Nie jesteś zalogowany | zaloguj się

Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego

  • Skala szarości
  • Wysoki kontrast
  • Negatyw
  • Podkreślenie linków
  • Reset

Biomatematyka i teoria gier

Opis

Matematyczny opis różnych zjawisk biologicznych oraz analiza matematycznych modeli (równania różniczkowe zwyczajne, równania różniczkowe cząstkowe, równania z opóźnieniem, równania różniczkowo-całkowe, procesy Markowa, równania różnicowe) pojawiających się w biomatematyce. Matematyczny opis wzrostu raka i jego terapii.

Seminaria

Dowiązania

Pracownicy i doktoranci

  • Modelowanie procesów nowotworowych (w szczególności nabytej lekooporności), badanie optymalnych terapii z uwzględnieniem konkurencji między komórkami nowotworowymi wrażliwymi na terapię i lekoopornymi
  • Równania różniczkowe z opóźnionym argumentem, układy wielu, oddziałujących między sobą cząstek, zastosowanie aparatu matematycznego do opisu zjawisk biologicznych; w szczególności modele wzrostu nowotworu i działania układu immunologicznego
  • Modelowanie rozprzestrzeniania gruźlicy z uwzględnieniem podziału populacji na osoby bezdomne i niebezdomne, modelowanie terapii łączonej (IL2 z terapią przeciwretrowirusową) wirusa HIV
  • Modelowanie regulacji cyklu komórkowego
  • Układy/półukłady dynamiczne generowane przez równania różniczkowe zwyczajne, równania z opóźnionym argumentem, równania reakcji-dyfuzji, także dyskretne układy dynamiczne, w zastosowaniach do opisu różnych zjawisk naturalnych. Modelowanie dynamiki wzrostu i terapii nowotworów, modelowanie reakcji odpornościowej organizmu (także w kontekście immunoterapii nowotworów), modele ekologiczne, epidemiologiczne i ekoepidemiologiczne, modelowanie relacji diadycznych, modelowanie pracy serca. Badanie wpływu opóźnienia czasowego lub/i dyfuzji na stabilność układów; teoria bifurkacji. Poszukiwanie optymalnych strategii terapeutycznych.
  • Neurobiologia Obliczeniowa; Neuroinformatyka; Biofizyka. Matematyczne modelowanie procesów zachodzących w mózgu. W szczególności, modelowanie dynamiki neuronów i synaps, ich metabolizmu oraz termodynamiki. Analizowanie ewolucyjnych praw skalowania i optymalizacji w mózgu. Modelowanie mechanizmów plastyczności synaps i ich związku z procesami uczenia i pamięci w mózgu. Ponadto, modelowanie układu nerwowego nicienia C. elegans w odniesieniu do lokomocji.
  • Niestandardowe schematy różnicowe w zastosowaniu do modeli epidemiologicznych
  • Równania różniczkowo-całkowe, równania nielokalne i ich zastosowania w biologii; związki między opisem mikroskopowym i opisem makroskopowym: od stochastycznych półgrup do układów RRCz; chaos topologiczny
  • Biologia systemów: matematyczne modele komórkowych szlaków sygnałowych, skokowe procesy Markowa, nierównowagowa fizyka statystyczna układów biologicznych, teoria i przetwarzanie informacji w układach biologicznych, badanie wpływu zaburzeń losowych i opóźnień czasowych w dynamicznych układach biologicznych, modele ekspresji i regulacji genów. Teoria gier ewolucyjnych: opóźnienia czasowe w stochastycznych grach ewolucyjnych, gry ewolucyjne na grafach, w tym na grafach losowych, matematyczne modele dylematów społecznych. Mechanika statystyczna, matematyczne modele kwazikryształów: stabilność nieokresowych stanów podstawowych klasycznych gazów sieciowych, miary Gibbsa, dynamiczne układy podstawieniowe, teoria ergodyczna, probabilistyczne automaty komórkowe.
  • Równania różniczkowe z opóźnieniem w postaci dyskretnej lub dystrybucyjnej; automaty komórkowe; matematyczne modelowanie zjawisk biologicznych, chemicznych i medycznych takich jak: rozwój nowotworów, angiogeneza (formowanie się naczyń krwionośnych), wzrost wielokomórkowych sferoidów (multicellular spheroids) z uwzględnieniem rozwoju rdzenia nekrotycznego, cykl komórkowy, wzajemne oddziaływania nowotwór układ odpornościowy, rozprzestrzenianie się infekcji, transmisja lekoopornych bakterii, badanie i opracowywanie skuteczniejszych (łączonych) trapi przeciwnowotworowych oraz strategii zapobiegania transmisji bakterii; Matematyczny opis stanu emocjonalnego porozumiewających się ludzi oraz związków międzyludzkich
  • Teoria gier ewolucyjnych, gry koalicyjne z wypłatami ubocznymi, wieloosobowe dylematy społeczne, dynamika populacji, modele uczenia się, układy wieloagentowe.
  • Teoria gier, gry dynamiczne, gry różniczkowe, optymalizacja dynamiczna, równania i układy równań Bellmana, zasada maksimum Pontriagina, teoria gier w zastosowaniu do eksploatacji ekosystemów, numeryczne rozwiązywanie gier i zagadnień optymalizacji dynamicznej, zastosowania matematyki w ekonomii i ekologii
  • Teoria gier, gry dynamiczne, gry różniczkowe, optymalizacja dynamiczna, równania i układy równań Bellmana, zasada maksimum Pontriagina, teoria gier w zastosowaniu do eksploatacji ekosystemów i interakcji rynkowych o charakterze dynamicznym, modele z continuum graczy, istnienie i własności równowagi Nasha, zastosowania matematyki w ekonomii i ekologii
  • Nieliniowe równania rozniczkowe czastkowe; własności rozwiązań ewolucyjnych równań cząstkowych gdy czas dąży do nieskończonościl; modelowanie zjawisk biologicznych: oddziaływania typu drapieżnik-ofiara w ekosystemach wodnych; oddziaływania pomiędzy komórkami i zewnętrznymi agentami molekularnymi: chemotaksja, transport morfogenów w tkance
  • Teoria gier, gry dynamiczne, gry różniczkowe, optymalizacja dynamiczna, równania i układy równań Bellmana, zasada maksimum Pontriagina, teoria gier w zastosowaniu do eksploatacji ekosystemów i surowców nieodnawialnych, zastosowania matematyki w ekonomii i ekologii