Ïóáëèêàöèè Äåìêî Â. Ì.
Ïîèñê ïî ñàéòó
Àâòîðèçàöèÿ
Çà÷åì íóæíà ðåãèñòðàöèÿ?
Ëîãèí:
Ïàðîëü:
Ðåãèñòðàöèÿ
Çàáûëè ñâîé ïàðîëü?
Äëÿ ñîòðóäíèêîâ ÎÈÏÈ
Äëÿ ñîòðóäíèêîâ ÎÈÏÈ ÍÀÍ Áåëàðóñè 
Äëÿ îáðàùåíèé
Äëÿ îáðàùåíèé

ïðîñèì ïðèíÿòü ó÷àñòèå â îïðîñåçàïîëíèòü àíêåòó

Ïóáëèêàöèè Äåìêî Â. Ì.

1. Krot, A. M., Boriskevich, A. A., Demko, V. M., Tkachova, P. P. The analysis of dynamics of a complicated system state on phase portraits in space of eigenvectors / A. M. Krot, A. A. Boriskevich, V. M. Demko, P. P. Tkachova // in "Recent Advances in Information Science and Technology", World Scientific. – Singapore, New Jersey, London, Hong Kong: 1998. – P. 191-194.

2. Krot, A. M., Boriskevich A. A., Demko V. M., Tkachova P. P. The analysis of dynamics of a complicated system state on phase portraits in space of eigenvectors / A. M. Krot, A. A. Boriskevich, V. M. Demko, P. P. Tkachova // Proc. of 2nd IMACS/IEEE International Conference on: Circuits, Systems and Computers (IMACS-CSC'98). –1998. –Vol. 2. – P. 874-877.

3. Äåìêî Â. Ì. Âû÷èñëåíèå ñîáñòâåííûõ ôóíêöèé è çíà÷åíèé ñèììåòðè÷íîé ìàòðèöû íà îñíîâå îïåðàòîðîâ âðàùåíèÿ / Â. Ì. Äåìêî // Ìàòåðèàëû 15-é Ìåæäóíàðîäíîé íàó÷íî-òåõíè÷åñêîé êîíôåðåíöèè «Íàóêà – îáðàçîâàíèþ, ïðîèçâîäñòâó, ýêîíîìèêå» (70-é íàó÷íî-òåõíè÷åñêîé êîíôåðåíöèè ïðîôåññîðñêî-ïðåïîäàâàòåëüñêîãî ñîñòàâà, íàó÷íûõ ðàáîòíèêîâ, äîêòîðàíòîâ è àñïèðàíòîâ ÁÍÒÓ). – Òîì 3. – Ìèíñê: ÁÍÒÓ. – 2017. – Ñ. 428.

4. Êðîò À. Ì., À. Í. Âûðñêèé, È. À. Áàðàí, Â. Ì. Äåìêî. Êîìïüþòåðíîå ìîäåëèðîâàíèå è àíàëèç ïîòîêîâ ÷àñòèö â ñïëîøíîé ñðåäå äëÿ ñîâåðøåíñòâîâàíèÿ àãðåãàòîâ çåðíîóáîðî÷íîãî êîìáàéíà / À. Ì. Êðîò, À. Í. Âûðñêèé, È. À. Áàðàí, Â. Ì. Äåìêî // IX Ìåæäóíàðîäíàÿ íàó÷íî-òåõíè÷åñêàÿ êîíôåðåíöèÿ «Èíôîðìàöèîííûå òåõíîëîãèè â ïðîìûøëåííîñòè, ëîãèñòèêå è ñîöèàëüíîé ñôåðå» (ITI*2017): òåçèñû äîêëàäîâ (23-24 ìàÿ 2017 ãîäà, Ìèíñê). – Ìèíñê: ÎÈÏÈ ÍÀÍ Áåëàðóñè, 2017. – Ñ. 82. 

5. Êðîò À. Ì., Òêà÷åâà Ï.Ï., Äåìêî Â. Ì., Ñïàãàð È.Í. Êîìïüþòåðíîå ìîäåëèðîâàíèå àýðîäèíàìè÷åñêèõ ïîòîêîâ âíóòðè ðàáî÷åé êàìåðû ìèêðîòóðáèíû äëÿ ñîâåðøåíñòâîâàíèÿ êîíñòðóêöèè òóðáîàãðåãàòà / À. Ì. Êðîò, Ï.Ï. Òêà÷åâà, Â.Ì. Äåìêî, È.Í. Ñïàãàð // 7-ÿ Ìåæäóíàðîäíàÿ íàó÷íàÿ êîíôåðåíöèÿ ïî âîåííî-òåõíè÷åñêèì ïðîáëåìàì, ïðîáëåìàì îáîðîíû è áåçîïàñíîñòè, èñïîëüçîâàíèþ òåõíîëîãèé äâîéíîãî ïðèìåíåíèÿ: ñáîðíèê íàó÷íûõ ñòàòåé.  3 ÷. ×. 3 // Áåëàðóñü – Ìèíñê, 2017. – Ñ. 136-140.

6. Äåìêî, Â. Ì. Âû÷èñëåíèå ñîáñòâåííûõ ôóíêöèé è çíà÷åíèé ñèììåòðè÷íûõ ìàòðèö íà îñíîâå îïåðàòîðîâ âðàùåíèÿ. Ìåæäóíàðîäíàÿ íàó÷íàÿ êîíôåðåíöèÿ «Íàóêà è èííîâàöèè».Òàøêåíò, Óçáåêèñòàí, 2021. -Ñ. 486 - 488.


7. Demko V. M., Zaitseva V. Y. Eigen transformations of symmetric matrices in information processing problems. Pattern Recognition and Information Processing (PRID). Minsk, Belarus, 2021. P. - 221 - 222.