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为什么研究数学科学？
•SU的BSC数学科学学位使您可以从所选焦点区域内的各种选修模块中进行选择。•数学部门在许多职业中追求的是批判性思维和智力能力的发展数学思想的刺激性和挑战性探索。•应用数学部门着重于数值分析和科学计算，计算机视觉和机器学习，流体动力学和建模以及应用离散数学的研究。•应用数学部门与工程学院有着密切的联系。•我们的讲师是他们领域的热情老师和专家，积极参与发现和创造新的数学。
数学优化中数据驱动的解释性的框架
数学编程的进步使得有效地解决了几十年前被认为是棘手的大规模现实问题。但是，由于将优化软件视为黑匣子，因此可能无法接受最佳解决方案。al-尽管科学家对此充分理解，但对于从业者来说，这很容易获得。因此，我们主张将解决方案作为另一个评估标准的解释性，即其目标价值旁边，这使我们能够找到这两个标准之间的交易解决方案。可以通过与过去在类似情况下实施的（不一定是最佳的）解决方案进行比较。因此，首选具有相似特征的溶液。al-尽管我们证明在简单的情况下，解释模型是np-hard，但我们表征了相关的多项式解决案例，例如可解释的最短路径问题。我们在人工和世界道路网络上进行的数字实验都显示了由此产生的帕累托前沿。事实证明，可执行性的成本可能很小。
小胶质细胞和神经免疫系统的数学建模
实验和理论研究旨在了解人脑通常关注神经元，而对神经胶质细胞的关注相对较少。然而，一旦被认为仅仅是支持细胞，小胶质细胞现在被广泛认为是神经变性和神经炎症的重要贡献者。小胶质细胞在与神经元，星形胶质细胞和少突胶质细胞相互作用时执行许多任务。小胶质细胞的生物学现实计算模型将有助于了解其药物开发的生理学。小胶质细胞涉及无数的膜偶联受体，这使它们能够感知环境的浓度变化，以开始过程扩展或全细胞趋化性。以前，我们建立了小胶质细胞的基本数学模型，用于研究与定向运动有关的一些细胞方面[1-3]。
第二十一届国际数学物理大会
Scott Armstrong（纽约大学） Jaqueline Bloch（巴黎萨克雷大学） 丁健（北京大学） Vojkan Jakšić（麦吉尔大学）和 Claude-Alain Pillet（土伦大学） Karol Kozlowski（里昂高等商学院） Eugenia Malinnikova（斯坦福大学） Phan Thành Nam（慕尼黑大学） Hermann Nicolai（波茨坦马克斯-普罗维登斯理工学院引力物理系） Leonid Parnovski（伦敦大学学院） Daniel Remenik（智利大学） Steve Shkoller（加州大学戴维斯分校） Maryna Viazovska（洛桑联邦理工学院） Michael Walter（波鸿鲁尔大学） Lauren Williams（哈佛大学） 尤建功（南开大学） Maciej Zworski（加州大学伯克利分校）
通过更合乎逻辑的技巧进行数学数字量子计算
摘要 我们扩展了 Deutsch 使用四个正交状态确定逻辑函数映射的算法。利用此算法，我们提出使用十六个正交状态对逻辑函数变量值的所有组合进行并行计算。作为我们算法的一个应用，我们演示了二进制系统中两种典型的算术计算。我们研究了通过量子门控计算操作全加器/半加器的效率。两种典型的算术计算是（1 + 1）和（2 + 3）。典型的算术计算（2 + 3）比其经典装置更快，当我们引入全加器操作时，经典装置需要 4 3 = 64 个步骤。另一个典型的算术计算（1 + 1）比其经典装置更快，当我们仅引入半加器操作时，经典装置需要 4 2 = 16 个步骤。
数学161机器学习的数学基础
课程描述机器学习方法中数学概念的简介，重点是开发新机器学习算法所需的理论工具。主题包括线性代数和矢量计算，以应用于监督学习，回归，分类，无监督学习，群集，降低性降低以及在机器学习算法中使用的优化和概率理论。先决条件数学010a，具有c-或更高的级别，数学031，具有c-或更高等级；或等效；或讲师的同意。MARC PETER DEISENROTH，A。AldoFaisal和Cheng Suong Ong其他资源凸出凸出优化：算法和复杂性（第8卷第8号3-4，2015）由SébastienBubeckMatrix方法在数据挖掘和模式识别中（2007年）的Lars Elden建议的讲座时间表
使用Maple数学软件
摘要在普通微分方程中的定性和定量方法在其理论和应用部分中都需要使用数学软件来实现在几何和数值分析中具有有效性的现代方法。目前的工作是为了分析与一阶普通微分方程相关的数学问题的解决方案。为此，由于其功能强大的数学机器和出色的象征能力，使用了枫软件，其界面使得易于分析，探索，可视化和解决与常规和定量理论有关的数学问题。首先，识别用于分析普通微分方程的枫木数学软件的特定特征。然后，考虑到普通微分方程的存在，独特性和稳定性，对一阶普通微分方程进行了分析和解决。讨论了一种定性研究一阶普通微分方程的研究，直接从方程中获取有关解决方案的定性信息，而无需将公式用于溶液。在这项工作中，在枫树中建立了工作表和开发工作表，其中包含解决附件数据记录表中问题的解决方案，与文献中出现的同一名称相同，名称问题问题设置为a：使用枫木和问题集b：一阶方程。获得了图形和数值表示，这些表示有助于对所提出的问题进行方便的分析和解释。
在扭曲的双层石墨烯中拓扑保护转运的数学模型
扭曲的双层石墨烯产生了大型Moiré模式，在机械放松时形成三角网络。如果包括门控，每个三角形区域的电子狄拉克点会弥补，这些零点的角度表现为散装拓扑绝缘子，其拓扑指数取决于山谷指数和堆叠的类型。由于每个三角形都有两个相对充满电的山谷，因此它们在拓扑上仍然很琐碎。在这项工作中，我们通过分析和计算Continuum PDE模型来解决与该系统边缘电流有关的几个问题。首先，我们得出与单个山谷相对应的散装不变式，然后应用散装的交接对应关系以量化沿着界面的不对称传输。其次，我们引入了一个山谷耦合的连续体模型，以显示在使用多尺度扩展的小扰动的情况下，如何将山谷分离，以及如何用于较大缺陷的Valleys夫妇。第三，我们提出了一种证明大型连续体（伪 - ）不同模型的方法，即通过诸如三角形网络顶点等连接来保留量化的不对称电流。我们使用光谱方法来支持所有这些参数，以计算相关电流和波袋传播。
数据科学的数学和计算基础
该课程涵盖了数据科学的几个主题，重点介绍了该领域许多发展以及算法及其计算方面的关键数学和统计概念和技术思想。重点是基本数学思想（包括基本功能分析和近似理论，概率和几何学观点的集中不平等，对图的分析和图），核心统计技术（例如线性回归，参数和非参数方法），无监督的机器学习技术（例如，聚类，多种学习），监督（分类，回归）和半监督学习。上述算法和计算方面及其基础，包括数值线性代数的基础，以及线性和非线性优化的基础，以以计算有效的方式实现上述问题的解决方案。应用程序将包括统计信号处理，成像，反问题，图形处理以及统计/机器学习与物理/动态系统的交集的问题（例如学习基于代理模型的学习相互作用内核，随机动力学系统的模型降低）。