МЕГАГРАНТЫ

Лаборатории многомерности и больших данных

О лаборатории

Наименование проекта: Многомерные приближения, восстановление и сжатие с приложениями к анализу больших объёмов данных

№ договора: 14.W03.31.0031

Наименование ВУЗа: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова"

Области научных исследований: Математика

Цель проекта состоит в развитии фундаментальных теоретических оснований науки о данных и, в частности, в получении результатов в принципиальных математических задачах многомерной теории аппроксимации. Это создаст теоретическое основание для работы с большими данными, что крайне важно для создания систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Основное внимание будет уделяться задачам с возможными практическими применениями.

Ведущий учёный

 temlyakov2

ФИО: Темляков Владимир Николаевич

 

Ученые степень и звание: Доктор физико-математических наук

Занимаемая должность: Carolina Distinguished Professor, University of South Carolina

Области научных интересов: разреженность, жадные приближения, машинное обучение, многомерность, гиперболический крест

Научное признание:
1976 - Золотая медаль за лучшую студенческую работу, СССР
1989 - Награда за выдающуюся публикацию: Академия наук СССР
1989 - Серебряная медаль ВДНХ
1998 - Премия «Лучшая статья» от J. Complexity
2003 - Премия USC Education Foundation за научные исследования
2012 - Best Paper Award, Journal of Complexity

Научные достижения:
В настоящее время ученый активно работает в двух быстро развивающихся областях математики -- теории жадных аппроксимаций и многомерных приближений. Мощное исследование приближений классов функций смешанной гладкости началось в 1960-е, в
основном, в московской математической школе. За последние два десятилетия наблюдался серьёзный рост количества исследований в этой области. Владимир Николаевич опубликовал монографию и книгу по этой теме. Они являются единственными фундаментальными источниками по этим вопросам. Теория жадных (greedy) аппроксимаций - быстро развивающийся раздел вычислительной математики. Профессор Темляков принял активное участие в развитии этой теории.

V.N.Temlyakov, D.Bilyk, Rui Yu, Fibonacci sets and symmetrization in discrepancy Theory, 2012 Journal of complexity 

V.N.Temlyakov, E.Liu Super greedy type algorithms 2012 Advances in Computational Mathematics

V.N.Temlyakov, K.Kazarian Hilbert spaces of vectorvalued functions generated by  quadratic forms 2013 Journal of Mathematical Analysis and Applications

V.N.TemlyakovAn inequality for the entropy numbers and its application 2013 Journal of Approximation Theory 

V.N.Temlyakov, G. Kerkyacharian, V. Kolchinskii, D. Picard, and A. Tsybakov Optimal exponential bounds on the accuracy of classification 2014 Constructive Approximation

Back to top