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Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）
适用于多群中子扩散方程的混合有限元离散化的笛卡尔网格的自适应网格改进
自适应网状修复基于基本要素：后验估计。在中子中，后验错误控制是一个正在进行的研究主题。AMR。在[16，第3.3节]中，作者解决了A后验估计中使用的规律性假设的问题。在[21，22，25]中，A后验估计值基于双重加权残差方法，其中保证的估计器涉及确切的伴随溶液。在[17]中，他们设计了一个可靠的估计，该估计依赖于双重问题的定义，并突出了由于这个双重问题缺乏稳定性而缺乏效率。严格的估计值不需要过剩的规律性以及适应性网格重新确定策略，以解决运输方程式上的源问题[9]。在这项工作之后，[10]中已经解决了有关特征值问题的理论方面。在这些论文中，作者设计了一种数值策略，该策略依赖于精确控制的操作员评估，例如在[9]中用于解决源问题。在反应堆核心尺度上，使用简化的模型在核工业中很常见。准确地说，简化的模型可以是中子分歧模型或简化的传输模型。在[7]中，我们对中子差异方程的混合有限元离散量进行了严格的后验误差估计，并提出了一种自适应网格重新填充策略，以保留Carte-sian结构。在[13]中执行了这种方法对临界问题的第一个应用，尽管具有次级估计器。关于工业环境和特定的数字模拟，我们的方法是在Apollo3®代码[23]中开发混合有限元求解器[4]的一部分。
大数据预处理、技术、集成、转换、规范化、清理、离散化和分箱 | IGI Global
“释放大数据的力量：用于增强分析的创新预处理方法”是一章开创性的章节，探讨了预处理在大数据分析中的关键作用。它介绍了将原始的非结构化数据转换为干净的可分析格式的各种技术，解决了数据量、速度和多样性带来的挑战。本章强调了预处理对于准确结果的重要性，介绍了高级数据清理、集成和转换技术，并讨论了实时数据预处理、新兴技术和未来方向。本章是研究人员和从业人员的综合资源，使他们能够增强数据分析并从大数据中获得有价值的见解。
收缩，扩散概率模型，离散化，...
•保险和多元化•交易和对冲识别投资或分配代理商的资本监控机会的机会，例如公司控制促进商品和服务的交换，例如通过货币和交流媒体•更普遍地，创建（→）流动资产财务创新，例如证券化，导数，加密货币
不连续的Galerkin离散化化学量子模拟
1 Google Research, 340 Main Street, Venice, CA 90291, United States of America 2 Hylleraas Centre for Quantum Molecular Sciences, Department of Chemistry, University of Oslo, Oslo, Norway 3 Department of Mathematics, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of America 4 Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of美国5量子艺术情报实验室，NASA AMES研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德，美国664035，美国6物理与天文学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学欧文分校，美国加利福尼亚大学72697，美国7计算研究司，美国劳伦斯伯克利国家实验室，伯克利国家实验室，美国，美国劳伦斯伯克利国家实验室。
不连续的Galerkin离散化化学量子模拟
1 Google Research, 340 Main Street, Venice, CA 90291, United States of America 2 Hylleraas Centre for Quantum Molecular Sciences, Department of Chemistry, University of Oslo, Oslo, Norway 3 Department of Mathematics, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of America 4 Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of美国5量子艺术情报实验室，NASA AMES研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德，美国664035，美国6物理与天文学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学欧文分校，美国加利福尼亚大学72697，美国7计算研究司，美国劳伦斯伯克利国家实验室，伯克利国家实验室，美国，美国劳伦斯伯克利国家实验室。