Соколинский Леонид Борисович

Проректор по информатизации
Доктор физико-математических наук, профессор
Рабочий телефон: 
(351) 272-35-00
E-mail: 
leonid.sokolinsky[at]susu[dot]ru
Аудитория: 
910 (гл. уч. корпус)
Сайт: 
Индекс Хирша: 
РИНЦ 15
Scopus 8
Web of Science 6
Знание иностранных языков: 
Английский
Научные интересы: 
Искусственные нейронные сети и машинное обучение. Параллельные вычислительные технологии. Системы создания и поддержки проблемно-ориентированных баз данных. Электронное обучение. Математическое программирование.
Научные профили: 
Преподаваемые дисциплины: 
Нейронные сети
Теоретические основы разработки систем управления большими данными
Статьи и монографии за последние три года: 
Ежова, Н.А. Верификация модели параллельных вычислений BSF-MR на примере гравитационной задачи / Н.А. Ежова, Л.Б. Соколинский //Параллельные вычислительные технологии – XIII международная конференция, ПаВТ’2019, г. Калининград, 2–4 апреля 2019 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ.–2019.– C.239-250
Ежова, Н.А. Модель параллельных вычислений BSF-MR / Н.А. Ежова, Л.Б. Соколинский //Системы управления и информационные технологии.–2019.–Том - № 3 (77).– C.15-21
Ежова, Н.А. Обзор моделей параллельных вычислений / Н.А. Ежова, Л.Б. Соколинский //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2019.–Том 8 № 3.– C.58-91
Ежова, Н.А. Программная поддержка модели BSF / Н.А. Ежова, Л.Б. Соколинский //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2019.–Том 8 № 4.– C.84-99
Силкина, Н.С. Структурно-иерархическая дидактическая модель электронного обучения / Н.С. Силкина, Л.Б. Соколинский //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2019.–Том 8 № 4.– C.56-83
Соколинская, И.М. Исследование масштабируемости алгоритма Чиммино для решения систем линейных неравенств на кластерных вычислительных системах / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2019.–Том 8 № 1.– C.20-35
Соколинский, Л.Б. Исследование фазы Quest алгоритма NSLP для решения нестационарных задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах / Л.Б. Соколинский, И.М. Соколинская //Суперкомпьютерные дни в России: труды международной конференции.–2019.– C.50-58
Ezhova, N.A Scalability Evaluation of Iterative Algorithms Used for Supercomputer Simulation of Physical processes / N.A. Ezhova, L.B. Sokolinsky //Proceedings - 2018 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2018.–2018
Sokolinskaia, I.M Scalability evaluation of Cimmino algorithm for solving linear inequality systems on multiprocessors with distributed memory / I.M. Sokolinskaia, L.B. Sokolinsky //Supercomputing Frontiers and Innovations.–2018.–Vol. 5(2).– P.11-22
Sokolinsky, L.B Analytical Estimation of the Scalability of Iterative Numerical Algorithms on Distributed Memory Multiprocessors / L.B. Sokolinsky //Lobachevskii Journal of Mathematics.–2018.–Vol. 39(4).– P.571-575
Ежова, Н.А. BSF: модель параллельных вычислений для многопроцессорных систем с распределенной памятью / Н.А. Ежова, Л.Б. Соколинский //Параллельные вычислительные технологии - XII международная конференция, ПаВТ’2018, г. Ростов-на-Дону, 2-6 апреля 2018 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ.–2018.– C.253-265
Ежова, Н.А. Исследование масштабируемости итерационных алгоритмов при суперкомпьютерном моделировании физических процессов / Н.А. Ежова, Л.Б. Соколинский //Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии (Электронный научный журнал).–2018.–Том 19 № 4.– C.416-430
Ежова, Н.А. Модель параллельных вычислений для многопроцессорных систем с распределенной памятью / Н.А. Ежова, Л.Б. Соколинский //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2018.–Том 7(2).– C.32-49
Соколинская, И.М. Исследование масштабируемости модифицированного алгоритма Чиммино для линейных неравенств / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (24-25 сентября 2018 г., г. Москва). Москва: Изд-во МГУ.–2018.– C.673-683
Соколинская, И.М. Масштабируемый алгоритм для решения нестационарных задач линейного программирования / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии (Электронный научный журнал).–2018.–Том 19 № 4.– C.540-550
Ivanova, E.V Parallel processing of very large databases using distributed column indexes / E.V. Ivanova, L.B. Sokolinsky //Programming and Computer Software.–2017.–Vol. 43(3).– P.131-144
Sokolinskaia, I.M On the Solution of Linear Programming Problems in the Age of Big Data / I.M. Sokolinskaia, L.B. Sokolinsky //Communications in Computer and Information Science.–2017.–Vol. 753.– P.86-100
Sokolinskaia, I.M Scalability Evaluation of NSLP Algorithm for Solving Non-Stationary Linear Programming Problems on Cluster Computing Systems / I.M. Sokolinskaia, L.B. Sokolinsky //Communications in Computer and Information Science.–2017.–Vol. 793.– P.40-53
Sokolinsky, L.B Preface / L.B. Sokolinsky, M.L. Tcymbler //Communications in Computer and Information Science.–2017.–Vol. 753.– P.6-6
Towards digital twins cloud platform: Microservices and computational workflows to rule a smart factory / Borodulin, K. //UCC 2017 - Proceedings of the10th International Conference on Utility and Cloud Computing.–2017.– P.205-206
Соколинская, И.М. О решении задачи линейного программирования в эпоху больших данных / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2017).–2017.–Том Апрель.– C.471-484
Ivanova, E.V Join decomposition based on fragmented column indices / E.V. Ivanova, L.B. Sokolinsky //Lobachevskii Journal of Mathematics.–2016.–Vol. 37.– P.255-260
Sokolinskaia, I.M Implementation of parallel pursuit algorithm for solving unstable linear programming problems / I.M. Sokolinskaia, L.B. Sokolinsky //CEUR Workshop Proceedings.–2016.–Vol. 1576.– P.685-698
Sokolinskaia, I.M Revised Pursuit Algorithm for Solving Non-Stationary Linear Programming Problems on Modern Computing Clusters with Manycore Accelerators / I.M. Sokolinskaia, L.B. Sokolinsky //Communications in Computer and Information Science..–2016.–Vol. 687.– P.212-223
Sokolinsky, L.B Methods of resource management in problem-oriented computing environment / L.B. Sokolinsky, А.В. Шамакина //Programming and Computer Software.–2016.–Vol. 42(1).– P.17-26
Силкина, Н.С. Обзор адаптивных моделей электронного обучения / Н.С. Силкина, Л.Б. Соколинский //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2016.–Том 5(4).– C.61-76
Соколинская, И.М. Модифицированный следящий алгоритм для решения нестационарных задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах с многоядерными ускорителями / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (26-27 сентября 2016 г., г. Москва).–2016.– C.294-306
Соколинская, И.М. Параллельная реализация следящего алгоритма для решения нестационарных задач линейного программирования / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2016.–Том 5 №2.– C.15-29
Соколинская, И.М. Параллельная реализация следящего алгоритма для решения нестационарных задач линейного программирования / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Параллельные вычислительные технологии (ПАВТ'2016). Труды международной научной конференции.–2016.– C.685-698
Соколинский, Л.Б. ОЦЕНКА ВРЕМЕНИ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ С ПОТОКОВОЙ СТРУКТУРОЙ С УЧЕТОМ ИХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ПРОФИЛЕЙ / Л.Б. Соколинский, Г.И. Радченко //Материалы 4-й Всероссийской научно-технической конференции. .–2016.–Том 9.– C.180-184
Ivanova, E.V Decomposition of natural join based on domain-interval fragmented column indices / E.V. Ivanova, E.V. Ivanova, L.B. Sokolinsky //38th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics, MIPRO 2015 - Proceedings.–2015.– P.210-213
Ivanova, E.V Document Join execution using fragmented columnar indices on GPU and MIC / E.V. Ivanova, S.O. Prikazchikov, L.B. Sokolinsky //1st Ural Workshop on Parallel, Distributed, and Cloud Computing for Young Scientists, Ural-PDC 2015. CEUR Workshop Proceedings.–2015.–Vol. 1513.– P.1-10
Ivanova, E.V Using Intel Xeon Phi coprocessor for execution of natural join on compressed data / E.V. Ivanova, E.V. Ivanova, L.B. Sokolinsky //CEUR Workshop Proceedings.–2015.–Vol. 1482.– P.190-198
Shamakina, A.V Evaluation of POS scheduling algorithm for distributed computing environment / A.V. Shamakina, L.B. Sokolinsky //38th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics, MIPRO 2015 - Proceedings.–2015.– P.184-187
Sokolinskaia, I.M Solving unstable linear programming problems of high dimension on cluster computing systems / I.M. Sokolinskaia, L.B. Sokolinsky //CEUR Workshop Proceedings.–2015.–Vol. 1482.– P.420-427
Бородулин, К.В. Гибридная модель данных - будущее высокопроизводительных СУБД для кластерных вычислительных систем с многоядерными ускорителями / К.В. Бородулин, Л.Б. Соколинский //Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2015): труды международной научной конференции.–2015.– C.497-497
Бородулин, К.В. ГИБРИДНАЯ МОДЕЛЬ ДАННЫХ БУДУЩЕЕ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ СУБД ДЛЯ КЛАСТЕРНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ С МНОГОЯДЕРНЫМИ УСКОРИТЕЛЯМИ / К.В. Бородулин, Л.Б. Соколинский //Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2015): труды международной научной конференции.–2015.– C.497-497
Иванова, Е.В. ДЕКОМПОЗИЦИЯ ОПЕРАЦИИ ГРУППИРОВКИ НА БАЗЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ КОЛОНОЧНЫХ ИНДЕКСОВ / Е.В. Иванова, Л.Б. Соколинский //Наука ЮУрГУ 67-ая научная конференция.–2015.– C.15-23
Иванова, Е.В. Декомпозиция операций пересечения и соединения на основе доменно-интервальной фрагментации колоночных индексов / Е.В. Иванова, Е.В. Иванова, Л.Б. Соколинский //Вестник ЮУрГУ. Серия «Вычислительная математика и информатика».–2015.–Том 4.– C.44-56
Иванова, Е.В. Использование сопроцессоров Intel Xeon Phi для выполнения естественного соединения над сжатыми данными / Е.В. Иванова, Е.В. Иванова, Л.Б. Соколинский //Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (28-29 сентября 2015 г., г. Москва).–2015.– C.190-198
Иванова, Е.В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОПРОЦЕССОРОВ INTEL XEON PHI ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ЕСТЕСТВЕННОГО СОЕДИНЕНИЯ НАД СЖАТЫМИ ДАННЫМИ / Е.В. Иванова, Л.Б. Соколинский //Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии.–2015.–Том 16(4).– C.534-542
Иванова, Е.В. Колоночный сопроцессор баз данных для кластерных вычислительных систем / Е.В. Иванова, Е.В. Иванова, Л.Б. Соколинский //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2015.–Том 4(4).– C.5-31
Иванова, Е.В. Параллельная декомпозиция реляционных операций на основе распределенных колоночных индексов / Е.В. Иванова, Е.В. Иванова, Л.Б. Соколинский //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2015.–Том 4(4).– C.80-100
Медведев, А.А. ПОДХОДЫ К ОБРАБОТКЕ СВЕРХБОЛЬШИХ БАЗ ДАННЫХ В ОПЕРАТИВНОЙ ПАМЯТИ КЛАСТЕРНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ С МНОГОЯДЕРНЫМИ УСКОРИТЕЛЯМИ / А.А. Медведев, Е.В. Иванова, Л.Б. Соколинский //Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2015): труды международной научной конференции.–2015.– C.507-507
Соколинская, И.М. Алгоритм решения нестационарных задач линейного программирования для кластерных вычислительных систем с многоядерными ускорителями / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2015): труды международной научной конференции.–2015.– C.477-481
Соколинская, И.М. О применении фейеровских отображений в задачах линейной оптимизации с быстро меняющимися входными данными / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Информационный бюллетень Ассоциации математического программирования.–2015.–Том 13.– C.56-58
Соколинская, И.М. Решение нестационарных задач линейного программирования большой размерности на кластерных вычислительных системах / И.М. Соколинская, Л.Б. Соколинский //Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (28-29 сентября 2015 г., г. Москва).–2015.– C.420-427
Шамакина, А.В. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА ПЛАНИРОВАНИЯ POS ДЛЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СРЕД / А.В. Шамакина, Л.Б. Соколинский //Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2015): труды международной научной конференции.–2015.– C.488-493
Участие в международных научных конференциях: 
Суперкомпьютерные дни в России 2019
Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2018
Суперкомпьютерные дни в России 2018
Суперкомпьютерные дни в России 2017
Параллельные вычислительные технологии 2017
Параллельные вычислительные технологии 2016
Суперкомпьютерные дни в России 2016
Параллельные вычислительные технологии 2015
Суперкомпьютерные дни в России 2015
Параллельные вычислительные технологии 2014
UNICORE Summit 2014
Научный сервис в сети Интернет: многообразие суперкомпьютерных миров (2014)
Финансируемые российские научно-исследовательские проекты и гранты: 
Гос.задание 2.7905.2017/8.9 «Модели, методы и алгоритмы обработки больших данных в задачах искусственного интеллекта, интеллектуального анализа и глубокого машинного обучения» (2017–2019, руководитель)
Грант РФФИ 15-29-07959 офи-м «Разработка методов и алгоритмов планирования выполнения потоковых приложений при решении задач инженерного анализа в распределенных вычислительных средах» (2015–2017, руководитель)
Грант РФФИ 17-07-00352-а «Разработка сверхмасштабируемых методов и алгоритмов для решения задач линейного программирования большой размерности с быстро меняющимися исходными данными» (2017–2019, руководитель)
Кандидатские диссертации, защищённые под руководством НПР: 
Иванова (Аксёнова) Елена Владимировна. Методы параллельной обработки сверхбольших баз данных с использованием распределенных колоночных индексов. Диссертационный совет Д 212.298.18 (Южно-Уральский государственный университет). 2015 г.
Шамакина Анастасия Валерьевна. Методы управления ресурсами в проблемно-ориентированных распределенных вычислительных средах. Диссертационный совет Д 212.298.18 (Южно-Уральский государственный университет). 2014 г.
Костенецкий Павел Сергеевич. Моделирование и анализ иерархических многопроцессорных систем баз данных. Диссертационный совет Д 212.248.14 (Южно-Уральский государственный университет). Специальность 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. 2010 г.
Радченко Глеб Игоревич. Сервисно ориентированный подход к использованию систем инженерного проектирования анализа в распределенных вычислительных средах. Диссертационный совет Д 501.002.09 (Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова). 2009 г.
Лепихов Андрей Валерьевич. Методы обработки запросов в системах управления базами данных для многопроцессорных систем с иерархической архитектурой. Диссертационный совет Д 501.002.09 (Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова). 2008 г.
Маковецкая (Лымарь) Татьяна Юрьевна. Разработка моделей параллельного выполнения запросов в многопроцессорных системах с распределенной памятью. Диссертационный совет Д 212.296.02 (Челябинский государственный университет). Специальность 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. 2002 г.
Цымблер Михаил Леонидович. Методы построения программного комплекса для управления данными в вычислительных системах с массовым параллелизмом. Диссертационный совет Д 064.19.03 (Челябинский государственный университет). Специальность 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. 2000 г.
Достижения, поощрения и награды: 
Медаль имени академика В.П. Макеева (2007 г.)
Почетная грамота Губернатора Челябинской области (2010 г.)
Почетная грамота Министерства образования и науки РФ (2008 г.)
Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации (2013 г.)
Юбилейная медаль ЮУрГУ 70 лет (2013 г.)
Вы нашли ошибку в тексте:
Просто нажмите кнопку «Сообщить об ошибке» — этого достаточно. Также вы можете добавить комментарий.