Марченко Михаил Александрович

ФИО (на английском): 
Marchenko Mikhail Aleksandrovich
Подразделение: 
Руководство и главные специалисты
Лаборатория искусственного интеллекта и информационных технологий
Должность: 
директор
Образование, опыт, языки: 
  • Новосибирский государственный университет, механико-математический факультет, математика и прикладная математика (1996).
  • русский;
  • английский.

Научная степень

  • кандидат физико-математических наук (2002);
  • доктор физико-математических наук (2017).

Ученое звание:

  • профессор РАН (2018).

Карьера:

  • 2009 -  старший научный сотрудник
  • 2009-2017 - ученый секретарь
  • 2017-2019 - заведующий лабораторией численного анализа стохастических дифференциальных уравнений
  • 2018 -2019 - заместитель директора по научной работе 
  • 2018 - главный научный сотрудник
  • 2018 - 2019 - врио директора 
  • с 2019 -  директор

Педагогическая деятельность:

  • Новосибирский государственный университет, кафедра вычислительных систем, и.о. заведующего кафедрой

Научная и педагогическая работа по приглашению:

  • Cambridge University, UK, researcher (2003-2004);
  • Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics, Berlin, Germany, researcher (2005);
  • University of Pisa, Italy, researcher (2006, 2007).
Ученая степень: 
доктор физико-математических наук
Ученое звание: 
профессор
Исследовательские интересы: 
  • численное решение линейных и нелинейных кинетических уравнений методом численного статистического моделирования;
  • параллельные и распределенные вычисления;
  • параллельные генераторы псевдослучайных чисел;
  • стандартные пакеты прикладных программ численного статистического моделирования.

Личная страница с разработками в области распределенного численного статистического моделирования: http://osmf.sscc.ru/~mam/index_rus.html

Научные достижения (премии, награды, гранты): 
грант Президента РФ по поддержке молодых учёных -- кандидатов наук № 587.2008.1 (руководитель);
грант INTAS № 05-109-5267 (руководитель);
грант РФФИ № 06-01-00586 (руководитель);
грант РФФИ № 09-01-00639 (руководитель);
грант РФФИ № 12-01-00727 (руководитель);
грант РФФИ № 15-01-08988 (руководитель);
грант РФФИ № 18-01-00599 (руководитель).
E-mail: 

marchenko@sscc.ru

Рабочий телефон: 
(383) 330-83-53
Внутренний телефон: 
20-22
Номер комнаты: 
3-346
Действующий сотрудник: 
Да

Публикации

Название Авторы (сотрудники ИВМиМГ) Выходные данные Файл
Digital Twins in Large-Scale Scientific Infrastructure Projects Косяков Денис Викторович, Марченко Михаил Александрович Supercomputing Frontiers and Innovations, 10(3), 88–106. https://doi.org/10.14529/jsfi230308
ИТ-обеспечение экспериментальных станций ЦКП «СКИФ» Марченко Михаил Александрович, Маринин Игорь Валерьевич Электронный сборник статей Под общей редакцией К. И. Шефер. – Новосибирск : Федеральный исследовательский центр «Институт катализа им. Г. К. Борескова Сибирского отделения Российской академии наук», 2022. – С. 76-89. – EDN DZEJRK
Интегрирующая платформа для сбора и анализа данных природоохранного мониторинга Марченко Михаил Александрович, Гусяков Вячеслав Константинович, Маринин Игорь Валерьевич, Пененко Владимир Викторович, Пененко Алексей Владимирович, Родионов Алексей Сергеевич, Токтошов Гулжигит Ысакович Марченко М.А., Гусяков В.К., Маринин И.В., Пененко В. В., Пененко А.В., Родионов А.С., Токтошов Г.Ы. Интегрирующая платформа для сбора и анализа данных природоохранного мониторинга // Изучение водных и наземных экосистем: история и современность Международная научная конференция, посвящённая 150-летию Севастопольской биологической станции —Института биологии южных морей имени А. О. Ковалевского и 45-летию НИС «Профессор Водяницкий» Тезисы докладов, 13–18 сентября 2021 г.,Севастополь, РФ, с.632-633. https://elibrary.ru/item.asp?id=46715092 Иконка PDF marchenko6_2021_abs.pdf
Numerical-statistical study of the prognostic efficiency of the SEIR model Лотова Галия Зуфаровна, Лукинов Виталий Леонидович, Марченко Михаил Александрович, Михайлов Геннадий Алексеевич, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, vol.36, No.6, pp.337-345, 2021
Numerical-statistical study of the prognostic efficiency of the SEIR model Лотова Галия Зуфаровна, Лукинов Виталий Леонидович, Марченко Михаил Александрович, Михайлов Геннадий Алексеевич, Смирнов Дмитрий Дмитриевич G. Z. Lotova (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), V. L. Lukinov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), M. A. Marchenko (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), G.A. Mikhailov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), and D. D. Smirnov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS), Numerical-statistical study of the prognostic efficiency of the SEIR model // RJNAMM, vol.36, No.6, pp.337-345, 2021 Q2, Web of Science, Scopus. Работа выполнена в рамках госзадания ИВМиМГ СО РАН проект № 0251-2021-0002.
Параллельный алгоритм численного метода моделирования массопереноса в трещиновато-поровом коллекторе на суперкомпьютере Марченко Михаил Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич, Черных Игорь Геннадьевич .Д. Смирнов (Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН), Ю.О. Бобренёва (Уфимский государственный нефтяной технический университет), А.А. Мазитов (Уфимский федеральный исследовательский центр РАН), М.А. Марченко (Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН), И.М. Губайдуллин (Уфимский государственный нефтяной технический университет, Уфимский федеральный исследовательский центр РАН), И.Г.Черных (Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН) Параллельный алгоритм численного метода моделирования массопереноса в трещиновато-поровом коллекторе на суперкомпьютере // Параллельные вычислительные технологии – XIV международная конференция, ПаВТ'2020, г. Пермь, 31 марта – 2 апреля 2020 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2020. 340 с., РИНЦ, Работа выполнена при финансовой поддержке грантов РФФИ (коды проекта 19-37-50025, 18-01-00599), а также в рамках госзадания ИВМиМГ СО РАН проект № 0315-2019-0002. https://doi.org/10.14529/pct2020
Применение платформы HPC Community Cloud для автоматической генерации интерактивного суперкомпьютерного приложения на примере статистического моделирования газовых разрядов Городничев Максим Александрович, Марченко Михаил Александрович, Перепёлкин Владислав Александрович М.А. Городничев, М.А. Марченко, В.А. Перепёлкин Применение платформы HPC Community Cloud для автоматической генерации интерактивного суперкомпьютерного приложения на примере статистического моделирования газовых разрядов // Марчуковские научные чтения 2020 : Тезисы Междунар. конф., посв. 95-летию со дня рождения акад. Г. И. Марчука Новосибирск, 19-23 октября 2020 г. / Ин-т вычислит. математики и матем. геофизики СО РАН. – Новосибирск : ИПЦ НГУ, 2020. С. 104-105. DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10175
Решение обратной задачи гравиметрии методом Монте-Карло на суперкомпьютере с использованием распределённых вычислений Марченко Михаил Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Марченко М.А., Серовайский С.Я., Смирнов Д.Д., Кенжебаева М.О. Решение обратной задачи гравиметрии методом Монте-Карло на суперкомпьютере с использованием распределённых вычислений. Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2019) Короткие статьи и описания плакатов XIII Международной научной конференции. 2019. С. 327-338., РИНЦ, ссылки в статье на 17-01-00698, 18-01-00599 (РФФИ).
Комплекс программ AMIKS для численного решения СДУ методом Монте-Карло на суперкомпьютерах Марченко Михаил Александрович, Иванов Александр Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Марченко М.А., Иванов А.А., Смирнов Д.Д. Комплекс программ AMIKS для численного решения СДУ методом Монте-Карло на суперкомпьютерах. ИВТ СО РАН – Новосибирск, 2017. - Т.22, №3. – С.61-70
Анализ стохастических колебаний методом Монте-Карло на суперкомпьютерах Артемьев Сергей Семёнович, Марченко Михаил Александрович, Корнеев Владимир Дмитриевич, Якунин Михаил Александрович, Иванов Александр Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Артемьев С. С., Марченко М. А., Корнеев В. Д., Якунин М. А., Иванов А. А., Смирнов Д. Д. Анализ стохастических колебаний методом Монте-Карло на суперкомпьютерах // Рос. акад. наук, Сиб. отд., ИВМиМГ – Новосибирск. Издательство СО РАН, 2016. – 294 С.
AMIKS – программа для численного анализа стохастических осцилляторов на массивно-параллельных вычислительных системах Артемьев Сергей Семёнович, Марченко Михаил Александрович, Иванов Александр Александрович, Корнеев Владимир Дмитриевич, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Артемьев С. С., Марченко М. А., Иванов А. А., Корнеев В. Д., Смирнов Д. Д. AMIKS – программа для численного анализа стохастических осцилляторов на массивно-параллельных вычислительных системах // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016616439.
Efficient Computational Approaches for Parallel Stochastic Simulation on Supercomputers Марченко Михаил Александрович Parallel Programming: Practical Aspects, Models and Current Limitations, Editor: Mikhail S. Tarkov, Nova Publishers, ISBN: 978-1-60741-263-2, pp. 117-142 (2014)
Optimization of parallel Monte Carlo algorithm for simulation of trajectories of branching processes Марченко Михаил Александрович Abstracts of the International conference "Advanced mathematics, computations and applications – 2014", Novosibirsk, Russia. June 8–11, 2014. Novosibirsk: Academizdat, 2014. ISBN 978-5-9904865-8-4. P.29
Stochastic simulation of electron avalanches on supercomputers Рогазинский Сергей Валентинович, Марченко Михаил Александрович Abstract Book (Editor: Jing Fan). 29th International Symposium on Rarefied Gas Dynamics, July 13-18,2014, Xi'an, China
Using Simulation System AGNES for Modeling Execution of Parallel Algorithms on Supercomputers Марченко Михаил Александрович Proceedings of the 2014 International Conference on System, Control, Signal Processing and Informatics (SCSI’2014), Prague, Czech Republic, April 2-4, 2014, p. 66-70
Using Simulation System AGNES for Modeling Execution of Parallel Algorithms on Supercomputers Computers, Automatic Control, Signal Processing and Systems Science Родионов Алексей Сергеевич, Черных Игорь Геннадьевич, Глинский Борис Михайлович, Куликов Александр Иванович , Марченко Михаил Александрович, Подкорытов Дмитрий Игоревич Rodionov A.S., Chernikh I.G., Glinskij B.M., Kulikov I.M., Marchenko M.A., Podkoritov D.I. Using Simulation System AGNES for Modeling Execution of Parallel Algorithms on Supercomputers Computers, Automatic Control, Signal Processing and Systems Science. Proceedings of the 2014 Intern. Conf. on Systems, Control, Signal Processing and Informatics II (SCSI '14) Prague, Czech Republic April 2-4, 2014. Recent Advances in Electrical Engineering Series - 33, ISSN: 1790-5117, ISBN: 978-1, 66-70c
Отображение параллельных алгоритмов на суперкомпьютеры экзафлопсной производительности на основе имитационного моделирования Родионов Алексей Сергеевич, Глинский Борис Михайлович, Марченко Михаил Александрович, Караваев Дмитрий Алексеевич Родионов А.С., Глинский Б.М., Марченко М.А., Караваев Д.А. Отображение параллельных алгоритмов на суперкомпьютеры экзафлопсной производительности на основе имитационного моделирования. Интеллектуализация обработки информации: 10-я международная конференция. Греция. О. Крит, 4 - 11 октября. Тезисы докладов. - М. Торус Пресс,,82-82c
Mappings of parallel algorithms on supercomputers with exaflops performance on the basis of simulation Родионов Алексей Сергеевич, Глинский Борис Михайлович, Марченко Михаил Александрович, Караваев Дмитрий Алексеевич Rodionov A.S., Glinskij B.M., Marchenko M.A., Karavaev D.A. Mappings of parallel algorithms on supercomputers with exaflops performance on the basis of simulation. Machine Learning and Data Analysis. Springer. 2014. V. 1, № 10., 1451-1465c
Numerical statistical modelling algorithms for electron avalanches in gases Лотова Галия Зуфаровна, Марченко Михаил Александрович, Михайлов Геннадий Алексеевич, Рогазинский Сергей Валентинович, Ухинов Сергей Анатольевич Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. Vol. 29, Iss. 4, pp. 251-263 (2014)
Параллельная реализация метода Монте-Карло для моделирования развития электронных лавин в газе Лотова Галия Зуфаровна, Марченко Михаил Александрович, Михайлов Геннадий Алексеевич, Рогазинский Сергей Валентинович, Ухинов Сергей Анатольевич Известия высших учебных заведений. Физика. 2014. Т. 57. № 3-2. С. 182-185.
AGNES: simulation tool for scalability analysis of a parallel algorithms Черных Игорь Геннадьевич, Глинский Борис Михайлович, Марченко Михаил Александрович, Родионов Алексей Сергеевич, Куликов Игорь Михайлович, Подкорытов Дмитрий Игоревич, Винс Дмитрий Владимирович Chernykh I., Glinskiy B., Marchenko M., Rodionov A., Kulikov I., Podkorytov D., Weins D. "AGNES: simulation tool for scalability analysis of a parallel algorithms" // Book of posters of PRACE Conf. of scientific omputing, Paphos, (Cyprus), 2013. Poster N 16.
AGNES: simulation tool for scalability analysis of a parallel algorithms" Родионов Алексей Сергеевич, Черных Игорь Геннадьевич, Глинский Борис Михайлович, Марченко Михаил Александрович, Куликов Игорь Михайлович Rodionov A.S., Chernikh I.G., Glinskij B.M., Marchenko M.A., Kulikov I.M., Weins D. AGNES: simulation tool for scalability analysis of a parallel algorithms. Book of posters of PRACE Conference Of Scientific Computing 2013 (Paphos, Cyprus, 2013), Poster No.16, 8-16c
Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях Глинский Борис Михайлович, Родионов Алексей Сергеевич, Марченко Михаил Александрович, Караваев Дмитрий Алексеевич, Винс Дмитрий Владимирович Глинский Б.М., Родионов А.С., Марченко М.А., Караваев Д.А., Подкорытов Д.И., Винс Д.В. Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях // Вестник УГАТУ, 2013. Т.17. №5 (58). С.200-209.
Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях Родионов Алексей Сергеевич, Глинский Борис Михайлович, Марченко Михаил Александрович, Караваев Дмитрий Алексеевич, Подкорытов Дмитрий Игоревич Родионов А.С., Глинский Б.М., Марченко М.А., Караваев Д.А., Подкорытов Д.И. Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях. Вестник УГАТУ, Т. 17, № 5(58) (2013), 200-209c
Отображения параллельных алгоритмов для суперкомпьютеров экзафлопсной производительности на основе имитационного моделирования Глинский Борис Михайлович, Марченко Михаил Александрович, Михайленко Борис Григорьевич, Родионов Алексей Сергеевич, Черных Игорь Геннадьевич, Караваев Дмитрий Алексеевич, Подкорытов Дмитрий Игоревич, Винс Дмитрий Владимирович Глинский Б. М., Марченко М. А., Михайленко Б. Г., Родионов А. С., Черных И. Г., Караваев Д. А., Подкорытов Д. И., Винс Д. В. Отображения параллельных алгоритмов для суперкомпьютеров экзафлопсной производительности на основе имитационного моделиро- вания // Информ. технол. и вычисл. системы. 2013. № 4. С. 3–14. Импакт-фактор – 0,304.
Отображения параллельных алгоритмов для суперкомпьютеров экзафлопсной производительности на основе имитационного моделирования Родионов Алексей Сергеевич, Глинский Борис Михайлович, Марченко Михаил Александрович, Черных Игорь Геннадьевич, Караваев Дмитрий Алексеевич Родионов А.С., Глинский Б.М., Марченко М.А., Черных И.Г., Караваев Д.А., Михайленко Б.Г., Винс Д.В. Отображения параллельных алгоритмов для суперкомпьютеров экзафлопсной производительности на основе имитационного моделирования. Информационные технологии и вычислительные системы, 2013, № 4, Импакт-фактор (РИНЦ) - 0,304, 3-14c
Отображения параллельных алгоритмов для суперкомпьютеров экзафлопсной производительности на основе имитационного моделирования Глинский Борис Михайлович, Михайленко Борис Григорьевич, Марченко Михаил Александрович, Родионов Алексей Сергеевич, Черных Игорь Геннадьевич, Караваев Дмитрий Алексеевич, Подкорытов Дмитрий Игоревич, Винс Дмитрий Владимирович Информ. технол. и выч. системы. 2013. № 4. C. 3–14.
Scaling the distributed stochastic simulation to exaflop supercomputers Глинский Борис Михайлович, Родионов Алексей Сергеевич, Марченко Михаил Александрович, Подкорытов Дмитрий Игоревич, Винс Дмитрий Владимирович Glinsky B., Rodionov A., Marchenko M., Podkorytov D, Weins D. Scaling the distributed stochastic simulation to exaflop supercomputers // Proc. of the IEEE 14th Intern. conf. on high performance comput. and ommun., Liverpool (UK), June 25–27 2012. P. 1131–1136.
Scaling the Distributed Stochastic Simulation to Exaflop Supercomputers Родионов Алексей Сергеевич, Глинский Борис Михайлович, Марченко Михаил Александрович, Подкорытов Дмитрий Игоревич Rodionov A.S., Glinskij B.M., Marchenko M.A., Podkoritov D.I. Scaling the Distributed Stochastic Simulation to Exaflop Supercomputers. High Performance Computing and Communication & 2012 IEEE 9th International Conference on Embedded Software and Systems (HPCC-ICESS), 2012 IEEE 14th International Conference on, 1131-1136c
Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях Глинский Борис Михайлович, Родионов Алексей Сергеевич, Марченко Михаил Александрович, Караваев Дмитрий Алексеевич, Подкорытов Дмитрий Игоревич, Винс Дмитрий Владимирович Глинский Б. М., Родионов А. С., Марченко М. А., Караваев Д. А., Подкорытов Д. И., Винс Д. В. Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях // Труды Междунар. суперкомпьютерной конференции и конференции молодых ученых "Научный сервис в сети Интернет", Абрау-Дюрсо, 17–22 сент. 2012 г. С. 93-98.
Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях Родионов Алексей Сергеевич, Глинский Борис Михайлович, Марченко Михаил Александрович, Караваев Дмитрий Алексеевич, Подкорытов Дмитрий Игоревич Родионов А.С., Глинский Б.М., Марченко М.А., Караваев Д.А., Подкорытов Д.И. Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях. Тр. Межд. суперкомпьютерной конф.и конф. молодых ученых "Научный сервис в сети интернет: поиск новых решений", 17-22 сентября 2012 г., п. Абрау-Дюрсо. - М.: Изд-во МГУ, 2012., 93-98c
Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях Глинский Борис Михайлович, Родионов Алексей Сергеевич, Марченко Михаил Александрович, Караваев Дмитрий Алексеевич, Винс Дмитрий Владимирович Глинский Б.М., Родионов А.С., Марченко М.А., Караваев Д.А., Подкорытов Д.И., Винс Д.В. Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях // Труды международной суперкомпьютерной конференции и конференции молодых ученых "Научный сервис в сети интернет: поиск новых решений", 17–22 сентября 2012 г., п. Абрау-Дюрсо. — М.: Изд-во МГУ, 2012. — С. 93–98.
Мульти-агентное моделирование параллельных высокопроизводительных вычислений для прогноза масштабируемости алгоритмов и настройки их параметров Родионов Алексей Сергеевич, Глинский Борис Михайлович, Марченко Михаил Александрович, Подкорытов Дмитрий Игоревич Родионов А.С., Глинский Б.М., Марченко М.А., Подкорытов Д.И. Мульти-агентное моделирование параллельных высокопроизводительных вычислений для прогноза масштабируемости алгоритмов и настройки их параметров. Параллельные вычисления и задачи управления PACO'2012. Труды шестой международной конференции. - М.: ИПУ РАН, 2012, Том 2., 59-63c
Агентно-ориентированный подход к имитационному моделированию суперЭВМ экзафлопсной производительности в приложении к распределенному статистическому моделированию Глинский Борис Михайлович, Родионов Алексей Сергеевич, Марченко Михаил Александрович, Подкорытов Дмитрий Игоревич, Винс Дмитрий Владимирович Глинский Б. М., Родионов А. С., Марченко М. А., Подкорытов Д. И., Винс Д. В. Агентно-ориентированный подход к имитационному моделированию суперЭВМ эк- зафлопсной производительности в приложении к распределенному статистическому моделированию // Вестн. ЮУрГУ, 2012. № 18 (277). Вып. 12. С. 93–106.
Агентно-ориентированный подход к имитационному моделированию суперЭВМ экзафлопсной производительности в приложении к распределенному статистическому моделированию Подкорытов Дмитрий Игоревич, Глинский Борис Михайлович, Родионов Алексей Сергеевич, Марченко Михаил Александрович Подкорытов Д.И., Глинский Б.М., Родионов А.С., Марченко М.А. Агентно-ориентированный подход к имитационному моделированию суперЭВМ экзафлопсной производительности в приложении к распределенному статистическому моделированию. Вестник ЮУрГУ, 2012. № 18 (277), Вып. 12., 93-106c
Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях Глинский Борис Михайлович, Родионов Алексей Сергеевич, Марченко Михаил Александрович, Караваев Дмитрий Алексеевич, Подкорытов Дмитрий Игоревич, Винс Дмитрий Владимирович Глинский Б. М., Родионов А. С., Марченко М. А., Караваев Д. А., Подкорытов Д. И., Винс Д. В.Использование имитационного моделирования для настройки параметров масштабируемых алгоритмов при высокопроизводительных вычислениях // Вестн. УГАТУ. 2012 (в печати).
Об агентно-ориентированном подходе к имитационному моделированию суперЭВМ экзафлопсной производительности Глинский Борис Михайлович, Родионов Алексей Сергеевич, Марченко Михаил Александрович Б.М. Глинский, А.С. Родионов, М.А. Марченко. Об агентно-ориентированном подходе к имитационному моделированию суперЭВМ экзафлопсной производительности // Труды Международной суперкомпьютерной конференции "Научный сервис в сети Интернет: экзафлопсное будущее", Новороссийск, 19-24 сентября 2011 г., с. 159-165.