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MSC Envi Autumn Weie 1星期一16.09.2024 ...MSC Envi Autumn Weie 1星期一16.09.2024 ...
8-9 OS高级定量风险 - 环境上的MJ OS通信。风险 - 坡度的MJ OS监视技术-MHD环境时间序列分析-JI 9-10 OS高级定量风险 - 环境上的MJ OS通信。风险 - 坡度的MJ OS监视技术-MHD环境时间序列分析-JI 10-11科学计算 - 环境上的YP OS通信。风险 - 坡度的MJ OS监视技术 - 地球系统的MHD遥感。- GM，GA环境时间序列分析-JI 11-12科学计算 - 环境上的YP OS通信。风险 - 坡度的MJ OS监视技术 - 地球系统的MHD遥感。- GM，GA环境时间序列分析-JI 12-13 13-14 OS高级定量风险-MJ
应用数学中的Cyril Tain医生
•2023年研究与教学的临时立场（ATER）。受试者（级别）：科学计算（数学三年级学生），统计数据（生物学的第三年学生），概率和统计学（信息学二年级学生），基本计算学（基本计算学生（化学中的一年级学生））。鲁恩·诺曼底大学。
Overleaf 示例
数据量的不断增长以及随之而来的对计算能力需求的激增，正在影响科学计算，极端数据科学工作流程的兴起就是明证。随着对计算能力的需求不断增加，量子计算已被提出作为一种实现这种需求的方式。它可以为许多科学应用（即分子动力学、量子化学、组合优化和机器学习）提供显著的理论加速。因此，将量子计算机集成到计算连续体中是一种加速科学计算的有前途的方法。然而，科学计算界仍然缺乏必要的工具和专业知识来充分利用量子计算机在执行科学工作流程等复杂应用方面的能力。在这项工作中，我们描述了量子计算的主要特征及其对科学应用的主要好处，然后我们形式化了混合量子经典工作流程，探索如何识别量子组件并将它们映射到资源上。我们在实际用例上演示了概念，并为混合工作流管理系统定义了软件架构。
利用多时间汉密尔顿 - 雅各比PDES解决某些科学机器学习问题| Siam科学计算杂志|卷。 46，第2号|工业和应用数学学会
摘要。汉密尔顿 - 雅各比（Jacobi）部分微分方程（HJ PDE）与广泛的领域有着深入的联系，包括最佳控制，差异游戏和成像科学。通过考虑时间变量为较高的维数，HJ PDE可以扩展到多时间情况。在本文中，我们在机器学习中引起的特定优化问题与多时间HOPF公式之间建立了一种新颖的理论联系，该公式对应于某些多时间HJ PDES的解决方案。通过这种联系，我们通过表明我们解决这些学习问题时，我们还可以解决多时间HJ PDE，并通过扩展为其相应的最佳控制问题来提高某些机器学习应用程序的训练过程的可解释性。作为对此连接的首次探索，我们发展了正规化线性回归问题与线性二次调节器（LQR）之间的关系。然后，我们利用理论连接来适应标准LQR求解器（即基于Riccati普通微分方程的求解器）来设计机器学习的新培训方法。最后，我们提供了一些数值示例，这些示例证明了我们基于Riccati的方法在持续学习，训练后校准，转移学习和稀疏动态识别的背景下，基于Riccati的方法的多功能性和可能的优势。
博士Janak Kapoor 照片名称
自适应算法应用于噪声消除技术”，2018 年工程与科学计算与表征技术国际会议 (CCTES)，印度勒克瑙，2018 年，第 258-261 页，doi：10.1109/CCTES.2018.8674070。8. J. Kapoor、G. Mishra 和 M. Rai，“音频信号和噪声的特性和属性
机器学习辅助高温储层热能存储优化
a 美国爱达荷国家实验室能源与环境科学技术理事会 b 美国加利福尼亚州伯克利市劳伦斯伯克利国家实验室能源地球科学部 c 美国爱达荷大学，美国爱达荷州莫斯科 d 美国爱达荷国家实验室高级科学计算部
CA23104 Water4Reuse：将水重用纳入循环经济范式
1。环境工程：环境影响，生命周期评估2。计算机和信息科学：数据策划，数据挖掘和数据库处理的理论方面3.经济学和商业：可持续性4。电气工程，电子工程，信息工程：开发科学计算，数据处理，模拟和建模工具5。社会学：社会结构，不平等，社会流动性，社会排斥，收入分配，贫困
算子学习：算法、分析与应用
▶ 与 Bhattacharya、Hosseini、Kovachki [1] 合作（PCA 网络） ▶ 与 Li、Kovachki、Azizzadenesheli、Liu、Bhattacharya、Anandkumar [19, 10] 合作（FNO） ▶ 与 Lanthaler、Li [14] 合作（通用近似） ▶ 与 Lanthaler [17] 合作（近似的复杂性） ▶ 与 Lanthaler、Trautner [18] 合作（有限维实现） ▶ 与 Lanthaler、Kovachki [11] 合作（评论） ▶ Kovachki [12] 合作（机器学习和科学计算）
