This Site Is Using an Outdated PHP Version

Dear site owner,
We have detected that this site is using an obsolete PHP version.
PHP version 7.4.32 will be removed from the server configuration on January 1, 2026.
Please update your site software to support a newer PHP version (minimum: 8.2.0, recommended: 8.5.X).
After upgrading your site software, please notify us at help+www at knu.ua.
You can also find instructions on how to change the PHP version yourself here.

Інформаційні технології в геофізиці

Інформаційні технології в геофізиці

Інформаційні технології в геофізиці в Київському національному університеті імені Тараса Шевченка

Мета дисципліни – ознайомлення студентів із основними методами та підходами до обробки геофізичних даних за допомогою сучасних методів та інструментів. Вироблення у студентів навичок геостатистичного аналізу даних та коректної побудови апроксимаційних моделей, спільного використання декількох показників для отримання достовірних карт геофізичних параметрів.Навчитистудентівобирати обґрунтовані методи обробки даних, ретельно аналізувати дані як на вході, так й на виході моделі.

Відбувається ознайомлення зосновами геостатистичного аналізу геофізичних даних, варіограмного аналізу, основних детерміністичних та стохастичних методів інтерполяції та апроксимації даних, стохастичного моделювання тощо. Вивчаються теоретичні основи геостатистичних методів (насамперед, різних методів крігінгу), їх застосування в різних прикладних задачах геофізики.Студенти набувають практичних навичок аналізу просторового розподілу даних та їх коректної апроксимації моделями.

  • Завдання
    • ознайомити студентів із основними методами аналізу просторового розподілу даних, інтерполяції та апроксимації даних;
    • ознайомити студентів з теоретичними та методичними аспектами методів апроксимації та стохастичного моделювання;
    • набуття студентами необхідних практичних навичок підготовки, аналізу та візуалізації даних.
  • В результаті вивчення навчальної дисципліни студент буде знати:
    • Основи інтерполяції та апроксимації даних
    • Поняття про детерміністичні та стохастичні методи апроксимації
    • Географічні, проекційні та стратиграфічні координати
    • Варіограмний аналіз даних. Моделі варіограм
    • Детерміністичні методи апроксимації
    • Основи методу крігінгу. Різновиди методів крігінгу
    • Спільне використання декількох змінних. Ко-крігінг
    • Методи стохастичного моделювання
  • В результаті вивчення навчальної дисципліни студент буде вміти:
    • Розраховувати експериментальні та теоретичні варіограми
    • Проводити апроксимацію даних на карті різними методами, використовувати лінії розриву та обмеження
    • Проводити спільну апроксимацію декількох змінних