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“多尺度方法在行动：从机器学习和图形到量子计算的现实未来”——Ilya Safro 教授，CIS，UD。在许多现实世界的问题中，由于不同尺度的数学（工程、社会、生物、物理等）模型和/或定律的差异，可以观察到问题的微观和宏观尺度之间存在巨大的尺度差距。多尺度算法的主要目标是创建一个问题层次，每个问题都以较少的自由度以不同的粗尺度表示原始问题。我们将讨论（非线性）支持向量机的多尺度框架，以及图形上的几个优化和挖掘问题以及它们在近期量子设备上的应用。我们将介绍一个基于代数多重网格元素的可扩展 SVM 多级框架，并展示模型训练计算时间的显着改进和其他优势。Ilya Safro 博士是计算机和信息科学系的副教授。在加入 UD 之前，他是克莱姆森大学计算学院的副教授和健康研究学院的教职学者，在那里他是算法和计算科学实验室的主任。Safro 博士在魏茨曼科学研究所获得了应用数学和计算机科学博士学位。2008 年至 2012 年，Safro 博士在阿贡国家实验室担任博士后和学者
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