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
Yongdo Lim, Hoàng Ngọc Tuấn, Nguyễn Đông Yên, DC algorithms in Hilbert spaces and the solution of indefinite infinite-dimensional quadratic programs, Journal of Global Optimization, Volume 95, pages 193–209 (2026)
Lương Thái Hưng, Jean-Claude Saut, On a regularized full dispersion Davey-Stewartson system, Discrete and Continuous Dynamical Systems, 2026, Volume 56: 557-578.
Cấn Văn Hảo, Naoki Kubota, Shuta Nakajima, Upper tail large deviation for the one-dimensional frog model, Probability Theory and Related Fields, Volume 194, pages 1945–2023 (2026)