巴黎第十二大学世界排名巴黎第十一大学( 二 ) _生活百科

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数学学院线下直播活动现场数学学院线下直播。
一个

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魏楠院士做了一个小时的会议报告，题目是“机器学习的数学视角” 。报告的出发点是“神经网络似乎提供了一种逼近高维函数的有效工具” 。整篇报告分为两部分:第一部分试图回答神经网络是否真的提供了一种有效的逼近高维函数的工具。从逼近误差、泛化误差和训练误差的角度，是否可以避免过去一直困扰我们的维数灾难？作为第二部分的出发点，既然神经网络提供了一个逼近高维函数的有效工具，那么我们是否可以用这样一个工具来解决其他领域，尤其是科学领域的问题呢？这是人工智能科学研究的主题。在报告的最后，Ewenan院士特别指出:因为有了神经网络这样一个新的有效的工具，为人工智能、科学技术等领域提供了一个很大的发展空，而这个发展的基础就是数学！所以就数学而言，它站在了一个转折点上。数学可以为科学技术和人工智能的发展提供直接的帮助。
人物介绍

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韦南
中国科学院院士，北京大学数学科学研究院讲座教授，北京大学国际机器学习研究中心主任，北京大数据研究院院长。
他的主要研究方向包括机器学习、计算数学、应用数学及其在化学、材料科学和流体力学中的应用。在数学、流体力学、化学、材料科学等领域做出了重要贡献。2002年，他应邀在国际数学家大会上做了45分钟的演讲。2011年当选中国科学院院士。第一届美国数学学会和美国工业与应用数学学会会员。曾获国际工业与应用数学协会Corraze奖、美国工业与应用数学协会Kleinman奖、美国工业与应用数学协会Theodore von Karman奖、SIAM与苏黎世联邦理工学院联合颁发的Peter Henrici奖和ACM Gordon Bell奖。
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朱晓华老师在本次国际数学家大会上做了题为“法诺流形上的克勒-里奇流”的讲座。富流是几何分析中一个非常重要的研究领域，其在三维流形上的奇异性分析已被用来解决庞加莱猜想。然而，研究高维Ritchie流是非常困难的。朱晓华教授在报告中介绍了他和他的合作者在Keller流形上Ricci流的收敛性和奇异结构方面取得的一系列成果。其中，田竹证明了Ritchie流在Fanuokell-Einstein流形上光滑收敛；在一般紧Farno流形上，王著直接基于田的部分C 0估计，给出了基于Munye-Abe方程方法的Hamilton-Tian猜想的一个证明。在复群的紧空上，李天柱构造了一个具有第二类奇点的Ricci流的例子。

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