كلية علوم الحاسوب والرياضيات

مناقشة رسالة ماجستير في كلية علوم الحاسوب والرياضيات – قسم علوم الرياضيات بعنوان :

“  المجموعات شبه المفتوحة من النمط–h المنغلقة في الفضاءات التبولوجية“

“Semi Closure h-open sets in Topological Spaces ”

نوقشت في قاعة المناقشة بكلية علوم الحاسوب والرياضيات في جامعة الموصل يوم الثلاثاء الموافق9-12-2025

رسالة الماجستير للطالبة ميعاد صالح عثمان حسين وبإشراف الأستاذ الدكتور رائدة داؤد محمود والأستاذ المساعد الدكتور براءة محمود سليمان محمد

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي، حيث يستخدم شبكات عصبية اصطناعية ذات طبقات متعددة لتعلم أنماط معقدة من البيانات. لقد أحدث التعلم العميق في السنوات الاخيرة ثورة في العديد من المجالات بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والنمذجة العلمية. تم استخدام التعلم العميق مؤخرًا لحل المعادلات التفاضلية الجزئية باستخدام مدخلات تعتمد على الفيزياء، تعتبر الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء (PINNs) نوع من نماذج التعلم العميق التي تدمج القوانين والقيود الفيزيائية في عملية التعلم. هذا يسمح لهم بحل المعادلات التفاضلية ونمذجة الأنظمة الفيزيائية بدقة عالية. لأول مرة، تم استخدام الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء لإنشاء شبكة عصبية عميقة لحل معادلات فولتيرا التكاملية التفاضلية من الرتبة الثانية باستخدام برنامج الـ Python ومكتبتيDeepxde وIDRLnet، بعد تحويلها إلى معادلة تفاضلية، باستخدام طريقة كاوس ليجندر التربيعية العددية لتحويل الجزء التكاملي. بعد التقييم الدقيق، وجدنا أن مكتبة Deepxde تتفوق على مكتبة IDRLnet في العديد من الجوانب. تقدم الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء نهجًا واعدًا لحل المعادلات التكاملية التفاضلية، حيث تُظهر دقة وكفاءة وسرعة وتفوق مقارنة بالطرق التقليدية.

ترأس لجنة المناقشة أ.د. حسام قاسم محمد

وعضوية كل من :

أ.د. احمد عامر محمد فوزي / عضواً

 أ.م. شيماء حاتم قاسم / عضواً

 أ.د.  رائدة داؤد محمود داؤد / عضواً ومشرفاً

 أ.م.د. براءة محمود سليمان محمد / عضواً ومشرفاً

وقد حصلت الطالبة على شهادة الماجستير في علوم الرياضيات فألف مبروك للطالبة وللمشرفين إنجازهم العلمي.