment Ohridski Sofia, 2013, pp

5 SocialBook е нова платформа, изградена върху идеята, че книгата е сборен пункт за читателите си. Основна цел е формирането на общност около дадена статия или книга чрез възможността за създаването на бележки на място в текста, еволюиращи до пълноценни тематични дискусии. SocialBook е представител на нов клас инструменти на колективната мисъл, тъй като позволява отразяването на множество перспективи върху даден проблем, давайки доказателство на тезата на Alan Key: една гледна точка струва 80 IQ точки. Авторът играе основна роля в дефинирането на изиксванията към софтуера и консултантска роля при изграждането на неговата архитектура и реализация. 2.2 Sophie 2.0 and HTML5: DIY Publishing to Mobile Devices Kalin Georgiev, Nicholas Matelan, Ludmil Pandeff, Holly Willis, Sophie 2.0 and HTML5: DIY Publishing to Mobile Devices, 15th International Conference on Electronic Publishing, June 22-24, 2011, Istanbul, Turkey Работата третира проблемът за интерактивните книги и възможността такъв тип съдържание да бъде консумирано от крайни потребители. Разгледани са възможните технологични решения за публикуване на интерактивно съдържание на Android и ios базирани устройства. Изследването акцентира върху използването и развитието на Sophie 2.0 софтуер за създаване, четене и разпространение на богато, мултимедийно съдържание, разработен от съвместен колектив между ФМИ на СУ, Institute of Media Literacy на University of Southern California и българска софтуерна компания, в който авторът участва. 5

6 2.3 Sophie 2.0 A Platform for Reading, Writing and Publishing of Electronic Books in a Network Environment. Sredkov, M., T. Trifonov, K. Georgiev. Sophie 2.0 A Platform for Reading, Writing and Publishing of Electronic Books in a Network Environment. In: Proceedings of the Fourth International Conference on Information Systems and Grid Technologies (Sofia, May 28-29, 2010), ISBN , Sofia, St. Kliment Ohridski Uiversity Press, 2010, pp В работата е представен Sophie 2.0 софтуер за създаване, четене и разпространение на богато, мултимедийно съдържание, разработен от съвместен колектив между ФМИ на СУ, Institute of Media Literacy на University of Southern California и българска софтуерна компания, в който авторите участват. Анализирани са принципите в дизайна на софтуера, обслужващ различните аспекти на работата с богато, мултимедийно съдържание - създаване, публикуване, четене, дискутиране, редактиране и разширяване. Разгледани са различни аспекти от изграждането на архитектурата на решението и как то поддържа съвместна, паралелна работа на множество автори в мрежова среда. Споменати са също и някои новаторски подходи и алгоритми, разработени специално за целите на платформата. 3 Изчислителни проблеми в математическата психология 3.1 Emotional balances in experimental consumer choices Mengov, G., H. Egbert, S. Pulov, K. Georgiev. (2008) Emotional balances in experimental consumer choices. Neural Networks, 21, (9), Статията дискутира компютърен експеримент, обединяващ областтите на невронауките и анализа на икономическото поведение.. Работата пос- 6

7 тулира връзка между решенията на консуматорите с Рефлекса на Павлов и прилага известен невронно-мрежов модел на последния, а именно Recurrent Associative Gated Dipole (READ) за изграждане на компютърна симулация на поведението на консуматорите. 3.2 Interactions in an ART neural system Trifonov, T., Georgiev, K., Mengov, G. (2008) Interactions in an ART neural system. Advanced Studies in Contemporary Mathematics, 16 (1), Работата разглежда невронно-мрежовия модел ExactART, въведен от Raijmakers и Molenaar, базиран на система от обикновени диференциални уравнения. Моделът е способен да научава и разпознава шаблони от входни стимули. Статията предлага приближено аналитично решение на два от трите слоя на ExactART, а именно слоевете F0 (входен) и F1 (междинен). Функцията на тези слоеве е да поемат първоначалната изчислителна обработка на входните сигнали, като ги представят в подходяща форма на най-съществения в модела изчислителен слой от пропускливи диполи F2, който отговаря за научаването и разпознаването на шаблони. Целта на изследването е изграждането на ефективен софтуер за симулация на модела ExactART. 3.3 Fast Computation of a Gated Dipole Field Mengov G., K. Georgiev, S. Pulov, T. Trifonov, and K. Atanassov. Fast Computation of a Gated Dipole Field. Neural Networks, Vol. 19, No. 10, 2006, Работата разглежда невронно-мрежовия модел ExactART, въведен от Raijmakers и Molenaar, базиран на система от обикновени диференциални уравнения. Моделът е способен да научава и разпознава шаблони 7

8 от входни стимули. Целта на разработката е ефективен софтуер за симулация на работата на слоя F2 на модела ExactART чрез прилагането на разработения хибриден паралелен изчислителен модел. Предложеният метод за симулация се базира на отделяне на компонентите с бавна динамика (дългорсочна памет) от тези с бърза динамика (разпознаващ невронен слой). За пресмятане на активността на невроните в дългосрочната памет се използва аналитично решение на съответното диференциално уравнение в равновесие, докато за останалите неврони се използва сравнително лек числен метод (Runge-Kutta 4), приложен след известни опростявания на системата. 3.4 Efficient Orienting Subsystem in an Adaptive Resonance Theory (ART) Neural Network Kalin Georgiev, Trifon Trifonov, George Mengov, Efficient Orienting Subsystem in an Adaptive Resonance Theory (ART) Neural Network, Proceedings of the Bulgarian Academy of Sciences, Vol. 58, No 5, 2005, pages Работата разглежда невронно-мрежовия модел ExactART, въведен от Raijmakers и Molenaar, базиран на система от обикновени диференциални уравнения. Моделът е способен да научава и разпознава шаблони от входни стимули. В статията е разгледано опростяване на т.нар. ориентираща подсистема на ExactART чрез точни и приближени аналитични решения на обикновените диференциални уравнения, описващи мрежата. Целта на опростяванията е построяването на ефикасен симулационен софтуер. 8

9 4 Средства за моделиране на изчислителни процеси 4.1 GNTicker A software tool for efficient interpretation of generalized net models Trifonov T. and K. Georgiev. GNTicker A software tool for efficient interpretation of generalized net models. In Issues in Intuitionistic Fuzzy Sets and Generalized Nets, Vol. 3, Warsaw, 2005, Обобщените мрежи (Genralized Nets) са обобщение и разширение на мрежите на Петри и служат за моделно описание на разнообразни процеси. Някои техни подкласове позволяват дефинирането на изчислими модели, т.е. такива, които могат да бъдат симулирани от компютърна програма. Статията описва архитектурата на реализиран от авторите симулационнен софтуер интерпретатор на обобщени мрежи. Дефиниран е език за описание на обобщени мрежи, с който интерпретаторът борави. 4.2 Modelling Neural Signals With a Generalized Net Mengov G., S. Pulov, K. Atanassov, K. Georgiev, and T. Trifonov. Modelling Neural Signals With a Generalized Net. Advanced Studies in Contemporary Mathematics, Vol. 7, 2003, Обобщените мрежи (Genralized Nets) са обобщение и разширение на мрежите на Петри и служат за моделно описание на разнообразни процеси. Някои техни подкласове позволяват дефинирането на изчислими модели, т.е. такива, които могат да бъдат симулирани от компютърна програма. Работата разглежда невронно-мрежовия модел ExactART, въведен от Raijmakers и Molenaar, базиран на система от обикновени диференциални уравнения. Моделът е способен да научава и разпознава шаблони от 9

10 входни стимули. Статията описва някои опростявания на малки части от ExactART, които са описани с Обобщена мрежа и симулиране чрез софтуерен интерпретатор за обобщени мрежи. 10