A BSc-képzés szakdolgozati témái

Hasonló dokumentumok
Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék 2017/2018

A BSc-képzés szakdolgozati témái

Valószín ségszámítás és statisztika

A BSc-képzés szakdolgozati témái

Valószínűségszámítás és statisztika

Sapientia Egyetem, Műszaki és Humántudományok Tanszék.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM MATEMATIKAI INTÉZET ALKALMAZOTT MATEMATIKUS MESTERKÉPZÉS SZAKLEÍRÁS

IT hálózat biztonság. A WiFi hálózatok biztonsága

1. Az informatika alapjai (vezetője: Dr. Dömösi Pál, DSc, egyetemi tanár) Kredit

Good-Turing lefedés. Lang Zsolt

A Barabási-Albert-féle gráfmodell

Valószín ségszámítás. Survey statisztika mesterszak és földtudomány alapszak Backhausz Ágnes 2018/2019.

műszaki tudomány doktora 1992 Beosztás: stratégiai tanácsadó, tudományos tanácsadó Munkahelyek: Nokia -Hungary kft Veszprémi Egyetem

Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)

Bevezetés. 1. előadás, február 11. Módszerek. Tematika

Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)

Csima Judit április 9.

SZOFTVEREK A SORBANÁLLÁSI ELMÉLET OKTATÁSÁBAN

Sztochasztikus folyamatok alapfogalmak

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A TANTÁRGY ADATLAPJA

Vezetéknélküli technológia

Regression games and applications TDK prezentáció

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

FOLYÓIRATOK, ADATBÁZISOK

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Biomatematika 2 Orvosi biometria

A TANTÁRGY ADATLAPJA

MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-ALFÖLDI RÉGIÓBAN 2010

AKADÉMIAI LEVELEZŐ TAGSÁGRA TÖRTÉNŐ AJÁNLÁS

Hálózatok fejlődése A hatványtörvény A preferential attachment A uniform attachment Vertex copy. SZTE Informatikai Intézet

Intelligens adatelemzés

Bevezetés a kvantum informatikába és kommunikációba Féléves házi feladat (2013/2014. tavasz)

Alkalmazott matematikus mesterszak

Drótposta: ; ; Honlapom:

Előrenéző és paraméter tanuló algoritmusok on-line klaszterezési problémákra

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Ismeretanyag Záróvizsgára való felkészüléshez

ELTE, matematika alapszak

Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport SZAKDOLGOZAT. Fertői Ferenc

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

Az intézményi hálózathoz való hozzáférés szabályozása

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

Szakmai önéletrajz Prof. Dr. Terdik György

Design of Programming V 5 -

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok

Sapientia Egyetem, Matematika-Informatika Tanszék.

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

Sapientia Egyetem, Matematika-Informatika Tanszék.

Informatika szigorlati témakörök gazdasági informatika egyetemi képzés hallgatói részére

Véletlen gráfok. Backhausz Ágnes Eötvös Loránd Tudományegyetem és MTA Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet december 2.

Design of Programming V 5 -

Feleségem Hizsnyik Mária, gyermekeim Gyula (1979) és Júlia (1981), unokáim Lola (2007), Kende (2010) és Márkó (2010)

Méréselmélet MI BSc 1

Egy régi probléma újra előtérben: a nullhipotézis szignifikancia-teszt téves gyakorlata

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

KÖZELÍTŐ INFERENCIA II.

PARAMÉTERES GÖRBÉK ALKALMAZÁSA VALÓSIDE- JŰ DIGITÁLIS HANGFELDOLGOZÁS SORÁN

MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MATEMATIKAI INTÉZET SZAKDOLGOZATI TÉMÁK

Gazdasági matematika II. Tantárgyi útmutató

Normális eloszlás tesztje

Informatika szigorlati témakörök gazdasági informatika egyetemi képzés hallgatói részére

D é n e s T a m á s matematikus-kriptográfus

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

Számítógép-rendszerek fontos jellemzői (Hardver és Szoftver):

Biológiai rendszerek modellellenőrzése bayesi megközelítésben

Mit mond a XXI. század emberének a statisztika?

KÖZELÍTŐ INFERENCIA II.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

SZOMSZÉDSÁGI SZEKVENCIÁK ÉS ALKALMAZÁSAIK A KÉPFELDOLGOZÁSBAN ÉS KÉPI ADATBÁZISOKBAN

VI. Magyar Földrajzi Konferencia

Valószínűségi modellellenőrzés Markov döntési folyamatokkal

Publikációs lista. Gódor Győző július 14. Cikk szerkesztett könyvben Külföldön megjelent idegen nyelvű folyóiratcikk...

Doktori disszertáció. szerkezete

Hol terem a magyar statisztikus?

GEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ

ELTE, matematika alapszak

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

NGB_IN040_1 SZIMULÁCIÓS TECHNIKÁK dr. Pozna Claudio Radu, Horváth Ernő

Mádi-Nagy Gergely * A feladat pontos leírása. Tekintsünk darab tetszõleges eseményt, jelöljük ezeket a következõképpen: ,...,

A Jövő Internet elméleti alapjai. Vaszil György Debreceni Egyetem, Informatikai Kar

Szlávi Péter: Szakmai önéletrajz

A BSc-képzés szakdolgozati témái

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

Balogh János gépészmérnök, műszaki menedzser MSc., vezető programkoordinációs szakértő 1

Gingl Zoltán, Szeged, :14 Elektronika - Alapok

AKTUÁTOR MODELLEK KIVÁLASZTÁSA ÉS OBJEKTÍV ÖSSZEHASONLÍTÁSA

Telefonszám(ok) Mobil Fax(ok) Egyetem u. 10., 8200 Veszprém. Tehetséggondozás (matematika)

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika

Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS

Kétféle ismeret van: magunk rendelkezünk a szükséges információval, vagy tudjuk, hogy az hol lelhető fel. Samuel Johnson

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató

KÖSZÖNTJÜK HALLGATÓINKAT!

Átírás:

A BSc-képzés szakdolgozati témái Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék 2016/2017 1. Téma: Véletlen gráfok és gráflimeszek Témavezető: Backhausz Ágnes Rövid leírás: A nagy hálózatok elméleti szempontból történő kutatásának egyik legtöbbet vizsgált területe a gráfsorozatok konvergenciájának vizsgálata lett. Erre több különböző fogalom is született az utóbbi évtizedben. A megfelelő fogalmak megtalálása mellett ebben a témában azt a kérdést is több szempontból vizsgálták, hogy bizonyos módon sorsolt véletlen gráfok sorozata mikor konvergens (például 1 valószínűséggel). Természetesen ez is függ a gráfkonvergencia definíciójától. A feladat egyrészt a véletlen gráfok konvergenciájáról szóló szakirodalom feldolgozása elsősorban a pozitív élsűrűségű esetre koncentrálva, amikor a sorozat határértéke egy [0, 1] [0, 1]-en értelmezett szimmetrikus, mérhető függvény lehet. A feladat másik része az [1] cikkben szereplő "randomly grown attachment" gráfmodell alaposabb vizsgálata, részben elméleti, részben számítógépes szimulációs módszerekkel. Ebben a modellben a gráfhoz az n. lépésben hozzávett csúcs 1 i/n valószínűséggel kötődik hozzá a már létező i. csúcshoz, majd a régi csúcsok közötti további élek véletlenszerű behúzására is van lehetőség. Kérdés, hogy a konvergencia mennyire gyors (különböző gráftávolságokban értve), továbbá milyen további tulajdonságokkal rendelkezik ez a véletlengráf-sorozat, illetve a limeszobjektum. [1] C. Borgs, J. Chayes, L. Lovász, V.T. Sós and K. Vesztergombi: Limits of randomly grown graph sequences, Eur. J. Combin. 32 (2011), 985-999. [2] L. Lovász: Large networks and graph limits. American Mathematical Society, 2012. [3] B. Szegedy and L. Lovász, Limits of dense graph sequences, J. Comb. Theory B 96 (2006), no. 6, 933 957. Szak: alkalmazott matematikus, matematikus 2. Téma: Az elágazó folyamatok és biológiai alkalmazásaik Témavezető: Backhausz Ágnes Rövid leírás: Az elágazó folyamatok, melyek során minden egyed véletlen számú utódot hoz létre időről időre, különféle biológiai, evolúciós folyamatok gyakran használt modelljei közé tartoznak. Az egyedek különböző típusokra való felosztásával bizonyos genetikai jelenségek is modellezhetők így. A 1

feladat a kapcsolódó matematikai szakirodalom egy részének áttekintése, a kapcsolódó fogalmak és témakörök (pl. Crump Mode Jagers-folyamatok) ismertetése, valamint ehhez kapcsolódóan számítógépes szimulációk készítése. [1] N. Champagnat, A. Lambert: Splitting trees with neutral Poissonian mutations I: Small families. Stochastic Processes and their Applications 122 (2012) no. 3., 1003 1033. [2] P. Jagers, O. Nerman. The growth and composition of branching populations. Advances in Applied Probability, 16 (1984), no. 2., 221 259. Szak: alkalmazott matematikus, matematikus 3. Téma: Az MCMC algoritmus néhány alkalmazása (a téma már foglalt) Témavezető: Csiszár Villő Rövid leírás: A Markov lánc Monte Carlo algoritmusokat számos területen alkalmazzák egy adott eloszlásból vett minta generálására. A szakdolgozat célja néhány valódi életbol vett alkalmazás bemutatása, esetleg rekonstruálása (programozás). Az alábbi ajánlott cikk kiindulásként szolgálhat. [1] Persi Diaconis: The Markov Chain Monte Carlo revolution. Bull. Amer. Math. Soc. (2009), 46, 179-205 4. Téma: Információelméleti mennyiségek axiomatikus jellemzése Témavezető: Csiszár Villő Rövid leírás: Az információelméletben leggyakrabban használt mérőszámok (Shannon-entrópia, Rényi-entrópia, I-divergencia, stb) axiomatikus jellemzésének hatalmas irodalma van. Az ajánlott összefoglaló cikkből kiindulva kellene ezek közül néhányat áttekinteni. [1] Csiszár Imre: Axiomatic characterizations of information measures. Entropy 2008, 10, 261-273. Szak: matematikus, alkalmazott matematikus 5. Téma: Feleletválasztós tesztek kiértékelése (a téma már foglalt) Témavezető: Csiszár Villő Rövid leírás: A szakdolgozat célja egy valós adatsor (online teszt a térképen való tájékozódási tudás felmérésére) elemzése. Az elemzéshez a fő eszköz az R-ben található ltm csomag lenne, mely különböző látens változó modelleket tud illeszteni. A dolgozat része természetesen az elmélet bemutatása is. 2

[1] Dimitris Rizopoulos: ltm: An R Package for Latent Variable Modeling and Item Response Theory Analyses. Journal of Statistical Software 2006. 6. Téma: A Pólya-fele urnamodell (a téma már foglalt) Témavezető: Móri Tamás Rövid leírás: A Pólya-fele urnamodell legegyszerűbb változatában egy urnából, amelyben néhány fehér és fekete golyó van, golyókat húzunk ki véletlenszerűen, és a kihúzott golyót visszatesszük további c ugyanolyan színű golyóval együtt. Kérdés az urna összetételének leírása az egymás utáni húzások során, illetve aszimptotika adása. Ennek az egyszerű modellnek nagyon sok általánosítása van, amelyeket különböző területeken alkalmaznak. A dolgozat ezeket mutatná be. [1] N. L. Johnson, S. Kotz: Urn Model and Their Application, Wiley, 1977 Szak: matematikus, alkalmazott matematikus 7. Téma: Statisztikai módszerek, alkalmazások Témavezető: Pröhle Tamás Rövid leírás: A jelentkező hallgatók érdeklődésének megfelelő, szabadon választott statisztikai téma Tipikusan angol nyelvű cikkek 8. Téma: A WIFI titkosítás matematikai alapjai (a téma már foglalt) Témavezető: Szabó István Rövid leírás: Az internetes kommunikáció biztonságának erősítése nagyon sokrétű matematikai és informatikai megközelítést igényel. Széleskörűen elterjedt alkalmazás a vezeték nélküli technológiák használata, amikor (általában nyilvános helyeken pl. repülőtér, hotel stb.) kialakított vezeték nélküli helyi hálózat segítségével saját számítógépünkkel kapcsolódhatunk a világhálóra. A WIFI biztonságáról, az alkalmazott protokollokról és kriptográfiai algoritmusok gyengeségeiről (pl. WEP: Wired Equivalent Privacy, vagy WPA: Wi-FI Protected Access,... ) sok elemzés látott napvilágot, ezek áttekintése a szakdolgozat témája, különösen a matematikai támadó módszereket kell áttekinteni, valamint hogyan lehet védekezni a veszélyek ellen. [1] Eric Tews: Attacks ont he WEP protocol, PhD Thesis, 2007. http://saluc.engr.uconn.edu/refs/stream_cipher/ mantin01attackrc4.pdf 3

[2] Buttyan Levente, Dóra László, Laczkó Péter: Mérési útmutató a "WIFI 1: Helyi hitelesítő eljárások elleni támadások" című méréshez, http://saluc.engr.uconn.edu/refs/stream_cipher/ mantin01attackrc4.pdf [3] Erik Tews, Ralf-Philipp Weinmann, Andrei Pyshkin: Breaking 104 bit WEP in less than 60 seconds, 2007, https://eprint.iacr.org/2007/120.pdf [4] Matthieu Caneill, Jean-Loup Gilis: Attacks again the WiFi protocols WEP and WPA, 2010, https://matthieu.io/dl/wifi-attacks-wep-wpa.pdf Szak: matematikus, alkalmazott matematikus 9. Téma: Az elliptikus görbéken alapuló titkosítás néhány matematikai kérdése (a téma már foglalt) Témavezető: Szabó István Rövid leírás: Az internetes kommunikáció biztonságának erősítése nagyon sokrétű informatikai megközelítést és mély matematikai elemzéseket igényel. Nagyon dinamikusan fejlődik az elliptikus görbéken alapuló kriptográfiának mind a titkosítási -, mind a titkosításhoz szükséges aszimmetrikus kulcskialakítási -, mind az elektronikus aláírási algoritmusok területe. A téma feldolgozásában az elliptikus görbék támadási módszereire vonatkozó szakirodalomnak, az egyes módszerek hatékonyságára vonatkozó eredményeknek a rövid áttekintése szükséges, a módszerek hatékonyságából a biztonságos alkalmazáshoz szükséges javasolt algoritmusok, paraméterek felsorolásával. [1] Aleksandar Jurisic, Alfred J. Menezes: Elliptic Curves and Cryptography, http://www.cs.nthu.edu.tw/ cchen/cs4351/jurisic.pdf [2] Certicom ECC Challenge, https://www.certicom.com/pdfs/cert_ecc_challenge.pdf [3] ECC challenge eredmények: https://www.certicom.com/index.php/the-certicom-ecc-challenge [4] Digital Signature Standard (DSS), FIPS PUB 186-3,2009: http://csrc.nist.gov/publications/fips/fips186-3/ fips_186-3.pdf [5] Matthew Musson: Attacking the Elliptic Curve Discrete Logarithm Problem, PhD Thesis 2006. 4

10. Téma: Becslések torzításának csökkentése bootstrap segítségével Rövid leírás: A bootstrap egy számításigényes statisztikai módszer különféle statisztikai feladatok torzítás csökkentése, konfidencia intervallumok konstruálása, kvantilisek becslése, hipotézisek vizsgálata stb. megoldására. A hallgató feladata bizonyos becslések torzításának csökkentése visszatevéses újramintavételezés többször ismételt alkalmazásával, az eredmények vizsgálata, alátámasztása alkalmasan választott szoftver segítségével. [1] M. Chernick, R. LaBudde (2011), An introduction to bootstrap methods with applications to R, p. 1-11., 20-32.John Wiley & Sons [2] P. Hall (1992), The bootstrap and Edgeworth Expansion, p. 30-53., Springer Szak: alkalmazott matematikus 11. Téma: Kupongyűjtés Rövid leírás: A kupongyűjtési feladat egyike a valószínűségelmélet régi, klasszikus problémáinak. Az alapfeladat: vannak dobozok, amikben n-féle kupon közül egy szerepel. A kupongyűjtő addig vásárol újabb és újabb dobozokat, míg az összes fajta kupon meg nem lesz neki. Kérdés, hogy vajon várhatóan hányadik dobozban fogja megtalálni az utolsó fajta kupont; illetve mi az esélye, hogy ha m dobozt (m n) vásárol, akkor ezekben mind az n-féle kupont meg lehet találni. A problémának számos kiterjesztése van, napjainkban is kedvelt kutatási terület, számos gyakorlati alkalmazással. A hallgató ezek közül szemezgethet. [1] M. Ferrante, M. Saltalamacchia: The coupon collector s problem (2014), Materials matemàtics [2] I. Adler, S. Ross: The coupon subset collection problem (2001), Journal of Applied Probability Szak: matematikai elemző, alkalmazott matematikus 12. Téma: Nemparaméteres sűrűségfüggvény-becslési eljárások Rövid leírás: Egy adott, ismeretlen eloszlásból származó minta sűrűségfüggvényét leggyakrabban a hisztogrammal vagy a Parzen-Rosenblatt módszerrel szokás becsülni. A hallgató feladata a becslési módszerek és azok becsléselméleti tulajdonságainak áttekintése, valamint az R programnyelv témához 5

kapcsolódó package-einek felkutatása, majd saját és beépített függvényeket felhasználó szimulációk által az elméleti eredmények ellenőrzése. [1] A. J. Izenman: Modern multivariate statistical techniques (2008), p. 75-107 Springer [2] B. Silverman: Density estimation for statistics and data analysis (1986), CRC Press 13. Téma: Egyetlen szavazat ereje power voting (a téma már foglalt) Rövid leírás: Egy szavazat erejét annak a valószínűsége határozza meg, hogy az mennyivel nagyobb eséllyel fogja tudni a teljes szavazás végeredményét megváltoztatni. A hallgató feladata bizonyos, összetettebb választási modellek esetén a szavazat erejének becslése és a szavazás eredményének modellezése. [1] N. Miller (2013): A priori voting power and the US Electoral College, Springer [2] A. Gelman, G. King, J. Boscardin (1998): Estimating the probability of events that have never occurred: when is your vote decisive?, Journal of the American Statistical Association [3] A. Gelman, J. Katz, F. Tuerlinckx (2002): The mathematics and statistics of voting power, Statistical Science 14. Téma: Labdarúgó-mérkőzések eredményeinek előrejelzése (a téma már foglalt) Rövid leírás: A sakkban alkalmazott Élő-pontrendszer más sportágakban, így a labdarúgásban is kialakítható, aminek segítségével különböző matematikai modelleket lehet készíteni labdarúgó bajnokságok eredményeinek előrejelzésére. A hallgató feladata ezen modellek áttekintése és egy általa választott bajnokságra a legjobb kiválasztása múltbeli egymás elleni eredmények alapján, majd előrejelzés készítése egy teljes idényre vonatkozóan. [1] J. Lasek, Z. Szlávik, S. Bhulai (2013): The predictive power of ranking systems in association football, International Journal of Applied Pattern Recognition 6

[2] A. Constantinou, N, Fenton, M. Neil (2012): pi-football: A Bayesian network model for forecasting Association Football match outcomes, Knowledge- Based Systems [3] R. Stefani, R. Pollard et al (2007): Football rating systems for top-level competition: a critical survey, Journal of Quantitative Analysis in Sports 15. Téma: Kössünk biztosítást! Témavezető: Zempléni András Rövid leírás: Számos ötlet felmerülhet, hogy mi az, ami váratlan kárt okoz és adott esetben egy fantáziadús biztosító megjelenhet az adott esemény bekövetkezése esetén kártérítést adó biztosítással. A dolgozatban egy ilyen képzeletbeli biztosítás kidolgozása, árazása és a biztosító számára megjelenő kockázat modellezése lenne a feladat. Ez utóbbi feladatot az R programnyelv segítségével elvégzett szimulációval célszerű megoldani. [1] Arató Miklós: Nem-élet biztosításmatematika. Eötvös kiadó, 2001. 7