Ph.D.在数学中,2018年9月至2022年9月DELFT应用数学研究所(DIAM),TU代尔夫特项目:“贝叶斯对高维差异过程的贝叶斯推断”资金:“ Stochastics-理论和应用研究(Star)”Ph.D.在数学中,2018年9月至2022年9月DELFT应用数学研究所(DIAM),TU代尔夫特项目:“贝叶斯对高维差异过程的贝叶斯推断”资金:“ Stochastics-理论和应用研究(Star)”
•工程地质•石油地质•矿产探索•环境地质•水文地质学7。数学系(i)M.Sc.,M.Phil。和Ph.D.数学课程(II)M.Sc.,M.Phil。和Ph.D.专业工业数学领域的计划:•应用数学•纯数学•运营研究•优化•数值分析•金融数学•统计•计算统计•微分方程•计算数学•体积分析
我是一名计算/理论化学家,对三大领域感兴趣:1) 开发新的量子和统计力学技术,用于在后 DFT 时代建模强相关分子和量子材料 [电子结构];2) 设计新的替代(分子、量子和细胞)计算技术和算法 [替代计算];3) 使用生物物理和统计方法预测蛋白质的进化,以及可以针对它们的药物 [生物物理学]。到目前为止,我的团队已经开发了各种新的、更准确和更高效的量子蒙特卡罗方法,展示了如何使用简单的有机分子来存储信息和计算,并预测了与耐药性有关的酶 β-内酰胺酶如何进化。其他过去和现在的研究兴趣包括计算生物学和神经科学、数据科学、信息论、计算线性代数、随机学和凝聚态物理学中的问题。我们经常与实验者合作,以实现我们关于量子材料、量子传感和替代计算策略的理论。
101数学数学1010数学数学101001代数代数101002分析分析101003应用几何形状应用几何形状101031批准 - 理论101004 BiomAthematics 101005 Computer Elgebra 101006 101006差异几何几何几何形状101027动力学系统101007金融数学金融数学101032功能分析功能分析101008复合分析101009几何几何图形101010数学历史101011图理论图论101012组合学101013数学逻辑数学逻辑101028数学数学建模101029数学统计数学统计101014数值数学101015操作研究操作研究操作研究研究研究101016优化优化101017游戏理论101018统计统计101019随机学101020技术数学技术数学101021理论控制论理论控制论101023保险数学数学101024概率理论概率理论101025数字理论101026时间序列分析时间序列分析101030可靠性理论理论
光刻和图案化将继续发展,但面临许多挑战。预计 2024 年将推出 0.55 NA 的高 NA 工具,但需要在光源、工具、掩模、材料、计算光刻和随机控制方面进行改进,以使这些工具能够投入生产使用。预计工艺窗口会很小,迫使使用更薄的光刻胶,并且可能还需要改进工艺集成方案。高 NA 工具的较小场尺寸对于某些产品设计来说很困难。这可能会刺激许多相对较小的芯片的高性能封装的增长。人们也在考虑采用更大的掩模尺寸来实现更大的曝光场。需要改进光刻胶和相关材料,但即使有了改进,为了能够充分控制随机效应,印刷剂量仍将继续增加。从长远来看,可以开发更高 NA 的 EUV(“超 NA”),但这面临许多技术挑战,并且可能被证明不如 0.33 或 0.55 NA EUV 的多重图案化有效。化学增强型光刻胶将至少在 1 纳米逻辑节点之前继续作为主力光刻胶,但基于金属的新型光刻胶(湿法和干法沉积)显示出良好的前景。随着世界对环境问题的关注度不断提高,能源效率和化学安全性也成为关注的焦点。
101 数学 1010 数学 101001 代数 101002 分析 101003 应用几何 101031 近似理论 101004 生物数学 101005 计算机代数 101006 微分几何 101027 动态系统 101007 金融数学 101032 泛函分析 101008 复分析 101009 几何 101010 数学史 101011 图论 101012 组合学 101013 数理逻辑 101028数学建模 101029 数理统计 101014 数值数学 101015 运筹学 101016 最优化 101017 博弈论 101018 统计学 101019 随机数学 101020 技术数学 101021 理论控制论 101022 拓扑学 101023 精算数学 101024 概率论 101025 数论 101026 时间序列分析 101030 可靠性理论
我们假设一种搜索场景,我们想要最小化目标函数 f : IR n → IR , x → f ( x )。1 关于 f 唯一可获取的信息是已评估搜索点的函数值。我们的性能衡量标准是达到某个函数值所需的函数评估次数。许多连续域进化算法使用正态分布来采样新的搜索点。在本章中,我们重点介绍具有多元正态搜索分布的算法,其中分布的协方差矩阵不限于先验,例如不是对角矩阵。属于此类的分布估计算法(EDA)包括多元正态估计算法(EMNA)、高斯网络估计算法(EGNA)[15,16]和迭代密度估计进化算法(ID EA)[4]。属于此类的进化策略 (ES) 包括具有相关突变自适应功能的 (µ/µ I, λ ) -ES2[19] 和具有协方差矩阵自适应 (CMA) 的 ES[10]。最初,CMA 被解释为去随机化的自适应 [12]:与最初的自适应相比,在 CMA 中,分布参数的变化遵循其自身的随机性,而分布参数的变化则确定性地与对象参数的变化相关。在本章中,我们将从不同的角度回顾 CMA,揭示其与 EMNA 等 EDA 的密切关系。
1 规则. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 Chris Jones 和 Mary-Lou Zeeman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 3 Inez Fung:气候变化的科学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 3.1 大气 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 5 6 雪球地球:我们的敏感星球 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 10 动态系统概念简介 . ... . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ...