Trang chủ Các hoạt động Bài giảng đại chúng của GS. Vũ Hà Văn: Lý thuyết nhiễu...

Bài giảng đại chúng của GS. Vũ Hà Văn: Lý thuyết nhiễu loạn của các ma trận hạng thấp

GS. Vũ Hà Văn trình bày Bài giảng đại chúng “Lý thuyết nhiễu loạn của các ma trận hạng thấp” (Perturbation theory of low rank matrices) trong Chương trình Trường hè quốc tế năm 2023 với chủ đề “Lý thuyết xác suất trong không gian nhiều chiều và ứng dụng”. Chương trình dành cho các học viên cao học, nghiên cứu sinh và các nhà nghiên cứu trẻ quan tâm đến lĩnh vực Toán học, Xác suất thống kê và Khoa học dữ liệu.

Đơn vị tổ chức và phối hợp: Viện Nghiên cứu Dữ liệu Lớn, Quỹ Đổi mới Sáng tạo Vingroup (VINIF), Trung tâm Nghiên cứu và Đào tạo Toán học Quốc tế UNESCO (ICRTM), Viện Toán học – VAST.

Thông tin chi tiết về bài giảng:

• Chủ đề: Perturbation theory of low rank matrices – Lý thuyết nhiễu loạn của các ma trận hạng thấp.

• Thời gian: 9:00 – 11:30 Thứ hai, ngày 19/06/2023.

• Địa điểm: Hội trường 301, Tòa nhà A5, Viện Toán học, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, số 18B Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội.

• Hình thức: Trực tiếp và trực tuyến

Bài giảng cũng được phát livestream trực tuyến trên các Fanpage dưới đây:

Fanpage của Viện Toán học Việt Nam – VAST: https://www.facebook.com/vientoanhoc

Fanpage của Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn (Vinbigdata): https://www.facebook.com/VinBigData

Fanpage của Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VINIF): https://www.facebook.com/vinif.org

Có thể là hình ảnh về 1 người và văn bản cho biết 'INTERNATIONAL SCHOOL HIGH DIMENSIONAL PROBABILITY AND APPLICATIONS Prof. Vu Ha Van Yale University, USA & VinBigdata, Vietnam Public lecture: Perturbation theory of low rank matrices 9h-11h30, June 19, 2023 Hall 301, Building A5, Institute of Mathematics VINBIGDATA VINIF fRM Hongi'

Thông tin diễn giả:

– GS. Vũ Hà Văn là Giám đốc Khoa học VinBigData, đồng thời đang công tác tại ĐH Yale, Hoa Kỳ với vị trí Giáo sư Toán học.

– GS tốt nghiệp chuyên ngành toán lý thuyết năm 1994 tại Đại học Eotvos Lorand, Budapest, Hungary. Từ 1994 đến 1998, GS làm luận án tiến sĩ tại Đại học Yale, Hoa Kỳ.

– GS từng nghiên cứu, giảng dạy tại IAS – Viện Nghiên cứu cao cấp, Princeton, Microsoft Research, Đại học UC San Diego và Đại học Rutgers, Hoa Kỳ; từ năm 2011 đến nay là GS Khoa toán của Đại học Yale.

– GS đã được trao các giải thưởng NSF và Sloan Fellowship, giải Polya của Hiệp hội Toán ứng dụng và Công nghiệp – SIAM (2008) và giải Fulkerson của Hội toán học Mỹ – AMS (2012) cho các công trình nghiên cứu về xác suất và tổ hợp.

– GS là thành viên danh dự của Hội toán học Mỹ (AMS) và Viện thống kê toán học thế giới (IMS).

– Năm 2020, GS được bầu chọn trở thành Hội viên danh dự của Hiệp hội Toán thống kê (Institute of Mathematical Statistics).

Abstract:

• Perturbation theory is an integral part of applied mathematics and statistics. One of the main goals if this is to theory is to answer the question: How much does a spectral parameter (such as the leading eigenvector or eigenvalue) of a matrix change, subjected to a perturbation to the entries?

• Answers to this question, such as Weyl inequality or Davis-Kahan sine theorem, are among the most applied mathematical results, even more so in recent years when the role of statistics has become so dominant in all fields of science. (Think about Principal component analysis or Google Page rank computation, for instance.)

• A pervasive assumption about real data (in form of a matrix) is that it has low rank. This is appearing many kinds of data, from movie preferences, text documents, to survey data, medical records, and genomics. This motivates us to build up a study of perturbation theory for low rank matrices, which I have been working on in the last 15 years.

• In this mini-course, I will first give a brief survey to current state of the art of the project. Next, I am going to discuss applications in many fields: clustering, data completion (Netflix type problems), numerical linear algebra, learning mixtures of distributions, and privacy. There will be a number of directions for further research, and also several interesting connections to random matrix theory.

BÀI MỚI NHẤT

Giải pháp điều khiển chống lắc cho cầu trục container

Cầu trục container là một thiết bị bốc dỡ hàng hóa không thể thiếu ở các cảng biển trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Nó là một thiết bị chuyên dụng dùng để chuyển container từ tàu lên bờ và ngược lại. Lượng hàng hóa thông qua cảng phụ thuộc rất lớn vào năng suất bốc dỡ của các cầu trục container. Tăng năng suất bốc dỡ cho cầu trục container là nhu cầu rất lớn ở các cảng biển trên thế giới cũng như tại Việt Nam.

Nghề thủ công truyền thống trên dòng chảy văn hóa Sa Huỳnh – Champa

Sa Huỳnh là di chỉ khảo cổ học tiêu biểu cho giai đoạn tiền Champa ở miền Trung Việt Nam. Đây là một nền văn hóa được hình thành bắt đầu vào khoảng thế kỷ X TCN kéo dài đến cuối thế kỷ II. Văn hóa Sa Huỳnh góp phần cùng văn hóa Đông Sơn (người Kinh) ở phía Bắc và văn hóa Óc Eo (Phù Nam) ở phía Nam làm phong phú, đa dạng nền văn minh cổ Việt Nam. Sau năm 1975 các nhà khảo cổ Việt Nam và học giả khác của nước ngoài đã phát hiện nhiều di chỉ cư trú của người Sa Huỳnh với nhiều hiện vật phong phú, đa dạng liên quan đến nghề biển, nghề khai thác lâm sản, nghề nông và đặc biệt là nghề thủ công truyền thống.

“Thủy triều đỏ” hay là tảo gây hại và các tác động của chúng?

“Tảo nở hoa” hay “thủy triều đỏ” hay “nở hoa nước” là một thuật ngữ thông thường để mô tả một hiện tượng sinh học trong thủy vực, đó là sự phát triển nhanh chóng làm gia tăng số lượng tế bào của bất kỳ một loài vi tảo đơn bào trong môi trường nước mà chúng ta chỉ có thể ghi nhận được bằng mắt qua sự thay đổi màu của nước. Nó có thể đỏ, xanh, vàng, nâu, v.v. tùy thuộc vào màu sắc của loài gây ra hiện tượng này. Nó cũng chẳng liên quan gì đến thủy triều, có chăng chỉ nhờ thủy triều đưa vào bờ. Vì vậy, gọi đó là “thủy triều đỏ” chưa thực sự mô tả đủ đặc điểm bản chất của nó. Giới khoa học hay gọi hiện tượng này tà “tảo nở hoa gây hại”.

Viet-Cobot: Hướng tới công nghệ 4.0 với các giải pháp sáng tạo và hiệu quả về chi phí

Robot cộng tác (Collaborative Robot hay Cobot) là robot được sử dụng nhằm mục đích có thể độc lập làm việc, hoặc cùng làm việc, hỗ trợ và tương tác với con người trong một không gian chia sẻ chung một cách an toàn và tin cậy. Điều này rất khác biệt với các robot công nghiệp truyền thống thường được thiết kế làm việc một cách tự động, với độ an toàn được bảo đảm nhờ cách ly vùng làm việc của robot với người sử dụng và vận hành.

BÀI ĐỌC NHIỀU

Khái quát về mô hình dữ liệu quan hệ

Phần lớn hệ thống cơ sở dữ liệu hiện nay đều được xây dựng bằng mô hình dữ liệu quan hệ. Vậy mô hình...

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...

Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản...

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...