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Yufei Zhang
我的演讲•第二届ETH-HKG-ICL数学金融研讨会，香港，4月22日至25日，2025年。•ISOR座谈会，维也纳大学，维也纳，奥地利，3月。31，2025。•统计研讨会系列，Collegio Carlo Alberto，意大利，意大利，2月12日至14日，2025年。•建模，学习和理解：金融数学，金融技术与金融经济学之间的现代挑战，班夫，11月10日至15日，2024年。•第12届Bachelier Bachelier Finance Society，Rio de Janeiro，7月8日至12日，2024年。•随机差异游戏中的新趋势和挑战，班夫，6月23日至28日，2024年。•伦敦，伦敦，伦敦，埃德·恩基 - 帝国的数学金融研讨会。•机器学习研讨会的概率，牛津，2024年6月12日。•数学金融研讨会，比勒菲尔德，2024年6月5日。•巴黎，巴黎的单身研讨会，2024年4月17日。•fields-CFI训练营在定量金融中的机器学习，多伦多，4月25日至26日，2024年。•随机控制，机器学习和定量金融的最新进展，上海，2024年4月15日至19日。•IMSI关于决策和不确定性的研讨会，芝加哥，2024年2月2-9日。•2024年1月30日，Cityu-Nus MFG/MFC研讨会。•第16届ERCIM WG关于计算和方法统计的国际会议，柏林，2023年12月16日至18日。•伦敦第七伦敦 - 巴里斯·巴里斯（London-Paris），伦敦，伦敦，9月18日至19日，2023年。•8月28日，第二次HKSIAM双年展会议，香港。 1，2023。•随机分析与数学金融研讨会，柏林，2023年6月22日。•20023年8月27日至30日，香港定量金融的最新进展。•Bielefeld，6月26日至30日，第11届金融会议的高级数学方法。•柏林概率座谈会，柏林，2023年6月21日。•北英国概率研讨会，爱丁堡大学，2023年6月14日。•埃塞克斯大学数据科学研讨会，2023年5月11日。•伦敦帝国学院的PDES机器学习第二届研讨会，4月3-4，2023。•概率研讨会，巴斯大学，2023年1月9日。•世界上关于金融机器学习的世界在线研讨会，虚拟，2022年11月22日。•机器学习和最佳控制，皇家统计学会，虚拟，2022年10月19日。•悉尼大学的金融和随机研讨会，2022年10月11日。•伦敦 - 巴黎班赛车关于数学金融的Bachelier研讨会，法国巴黎，9月15日至16日，2022年。•PDES的机器学习，英国伦敦，9月6日至8日，2022年。
生成AI业务服务 - 导航功能
最幸福的Minds Technologies Limited（NSE：HAPPSTMNDS）是一家正念的IT公司，可以通过提供无缝的客户体验，业务效率和可行的见解来为企业和技术提供商提供数字化转型。我们通过利用一系列破坏性技术来做到这一点，例如：人工智能，区块链，云，数字过程自动化，物联网，机器人/无人机，安全性，虚拟/增强现实等。定位为“天生数字”。天生的敏捷'，我们的能力跨度产品与数字工程服务（PDES），生成AI业务服务（GBS）和基础架构管理与安全服务（IMSS）。我们在汽车，BFSI，消费品包装商品，电子商务，edtech，工程研发，医疗保健，高科技，制造业，零售，零售，零售和旅行/运输/旅馆等行业跨行业提供这些服务。该公司因其在公司治理实践方面的卓越表现而受到Golden Peacock和ICSI的认可。最佳的工作™公司的好地方，最快乐的头脑总部位于印度班加罗尔，在美国，英国，加拿大，加拿大，澳大利亚和中东拥有运营。
IoT启用了智能车辆的动力总成质量保证
最幸福的Minds Technologies Limited（NSE：HAPPSTMNDS）是一家正念的IT公司，可以通过提供无缝的客户体验，业务效率和可行的见解来为企业和技术提供商提供数字化转型。我们通过利用一系列破坏性技术来做到这一点，例如：人工智能，区块链，云，数字过程自动化，物联网，机器人/无人机，安全性，虚拟/增强现实等。定位为“天生数字”。天生的敏捷'，我们的能力跨度产品与数字工程服务（PDES），生成AI业务服务（GBS）和基础架构管理与安全服务（IMSS）。我们在行业群体中提供这些服务：银行，金融服务和保险（BFSI），Edtech，Healthcare＆Life Sciences，Hi-Tech和媒体与娱乐，工业，制造业，能源与公用事业以及零售，CPG＆Logistics。该公司因其在公司治理实践方面的卓越表现而受到Golden Peacock和ICSI的认可。最佳的工作认证公司的好地方，最快乐的头脑总部位于印度班加罗尔，在美国，英国，加拿大，加拿大，澳大利亚和中东拥有运营。
解决偏微分方程的量子算法
让我们考虑一个求解函数 f(x, t) 的偏微分方程，其中 x 是 ad 维向量。为了在量子设备上存储和操作 PDE 的解，第一步通常是离散化空间：我们创建 ad 维格，并将位于格中位置 xi 的节点写为 fi (t) := f(xi, t)。因此，问题简化为求解 f(t) 中的常微分方程 (ODE)，并且大多数求解 ODE 的量子算法都可以应用于我们的新问题。然而，在求解 PDE 时，需要在复杂性分析中考虑离散化过程中引入的误差。通过引入解的精度和 f 的维数之间的依赖关系，它会改变可以获得的加速性质，正如我们将在第 IV 部分中看到的那样。
在具有活化能和粘性耗散的多孔培养基中，分析MHD生物学感染的眼环流体流在直立的锥体/板表面上
摘要：在热量和传质应用领域，非牛顿流体被认为起着非常重要的作用。本研究检查了可渗透锥和板上在可渗透锥和板上的磁性水力动力学（MHD）生物感染的眼环流体流动，考虑到粘性耗散（0.3≤EC≤0.7），均匀的热源/水槽（-0.1≤q0 q0≤0.1），以及激活能量（-0.1≤q0 q0≤0.1），激活能量（−1 ucivation usitation（-1）。这项研究的主要重点是检查MHD和孔隙率如何影响微生物的流体中的热量和传质。相似性转换（ST）将非线性偏微分方程（PDE）更改为普通微分方程（ODE）。凯勒盒（KB）有限差方法求解了这些方程。我们的发现表明，添加MHD（0.5≤M≤0.9）和孔隙率（0.3≤γ≤0.7）效应可改善微生物扩散，从而提高质量和传热速率。我们将发现与先前研究的比较表明它们是可靠的。
非... -ENSTA
不变流形的直接参数化方法是一种模型订购降低技术，可以应用于PDES所描述的非线性系统和离散化的非线性系统，例如具有有限元过程，以得出有效的还原级模型（ROM）。在非线性振动中，它已经应用于自主和非自治问题，以提出可以使用几何非线性计算结构的主链和频率响应曲线的ROM。虽然先前的发展使用一阶扩展来应对非自主术语，但通过提出不同的处理，此假设在这里放松了这个假设。关键思想是通过与强迫相关的其他条目扩大参数坐标的尺寸。通过这种启动假设得出了一种新的算法，并且作为关键的结果，可以得出可以得出通过同源方程式出现的共振关系，涉及强迫频率的多次出现，表明有了这一新的开发，可以得出具有超旋转共振的系统的ROM，可以得出。该方法已在涉及梁和拱门的学术测试案例上实施和验证。在数值上证明，该方法为涉及3：1和2：1超谐音共振的问题生成有效的ROM，以及对于系统上一阶截断的系统的融合结果，在非自治术语上显示出明显的限制。
学习数值模拟的相似性度量
我们提出了一种基于神经网络的方法，该方法可计算一个稳定且通用的度量（LSiM）来比较来自各种数值模拟源的数据。我们专注于标量时间相关的二维数据，这些数据通常来自基于运动和传输的偏微分方程（PDE）。我们的方法采用了一种由度量的数学性质驱动的孪生网络架构。我们利用带有 PDE 求解器的可控数据生成设置，在受控环境中从参考模拟中创建越来越不同的输出。我们学习到的度量的一个核心组成部分是一个专门的损失函数，它将关于单个数据样本之间相关性的知识引入训练过程。为了证明所提出的方法优于现有的向量空间度量和其他基于图像的学习到的度量，我们在大量测试数据上评估了不同的方法。此外，我们分析了可调节训练数据难度的泛化优势，并通过对三个真实数据集的评估证明了 LSiM 的稳健性。
计算科学博士 - UCI 总目录
CS 653 - 数据挖掘与知识 CS 666 - 高级分布式系统 CS 696 - 生物信息学中的编程问题 EE 645 - 天线与波传播 EE 657 - 数字信号处理 EE 658 - 高级数字信号处理 EE 665 - 多媒体无线网络 EE 740 - 物理电子学天线设计高级专题 MATH 693A - 高级计算优化 MATH 693B - 高级计算偏微分方程 MB 610A-B - 分子生物学高级专题 ME 610 - 有限元方法 PHYS 604 - 电磁学 PHYS 606 - 统计力学 PHYS 608 - 经典力学 PHYS 610 - 量子力学 STAT 657 - 统计和机器学习方法 STAT 658 - 高级数据分析 STAT 676 - 贝叶斯统计学 STAT 678 - 生存分析 STAT 700 - 数据分析 STAT 701 - 蒙特卡罗方法 STAT 702 - 数据挖掘
II。对治疗效果的敏感性-Lirias
在过去的几十年中迅速开发了用于解决最佳控制问题的多种拍摄方法，并被广泛认为是加快优化过程的有希望的方向。在这里，我们根据顺序二次编程（SQP）方法提出和分析了一种新的多重拍摄算法，该方法适用于由大规模时间依赖性的部分di ff构成方程（PDES）控制的最佳控制问题。我们研究了KKT矩阵的结构，并通过预处理的共轭梯度算法求解大规模的KKT系统。提出了一个简化的块Schur补体预处理程序，该预处理允许在时间域中进行该方法并行化。首先对所提出的算法进行了验证，该算法是针对由Nagumo方程约束的最佳控制问题的验证。结果表明，对于多种射击方法，可以通过适当的起始猜测和匹配条件的缩放来实现相当大的加速度。我们进一步将提出的算法应用于由Navier-Stokes方程控制的二维速度跟踪问题。，我们发现算法的加速度最高为12，而最多可在50张射击窗口中进行单次射击。我们还将结果与较早的工作进行了比较，该结果使用增强的拉格朗日算法而不是SQP，在大多数情况下显示了SQP方法的更好性能。
流体镜头的端到端优化
定制成像级镜头的原型制作和少量生产是困难且昂贵的，尤其是对于更复杂的非球面形状而言。流体形状最近被提议作为一种潜在的解决方案：它利用液体之间界面的原子水平平滑度，其中界面的形状可以通过边界条件，浮力控制和其他物理参数仔细控制。如果一种液体是树脂，则可以通过固化来“冷冻”其形状，从而产生固体光学元素。虽然流体形状是一个有前途的途径，但该方法产生的形状空间目前仅以偏微分方程的形式描述，这些方程与现有镜头设计过程不相容。更重要的是，我们证明现有的PDE不准确，不准确。在这项工作中，我们开发了由流体成型技术产生的形状太空镜片的新表述。它克服了以前模型的不准确性，通过可区分的实现，可以基于可区分的射线跟踪将最新的端到端光学设计管道集成到最新的端到端光学设计管道中。我们通过模拟以及初始物理原型广泛评估模型和设计管道。