Включение Тимура Калимуллина с молодежной школы-семинара по суперкомпьютерному моделированию в НЦФМ🔥

👏🎊Студентка магистратуры нашего института получила диплом за лучший доклад на XXIII Международной конференции по Вычислительной механике и современным прикладным программным системам

Доклад «Устойчивость решений в виде бегущей волны для обобщенного уравнения Кортевега-де Вриза-Бюргерса» был представлен Томашевой Анастасией, студенткой магистратуры кафедры 97 "Суперкомпьютерного моделирования инженерно-физических процессов". Доклад вызвал большой интерес слушателей, и отвечать на вопросы Анастасии пришлось по времени дольше, чем занял сам доклад. Умение молодого исследователя отстоять свои результаты понравилось  аудитории, и было отдельно отмечено на закрытии конференции.
Анастасия уже больше года работает над этой темой под руководством зав.кафедрой, д.ф.-м.н. Шаргатова В.А. Она успела стать соавтором статьи, опубликованной в  журнале «Труды МИАН», и выступить на 6 конференциях. 

😱И это далеко не первый успех! В ноябре 2022 года ее доклад также был отмечен в числе лучших на международной школе молодых механиков и математиков SYMM2023, но в этот раз лучший доклад выбирался не только среди молодых ученых.

Поздравляем Анастасию и желаем дальнейших успехов!❤️

Тёплый привет от наших дорогих выпускников из Сколтеха❤️

Максим Комяков, Инна Ларина и Фёдор Белолуцкий после окончания Innovation Workshop-а.

За месяц ребятам в своих командах нужно было фактически разработать и презентовать свой стартап: приложение для подбора оптимальных компонент Li-ионных батареек, «антисутульный» девайс, механизм отделения клетки из суспензии для исследования мутаций генов в борьбе с раковыми опухолями – такими технологиями занимались наши выпускники!

Ценим, гордимся, желаем дальнейших успехов!💫

Итак, краткие выводы из первого дня конференции математических центров

🔵 Гипергеометрические функции (такие как функция Гаусса или функция Лауричелли) с успехом применяются при построении конформных отображений. С помощью этого подхода любую расчётную область со сложной геометрией можно существенно упростить (например, в случае 2D-задач – перевести в прямоугольник). С прикладной точки зрения это позволяет эффективно строить нерегулярные расчётные сетки и увеличивать скорость вычислений;
🔵 По сути, основная задача машинного обучения – это задача аппроксимации, когда на основе дискретного набора информации строится её «продолжение» в интересующих точках пространства параметров конкретной задачи;
🔵 Аппроксимация гладких функций с помощью нейросетей – плохо обусловленная задача, нужно искать другие подходы;
🔵 На данный момент около 2/3 задач искусственного интеллекта связаны с исследованием и построением LLM-моделей (Large Language Model – большая языковая модель). На подобной модели построен всем известный ChatGPT.

👍 Сама конференция организована на высоком уровне, чувствуется внимание к деталям и южное гостеприимство!

Краткие выводы по второму дню конференции математических центров

🔵 Обратные задачи (восстановление исходных параметров по уже известному решению прямой задачи), которые являются по существу некорректными (либо решение не существует, либо оно не единственно, либо неустойчиво относительно вариации начальных данных) – одна из самых популярных тем на конференции, и это неспроста: прикладную значимость этого подхода сложно переоценить. Восстановить строение и свойства объекта по данным от измерительных датчиков (например, строение внутренних органов по данным томографии) – обратная задача. Найти первоисточник информации, распространяющейся в социальных сетях – обратная задача;
🔵 Индивидуализация образования – непростой вопрос даже по той причине, что каждый ВУЗ понимает этот термин по-разному. Для одних это – уникальная для каждого студента индивидуальная образовательная траектория (ИОТ), для других – просто набор блоков с обязательной и вариативной частью и дисциплинами по выбору. В любом случае, это поднимает целый пласт вопросов об осознанности выбора такой траектории, о продуманных рекомендациях по осуществлению этого выбора (на основании предпочтений самого студента, его талантов и предрасположенностей и даже психотипа), о востребованности дисциплин и их преподавателей;
🔵 Византийцы не уделяли внимание развитию чистой (теоретической) математики, а были сосредоточены на приложениях, поддерживая уровень «инженерной» математики, в результате чего проиграли и в фундаментальной, и прикладной науках – Константинополь пал.

Всех ждём на лектории, будет интересно🤓