| abstract
| - Юрий Иванович Журавлёв создал новые направления в науке, такие как теория локальных алгоритмов оптимизации, алгоритмы вычисления оценок, алгебраическая теория алгоритмов. Его исследования во многих областях прикладной математики и информатики стали классическими и определяют основные направления исследований в дискретной математике, теории распознавания и прогнозирования. Ю. И. Журавлёв создал всемирно известную научную школу в области распознавания и прогнозирования. Среди его учеников более 100 кандидатов и 26 докторов наук, в том числе 2 члена-корреспондента РАН. Многие ученики Журавлёва Ю. И. сами руководят научными школами в России и за рубежом. Ю. И. Журавлёв — заслуженный профессор МГУ им. М. В. Ломоносова. В 1984 г. избран членом-корреспондентом АН СССР, а в 1992 г. — академиком РАН. Академик РАН (1992 г.), заслуженный профессор МГУ. Доктор физико-математических наук (1965 г.). Зам. директора ВЦ РАН по научной работе. В 1989 г. за цикл прикладных работ ему и ряду его учеников была присуждена Премия Совета Министров СССР. В 1992 г. Юрий Иванович стал академиком РАЕН, в 1993 г. — иностранным членом Испанской королевской академии. Он — член Национальной Академии наук Украины, избран в Европейскую академию наук, награжден Кавалерским крестом Ордена Почета Республики Польша. Он избран председателем секции «Прикладная математика и информатика», заместителем академика-секретаря Отделения математических наук РАН. Он — председатель Научного Совета по комплексной проблеме «Кибернетика» РАН (с 1998), создатель и главный редактор Международного научного журнала «Pattern Recognition and Image Analysis», председатель Экспертного Совета по присуждению ученых степеней и званий в области управления, вычислительной техники и информатики ВАК России. Награжден 8-ю орденами и медалями СССР и России. Область научных интересов: математическая кибернетика и теоретическая информатика; дискретный анализ; теория локальных алгоритмов обработки информации; разработка математических методов принятия решений на основе неполной, противоречивой, разнородной информации; методы прогнозирования и распознавания
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)