Адрес e-mail:
Прошедшие события
На Физтехе пройдет курс лекций по теоретической физике от профессора Максима Забзина
В московском офисе Яндекса обсудят работы, представленные на NeurIPS-2019
Онлайн-занятия для школьников от «Фоксфорда»
Новогодняя акция «Сотрудничество без границ»
Анатолий Нейштадт: «О КАМ-теории»
Открытый научный семинар AI: «Актуальные постановки задач Computer Vision»
Хакатон для участников научно-исследовательских каникул ЦТПО МФТИ
Деловой клуб МФТИ приглашает на встречу: «Особенности национального Интернета вещей»
Demo Day бизнес-акселератора Физтех.Старт
Студенческая математическая олимпиада МФТИ
Бисваруп Дас: «Какой ширины сети достаточно для нахождения глобального минимума методом градиентного спуска?»
Конференция по клеточным технологиям CTERP 2020
Вадим Смелянский: «Достижение квантового превосходства при помощи программируемого сверхпроводникового процессора»
Презентация федерального проекта «Дни Дальнего Востока в Москве»
Лекция Галины Базилевской о высыпаниях энергичных электронов из внешнего радиационного пояса Земли
На семинаре по AI обсудят тематическое моделирование
Конференция по математике «Алгебра, геометрия и квантование»
Алла Карпова проведет семинар по нейробиологии
5-я Международная конференция «Квазилинейные уравнения, обратные задачи и их приложения» пройдет в МФТИ
Андрей Лобанов: «Черные дыры: погоня за тенью»

На Физтехе пройдет воркшоп «Сложные сети»

опубликовано: 08.11.2019
На Физтехе пройдет воркшоп «Сложные сети»

15 ноября состоится однодневный воркшоп «Сложные сети» (Complex Networks). Ключевыми докладчиками выступят Стефано Боккалетти (CNR-ISC, Италия) и Нелли Литвак (Университет Твенте, Нидерланды). Место проведения — 107 БК. Начало в 10:00. Программа уточняется, за актуальной информацией можно следить на странице воркшопа по ссылке. Обращаем внимание, что рабочий язык мероприятия — английский.

Стефано Боккалетти прочитает доклад на тему «Паренклитические сети: как выявить и использовать скрытую структуру в данных». 

Аннотация

В докладе будет описан новый метод представления постоянных во времени числовых наборов данных в виде сложных сетей. В качестве иллюстрации будет показано его применение к биологическим данным на примере экспрессии генов в ответ на осмотический стресс у резуховидки Таля. Предложенное сетевое представление позволяет выделить важнейшие признаки, отличающие индивид от класса: в примере с реакцией растения они находятся в узлах с наибольшей центральностью в соответствующим образом построенных сетях, называемых паренклитическими. Также был проведен целевой эксперимент, в котором предсказанные гены были искусственно «включены» один за другим, и рост соответствующих фенотипов сравнивался с ростом дикого типа. Это новое представление расширяет область применения теории графов до наборов данных, которые ранее считались недоступными для нее, что значительно упрощает описание их внутренней структуры.

Нелли Литвак представит доклад на тему «Обзор современных направлений исследования сложных сетей».

Информация о докладчиках

Стефано Боккалетти — старший исследователь в Институте сложных систем при Национальном научном совете Италии (CNR-ISC). Он является специалистом по статистической и нелинейной физике, нелинейной оптике и исследованию сложных систем с акцентом на приложения в биологии, медицине, социальных науках и других областях. Боккалетти принадлежит ряд значимых работ, посвященных эффекту синхронизации в сложных сетях, в том числе широко используемая типология сетей. Его монография «Сложные сети: структура и динамика» входит в число наиболее цитируемых трудов в области сложных сетей и приложений.

Нелли Литвак — профессор кафедры алгоритмов для сложных сетей с опытом исследований в сфере прикладной теории вероятностей и стохастического исследования операций. В области ее научных интересов — большие сети, такие как интернет или онлайн-социальные сети; рандомизированные алгоритмы и случайные графы, а также предсказание эволюции сетей на основе алгоритмов машинного обучения. Литвак также известна как превосходный лектор и популяризатор математики.

Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

МФТИ в социальных сетях