По данным на 30.01.2020
Сотрудники лаборатории решают принципиальные математические задачи многомерной теории аппроксимации. Это позволит создать теоретическую основу для работы с большими данными, что крайне важно для создания систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Название проекта: Многомерные приближения, восстановление и сжатие с приложениями к анализу больших объемов данных
Направления исследований: Приближение функций многих переменных, нелинейные приближения в банаховых пространствах, конечномерная геометрия, дискретизация, теория обучения, теория сжатых измерений
Цель проекта: Получение результатов в фундаментальных математических задачах в области многомерной аппроксимации
Лаборатория, принимающая организация
|
Область наук
|
Город
|
Приглашенный ученый
|
Период реализации проекта
|
---|---|---|---|---|
Лаборатория «Вероятностные методы в анализе» (10)
Санкт-Петербургский государственный университет - (СПбГУ) |
Математика |
Санкт-Петербург |
Хеденмальм Хокан Пер
Швеция |
2024-2028 |
Лаборатория «Нелинейные и нелокальные задачи для уравнений в частных производных и их приложения»
Российский университет дружбы народов - (РУДН) |
Математика |
Москва |
Куксин Сергей Борисович
Россия, Франция |
2022-2024 |
Лаборатория «Вероятностные методы в анализе»
Санкт-Петербургский государственный университет - (СПбГУ) |
Математика |
Санкт-Петербург |
Хеденмальм Хокан Пер
Швеция |
2021-2023 |