Soutěž - Vítězné práce

• Meurant, G., Jurjen Duintjer Tebbens. Krylov Methods for Nonsymmetric Linear Systems - From Theory to Computations.
  Zdůvodnění: Jedná se o unikátní a obdivuhodný počin, přesahující svými parametry rozsah a náročnost soutěže. Tato kniha je užitečná nejen pro teoretiky věnující se výzkumu v této oblasti, ale i pro tvůrce řešičů a programátory matematických knihoven. U této monografie lze důvodně očekávat, že ve své oblasti bude dlouhá léta používána jako jeden ze základních zdrojů.
• Martin Holeňa, Pulc, P., Kopp, M. Classification Methods for Internet Applications.
  Zdůvodnění: Kromě umělé inteligence představuje počítačová bezpečnost jednu z nejatraktivnějších oblastí computer science dneška. Kniha představuje souhrnnou publikaci popisující rozsáhlou problematiku klasifikačních metod pro internetové aplikace. Jedinečná je zejména svou aplikační orientací a interdisciplinárním charakterem.

• Kučera, P., Petr Savický. Bounds on the Size of PC and URC.
  Zdůvodnění: Tento velmi pěkný článek studuje složitost reprezentací booleovských funkcí pomocí existenčních CNF formulí speciálních vlastností. Je dokázána exponenciální separace v efektivnosti reprezentací a souvislost s přítomností pomocných proměnných.
• Aranda, A., David Hartman. The independence number of HH-homogeneous graphs and a classification of MB-homogeneous graphs.
  Zdůvodnění: Článek řeší netriviální otázky o různých zobecněních pojmu homogenity grafů a výrazně přispívá k řešení otevřených problémů ohledně klasifikace HH- a MB-homogenních grafů.
• Bose, P., Cano, P., Maria Saumell Mendiola, Silveira, R.I. THamiltonicity for Convex Shape Delaunay and Gabriel Graphs.
  Zdůvodnění: Tento elegantní článek podává řadu zobecněných výsledků ohledně hamiltonicity zobecněných Delaunay a Gabrielových grafů. Výsledky jsou unikátní i tím, že pro důkaz hamiltonicity používají jinou techniku než předchozí srovnatelné práce.

Přihlášené publikace

• Górecki, J., Hofert, M., Holeňa, Martin. Hierarchical Archimedean Copulas for Matlab and Octave: The HACopula Toolbox. In Journal of Statistical Software, ročník 93, svazek č. 10, strana 1-36 , 2020, ISSN 1548-7660. [SCOPUS] [WOS] [DOI] [ASEP]
• Meurant, G., Duintjer Tebbens, Jurjen. Krylov Methods for Nonsymmetric Linear Systems - From Theory to Computations. Springer, 2020 [DOI] [ASEP]
• Holeňa, Martin, Pulc, P., Kopp, M.. Classification Methods for Internet Applications. Cham, 2020 [DOI] [ASEP]
• Bose, P., Cano, P., Saumell, Maria, Silveira, R.I.. Hamiltonicity for Convex Shape Delaunay and Gabriel Graphs. In Computational Geometry-Theory and Applications, ročník 89, svazek August 2020 , 2020, ISSN 0925-7721. [SCOPUS] [WOS] [DOI] [ASEP]
• Kalina, Jan, Matonoha, Ctirad. A Sparse Pair-preserving Centroid-based Supervised Learning Method for High-dimensional Biomedical Data or Images. In Biocybernetics and Biomedical Engineering, ročník 40, svazek č. 2, strana 774-786 , 2020, ISSN 0208-5216. [SCOPUS] [WOS] [DOI] [ASEP]
• Kainen, P.C., Kůrková, Věra, Vogt, A.. Approximative Compactness of Linear Combinations of Characteristic Functions. In Journal of Approximation Theory, ročník 257, svazek September 2020 , 2020, ISSN 0021-9045. [SCOPUS] [WOS] [DOI] [ASEP]
• Šíma, Jiří. Analog Neuron Hierarchy. In Neural Networks, ročník 128, svazek August 2020, strana 199-215 , 2020, ISSN 0893-6080. [WOS] [SCOPUS] [PUBMED] [DOI] [ASEP]
• Kučera, P., Savický, Petr. Bounds on the Size of PC and URC Formulas. In Journal of Artificial Intelligence Research, ročník 69, svazek 24 December, strana 1395-1420 , 2020, ISSN 1076-9757. [SCOPUS] [WOS] [DOI] [ASEP]
• Šanda, Pavel, Malerba, P., Jiang, X., Krishnan, G. P., Gonzales-Martinez, J., Halgren, E., Bazhenov, M.. Bidirectional Interaction of Hippocampal Ripples and Cortical Slow Waves Leads to Coordinated Spiking Activity During NREM Sleep. In Cerebral Cortex, ročník 31, svazek č. 1, strana 324-340 , 2021, ISSN 1047-3211. [PUBMED] [WOS] [DOI] [ASEP]
• Aranda, A., Hartman, David. The independence number of HH-homogeneous graphs and a classification of MB-homogeneous graphs. In European Journal of Combinatorics, ročník 85, svazek March 2020 , 2020, ISSN 0195-6698. [SCOPUS] [WOS] [DOI] [ASEP]
• Kořenek, Jakub, Hlinka, Jaroslav. Causal network discovery by iterative conditioning: Comparison of algorithms. In Chaos, ročník 30, svazek č. 1 , 2020, ISSN 1054-1500. [SCOPUS] [PUBMED] [WOS] [DOI] [ASEP]