По данным на 30.01.2020
Сотрудники лаборатории развивают фундаментальные теоретические основания науки о данных и 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
Приоритет СНТР: а
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. Приглашенный ученый Кордас Георгиос
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» |
Математика и механика |
Санкт-Петербург |
Кордас Георгиос
Греция |
2021-2023 |
Лаборатория. Приглашенный ученый Зильбершмидт Вадим Владимирович
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пермский национальный исследовательский политехнический университет" |
Математика и механика |
Пермь |
Зильбершмидт Вадим Владимирович
Великобритания |
2021-2023 |
Лаборатория. Приглашенный ученый Шапиро Михаил Залманович
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" |
Математика и механика |
Москва |
Шапиро Михаил Залманович
Россия |
2021-2023 |