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World File Search System数学分析
MITEI-能源期货-春季-2020.pdf
麻省理工学院的交通专家对中国数百个城市的决策者如何设计和采用交通相关政策有了新的见解——这些政策可能共同抑制中国快速增长的私家车需求。基于对历史数据的数学分析和对政策报告的文本分析，该团队得出结论：经历过类似城市发展和机动化趋势的中国城市会优先考虑相同类型的交通政策来应对当地情况。这种模式对寻求制定交通政策榜样的城市决策者很有意义。除了向北京和上海学习——创新政策制定的潮流引领者——以外，决策者现在还可以通过与面临与自己更相似的交通挑战的城市合作来学习。研究人员将数据和文本分析相结合的新颖方法可以应用于其他城市地区结构各异的快速发展中国家。
瓦朗加尔国立科技学院
PO1 PO2 PO3 PO4 PO5 PO6 CO1 3 3 2 2 2 3 CO2 3 2 2 3 3 2 CO3 3 2 3 3 2 3 CO4 3 3 3 3 2 3 教学大纲： 基础拓扑：简介 黎曼斯蒂尔杰积分：积分的定义和存在性，积分的性质，具有可变极限的积分的积分和微分。 不正确积分：定义及其收敛性，收敛测试， 和 函数。 一致收敛：一致收敛的测试，和函数的极限和连续性定理，函数级数的逐项微分和积分。 幂级数：收敛及其性质。 傅里叶级数：狄利克雷条件、存在性、问题、半程正弦和余弦级数。学习资源：教科书：1. 数学分析原理，Walter Rudin，McGraw Hill，2017，第三版。2. 实分析，Brian S.Thomson，Andrew M.Bruckner，Judith B.Bruner，Prentice Hall
教育专业经验
12.27.2023应用数学的完整教授。ensa，摩洛哥伊本·托法尔大学。统计，概率，科学概述，密码学，图形论和操作研究的课程负责人和协调员。2017年2月28日应用数学的大学习惯。ensa，摩洛哥伊本·托法尔大学。2010-2013博士 - 应用数学与计算机科学中的Cotutelle。MED V，摩洛哥拉巴特穆罕默迪亚工程师学校。Ph.D-机械和系统可靠性中的Cotutelle。法国鲁恩的国家应用科学研究所。2007-2009数学分析和信息处理硕士IBN Tofail University，摩洛哥Kenitra科学学院。2005- 2007年应用数学学士学位。ibn Tofail大学，摩洛哥基尼特拉科学学院。
自主总线轨迹跟踪系统的强大无模型自适应迭代学习控制
摘要在这项工作中提出了一种强大的无模型自适应迭代学习控制（R-MFAILC）算法，以解决横向控制自动驾驶总线的问题。首先，根据自主总线的周期重复工作特性，利用了迭代域中使用的一种新型的动态线性化方法，并给出了具有伪梯度（PG）的时变数据模型。然后，R-MFAILC控制器的设计具有建议的自适应衰减因子。所提出的算法的优势在于R-MFAILC控制器，该控制器仅利用了调节实体的输入和输出数据。此外，R-MFAILC控制器具有很强的鲁棒性，并且可以处理系统的非线性测量干扰。在基于卡车SIM模拟平台的模拟中，验证了所提出的算法的有效性。使用严格的数学分析来证明所提出算法的稳定性和收敛性。
高维机器学习统计物理学的主题
在过去的几年中，机器学习（ML）技术已经迎来了范式转移，从而可以利用越来越多的数据来源来自动化复杂的任务。这些重要突破背后的技术主力可以说在于使用人工神经网络从数据中学习数据的信息和可行的数据表示。虽然经验成功的数量累积了，但对ML方法在高维数据中学习的不合理有效性的扎实理论仍然证明是难以捉摸的。这是本文中解决的问题，通过研究可解决的模型在高维模型中，提出了（a）捕获实用ML任务的关键特征的双重要求，而（b）仍然可以通过数学分析。从统计物理学中借用思想，本文将急剧的渐近入侵呈现为现代ML中心方面的选择。
应用数学、计算与模拟
ACUMES 工程科学非稳态模型分析与控制 ATLANTIS 纳米尺度波-物质相互作用计算建模与数值方法 CAGIRE 内部流动计算敏捷性模拟与实验比较 CARDAMOM 认证自适应离散模型，用于对具有移动前沿的复杂流动进行稳健模拟 DEFI 形状重建与识别 ECUADOR 科学计算程序转换 ELAN 非线性现象的出现建模 GAMMAO 自适应网格生成与高级数值方法 - 与 ONERA 联合团队 MATHERIALS 材料数学 MEMPHIS 多物理场与相互作用建模促进器 MINGUS 多尺度数值几何方案 MOKAPLAN 变分数值计算的进展 PARADYSE 粒子与动力系统 PLATON 不确定性量化科学计算与工程 POEMS 波传播：数学分析与模拟 RAPSODI 耗散系统的可靠数值近似
Yao Xie（她/她/她）研究声明
我的研究在于通过工程问题引起的统计，优化和机器学习的交集。我探索了理论和应用方面，并通过与域专家进行密切互动，在实际数据应用程序上进行了广泛的工作。在方法论开发方面，我的重点一直在设计算法上，这些算法不仅是计算机上有效的，而且在统计上是原则性的，提供了可靠的保证。i强调严格的数学分析，以建立理论属性并保证误差界限，类似复杂性和不确定性定量，并在可能的情况下努力最佳。我正在积极地将统计推断（例如假设检验和不确定性量化）与当代机器学习技术整合在一起。这种集成旨在为可信赖和可解释的机器学习奠定统计基础。在针对实际应用时，我的目标是使用数据来解决有影响力的社会问题。我的研究议程具有凝聚力，具有互连的主题，如下所述。
mircea dan grigoriu - UniPG
– 审稿人：NSF、NSERC、NIST、加拿大国家研究委员会、《工程力学杂志》（ASCE）、《结构工程杂志》（ASCE）、《应用力学杂志》、《概率工程力学》、《结构安全》、《Meccanica》、《Acta Mechanica》、《风工程与工业空气动力学杂志》、《计算物理学杂志》、《应用力学与工程中的计算机方法》、《非线性动力学》、《地震谱》、《声音与振动杂志》、《振动与控制杂志》、《国际非线性力学杂志》、《非线性动力学》、《可靠性工程与系统安全》、《工程断裂力学》、《工程中的数学问题》、《ASCE-ASME工程系统风险与不确定性杂志》、《应用物理学杂志》、《土动力学与地震工程》、《结构与建筑》、《结构与基础设施工程杂志》、《应用数学建模》、《计算材料科学》、《地震谱》、《数学分析与应用、蒙特卡罗方法和应用以及其他技术期刊、Prentice Hall、Elsevier、John & Wiley 以及其他出版商
大师实习优惠 - 2025年春季从Pac -Bayesian的角度来预测
机器学习算法在我们的社会中越来越普遍。随着这些算法的快速扩展，当研究算法应用于新数据时，就其可靠性和概括性能出现了许多问题。因此，对最广泛使用的算法进行了深入的数学分析，在当前的研究中起着越来越重要的作用。新工具以快速的速度出现，有助于研究为什么这些算法概括地概括了。这项研究属于统计学习理论的主要领域[8]。为了获得相关的统计保证，已经开发了许多方法，例如统一稳定性的概念，假设空间的复杂度度量或Pac-Bayesian理论[7，5]。Pac-Bayesian方法最近在发现新颖的概括范围中导致了连续的突破，直到现在，这些范围才能使用替代理论产生。它也已用于得出新算法以最大程度地减少此类界限（称为自我限制算法[9，第7章]）。