BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:researchseminars.org CALSCALE:GREGORIAN X-WR-CALNAME:researchseminars.org BEGIN:VEVENT SUMMARY:Elena Arseneva (St. Petersburg State University) DTSTART:20201120T123000Z DTEND:20201120T140000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/1 DESCRIPTION:Title: Voronoi diagram\, its variations and applications in VLSI CAD\nby Elena Arseneva (St. Petersburg State University) as part of Industrial mathematics in Chebyshev laboratory\n\n\nAbstract\nThe Voron oi diagram is a fundamental geometric structure that encodes proximity inf ormation. Given a set of geometric objects\, called sites\, their Voronoi diagram is a subdivision of the underlying space into regions according to their nearest neighbor (maximal regions\, such that all points within one region have the same nearest site). This simple concept and its generaliz ations have numerous applications\, both in practice and in theory. We wil l discuss several such applications\, and mainly focus on those concerning VLSI CAD.\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/1/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Maria Kazachenko DTSTART:20201127T140000Z DTEND:20201127T153000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/2 DESCRIPTION:Title: Актуальные задачи физики Сол нца\nby Maria Kazachenko as part of Industrial mathematics in Cheby shev laboratory\n\n\nAbstract\nЗа последние 30 лет наше понимание многих процессов на Солнце си льно поменялось из- за\nбурного развития численных методов и точных космических наблюдений. В докладе я расскажу\nоб акту альных задачах физики Солнца. Я подробно освещу задачу моделирования солнечных\n вспышек\, которая основана на наблюдения х магнитных полей в качестве граничных у словий\nдля трехмерной физической модел и эволюции магнитного поля.\nДоклад расс читан на широкую публику. Cеминар будет п роведен при поддержке МНМЦ СПбГУ.\nПригл ашаются все желающие!\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/2/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:José M. Arrieta DTSTART:20201201T123000Z DTEND:20201201T140000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/3 DESCRIPTION:Title: Distance of attractors of reaction-diffusion equation s in thin domains\nby José M. Arrieta as part of Industrial mathemati cs in Chebyshev laboratory\n\nAbstract: TBA\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/3/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Алексей Зайцев DTSTART:20201204T140000Z DTEND:20201204T153000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/4 DESCRIPTION:Title: Байесовская оптимизация с по мощью регрессии на основе гауссовских п роцессов\nby Алексей Зайцев as part of Industrial mathematics in Chebyshev laboratory\n\n\nAbstract\nВ докладе ра ссматривается\, как можно использовать м етодологию построения регрессионных мо делей на основе гауссовских процессов д ля оптимизации тяжелых функций. Будет пр оведен обзор современных прикладных и ф ундаментальных результатов.\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/4/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Grigori Chapiro DTSTART:20201208T123000Z DTEND:20201208T140000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/5 DESCRIPTION:Title: Mathematical analysis of foam flow in porous media\nby Grigori Chapiro as part of Industrial mathematics in Chebyshev labor atory\n\n\nAbstract\nFoam is used in enhanced oil recovery to improve the sweep efficiency by controlling the gas mobility.\nA common way to describ e the foam displacement is by using population balance models\, which cons ider the foam texture as part of the gas phase.\nNumerical simulation of s uch equations presents serious difficulties connected to the high non-line arity in the fractional flow.\nThe linear kinetic model is studied mathema tically for large initial reservoir water saturation and all possibilities of injection saturation. It was observed that the model contains some str uctural instabilities\, {\\it i.e.}\, a small variation in some parameters leads to qualitatively different solutions. One of these solutions presen ted localized decay in relative gas mobility\, indicating that this behavi or is due to the equations' mathematical properties.\nUsing the fractional -flow methods\, an application of the method of characteristics\, we solve the corresponding Riemann problem for this model. The methodology combine s theoretical analysis with numerical experiments to provide scientific ev idence for the existence (and stability) of solutions. Some mathematical p roperties of the model will be presented supported by direct numerical sim ulations.\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/5/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Евгений Лохару DTSTART:20201211T123000Z DTEND:20201211T140000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/6 DESCRIPTION:Title: On the existence and regularity of extreme (highest) steady water waves with vorticity\nby Евгений Лохару as p art of Industrial mathematics in Chebyshev laboratory\n\n\nAbstract\nВ д окладе будут обсуждаться двумерные стац ионарные решения уравнения Эйлера со св ободной границей. А именно известная зад ача о волнах наибольшей амплитуды на кон ечной глубине. Такие волны имеют негладк ую особенность в точках наибольшей высо ты\, где волновой профиль образует угол в 120 градусов. Несмотря на обширную литера туру по этой теме\, достаточно полный ана лиз задачи до недавнего времени был сдел ан только для безвихревых волн на бескон ечной глубине (к примеру\, C. J. AMICK\, L. E. FRAENKE L\, and J. F. TOLAND\, On the Stokes’ conjecture for the wave of extreme form\, Acta Math.\,1982). Случай конечной глубины\, как оказалось\, был изучен значительно м еньше. В первую очередь это связано с тем \, что методы связанные с интегральным ур авнением Некрасова в случае конечной гл убины более не актуальны. Помимо общего обзора по тематике\, в докладе я расскажу о наших недавних работах с В.А. Козловым\ , где получены теоремы существования и г ладкости экстремальных волн на конечной глубине.\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/6/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Алексей Зайцев DTSTART:20201204T151500Z DTEND:20201204T161500Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/7 DESCRIPTION:Title: Злонамеренные атаки: почему они опасны для моделей последовательных данных?\nby Алексей Зайцев as part of Industrial m athematics in Chebyshev laboratory\n\n\nAbstract\nЗлонамеренны е атаки строятся на проработке различны х сценариев уязвимости моделей глубинно го обучения: незначительные изменения в о входных данных могут привести к наруше ниям в работе модели. После подачи на вхо д незначительно измененного в ходе атак и на модель входа\, модель дает другой пр огноз. Большинство современных атак раб отают в предположении\, что на вход модел и подается картинка.\n\nДля моделей после довательных данных\, таких как предложен ия на естественном языке\, задача генера ции атакующих входов для моделей сложне е. Она затруднена\, например\, тем\, что в к ачестве входных данных в моделях исполь зуются токены из конечных множеств\, и ув еренность классификатора не дифференци руема. Таким образом\, естественные град иентные атаки в таком пространстве вход ов модели невозможны.\n\nОбычно сейчас ат аки для таких данных генерируются на уро вне токенов\, однако возникающая при это м задача дискретной оптимизации требует существенных ресурсов\, такие атаки лег ко детектировать. Вместо этого мы дообуч аем языковую модель для генерации состя зательных примеров. Дифференцируемая фу нкция потерь в процессе дообучения зави сит от уверенности суррогатного классиф икатора и дифференцированной оценки рас стояния Левенштейна. При этом мы контрол ируем уровень состязательности генерир уемой последовательности и ее сходство с исходной последовательностью.\n\nЭто по зволяет формировать атакующие последов ательности\, семантически близкие к исхо дным. Более того\, такие атаки устойчивы к дообучению с помощью выборок злонамер енных последовательностей и детектиров анию злонамеренных атак. Мы провели эксп ерименты на выборках из разных областей: банковских транзакций\, электронных мед ицинских карт\, обработки естественного языка. Проведенные эксперименты показыв ают\, что наши модели работают лучше суще ствующих аналогов\, и защищаться от таки х атак труднее.\nДанная работа написана в соавторстве с И. Фурсовым\, Н. Ключниковы м\, А. Кравченко и Е. Бурнаевым.\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/7/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Денис Антипов DTSTART:20201215T123000Z DTEND:20201215T140000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/8 DESCRIPTION:Title: Актуальные проблемы теории э волюционных вычислений\nby Денис Антип ов as part of Industrial mathematics in Chebyshev laboratory\n\n\nAbstra ct\nЭволюционные алгоритмы (ЭА) — это клас с алгоритмов оптимизации и различных эв ристик случайного поиска\, основанных на идеях естественной эволюции. В научной среде\, изучающей ЭА\, существует довольн о большой разрыв между теорией и практик ой. В то время как на практике решаются т акие задачи\, как оптимизация космически х траекторий или составление расписания прохождения кораблей через Кильский ка нал\, теоретики пытаются понять\, как про стейшие ЭА решают элементарные модельны е задачи. Основная причина такого разрыв а в том\, что с одной стороны ЭА действите льно эффективны на практике\, в том числе за счет наличия целого множества дополн ительных эвристик\, позволяющих (пусть и сложным методом перебора) заточить алго ритм на решение конкретной задачи\, а с д ругой стороны\, стохастические процессы\ , описывающие ход работы алгоритмов\, ста новятся весьма сложными даже на тривиал ьных задачах. Тем не менее\, теория неодн ократно доказывала свою полезность\, дав ая ценные рекомендации по настройке пар аметров алгоритмов\, раскрывая принципы их работы или даже предлагая новые эффек тивные алгоритмы. Данный семинар посвящ ен математическому инструментарию\, кот орый был разработан теоретиками из эвол юционного сообщества\, а также освещает открытые проблемы теории ЭА.\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/8/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Alexei Maylibaev (IMPA) DTSTART:20210112T123000Z DTEND:20210112T140000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/9 DESCRIPTION:Title: Spontaneously stochastic solutions\nby Alexei May libaev (IMPA) as part of Industrial mathematics in Chebyshev laboratory\n\ n\nAbstract\nWe discuss turbulence models that lack uniqueness of solution s. We consider such models within a broader context of differential equati ons that lack Lipschitz continuity and\, therefore\, require a regularizat ion procedure or a selection criterion for defining relevant solutions. St arting with simplified models\, we show how spontaneously stochastic solut ions arise in these formally deterministic systems. This phenomenon occurs when one takes into account an infinitesimal noise in the regularization process. Then we present numerical results demonstrating spontaneous stoch asticity in realistic models of turbulence.\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/9/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Carina Geldhauser (Lund University) DTSTART:20210209T123000Z DTEND:20210209T140000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/10 DESCRIPTION:Title: Discrete models of turbulence\nby Carina Geldhau ser (Lund University) as part of Industrial mathematics in Chebyshev labor atory\n\n\nAbstract\nIn this talk we discuss a family of discrete models f or atmospheric turbulence\, often called point vortex models. We state som e of it basic properties and show how we can derive an effective PDE\, the so-called mean field limit\, from the discrete Hamiltonian system\, by us ing a variational principle. Furthermore\, we discuss the usage and inter pretation of these models in statistical physics.\n\nThe content of this t alk is based joint work with Marco Romito (University of Pisa).\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/10 / END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Ekaterina Noskova (ITMO University\, St. Petersburg) DTSTART:20210226T123000Z DTEND:20210226T140000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/11 DESCRIPTION:Title: Multi-objective optimization of very expensive black -box functions with SMAC\nby Ekaterina Noskova (ITMO University\, St. Petersburg) as part of Industrial mathematics in Chebyshev laboratory\n\n\ nAbstract\nOne of the special cases of hyperparameter optimization problem is the algorithm configuration problem. It could be formally stated as fo llows: given a parameterized target algorithm\, a set of problem instances and a cost metric\, find a parameter setting that minimizes cost on all i nstances. This is a multi-objective optimization problem of the algorithm evaluation cost --- a highly computatio- nally expensive black-box functio n.\n\nThe paper Hutter et al. 2011 introduced one of the methods for effec tive algorithm configuration named SMAC. Since the publication of the pape r\, SMAC was developed\, improved and by now has gained a lot of popularit y. SMAC still keeps state-of-the-art performance for a wide class of probl ems.\n\nDuring my talk I will review the original method from the paper Hu tter et al. 2011. I will also give a quick overview of the current version of SMAC and tell about my own experience of using it. I have applied SMAC for optimization of hyperparameters of the genetic algorithm that is used to find the best evolution history of several populations. As a result\, hyperparameters found by SMAC result in a better genetic algorithm that sh ows superior convergence on all train and test instances.\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/11 / END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Евгений Бурнаев (Сколтех) DTSTART:20210302T123000Z DTEND:20210302T140000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/12 DESCRIPTION:Title: Задачи оценки многообразий для предсказательного моделирования\n by Евгений Бурнаев (Сколтех) as part of Industrial ma thematics in Chebyshev laboratory\n\n\nAbstract\nЗадачи предск азательного моделирования требуют обра ботки многомерных данных\, и из-за т.н. пр оклятия размерности использование мног их методов для их решения затруднено. В п риложениях реальные данные зачастую зан имают лишь очень малую часть пространст ва наблюдений\, внутренняя размерность к оторого существенно ниже размерности са мого пространства. Популярной моделью д ля таких данных является модель многооб разия\, в соответствии с которой данные л ежат на неизвестном низкоразмерном мног ообразии (Data Manifold\, DM)\, встроенном в окруж ающее высокоразмерное пространство. Зад ачи предсказательного моделирования\, и зучаемые в рамках этого предположения\, называются задачами оценки многообрази й\, общей целью которых является обнаруж ение низкоразмерной структуры многомер ных данных по заданной выборке точек. Ес ли точки выборки порождаются в соответс твии с неизвестной вероятностной мерой на DM\, возникают статистические задачи о ценки многообразий. В докладе мы предста вим краткий обзор этих задач\, и обозначи м некоторые подходы к их решению.\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/12 / END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Alexander Terenin (Imperial College London) DTSTART:20210305T123000Z DTEND:20210305T140000Z DTSTAMP:20260404T095120Z UID:IndustrialMathSeminar/13 DESCRIPTION:Title: A short introduction to multi-armed bandits\nby Alexander Terenin (Imperial College London) as part of Industrial mathemat ics in Chebyshev laboratory\n\n\nAbstract\nMulti-armed bandits are a class of sequential decision problems which include uncertainty. One of their d efining characteristics is the presence of explore-exploit tradeoffs\, whi ch require one to balance taking advantage of information that is known wi th trying different options in order to learn more information in order to make optimal decisions. In this tutorial\, we introduce the problem setti ng and basic techniques of analysis. We conclude by showing how explore-ex ploit tradeoffs appear in more general settings\, and how the ideas discus sed can aid in understanding of areas like reinforcement learning.\n LOCATION:https://stable.researchseminars.org/talk/IndustrialMathSeminar/13 / END:VEVENT END:VCALENDAR