Леонов Сергей Сергеевич, кандидат физико-математических наук

Уровень образования

Высшее образование — подготовка кадров высшей квалификации (аспирантура, адъюнктура)

Учёная степень

Кандидат физико-математических наук

Квалификация

инженер-математик

Год начала работы

2013

Год начала работы по специальности

2013

Место работы

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Должность

доцент

Подразделение

Кафедра 811

Должность

доцент

Преподаваемые дисциплины

линейная алгебра и аналитическая геометрия, математический анализ, дифференциальные уравнения, уравнения математической физики

Наименование направления подготовки (специальности)

прикладная математика

Данные о повышении квалификации и (или) профессиональной переподготовке

Название	Место	Год	Кол-во часов
Методика разработки и применения дистанционных образовательных технологий в преподавании физико-математических дисциплин	МАИ	2015	72

Образование: высшее.

Окончил:

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 2013 г., факультет №8 «Прикладная математика и физика», специальность «Прикладная математика».

Карьера: В марте 2013 года окончил факультет «Прикладная математика и физика» Московского авиационного института по специальности «Прикладная математика». В августе 2013 года поступил в очную аспирантуру по кафедре «Дифференциальные уравнения», которую окончил в августе 2016 года. В декабре 2016 года защитил диссертацию «Математическое моделирование и численные методы решения задач деформированного твердого тела» по специальности 05.13.18 – «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ». С лета по осень 2013 занимал должность инженера кафедры «Дифференциальные уравнения», с марта 2015 года – ассистент этой кафедры. С ноября 2018 года занимает должность старшего преподавателя на кафедре «Моделирование динамических систем».

Направления научной работы: Научная и исследовательская работа ведутся в нескольких направлениях:

1.     Ведется разработка новых эффективных методов численного решения начально-краевых задач для систем обыкновенных дифференциальных, дифференциально-алгебраических, интегральных и интегоро-дифференциально алгебраических уравнений. Рассматриваются задачи, решение которых затруднительно при помощи традиционных методов. К подобным относятся сингулярно возмущенные задачи (задачи с пограничными и внутренними слоями), задачи с предельными особыми точками, в которых уравнение теряет смысл, и замкнутыми интегральными кривыми. В основе разрабатываемых методов лежит продолжение решения по наилучшему аргументу, отсчитываемому по касательной к интегральной кривой рассматриваемой задачи, и его модификациям. Проводятся как теоретические исследования, направленные на обоснование применимости используемых аргументов, так и апробация разработанных численных методов на прикладных задачах механики деформируемого твердого тела, аэрогидродинамики, химической кинетики и т. д.

2.     Разрабатываются математические модели процесса деформирования металлических и композиционных конструкций в условиях сложного напряженно-деформированного состояния. Рассматриваются материалы со сложной реологией, включая ползучесть, вязкоупругость и вязкоупругопластичность. Существенное место занимает построение вычислительных методов исследования построенных моделей, адаптированных под конкретный класс задач.

3.     Разработка нейросетевых методов решения задач математической физики. В последние несколько лет нейросетевые методы (в том числе глубокое обучение) находят десятки приложений в различных областях от бизнеса до фармакологии. В области математической физики ставится задача разработки общего нейросетевого подхода, позволяющего строить модели реальных физических процессов, которые нельзя или затруднительно исследовать традиционными методами. Это задачи со сложной геометрией, обратные задачи идентификации физических моделей и решения некорректных задач.

4.     Применение нейросетевых методов глубокого обучения к задачам распознавания изображений.

Общественно-научная деятельность в МАИ: –

Перечень работ во внешних общественно-научных организациях:

Награды и премии: –

Патенты и свидетельства:

Кузнецов Е. Б., Леонов С. С. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016613378. Численное решение задачи Коши. Метод наилучшей параметризации // Федеральная служба по интеллектуальной собственности. 2016.

Монографии: –

Основные публикации:

1. Кузнецов Е.Б., Леонов С.С. Параметризация задачи Коши для систем обыкновенных дифференциальных уравнений с предельными особыми точками // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2017. Т. 57. № 6. С. 934-957. (Перевод: Kuznetsov E.B., Leonov S.S. Parametrization of the Cauchy Problem for Systems of Ordinary Differential Equations with Limiting Singular Points // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2017. Vol. 57. No. 6. Pp. 931–952.). Индексируется в Scopus и Web of Science. Режим доступа к аннотации: https://elibrary.ru/item.asp?id=29331746

2. Budkina E.M., Kuznetsov E.B., Lazovskaya T.V., Leonov S.S., Tarkhov D.A., Vasilyev A.N. Neural Network Technique in Boundary Value Problems for Ordinary Differential Equations // Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol. 9719. Pp. 277-283. Индексируется в Scopus и Web of Science. Режим доступа к аннотации: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-40663-3_32

3. Кузнецов Е.Б., Леонов С.С. Методика выбора функций определяющих уравнений ползучести и длительной прочности с одним скалярным параметром поврежденности // Прикладная механика и техническая физика. 2016. Т. 57. № 2. С. 202-211 (Перевод: Kuznetsov E.B., Leonov S.S. Technique for Selecting the Functions of the Constitutive Equations of Creep and Long-Term Strength with One Scalar Damage Parameter // Journal of Applied Mechanics and Technical Physics. 2016. Vol. 57. No. 2. P. 369-377.). Индексируется в Scopus и Web of Science. Режим доступа к аннотации: https://elibrary.ru/item.asp?id=26040249

4. Кузнецов Е.Б., Леонов С.С. Математическое моделирование чистого изгиба балки из разномодульного авиационного материала в условиях ползучести // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия «Инженерные исследования». 2015. № 1. С. 111-122. Входит в перечень ВАК. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=23133787

5. Васильев А.Н., Кузнецов Е.Б., Леонов С.С. Идентификация параметров модели разрушения для анизотропных конструкций // Вестник Чувашского государственного педагогического университета им. И.Я. Яковлева. Серия «Механика предельного состояния». 2014. № 4(22). С. 33-45. Входит в перечень ВАК. Режим доступа: http://limit21.ru/?do=online1php

6. Кузнецов Е.Б., Леонов С.С. Чистый изгиб балки из разномодульного материала в условиях ползучести // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование». 2013. Т. 6. № 4. С. 26-38. Входит в перечень ВАК (с 2015 года индексируется в Web of Science). Режим доступа: http://mmp.vestnik.susu.ru/article/ru/252

7. Кузнецов Е.Б., Леонов С.С. Математическое моделирование чистого изгиба балки из авиационного материала в условиях ползучести [Электронный ресурс] // Электронный журнал «Труды МАИ». 2013. № 65. Входит в перечень ВАК. Режим доступа: https://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=35927

8. Кузнецов Е. Б., Леонов С. С. О модификации наилучшего параметра продолжения решения // Журнал Средневолжского математического общества. 2015. Т. 17. № 1. С. 71-81. Индексируется в РИНЦ и zbMath (с мая 2015 года входит в перечень ВАК). Режим доступа к аннотации: https://elibrary.ru/item.asp?id=24255738

9. Васильев А.Н., Кузнецов Е.Б., Леонов С.С. Нейросетевой метод идентификации и анализа модели деформирования металлических конструкций в условиях ползучести // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2015. Т. 2. № 11. С. 360-370. Индексируется в РИНЦ (с июня 2017 года входит в перечень ВАК). Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=26167516

Новости

25 янв 2018

Секреты успешной сдачи профильного ЕГЭ по математике: советы эксперта

Сергей Сергеевич Леонов, кандидат физико-математических наук, старший преподаватель по высшей математике в МАИ, ведущий также подготовительные курсы при университете, подготовил для абитуриентов МАИ советы, которые помогут успешно сдать профильный ЕГЭ по математике.