Chia sẻ về ứng dụng toán trong thực tế: Tối ưu, học máy và các phương pháp hạt nhân

Người trình bày: TS. Nguyễn Trung Tú (Balyasny Asset Management)

Thời gian: 09h30, thứ Sáu ngày 27/2/2026 (Tiệc trà bắt đầu lúc 9h15)

Địa điểm: Phòng 508, tầng 5, nhà A6 Viện Toán học

Trong công nghiệp, bài toán luôn noisy, non-linear và constraint-driven. Trọng tâm không chỉ là mô hình chính xác, mà là stability & robustness. Kernel methods cung cấp góc nhìn đẹp về non-linear estimation & geometry. Transformers có thể hiểu như adaptive kernel + learned representation geometry. AI hiện đại về bản chất là applied mathematics ở quy mô lớn.

 

  Hoạt động tuần
Xuất bản mới
La Văn Thịnh, Hoàng Thế Tuấn, On the Mittag–Leffler Stability of Mixed-Order Fractional Homogeneous Cooperative Delay Systems, Vietnam Journal of Mathematics, Volume 54, pages 773–789 (2026)
Đỗ Minh Thắng, Sonja Hannibal, Arnulf Jentzen, Non-convergence to global minimizers in data driven supervised deep learning: Adam and stochastic gradient descent optimization provably fail to converge to global minimizers in the training of deep neural networks with ReLU activation, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 564 (2026) 130724
Le Thi Hong Hanh, Dương Trọng Luyện, Nguyễn Minh Trí, Nontrivial Solutions to Boundary Value Problems for Semilinear $\Delta ^{\alpha ,\beta }_{\alpha _1,\beta _1}$-Differential Equations, Analysis and PDE in Developing Countries, Trends in Mathematics (TM, volume 17) (2026) pp 27–35, Birkhäuser/Springer, Cham, 2026 ISBN: 978-3-032-14210-8; 978-3-032-14211-5