Development and study of a system for mapping with simultaneous control of current location and distance covered in mobile autonomous devices

Роботу виконано на кафедрі ком’пютерно-інтегрованих технологій Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України Захист відбудеться 21 грудня 2020 р. о 08 .00 годині на засіданні екзаменаційної комісії № 24 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул.Руська, 56, навчальний корпус №1, ауд. 403У роботі було розроблено автоматизовану систему для побудови карти з одночасним контролем наявного місцерозташування і пройденого шляху в мобільних автономних засобах. Було розроблено структурну та функціональну схему системи автоматизації. Розроблено функціонал дистанційного керування в ручному режимі використовуючи програмне забезпечення на ПК. Мобільний засіб оснащено камерою і платою-комп’ютером Raspberry Pi 3, драйвером двигуна постійного струму L293d та чотирма двигунами постійного струму. Відеопотік з відеокамери поступає на міні-комп’ютер Raspberry Pi 3, де кожен кадр обробляється, співставляється з попередніми кадрами і будується карта місцевості за допомогою виявлених ознак в кожному кадрі відеопотоку. In the work the automated system for construction of a map with simultaneous control of the available location and the passed way in mobile autonomous means was developed. The structural and functional scheme of the automation system was developed. Developed the functionality of remote control in manual mode using software on a PC. The mobile device is equipped with a camera and a Raspberry Pi 3 computer board, an L293d DC motor driver and four DC motors. The video stream from the camcorder is fed to the Raspberry Pi 3 mini-computer, where each frame is processed, mapped to previous frames, and a terrain map is built using the features detected in each frame of the video stream.ЗМІСТ ВСТУП 3 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 4 1.1. Походження проблеми SLAM 4 1.2. Аналіз алгоритмів монокулярного SLAM 8 1.3. Сучасні та альтернативні підходи до вирішення проблеми SLAM 11 1.4. Аналіз реалізацій SLAM алгоритмів 13 2. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 16 2.1. Рекурсивне Баєсове оцінювання 16 2.1.1. Рекурсивна оцінка 16 2.1.2. Баєсова оцінка 17 2.2. Представлення просторової карти і стану системи 19 2.3. Баєсова фільтрація 22 2.4. Фільтр Калмана 24 2.5. Розширений фільтр Калмана 26 2.6. Корпускулярний фільтр 27 3. ТЕХНОЛОГІЧНА ЧАСТИНА 30 3.1. Опис конструкції прототипу 30 3.2. Програмна реалізація SLAM алгоритму 33 4. КОНСТРУКТОРСЬКА ЧАСТИНА 37 4.1. Структурні елементи SLAM та симуляція 37 4.1.1. Симуляція карти 39 4.1.2. Симуляція давачів одометрії 42 4.1.3. Симуляція енкодерів 45 4.1.4. Симуляція LiDAR 50 5. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 55 5.1. Вибір двигунів і енкодерів 55 5.2. Вибір LiDAR 57 5.3. Raspberry Pi і операційна система 62 5.4. Операційна система робота 65 6. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 69 6.1. Загальна характеристика приміщення і робочого місця 70 6.2. Аналіз потенційно небезпечних і шкідливих виробничих факторів на робочому місці 73 6.3. Безпека в надзвичайних ситуаціях 75 ВИСНОВКИ 78 БІБЛІОГРАФІЯ 79 ДОДАТКИ 8

Розроблення лінгвометричного методу автоматичного визначення автора текстового контенту на основі статистичного аналізу коефіцієнтів мовної різноманітності

We have developed the linguometric method for algorithmic support of content monitoring processes to solve the problem of the automatic identification of the author of the Ukrainian text content based on the technology of statistical analysis of the language diversity coefficients. The decomposition of the method for identification of the author based on the analysis of such speech factors as lexical diversity, degree (measure) of syntactic complexity, speech coherence, indexes of exclusivity and concentration of a text was performed. Such parameters of the author’s style as the number of words in the specified text, the total number of words in this text, the number of sentences, the number of prepositions, the number of conjunctions, the number of words with the frequency of 1, the number of words with the frequency of 10 and more were analyzed. The features of the developed methods are the adaptation of the morphological and syntactic analysis of lexical units to the peculiarities of the structures of Ukrainian words/texts. That is, when analyzing linguistic units of the word type, their belonging to a part of speech and declension within this part of speech was taken into account. For this, the flections of these words for their classification, separation of the base for the formation of the corresponding alphabetic-frequency dictionaries were analyzed. Filling these dictionaries was subsequently taken into consideration at the following stages of the identification of the authorship of a text, such as the calculation of parameters and coefficients of the author's speech. Syntactic words (stop or anchor) words are most essential for an individual style of an author, as they are not related to the subject and content of the publication. We compared the results in a set of 200 one-author papers in the technical area of more than 100 different authors over the period of 2001–2017 to determine if and how the coefficients of diversity of a text of these authors change within different periods of time. It was found that for the selected experimental base of more than 200 papers, the best results according to the density criterion are reached by the method for analysis of an article without the initial compulsory information, such as abstracts and keywords in different languages, as well as the list of literature.Разработано лингвометричний метод алгоритмического обеспечения процессов контент–мониторинга для решения задачи автоматического определения автора русскоязычного текстового контента на основе технологии статистического анализа коэффициентов языкового разнообразия. Проведения декомпозиции метода определения автора на основе анализа таких коэффициентов речи как лексическая разнообразие, степень (мера) синтаксической сложности, связность речи, индексы исключительности и концентрации текста. Проанализированы также параметры авторского стиля как количество слов в определенном тексте, общее количество слов этого текста, количество предложений, количество предлогов, количество союзов, количество слов с частотой 1, количество слов с частотой 10 и больше. Особенностями разработанного является адаптация морфологического и синтаксического анализа лексических единиц к особенностям конструкций украиноязычных слов / текстов. То есть при анализе лингвистических единиц типа слов, учитывалась их принадлежность к части речи и склонение в пределах этой части речи. Для этого проводился анализ флексий этих слов для их классификации, выделение основы для формирования соответствующих алфавитно–частотных словарей. Наполнение этих словарей в дальнейшем учитывались на следующих шагах определения авторства текста как расчет параметров и коэффициентов авторской речи. Для индивидуального стиля писателя показательны именно служебные (стоп или опорные) слова, поскольку они никак не связаны с темой и содержанием публикации. Проведено сравнение результатов на множестве 200 самостоятельных работ технического направления около 100 различных авторов период 2001–2017 гг. Для определения меняются и как коэффициенты разнообразия текста этих авторов в разные промежутки времени. Выявлено, что для выбранной экспериментальной базы из более 200 работ лучших результатов по критерию плотности достигает метод анализа статьи без начальной обязательной информации как аннотации и ключевые слова на разных языках, а также список литературыРозробленно лінгвометричний метод алгоритмічного забезпечення процесів контент-моніторінгу для розв’язання задачі автоматичного визначення автора україномовного текстового контенту на основі технології статистичного аналізу коефіцієнтів мовної різноманітності. Проведено декомпозицію методу визначення автора на основі аналізу таких коефіцієнтів мовлення як лексична різноманітність, ступінь (міра) синтаксичної складності, зв’язність мовлення, індекси винятковості та концентрації тексту. Проаналізовані також параметри авторського стилю як кількість слів у певному тексті, загальна кількість слів цього тексту, кількість речень, кількість прийменників, кількість сполучників, кількість слів із частотою 1, та кількість слів із частотою 10 та більше.Особливостями розробленого є адаптація морфологічного та синтаксичного аналізу лексичних одиниць до особливостей конструкцій україномовних слів/текстів. Тобто при аналізі лінгвістичних одиниць типу слів, враховувалась належність до частини мови та відмінювання в межах цієї частини мови. Для цього провадився аналіз флексій цих слів для класифікації, виділення основи для формування відповідних алфавітно-частотних словників. Наповнення цих словників в подальшому враховувалися на наступних кроках визначення авторства тексту як розрахунок параметрів та коефіцієнтів авторського мовлення. Для індивідуального стилю письменника показовими є саме службові (стопові або опорні) слова, оскільки вони ніяк не пов’язані з темою і змістом публікації.Проведено порівняння результатів на множині 200 одноосібних робіт технічного спрямування біля 100 різних авторів за період 2001–2017 рр. для визначення чи змінюються і як коефіцієнти різноманітності тексту цих авторів в різні проміжки часу. Виявлено, що для обраної експериментальної бази з понад 200 робіт найкращих результатів за критерієм щільності досягає метод аналізу статті без початкової обов’язкової інформації як анотації та ключові слова різними мовами, а також списку літератур

Розроблення лінгвометричного методу автоматичного визначення автора текстового контенту на основі статистичного аналізу коефіцієнтів мовної різноманітності

We have developed the linguometric method for algorithmic support of content monitoring processes to solve the problem of the automatic identification of the author of the Ukrainian text content based on the technology of statistical analysis of the language diversity coefficients. The decomposition of the method for identification of the author based on the analysis of such speech factors as lexical diversity, degree (measure) of syntactic complexity, speech coherence, indexes of exclusivity and concentration of a text was performed. Such parameters of the author’s style as the number of words in the specified text, the total number of words in this text, the number of sentences, the number of prepositions, the number of conjunctions, the number of words with the frequency of 1, the number of words with the frequency of 10 and more were analyzed. The features of the developed methods are the adaptation of the morphological and syntactic analysis of lexical units to the peculiarities of the structures of Ukrainian words/texts. That is, when analyzing linguistic units of the word type, their belonging to a part of speech and declension within this part of speech was taken into account. For this, the flections of these words for their classification, separation of the base for the formation of the corresponding alphabetic-frequency dictionaries were analyzed. Filling these dictionaries was subsequently taken into consideration at the following stages of the identification of the authorship of a text, such as the calculation of parameters and coefficients of the author's speech. Syntactic words (stop or anchor) words are most essential for an individual style of an author, as they are not related to the subject and content of the publication. We compared the results in a set of 200 one-author papers in the technical area of more than 100 different authors over the period of 2001–2017 to determine if and how the coefficients of diversity of a text of these authors change within different periods of time. It was found that for the selected experimental base of more than 200 papers, the best results according to the density criterion are reached by the method for analysis of an article without the initial compulsory information, such as abstracts and keywords in different languages, as well as the list of literature.Разработано лингвометричний метод алгоритмического обеспечения процессов контент–мониторинга для решения задачи автоматического определения автора русскоязычного текстового контента на основе технологии статистического анализа коэффициентов языкового разнообразия. Проведения декомпозиции метода определения автора на основе анализа таких коэффициентов речи как лексическая разнообразие, степень (мера) синтаксической сложности, связность речи, индексы исключительности и концентрации текста. Проанализированы также параметры авторского стиля как количество слов в определенном тексте, общее количество слов этого текста, количество предложений, количество предлогов, количество союзов, количество слов с частотой 1, количество слов с частотой 10 и больше. Особенностями разработанного является адаптация морфологического и синтаксического анализа лексических единиц к особенностям конструкций украиноязычных слов / текстов. То есть при анализе лингвистических единиц типа слов, учитывалась их принадлежность к части речи и склонение в пределах этой части речи. Для этого проводился анализ флексий этих слов для их классификации, выделение основы для формирования соответствующих алфавитно–частотных словарей. Наполнение этих словарей в дальнейшем учитывались на следующих шагах определения авторства текста как расчет параметров и коэффициентов авторской речи. Для индивидуального стиля писателя показательны именно служебные (стоп или опорные) слова, поскольку они никак не связаны с темой и содержанием публикации. Проведено сравнение результатов на множестве 200 самостоятельных работ технического направления около 100 различных авторов период 2001–2017 гг. Для определения меняются и как коэффициенты разнообразия текста этих авторов в разные промежутки времени. Выявлено, что для выбранной экспериментальной базы из более 200 работ лучших результатов по критерию плотности достигает метод анализа статьи без начальной обязательной информации как аннотации и ключевые слова на разных языках, а также список литературыРозробленно лінгвометричний метод алгоритмічного забезпечення процесів контент-моніторінгу для розв’язання задачі автоматичного визначення автора україномовного текстового контенту на основі технології статистичного аналізу коефіцієнтів мовної різноманітності. Проведено декомпозицію методу визначення автора на основі аналізу таких коефіцієнтів мовлення як лексична різноманітність, ступінь (міра) синтаксичної складності, зв’язність мовлення, індекси винятковості та концентрації тексту. Проаналізовані також параметри авторського стилю як кількість слів у певному тексті, загальна кількість слів цього тексту, кількість речень, кількість прийменників, кількість сполучників, кількість слів із частотою 1, та кількість слів із частотою 10 та більше.Особливостями розробленого є адаптація морфологічного та синтаксичного аналізу лексичних одиниць до особливостей конструкцій україномовних слів/текстів. Тобто при аналізі лінгвістичних одиниць типу слів, враховувалась належність до частини мови та відмінювання в межах цієї частини мови. Для цього провадився аналіз флексій цих слів для класифікації, виділення основи для формування відповідних алфавітно-частотних словників. Наповнення цих словників в подальшому враховувалися на наступних кроках визначення авторства тексту як розрахунок параметрів та коефіцієнтів авторського мовлення. Для індивідуального стилю письменника показовими є саме службові (стопові або опорні) слова, оскільки вони ніяк не пов’язані з темою і змістом публікації.Проведено порівняння результатів на множині 200 одноосібних робіт технічного спрямування біля 100 різних авторів за період 2001–2017 рр. для визначення чи змінюються і як коефіцієнти різноманітності тексту цих авторів в різні проміжки часу. Виявлено, що для обраної експериментальної бази з понад 200 робіт найкращих результатів за критерієм щільності досягає метод аналізу статті без початкової обов’язкової інформації як анотації та ключові слова різними мовами, а також списку літератур

Покращення надійності систем водопостачання шляхом використання контролерів

Наук. кер.: В.А. ТолбатовВ результаті виконання даної роботи була розроблена система керування системою водопостачання, яка складається з трьох насосів та трьох вентилів. У процесі розробки використовувались сучасні технології комп'ютеризованих систем управління та теорія надійності. Отримана система є конкурентоздатною альтернативою іншим методам вирішення подібних завдань. Зважаючи на порівняно малу вартість компонентів системи, гнучкість та її велику швидкодію, вона є економічно найбільш вигідним рішенням для задоволення потреби в керуванні системою водопостачання. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2540

Аналіз розробленого квантитативного методу автоматичного визначення автора україномовного текстового контенту науково-технічного спрямування

A formal approach was proposed to implement text content attribution. The study was conducted with Ukrainian scientific and technical texts. The results of application of the designed algorithms of automatic attribution of the text content based on the NLP and stylemetry methods were analyzed. Prospects and features of application of stylemetry information technologies for attribution of the text content were considered. Quantitative content analysis of scientific and technical text content takes advantage of content monitoring and text content analysis based on NLP, Web-Mining and stylemetry methods to identify the multitude of authors whose talking style is similar to that of the analyzed text fragment. This narrows the range of search for further use in the stylemetry methods to determine the degree of belonging of the analyzed text to a particular author.Decomposition of the attribution method was carried out based on analysis of such talking coefficients as lexical diversity, degree (measure) of syntactic complexity, talking coherence, indexes of exclusivity and concentration of the text. At the same time, author's style parameters such as the number of words in a certain text, the total number of words of this text, the number of sentences, the number of prepositions, the number of conjunctions, the number of words with occurrence frequency 1, the number of words with occurrence frequency 10 or more were analyzed. Further experimental study requires testing of the proposed method in identifying keywords of texts of other categories: scientific humanitarian, artistic, journalistic, etc.Предложен формальный подход реализации определения автора текста. Исследование проводилось в украиноязычных научных текстах технического профиля. Проанализированы результаты применения разработанных алгоритмов автоматического определения автора текстового контента на основе методов NLP и стилементрии. Рассмотрены перспективы и особенности применения информационных технологий стилеметрии для определения автора текстового контента. Квантитативных контент-анализ текстового контента научно-технического направления использует преимущества контент-мониторинга и контент-анализа текста на основе методов NLP, Web-Mining и стилеметрии для определения множества авторов, слыл вещание которых сходны с исследуемым фрагментом текста. Это сужает круг поиска при дальнейшем использовании в методах стилеметрии для определения степени принадлежности анализируемого текста конкретном автору.Проведена декомпозиция метода определения автора на основе анализа таких коэффициентов речи как лексическая разнообразие, степень (мера) синтаксической сложности, связность речи, индексы исключительности и концентрации текста. Параллельно проанализированы такие параметры авторского стиля как количество слов в определенном тексте, общее количество слов этого текста, количество предложений, количество предлогов, количество союзов, количество слов с частотой 1, количество слов с частотой 10 и больше. Дальнейшего экспериментального исследования требует апробация предложенного метода для определения ключевых слов из других категорий текстов – научных гуманитарного профиля, художественных, публицистических и др.Запропоновано формальний підхід реалізації визначення автора україномовного тексту. Дослідження проводилось в україномовних наукових текстах технічного профілю. Проаналізовані результати застосування розроблених алгоритмів автоматичного визначення автора текстового контенту на основі методів NLP та стилеметрії. Розглянуто перспективи та особливості застосування інформаційних технологій стилеметрії для визначення автора текстового контенту. Квантитативний контент-аналіз текстового контенту науково-технічного спрямування використовує переваги контент-моніторингу та контент-аналізу тексту на основі методів NLP, Web-Mining та стилеметрії для визначення множини авторів, стилі мовлення яких подібні з досліджуваним уривком тексту. Це звужує коло пошуку при подальшому використанні в методах стилеметрії для визначення ступеня приналежності аналізованого тексту конкретному авторові.Проведено декомпозицію методу визначення автора на основі аналізу таких коефіцієнтів мовлення як лексична різноманітність, ступінь (міра) синтаксичної складності, зв’язність мовлення, індекси винятковості та концентрації тексту. Паралельно проаналізовані такі параметри авторського стилю як кількість слів у певному тексті, загальна кількість слів цього тексту, кількість речень, кількість прийменників, кількість сполучників, кількість слів із частотою 1, та кількість слів із частотою 10 та більше. Подальшого експериментального дослідження потребує апробація запропонованого методу для визначення ключових слів з інших категорій текстів – наукових гуманітарного профілю, художніх, публіцистичних тощ

Аналіз розробленого квантитативного методу автоматичного визначення автора україномовного текстового контенту науково-технічного спрямування

A formal approach was proposed to implement text content attribution. The study was conducted with Ukrainian scientific and technical texts. The results of application of the designed algorithms of automatic attribution of the text content based on the NLP and stylemetry methods were analyzed. Prospects and features of application of stylemetry information technologies for attribution of the text content were considered. Quantitative content analysis of scientific and technical text content takes advantage of content monitoring and text content analysis based on NLP, Web-Mining and stylemetry methods to identify the multitude of authors whose talking style is similar to that of the analyzed text fragment. This narrows the range of search for further use in the stylemetry methods to determine the degree of belonging of the analyzed text to a particular author.Decomposition of the attribution method was carried out based on analysis of such talking coefficients as lexical diversity, degree (measure) of syntactic complexity, talking coherence, indexes of exclusivity and concentration of the text. At the same time, author's style parameters such as the number of words in a certain text, the total number of words of this text, the number of sentences, the number of prepositions, the number of conjunctions, the number of words with occurrence frequency 1, the number of words with occurrence frequency 10 or more were analyzed. Further experimental study requires testing of the proposed method in identifying keywords of texts of other categories: scientific humanitarian, artistic, journalistic, etc.Предложен формальный подход реализации определения автора текста. Исследование проводилось в украиноязычных научных текстах технического профиля. Проанализированы результаты применения разработанных алгоритмов автоматического определения автора текстового контента на основе методов NLP и стилементрии. Рассмотрены перспективы и особенности применения информационных технологий стилеметрии для определения автора текстового контента. Квантитативных контент-анализ текстового контента научно-технического направления использует преимущества контент-мониторинга и контент-анализа текста на основе методов NLP, Web-Mining и стилеметрии для определения множества авторов, слыл вещание которых сходны с исследуемым фрагментом текста. Это сужает круг поиска при дальнейшем использовании в методах стилеметрии для определения степени принадлежности анализируемого текста конкретном автору.Проведена декомпозиция метода определения автора на основе анализа таких коэффициентов речи как лексическая разнообразие, степень (мера) синтаксической сложности, связность речи, индексы исключительности и концентрации текста. Параллельно проанализированы такие параметры авторского стиля как количество слов в определенном тексте, общее количество слов этого текста, количество предложений, количество предлогов, количество союзов, количество слов с частотой 1, количество слов с частотой 10 и больше. Дальнейшего экспериментального исследования требует апробация предложенного метода для определения ключевых слов из других категорий текстов – научных гуманитарного профиля, художественных, публицистических и др.Запропоновано формальний підхід реалізації визначення автора україномовного тексту. Дослідження проводилось в україномовних наукових текстах технічного профілю. Проаналізовані результати застосування розроблених алгоритмів автоматичного визначення автора текстового контенту на основі методів NLP та стилеметрії. Розглянуто перспективи та особливості застосування інформаційних технологій стилеметрії для визначення автора текстового контенту. Квантитативний контент-аналіз текстового контенту науково-технічного спрямування використовує переваги контент-моніторингу та контент-аналізу тексту на основі методів NLP, Web-Mining та стилеметрії для визначення множини авторів, стилі мовлення яких подібні з досліджуваним уривком тексту. Це звужує коло пошуку при подальшому використанні в методах стилеметрії для визначення ступеня приналежності аналізованого тексту конкретному авторові.Проведено декомпозицію методу визначення автора на основі аналізу таких коефіцієнтів мовлення як лексична різноманітність, ступінь (міра) синтаксичної складності, зв’язність мовлення, індекси винятковості та концентрації тексту. Паралельно проаналізовані такі параметри авторського стилю як кількість слів у певному тексті, загальна кількість слів цього тексту, кількість речень, кількість прийменників, кількість сполучників, кількість слів із частотою 1, та кількість слів із частотою 10 та більше. Подальшого експериментального дослідження потребує апробація запропонованого методу для визначення ключових слів з інших категорій текстів – наукових гуманітарного профілю, художніх, публіцистичних тощ

Escherichia coil growth dynamics: A three-pool biochemically based description

A three-pool growth model of an individual Escherichia coli cell is described herein. The model is based on a previously developed chemically structured complex single cell growth model. The reduction in model complexity and the identification of the essential modes of motion, over the time scale of growth, is achieved by temporal decomposition and analysis of hierarchy in relaxation times. The three-pool model faithfully simulates the changes in cell size, cell shape, cell macromolecular composition, DNA initiation and termination periods, and the dependence of cell growth under abiotic glucose limitation. The predictions made by the reduced model compare favorably with both the experimental data and those of the full single cell model (SCM) without any parameter adjustments. The three-pool model has very few significant parameters and has the potential to find immediate practical use in bioreactor design and process control strategies. The model development illustrates the use of modal analysis to yield reduced physiologically realistic dynamic model of complex microbial system such as E. coll.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/37894/1/260310203_ftp.pd

JAOA_601_605:Layout 1

Context: Ultrasonography is a valuable diagnostic tool in the clinical setting. Yet, medical students often have minimal familiarity with this technology. Objective: To evaluate the ability of second-year medical students to use ultrasonography for identification of anatomic structures and pathologic conditions. Design: A self-directed approach that reduced facilitator involvement, encouraging learning that mimicked the medical school's problem-based learning pathway program. Methods: Five students were each given 10 hours of instruction in ultrasonographic techniques by three certified ultrasonographers in outpatient and hospital settings. Each student performed 40 hours of organ-specific ultrasonographic scans on another student in 2-hour sessions during 20 weeks. Images were archived for future evaluation and quality rating. Students took a 35-question posttraining examination with 10 contrived case scenarios. Questions were designed to test student knowledge in three categories: anatomic structure, technical skill, and clinical diagnosis. Results: Posttraining examination results, expressed as the percent of correct answers for all five participants by category, were as follows: anatomic structure, 70%; technical skill, 70%; clinical diagnosis, 68%. Evaluations of the archived images, which were graded for proper anatomic identification and image clarity, yielded the following scores indicating "good" or "fair" quality for each anatomic region: abdominal, 80%; pelvic, 63%; cardiac, 73%. Conclusion: Second-year osteopathic medical students can attain a sufficient degree of proficiency in limited ultrasonographic technique

Inverse problem of determining the coefficients in a degenerate parabolic equation

We consider the inverse problem of identifying the time-dependent coefficients in a degenerate parabolic equation. The conditions of existence and uniqueness of the classical solution to this problem are established. We investigate the case of weak power degeneration