Социально-методический центр поддержки СО НКО Московской области

Показать карту

Перейти на веб-сайт

Нет событий для выбранной даты.

Нет событий для отображения.

Посмотреть текущие события

Фильтровать события по

Фильтр по ключевым словам:

Прошедшие события

Для получения дополнительной информации о теоретическом семинаре нажмите здесь.

| Теоретическая физика

История семинара | UM LSA Центр теоретической физики Leinweber

Перейти к содержимому

• Семинары и конференции
• Семинары
• Информация для посетителей
• Исследовательская работа
• Открытые позиции

1. Новости и события
2. Все события
3. Семинары
4. История семинара

2. . ..
3. История семинара

1. Новости и события
2. Все события
3. Семинары
2. [X] закрыть

2. Новости
3. Все события
4. 1. Семинары и конференции
   2. Публичные лекции
   3. Коллоквиум
   4. Семинары
   5. 1. Семинары коричневой сумки
      2. Семинары по теории высоких энергий
      3. История семинара
      4. 1. Прошлая серия семинаров по коричневой сумке
         2. Прошлая серия семинаров по теории высоких энергий

2. Новости
3. Все события
4. 1. Семинары и конференции
   2. Публичные лекции
   3. Коллоквиум
   4. Семинары
   5. 1. Семинары коричневой сумки
      2. Семинары по теории высоких энергий
      3. История семинара
      4. 1. Прошлая серия семинаров по коричневой сумке
         2. Прошлая серия семинаров по теории высоких энергий

Текущая серия семинаров

Прошлая серия семинаров по коричневой сумке

Прошлая серия семинаров по теории высоких энергий

Теоретический семинар | Теоретическая информатика

Семинар группы теории CS в Университете Колорадо в Боулдере.

Наш теоретический семинар стартовал весной 2018 года. Следите за предстоящими докладами и/или подписывайтесь на нашу рассылку cs-theory-announce!

Предстоящие выступления

Все выступления онлайн на осень 2020 г. и весну 2021 г. Напишите текущему организатору (Бо Ваггонер) для получения ссылки на Zoom.

[Промежуточные мероприятия уточняются]

13 августа 2021 г. (специальный, перед семестром) Юваль Филмус (Технион). Примерные полиморфизмы. , 12:00–13:00 по восточному времени, гибридное личное участие ECES 112 и виртуальное (отправьте электронное письмо Джошу Грохову, чтобы получить ссылку на Zoom).

Аннотация: Какие булевы функции f: {0,1} ⁿ → {0,1} удовлетворяют f(x⊕y)=f(x)⊕f(y)

… для всех x,y ? линейные функции (100% режим).

… почти для всех х, у? функции, близкие к линейным функциям (режим 99%).

… для многих x, y, больше, чем случайные функции? функции, коррелирующие с линейной функцией (режим 51%).

Все эти результаты являются классическими.

Мы изучаем, что происходит, когда функция XOR заменяется произвольной булевой функцией.

Основано на совместной работе с Гиладом Чейзом (Technion), Дором Минзером (MIT), Эльхананом Мосселем (MIT), Нитином Саурабом (IIIT Hyderabad).

Прошлые выступления

20 апреля 2021 г. Эрик Бахел (Технологический институт Вирджинии, кафедра экономики) . Стратегический выбор социальных действий

Мы моделируем социальный выбор как действия, отображающие состояния природы в (общественные) результаты. Функция социального выбора (или SCF) назначает действие каждому профилю субъективных предпочтений ожидаемой полезности по сравнению с действиями. SCF является устойчивым к стратегии, если ни у одного агента никогда не возникает стимула искажать свои представления о состояниях природы или свою оценку результатов; постфактум эффективно, если действие, выбранное для любого заданного профиля предпочтений, приводит к Парето-эффективному результату в каждом естественном состоянии. Мы предлагаем полную характеристику всех устойчивых к стратегии и постфактум эффективных SCF. Выбранное действие должно выбрать наиболее предпочтительный результат действия некоторого (возможно, другого) агента в каждом естественном состоянии. Набор состояний, в которых выбирается лучший результат агента, может варьироваться в зависимости от сообщаемого профиля убеждений; это союз всех государств, переданных ей набором двусторонних диктаторских и двусторонне согласованных правил назначения. Документ: http://www.cireqmontreal.com/wp-content/uploads/cahiers/03-2017-cah.pdf

30 марта 2021 г. Александр Барвинок (У. Мичиган) . Сглаженный подсчет точек 0-1 в многогранниках

Аннотация: Учитывая систему линейных уравнений ℓ _i (x)=β _i  в n-векторе x из 0-1 переменных, мы вычисляем математическое ожидание exp{−∑iγ _i (ℓ _i (x)−β _i ) ² }, где x — вектор независимых бернуллиевских случайных величин, а γ _i >0 — константы. Алгоритм работает в квазиполиномиальном n ^O(lnn)  время при некотором условии разреженности матрицы системы. Результат основан на отсутствии нулей аналитического продолжения математического ожидания комплексных вероятностей, что также можно интерпретировать как отсутствие фазового перехода в модели Изинга при достаточно сильном внешнем поле. В качестве примера рассмотрим задачу «сглаженного подсчета» совершенных паросочетаний в гиперграфах. https://arxiv.org/abs/2103.05488

9 марта 2021 г. Сандра Кифер (RWTH Ахен и У. Варшава). Разложение и идентификация графов с помощью Вейсфейлера и Лемана

Аннотация: Процедура Вейсфейлера-Лемана (WL) является широко используемым подходом для проверки изоморфизма графов. Он работает путем итеративного вычисления изоморфизм-инвариантной раскраски кортежей вершин. Между тем, разложения являются фундаментальным инструментом структурной теории графов и часто используются в подходах к решению проблемы изоморфизма графов.
 
В этом докладе я обсуждаю способность алгоритма WL идентифицировать графы путем их декомпозиции. В частности, я даю обзор нашего доказательства того, что двумерный алгоритм WL (2-WL) неявно вычисляет разложение графа на его трехсвязные компоненты. Доказательство основано на понимании того, что 2-WL обнаруживает пары вершин, разделяющих граф. Наш результат показывает, что определение размерности алгоритма, необходимого для различения двух заданных графов, сводится к определению размерности, необходимой для различения 3-связных компонентов графов. Это весьма техническое утверждение позволяет нам сделать сильные выводы для класса графов ограниченной ширины дерева и класса планарных графов.

2 марта 2021 г. Radu Curticapean (ITU Copenhagen) . Сложность имманантов.

Аннотация: Иммананты — это матричные функции, обобщающие детерминанты и перманенты. Учитывая неприводимый характер χ _λ из S _n для некоторого разбиения λ числа n, имманант, связанный с λ, представляет собой сумму произведений π по перестановкам в S _n , очень похоже на определитель, но с χ _λ (π), играющий роль sign(π).

Хартманн показал в 1985, что иммананты могут быть оценены за полиномиальное время для знаковых символов. Точнее, для разбиения λ числа n на s частей пусть b(λ) := n−s подсчитывает клетки справа от первого столбца на диаграмме Юнга λ. Имманант, связанный с λ, может быть оценен за n ^O(b(λ)) раз.

После этого первоначального результата были получены дополнительные результаты о твердости для нескольких семейств имманантов, полученных из разбиений с неограниченным b(λ). Сюда входят перманенты, иммананты, связанные с хуковыми персонажами, и другие классы. В этом докладе мы завершаем картину жестких имманантных семейств: при стандартном предположении параметризованной сложности мы исключаем алгоритмы с полиномиальным временем для (хороших) имманантных семейств с неограниченным b(λ). Для имманантных семейств, в которых b(λ) растет даже полиномиально, мы устанавливаем жесткость для #P и VNP. (См. arXiv:2102.04340.)

23 февраля 2021 г. Франсиско Х. Мармолехо Коссио (Оксфорд). Оптимальный обман обучающегося лидера в играх Штакельберга.

arXiv:2006.06566

2 февраля 2021 г. Софи Хьюбертс (CWI). Простые итерационные методы линейной оптимизации на выпуклых множествах .

Аннотация: Даны простые итерационные методы вычисления приближенно оптимальных прямого и двойственного решений задачи максимизации линейного функционала над выпуклым множеством K, заданным разделяющим оракулом. Наши методы основаны на вариантах классических алгоритмов фон Неймана и Франка-Вольфа.

9 декабря 2020 г. Франсиско Мармолехо-Коссио (Оксфорд). Оптимальный обман обучающегося лидера в играх по Штакельбергу

Аннотация: В этом докладе я представлю некоторые недавние результаты по оптимальному обману в играх по Штакельбергу. Недавняя работа в сообществе машинного обучения показала, что алгоритмы обучения, используемые для вычисления оптимальной стратегии, которой лидер придерживается в игре по Штакельбергу, подвержены манипуляциям со стороны последователя. Такой алгоритм обучения работает, запрашивая лучшие ответы или выигрыши последователя, который, следовательно, может обмануть алгоритм, отвечая так, как будто его выигрыши сильно отличаются от того, что они есть на самом деле. Чтобы это стратегическое поведение было успешным, основная задача, с которой сталкивается последователь, состоит в том, чтобы точно определить выигрыши, которые заставят алгоритм обучения вычислить обязательство, чтобы наилучший ответ на него максимизировал полезность последователя в соответствии с его истинными выигрышами. Хотя эта проблема уже рассматривалась ранее, в соответствующей литературе основное внимание уделялось упрощенному сценарию, в котором пространство выигрыша ведомого конечно, поэтому общая версия проблемы осталась без ответа. Наши результаты заполняют этот пробел, показывая, что ведомый всегда может вычислить (почти) оптимальные ложные выплаты в различных сценариях обучения между лидером и ведомым.

2 декабря 2020 г. Эдина Гнанг (Джонс Хопкинс). О кодировании булевых функций в частных производных

Аннотация: Мы описываем, как задачи комбинаторного перечисления/перечисления, взятые в сочетании со структурными свойствами гиперматриц/тензоров, определяют критический аспект булевой функции, такой как сложность формулы Де Моргана. Доклад не предполагает какого-либо предварительного знакомства с гиперматрицами/тензорами.

18 ноября 2020 г. Целил Шрамм (Стэнфорд). Субэкспоненциальные LP Approximate Max-Cut

Аннотация: Ортодоксальная теория аппроксимации утверждает, что линейные программы (LP) плохо работают для решения задач max-cut и других задач удовлетворения ограничений, и что полуопределенное программирование и спектральные методы необходимы для нетривиальных приближения. В этом докладе я опишу два недавних результата, которые бросают вызов этому убеждению: мы показываем, что LP субэкспоненциального размера могут (1) аппроксимировать максимальное отсечение до коэффициента, строго превышающего 0,5, и (2) сертифицировать максимальное отсечение в графах ограниченных спектральный радиус. Это устраняет сложность линейного расширения max-cut. Аналогичные результаты справедливы для уникальных игр и других задач удовлетворения ограничений.

На основе совместных работ Райана О’Доннелла, Сэма Хопкинса и Луки Тревизана.

arXiv: https://arxiv.org/abs/1911.10304

11 ноября 2020 г. Томас Стейнке (Google Brain). Рассуждения об обобщении через условную взаимную информацию

Аннотация: Мы предлагаем теоретико-информационную основу для изучения свойств обобщения алгоритмов машинного обучения. Наша структура объединяет существующие подходы, в том числе единые границы сходимости и новейшие методы адаптивного анализа данных. В частности, мы используем условную взаимную информацию (CMI) для количественной оценки того, насколько хорошо входные данные (т. е. обучающие данные) могут быть распознаны с учетом выходных данных (т. е. обученной модели) алгоритма обучения. Мы показываем, что ограничения на CMI могут быть получены из измерения VC, схем сжатия, дифференциальной конфиденциальности и других методов. Затем мы показываем, что ограниченный CMI подразумевает различные формы обобщения.

Совместная работа с Лидией Закинтину. См. https://arxiv.org/abs/2001.09122

28 октября 2020 г. Анжела Чжоу (Корнелл) Минимакс-оптимальное политическое обучение в условиях ненаблюдаемого смешения

Аннотация. Мы изучаем проблему персонализированного обучения максимизации причинно-следственных связей. политики принятия решений на основе данных наблюдений с учетом возможного ненаблюдаемого смешения. Поскольку ценность политики и сожаление могут не поддаваться точечной идентификации, мы изучаем метод, который минимизирует оцененное сожаление в наихудшем случае по неопределенности, установленной для весов склонности, которая контролирует степень ненаблюдаемого смешения. Мы доказываем гарантии обобщения, которые гарантируют, что наша политика будет безопасной при применении на практике и фактически обеспечит максимально возможный единый контроль над диапазоном всех возможных сожалений населения, которые согласуются с возможной степенью смешения. Мы разрабатываем эффективные алгоритмические решения для расчета этой устойчивой к смешениям политики. Наконец, мы оцениваем и сравниваем наши методы на синтетических и полусинтетических данных. В частности, мы рассматриваем тематическое исследование по персонализации заместительной гормональной терапии, основанное на параллельном обсервационном исследовании WHI и клиническом испытании. Мы демонстрируем, что скрытые искажения могут препятствовать существующим подходам к изучению политики и приводить к неоправданному вреду, в то время как наш надежный подход гарантирует безопасность и фокусируется на очевидных улучшениях.

Это совместная работа с Натаном Каллусом. Более ранняя версия этой работы была распространена как «Надежное улучшение политики путаницы».

7 октября 2020 г. Уильям Кречмер (Юта, Остин) Симметрии, свойства графов и квантовые ускорения

Аннотация: Aaronson and Ambainis (2009) и Chailloux (2018) показали, что полностью симметричные (частичные) функции не допускают экспоненциальное ускорение квантовых запросов. Возникает естественный вопрос: насколько симметричной должна быть функция, чтобы она не могла демонстрировать большое квантовое ускорение? В этой работе мы доказываем, что симметрии гиперграфа в матричной модели смежности допускают не более чем полиномиальное разделение между рандомизированными и квантовыми сложностями запросов. Мы также показываем, что примечательно, что группы перестановок, построенные из этих симметрий, являются, по сути, единственными группами перестановок, которые предотвращают суперполиномиальное квантовое ускорение. Мы доказываем это, полностью характеризуя примитивные группы перестановок, которые допускают суперполиномиальное квантовое ускорение. Напротив, в модели списка смежности для графов с ограниченной степенью (где симметрия графа проявляется по-разному) мы демонстрируем проблему проверки свойств, которая показывает экспоненциальное квантовое ускорение. Эти результаты разрешают открытые вопросы, поставленные Амбаинисом, Чайлдсом и Лю (2010 г.) и Монтанаро и де Вольфом (2013 г. ).

29 апреля 2020 г. Фотис Илиопулос (IAS) Сводимость к обхвату и алгоритмический барьер для раскрашивания

Аннотация: Все известные эффективные алгоритмы для задач удовлетворения ограничений заходят в тупик из-за случайных случаев. Например, неизвестен эффективный алгоритм, способный q-раскрашивать случайный граф со средней степенью (1 + ε)q ln q, даже если случайные графы остаются q-раскрашиваемыми для средней степени до (2 − o(1))q пер кв. Аналогичная неудача в поиске решений при относительно низкой плотности ограничений известна для случайных CSP, таких как случайный k-SAT и других задач, основанных на гиперграфах. Плотность ограничений, при которой алгоритмы ломаются для каждой CSP, известна как «алгоритмический барьер» и доказуемо соответствует фазовому переходу в геометрии пространства решений [Achlioptas and Coja-Oghlan 2008]. В этом докладе я расскажу о своей недавней статье, целью которой является пролить свет на следующий вопрос: можно ли алгоритмический успех до барьера для каждой CSP приписать некоторому простому детерминированному свойству входных данных? В частности, я остановлюсь на проблеме раскраски графов и гиперграфов.

5 марта 2020 г. Chunhao Wang (UT Austin) Квантовый ландшафт для компьютерных ученых: к оптимизации, машинному обучению и изучению физических систем связанных с информатикой и физикой. Существуют алгоритмические инструменты из этой области с вычислительными приложениями в классической информатике и квантовой физике. В этом докладе я представлю свою работу по разработке этих инструментов для решения задач оптимизации, машинного обучения и изучения квантовых систем. В частности, со стороны информатики я буду обсуждать квантовое ускорение для некоторых задач вычислительной геометрии с приложениями в машинном обучении и оптимизации. Я также опишу классические алгоритмы, вдохновленные квантовой механикой, для решения задач машинного обучения, связанных с матрицами. С точки зрения физики я представлю квантовые алгоритмы моделирования открытых квантовых систем, а также эффективные конструкции псевдослучайных квантовых операторов.

26 февраля 2020 г. Аниндья Де (У. Пенсильвания) Корреляция хунты поддается проверке

Аннотация: Булева функция f на n-мерном гиперкубе называется k-хунтой, если она зависит только от некоторых k координат входа. Эти функции широко изучались в контексте PCP, теории обучения и проверки свойств. В частности, флагманским результатом тестирования свойств является то, что k-хунты могут быть протестированы с помощью Õ(k) запросов, т. е. существует алгоритм, который, когда f получает черный ящик, выполняет только Õ(k) запросов и выбирает между следующие два случая:

1. ф — к-хунта.
2. f находится на расстоянии не менее 0,01 от каждой k-хунты g в расстоянии Хэмминга.

Удивительно, но сложность запроса совершенно не зависит от окружающего измерения n. В этой работе мы добиваемся такой же качественной гарантии для устойчивой к шуму версии этой задачи. В частности, мы даем алгоритм запроса 2 ^k , чтобы различать следующие два случая.

1. f равно 0,48-близко к какой-то к-хунте.
2. f не менее 0,49далеко не всякая к-хунта.

Алгоритм и его доказательство правильности просты и модульны, используя некоторые классические инструменты, такие как «случайные ограничения» с элементарными свойствами оператора шума на кубе.

Совместная работа с Эльхананом Мосселем и Джо Ниманом.

19 февраля 2020 г. Джейми Сикора (Институт периметра) Квантовые обобщения NP и полиномиальная иерархия

Аннотация: В этом докладе я буду обсуждать теорию вычислительной сложности и некоторые интересные квантовые обобщения некоторых популярных классов сложности . В частности, я расскажу о двух квантовых вариантах полиномиальной иерархии и представлю несколько результатов, ограничивающих их вычислительную мощность. Для этого выступления не требуется никаких знаний о теории сложности или квантовой теории. Это совместная работа с Миклошем Сантой, Севагом Гарибяном, Аарти Сундарамом и Джастином Йиркой, препринт можно найти по адресу https://arxiv. org/abs/1805.11139..

18 февраля 2020 г. Джейми Сикора (Институт периметра) Квантовые ресурсы: что это такое и сколько они стоят? (Dept. Colloquium)

Аннотация: В этом докладе я расскажу о нескольких естественных квантовых проблемах и, в частности, о том, как эти проблемы меняются по мере изменения квантовых ресурсов. Я покажу, как с экономической точки зрения назначить «теневую цену» каждому квантовому ресурсу. Для этого я воспользуюсь теорией оптимизации и покажу, что теневые цены часто даются «бесплатно», если знать, где их искать. Для этого выступления не требуется никаких знаний об экономике, теории оптимизации или квантовой теории. Это совместная работа с Гэри Ау (Университет Саскачевана).

13 февраля 2020 г. Адам Боуланд (Калифорнийский университет в Беркли) Теоретическая информатика на квантовом перекрестке (коллоквиум факультета)

Аннотация: Первая демонстрация квантового превосходства в октябре 2019 года стала крупным достижением экспериментальной физики. В то же время он опирался на важные разработки в области теоретической информатики. В этом докладе я опишу свою недавнюю работу по закладке теоретико-сложных основ для эксперимента Google/UCSB по квантовому превосходству, предоставив доказательства того, что их устройство экспоненциально сложно смоделировать с помощью классического компьютера. Этот перекресток между теорией сложности и квантовой физикой также предлагает новое понимание обеих дисциплин. Например, я объясню, как можно использовать методы квантовой теории сложности для решения чисто классических проблем. В частности, я опишу квантовый аргумент, который почти разрешает гипотезу о приближенной композиции степеней, обобщая почти 20-летнюю предыдущую работу. В другом направлении я покажу, что понятие вычислительной псевдослучайности из криптографии, основанной на сложности, имеет фундаментальное значение для физики черных дыр и теории квантовой гравитации.

22 января 2020 г. Юэн Дэвис (CU Boulder) Подходы статистической физики к Unique Games

Резюме: Мы показываем, как два метода статистической физики могут быть адаптированы для решения одного из вариантов печально известной задачи Unique Games, потенциально открывающей новые подходы к гипотезе уникальных игр. Мы демонстрируем эффективные алгоритмы естественного обобщения уникальных игр, основанные на аппроксимации подходящей статистической суммы с помощью (i) области без нулей и полиномиальной интерполяции и (ii) кластерного расширения. Мы также показываем, что небольшое улучшение параметров, для которых мы приводим результаты, опровергло бы гипотезу об уникальных играх. На основе совместной работы с М. Коулсоном, А. Коллой, В. Пателем и Г. Регтсом.

15 января 2020 г. Сара Кэннон (Колледж Клермонт Маккенна) Подсчет независимых множеств в несбалансированных двудольных графах

Аннотация: Мы изучаем жесткую модель (независимые множества) на двудольных графах, используя кластерное разложение из статистической физики. Когда существует достаточный дисбаланс в степенях или летучестях между сторонами (L, R) двудольной части, мы можем переписать хардкорную статистическую сумму в терминах отклонений от независимых множеств, пустых на одной стороне двудольной части, и показать это выражение имеет конвергентное кластерное расширение. Это имеет интересные алгоритмические и вероятностные следствия. Что касается алгоритмов, мы решаем открытую проблему приближенного подсчета и даем алгоритм с полиномиальным временем для аппроксимации статистической суммы для большого класса двудольных графов ограниченной степени; это включает, среди прочего, невзвешенный бирегулярный случай, когда степени удовлетворяют d _R  >= 7 d _L log d _L . Наш алгоритм аппроксимации основан на усечении расширения кластера. Как следствие метода, мы также доказываем, что жесткая модель на таких графиках демонстрирует экспоненциальное затухание корреляций за счет использования связей между расширением кластера и совместными кумулянтами. Совместная работа с Уиллом Перкинсом.

11 декабря 2019 г. Sankeerth Rao (UC San Diego) Число независимости многогранника Биркгофа и приложения к максимально восстанавливаемым кодам

Резюме: Максимально восстанавливаемые коды — это коды, предназначенные для распределенного хранения, которые сочетают в себе быстрое восстановление после сбоя одного узла и оптимальное восстановление после катастрофического сбоя. Гопалан и др. [SODA 2017] изучил размер алфавита, необходимый для таких кодов в сеточных топологиях, и дал для него комбинаторную характеристику. Рассмотрим разметку ребер полного двудольного графа K _n,n  с метками, происходящими из F ₂ ^d , которая удовлетворяет следующему условию: для любого простого цикла сумма меток по его ребрам отлична от нуля. . Минимальное d, где это возможно, определяет размер алфавита, необходимый для максимально восстанавливаемых кодов в топологиях сетки n x n. До этой работы было известно, что d находится между (log n) ²  и n log n. Мы улучшаем обе оценки и показываем, что d линейно по n. Верхняя граница — это рекурсивная конструкция, превосходящая случайную конструкцию. Нижняя граница следует, сначала связывая проблему с числом независимости графа многогранника Биркгофа, а затем предоставляя для него точные оценки с использованием теории представлений симметрической группы.

6 ноября 2019 г. , Филип Браун (CU Колорадо-Спрингс), Надежные методы воздействия на стратегическое поведение

(совместно с семинаром RCDS)

Аннотация: Паутина взаимосвязей между современными технологиями и обществом меняет многие традиционные способы ведения дел: Интернет вещей, биткойн, экономика совместного потребления и истории о «фальшивых новостях». «Распространяющиеся в социальных сетях, все больше попадают в общественное сознание. Таким образом, специалисты по информатике и инженеры должны все больше осознавать взаимосвязь между техническими характеристиками своих систем и личными целями пользователей, клиентов и противников. Я представлю недавнюю работу по двум проблемным областям: надежный дизайн стимулов для систем с социальными сетями и гибкая координация и оптимизация в распределенных мультиагентных инженерных системах. В каждом из них, тщательно изучая фундаментальные компромиссы, связанные с оптимальным дизайном, я стремлюсь к более глубокому теоретическому пониманию инструментов, которые помогут решить возникающие сегодня проблемы.

30 октября 2019 г., Бо Вагонер (CU Boulder, CS) , Неравенства пророков с линейными корреляциями

Аннотация: В классической онлайн-задаче принятия решений лицо, принимающее решение, которое пытается максимизировать свою ценность, проверяет последовательность поступающих элементов, чтобы узнать их значения (из известных распределений), и решает, когда остановить процесс, взяв текущий элемент. Цель состоит в том, чтобы доказать «неравенство пророка»: что она может делать примерно так же, как пророк с предвидением всех ценностей. В этой работе мы исследуем эту проблему, когда значения могут быть коррелированы. Мы рассматриваем естественную «линейную» корреляционную структуру, которая моделирует многие виды реальных задач поиска. Основная проблема заключается в том, что алгоритмы на основе пороговых значений, которые обычно используются для неравенства пророков, больше не гарантируют хорошую производительность. Мы связываем это препятствие с другой проблемой: незначительное «увеличение» значений поступающих элементов может снизить производительность многих алгоритмов. Мы используем эту интуицию, чтобы доказать границы (соответствующие постоянным факторам), которые изящно затухают в зависимости от степени корреляции поступающих элементов. Мы распространяем эти результаты на случай выбора нескольких элементов.

Совместная работа с Николь Имморлика и Сахилом Синглой

23 октября 2019 г. Джеймс Б. Уилсон (Университет штата Колорадо, математика) , Идентификация на JVM?

Аннотация: Когда вы программируете свои собственные x==y , x.equals(y) или C.isSame(x,y) ; логика вашей программы становится более понятной, вы уменьшаете дубликаты, ускоряете поиск и фильтруете свои данные по тому, что важно. Но этого нельзя предугадать f(x)==f(y) . Это разговор об улучшении эквивалентности с типами удостоверений , чтобы убедиться, что когда вы оцениваете данные как равные, ваша программа вам верит. Математика реальна, но у нее есть практические и сложные проблемы. Мы обсуждаем новейшую теорию, практические инструменты для JVM и то, что это означает для сложности вычислений черного ящика.

18 октября 2019 г. Нишит К. Вишной (Yale CS) , Алгоритмы оптимизации и выборки, основанные на физике

Аннотация: За сотни лет изучения природных систем физики разработали множество динамических подходов и точек зрения. Некоторые из этих методов, если их рассматривать (и абстрагировать) через призму вычислений, могут привести к новым методам оптимизации и выборки для задач машинного обучения, статистики и теоретической информатики. Я представлю несколько недавних примеров из моего исследования таких взаимодействий между физикой и алгоритмами, например, алгоритм, вдохновленный гамильтоновой динамикой, для выборки из непрерывных распределений.

На основе совместных работ с Орен Мангуби.

9 октября 2019 г. Тайлер Шрок (CU Boulder Mathematics) , Сложность сопряженности в сдвигах конечного типа

Аннотация: Сопряженность — это естественное понятие изоморфизма в символической динамике. Основной открытой проблемой в этой области является поиск алгоритма для определения сопряженности сдвигов конечного типа (SFT). В этом докладе мы рассмотрим несколько связанных вычислительных задач, ограниченных k-блочными кодами. Мы показываем, что проверка предложенной сопряженности k-блоков находится в P, нахождение сопряженности k-блоков является GI-сложным, уменьшение размера представления SFT с помощью сопряжения 1-блока является NP-полным и распознавание того, является ли сдвиг софи SFT находится в P. Этот доклад не предполагает каких-либо предварительных знаний о символической динамике. Основано на совместной работе с Рафом Фронгилло.

2 октября 2019 г. Юрий Макарычев (Технологический институт Toyota в Чикаго) , Сертифицированные алгоритмы: анализ наихудшего случая и не только

Аннотация: Мы обсудим понятие сертифицированного алгоритма. Сертифицированные алгоритмы гарантируют производительность в наихудшем и после наихудшего случаев. Во-первых, γ-сертифицированный алгоритм также является алгоритмом γ-аппроксимации — он находит γ независимо от входных данных. Во-вторых, он точно решает γ-стабильные экземпляры (γ-стабильные экземпляры моделируют реальные экземпляры). Кроме того, сертифицированные алгоритмы обладают рядом других желательных свойств: они решают задачи как с максимизацией, так и с минимизацией (например, Max Cut и Min Uncut), решают слабо устойчивые экземпляры и решают проблемы с жесткими ограничениями.

Мы определим сертифицированные алгоритмы, опишем их свойства, представим основу для разработки сертифицированных алгоритмов, предоставим примеры сертифицированных алгоритмов для Max Cut/Min Uncut, Minimum Multiway Cut, k-медиан и k-средних.

Доклад основан на совместной работе с Константином Макарычевым.

25 сентября 2019 г. Эван Дэвис (CU Boulder, CS), Раскраска графа и модель жесткого ядра

Аннотация: ‘ дает общий язык для многих недавних результатов и приводит к некоторым новым приложениям.

17 сентября 2019 г. Ашутош Триведи (CU Boulder, CS) , Обучение с подкреплением и формальные требования (совместно с семинаром StatOptML) выбирать действия, чтобы удовлетворить требования, заложенные в сигналах вознаграждения. Часто неспециалистам приходится придумывать требования и переводить их в вознаграждение в условиях значительного дефицита времени, хотя ручной перевод занимает много времени и подвержен ошибкам. Для критических с точки зрения безопасности приложений обучения с подкреплением необходима строгая методология проектирования и, в частности, принципиальный подход к спецификации требований и к переводу целей в форму, требуемую алгоритмами обучения с подкреплением.

Формальная логика обеспечивает основу для строгой и однозначной спецификации требований к целям обучения. Однако алгоритмы обучения с подкреплением требуют, чтобы требования были выражены в виде скалярных сигналов вознаграждения. Мы обсудим недавнюю технику, называемую предельной достижимостью, которая устраняет этот пробел, точно переводя требования, основанные на логике, в скалярную форму вознаграждения, необходимую для обучения с подкреплением без моделей. Этот метод позволяет синтезировать контроллеры, которые максимизируют вероятность удовлетворения заданных логических требований, используя готовые алгоритмы обучения с подкреплением без моделей.

11 сентября 2019 г. Грэм Смит (CU Boulder Physics/JILA) , Монотонность при локальных операциях

Аннотация: Все меры корреляции, классические и квантовые, должны быть монотонными при локальных операциях. В этом докладе я охарактеризую монотонные формулы, представляющие собой линейные комбинации энтропий фон Неймана, связанных с квантовым состоянием физической системы, состоящей из n частей. Затем я покажу, что эти формулы образуют многогранный выпуклый конус, который мы называем конусом монотонности, и перечислю его грани. Мы иллюстрируем его структуру и доказываем, что он эквивалентен конусу монотонных формул, вытекающему из сильной субаддитивности. Мы явно вычисляем его экстремальные лучи для n до 5. Я также рассмотрю симметричный конус монотонности, в котором требуется, чтобы формулы были инвариантны относительно перестановок подсистем. Этот конус можно полностью описать для всех n. Кроме того, мы показываем, что эти результаты остаются в силе, даже когда состояния и операции ограничиваются классическими.

26 апреля 2019 г. Евдокия Николова (UT Austin), Влияние неприятия риска и разнообразия пользовательских предпочтений на сетевую маршрутизацию

Аннотация: В сетевой маршрутизации пользователи часто идут на компромисс между различными целями при выборе наилучшего маршрута. Примером могут служить транспортные сети, где из-за неопределенности времени в пути водители могут найти компромисс между средним временем в пути и отклонением маршрута. Или они могут найти компромисс между временем и затратами, такими как плата за проезд.

Мы хотим понять влияние двух противоречащих друг другу критериев при выборе маршрута путем изучения результирующего распределения трафика (равновесия) в сети. Мы исследуем две точки зрения на эту тему: (1) Как соотносятся равновесные издержки популяции, не склонной к риску, с равновесной стоимостью популяции, нейтральной к риску? (т. е. сколько времени мы проводим в пробках из-за того, что не склонны к риску) (2) Как соотносится равновесная стоимость неоднородной совокупности с сравнимой однородной совокупностью пользователей?

Мы даем характеристики на оба вопроса выше.

Основано на совместной работе с Ричардом Коулом, Танасисом Лианеасом и Николасом Стир-Мозесом.

В конце я упомяну текущую работу моей исследовательской группы по алгоритмам и проектированию механизмов для энергетических систем.

19 марта 2019 г. Билл Фефферман (Университет штата Мэриленд / NIST) , Характеристика вычислительной мощности квантовой физики (коллоквиум кафедры)

Аннотация: Квантовые вычисления быстро переходят от научной фантастики к реальности. Недавний экспериментальный прогресс, достигнутый усилиями академических кругов и промышленности, перенес нас в новую эру, когда масштабируемые квантовые компьютеры уже не за горами, а несовершенные квантовые системы масштаба 50-100 кубитов будут реализованы в самом ближайшем будущем. По мере развития этой эпохи разрыв между теорией и экспериментом сокращается, и идеи теоретической информатики становятся все более важными для понимания этих квантовых устройств.

Целью этого доклада является описание моего исследования, направленного на разработку инструментов, необходимых для характеристики мощности квантовых вычислений как в ближайшем будущем, так и в неопределенном будущем. Эти инструменты обеспечат основу для создания следующего поколения полезных квантовых алгоритмов, а также помогут направить ход квантового эксперимента.

Доклад будет доступен для широкой аудитории, занимающейся компьютерными науками.

22 февраля 2019 г. Христос Пападимитриу (Колумбия) на Стимулы и справедливость (Коллоквиум кафедры)

Аннотация: Автоматизированные решения и политики, основанные на машинном обучении, и стремление к эффективности пронизывают сегодняшнюю социальную жизнь. Я рассмотрю три весьма различных проявления этой реальности и некоторые сложные вычислительные проблемы, вытекающие из них: классификация эгоистичных агентов, например, для поступления в колледж, может привести к игре, неэффективности и несправедливости; когда ввод алгоритмов машинного обучения предоставляется коммерческими производителями данных, необходимы новые формы проектирования вычислительных механизмов; наконец, оптимизация эффективности игр с пробками, например, за счет платы за проезд на перегруженных маршрутах, может быть доказана при допущении, что обязательно увеличится имущественное неравенство. Мы размышляем, не являются ли они симптомами и частями формирующегося нового социального порядка.

24 января 2019 г. Youming Qiao (U. Technology, Sydney) on Матричные пространства как линейный алгебраический аналог графов что плодотворно рассматривать линейные пространства матриц как линейный алгебраический аналог графов. В этом докладе я предложу такой аналог и объясню, почему такой аналог может иметь смысл. Затем я перечислю несколько соответствий между структурами на графах и структурами на матричных пространствах. К ним относятся совершенные паросочетания и матрицы полного ранга, сжатые подмножества и сжатые пространства, независимые множества и изотропные пространства, случайные графы и случайные матричные пространства, а также концепции изоморфизма. Эти соответствия играют важную роль в недавнем прогрессе в области некоммутативной рациональной проверки тождества, образуют одно из узких мест в представлении изоморфизма графа в P и предлагают возможный путь для постквантовой криптографии.

Ниже приведены некоторые соответствующие документы.

(1) Обобщенные последовательности Вонга и их приложения к задачам Эдмондса, Г. Иваниос, М. Карпински, И. Цяо, М. Санта. архив: 1307.6429.
(2) Конструктивный некоммутативный ранг находится в детерминированном полиномиальном времени, Г. Иваниос, Ю. Цяо, К. В. Субраманьям. архив: 1512.03531.
(3) Операторное масштабирование: теория и приложения, А. Гарг, Л. Гурвиц, Р. Оливейра, А. Вигдерсон. архив: 1511.03730.
(4) Линейные алгебраические аналоги проблемы изоморфизма графов и модели Эрдёша-Реньи, Ю. Ли, Ю. Цяо. архив: 1708.04501.
(5) От независимых множеств и раскрасок вершин к изотропным пространствам и изотропным разложениям, X. Bei, S. Chen, J. Guan, Y. Qiao, X. Sun. В подготовке; бумага будет доступна в ближайшее время.

12 ноября 2018 г. Картик Чандрасекаран (UIUC) на k-разрез гиперграфа за рандомизированное полиномиальное время

Аннотация: найти наименьшее подмножество гиперребер, удаление которого гарантирует, что оставшийся гиперграф имеет не менее k компонент связности. Проблема k-разреза графа решается за полиномиальное время (Гольдшмидт и Хохбаум, 19).94), в то время как сложность проблемы k-разреза гиперграфа остается открытой. В этом докладе я представлю рандомизированный полиномиальный алгоритм для решения задачи k-разрезов гиперграфа. На основе совместной работы с Чао Сюй и Силинь Ю.

11 июля 2018 г. Scott Aaronson (UT Austin) on Квантовое превосходство и его приложения

Аннотация: В ближайшем будущем, вероятно, появятся квантовые компьютеры специального назначения с 50-70 высококачественными кубитами и управляемыми связи ближайших соседей. В этом докладе я расскажу об общих теоретических основах того, как использовать такие устройства для демонстрации «квантового превосходства», то есть явного квантового ускорения для *некоторой* задачи, мотивированной целью опровергнуть расширенный тезис Черча-Тьюринга ( что говорит о том, что все физические системы могут быть эффективно смоделированы классическими компьютерами) с максимально возможной уверенностью. Эта часть доклада основана на совместной работе с Лицзе Чен, https://arxiv.org/abs/1612.059.03. Затем, во второй части доклада, я расскажу о новой, еще не опубликованной работе о том, как эти эксперименты можно использовать для генерации криптографически сертифицированных случайных битов.

9 мая 2018 г. Аарон Шильд (Калифорнийский университет в Беркли) на Алгоритм почти линейного времени для генерации равномерного случайного остовного дерева ) -временной алгоритм генерации равномерно случайных остовных деревьев во взвешенных графах с отношением максимального веса к минимальному β. В процессе мы покажем, как фундаментальные компромиссы в разбиении графа можно преодолеть, удаляя вершины из графа, используя дополнения Шура соответствующей матрицы Лапласа.

Нашей отправной точкой является алгоритм Олдоса-Бродера, который выбирает случайное остовное дерево, используя случайное блуждание. Как и в предыдущей работе, мы используем быстрые решатели линейных систем Лапласа, чтобы сократить случайное блуждание от вершины v до границы набора вершин, назначенных v, называемых «кратчайшим путем». Мы отходим от предыдущей работы, представляя новый способ использования решателей Лапласа, чтобы сократить прогулку. Чтобы ограничить объем работы по сокращению, мы показываем, что большинство шагов случайного блуждания происходят далеко от непосещенной вершины. Мы применяем это наблюдение, связывая использование обходчика S со случайными шагами блуждания в дополнении Шура, полученном путем исключения всех вершин в S, которые ему не назначены.

2 мая 2018 г. Кэтрин Э. Штанге (CU Boulder, Mathematics) на Кольцевое обучение с ошибками: введение теоретика чисел

Аннотация. — безопасная проблема с твердой идеальной решеткой, на которой будет основываться будущая постквантовая криптография. Его уже развернули такие компании, как Google, но действительно ли это сложно? Я объясню проблему и то, как ее можно использовать для криптографии, ее связь с другими задачами решетки и точку зрения теоретика чисел на ее сложность.

26 апреля 2018 г. Амир Найери (Университет штата Орегон) on Недорогие карты в вычислительной геометрии/топологии (Dept. Colloquium)

Аннотация: Общая математическая задача вычисления недорогих карт между двумя метрическими пространствами широко распространен во многих приложениях, включая регистрацию при обработке медицинских изображений, обнаружение функций при моделировании белков, реконструкцию эволюционных деревьев в филогеномике, поиск повторяющихся закономерностей при анализе данных и поиск простых представлений данных при визуализации. Многие примеры общей проблемы доказуемо сложны, поэтому у нас есть дихотомия. С одной стороны, у нас есть общие алгоритмы с теоретическими гарантиями наихудшего случая, которые на практике непомерно медленны, а с другой — более быстрые эвристики, разработанные для конкретных приложений, но без гарантий. В дихотомии есть возможность — я использую параметризованную сложность, чтобы лучше понять сложность вычисления недорогих карт между метрическими пространствами на основе их геометрических и топологических свойств. Я специально нацелен на новые алгоритмы с лучшими гарантиями производительности, в частности, для случаев, представляющих практический интерес.

В этом докладе я расскажу о параметризованной сложности: ветвь вычислительной сложности, которая классифицирует задачи на основе их сложности по отношению к нескольким параметрам входных данных в дополнение к размеру входных данных; следовательно, он дает гораздо более точную классификацию по сравнению с традиционным анализом наихудшего случая, который основан только на размере входных данных. Затем я представляю несколько параметризованных алгоритмов для вычисления недорогих карт между геометрическими объектами. Время работы этих алгоритмов параметризовано относительно топологических и геометрических параметров входных объектов. Например, когда входными данными является граф, топологическим параметром может быть его ширина дерева, которая измеряет, насколько граф похож на дерево, а геометрическим параметром может быть внутренняя размерность метрического пространства, порожденного кратчайшими путями в графе.

25 апреля 2018 г. Натаниэль Тим (CU Boulder, Mathematics) на Теория представлений комбинаторных случайных блужданий

Аннотация: Одним из полезных приложений теории характеров является изучение времени смешивания случайных блужданий по группам. Понятие теории суперхарактеров способствует дальнейшему совершенствованию методов в этом приложении; в частности, он дает спектр опций, которые позволяют адаптировать теорию к потребностям лежащего в ее основе блуждания. Этот доклад посвящен индуцированным случайным блужданиям по комбинаторным объектам, возникающим в результате разбиения множеств на группы. Мы исследуем, какие свойства разделов множеств обеспечивают желаемое поведение и как использовать результирующие теории представления для вычисления собственных значений и собственных векторов для обхода. Этот проект является совместным с множеством студентов РЭУ.

21 марта 2018 г. Лука Тревизан (Калифорнийский университет в Беркли) on Теория спектральной кластеризации

Аннотация: Алгоритмы спектральной кластеризации находят кластеры в заданной сети, используя свойства собственных векторов матриц, связанных с сетью. В качестве первого шага вычисляется спектральное вложение, то есть отображение узлов в точки в маломерном реальном пространстве; затем используются алгоритмы геометрической кластеризации, такие как k-means, для кластеризации точек, соответствующих узлам.

Такие алгоритмы работают настолько хорошо, что в некоторых приложениях, не связанных с сетевым анализом, таких как сегментация изображений, полезно связать сеть с данными, а затем применить к сети спектральную кластеризацию. В дополнение к применению для кластеризации спектральные вложения являются ценным инструментом для уменьшения размерности и визуализации данных.

Эффективность алгоритмов спектральной кластеризации была строго обоснована применительно к сетям, происходящим из определенных вероятностных генеративных моделей.

Более поздняя разработка, которой посвящена эта лекция, представляет собой анализ наихудшего случая спектральной кластеризации, показывающий, что для каждого графа, демонстрирующего определенную кластерную структуру, такая структура может быть найдена с помощью геометрических алгоритмов, примененных к спектральной кластеризации. вложение.

Такие результаты обобщают графовое неравенство Чигера (классический результат спектральной теории графов) и имеют дополнительные приложения в теории сложности вычислений и в чистой математике.

13 марта 2018 г. Марк Бан (Принстон) on Поиск структуры в ландшафте дифференциальной конфиденциальности (коллоквиум кафедры)

Аннотация: Дифференциальная конфиденциальность предлагает математическую основу для балансировки двух целей: получение полезной информации о конфиденциальных данных, и защита конфиденциальности на индивидуальном уровне. Обнаружение ограничений дифференциальной конфиденциальности дает представление о том, какие анализы несовместимы с конфиденциальностью и почему. Эти идеи также помогают найти оптимальные алгоритмы сохранения конфиденциальности. В этом докладе я приведу примеры того, как и то, и другое следует из нового понимания структуры дифференциальной конфиденциальности.

Сначала я опишу отрицательные результаты анализа личных данных через подключение к криптографическим объектам, называемым кодами снятия отпечатков пальцев. Эти результаты показывают, что (асимптотически) оптимальный способ решения естественных многомерных задач состоит в том, чтобы разложить их на множество более простых задач. Во второй части доклада я расскажу о концентрированной дифференциальной конфиденциальности, структуре, которая позволяет проводить более точный анализ, точно фиксируя, как составляются более простые задачи.

7 марта 2018 г. Натан Линдзи (У. Ватерлоо) on Совершенные паросочетания и их алгебраическая структура

Аннотация: Фурье-аналитические и алгебраические методы привели к нескольким недавним достижениям в теоретической информатике. Эти методы обычно адаптированы для гиперкуба или других так называемых областей продукта; однако наблюдается растущий интерес к расширению горизонта за счет включения доменов, не связанных с продуктами. Важным таким примером является пространство совершенных паросочетаний, нетривиальная алгебраическая структура которого оказалась проблематичной для современных алгебраических методов, основанных на гиперкубах.

В этом докладе мы рассмотрим алгебраическую структуру совершенных паросочетаний с точки зрения теории представлений. Мы даем аналоги некоторых известных понятий и объектов из области булевых функций и обсуждаем несколько фундаментальных отличий, возникающих в неабелевой постановке. Доклад завершится кратким изложением некоторых результатов по экстремальной комбинаторике, оптимизации и вычислительной сложности, которые были получены с этой алгебраической точки зрения.

28 февраля 2018 г. Эрик Реквердт (IMPAN) on Слабая аменабельность относительно гиперболических групп

Аннотация: В этом докладе я опишу результат Гентнера, Тессеры и меня о свойствах аппроксимации и жесткости относительно гиперболических групп. Попутно мы увидим, что значит гиперболический граф и какое отношение парадокс Банаха-Тарского имеет к расширителям. Никаких предварительных знаний не требуется.

21 февраля 2018 г. Чарльз Карлсон (UIUC) on Оптимальные нижние границы построения разрезов графа

Аннотация: Изучается пространственная сложность построения разрезов и лапласовских квадратичных форм графов. Мы показываем, что любая структура данных, которая приблизительно хранит размеры всех разрезов в неориентированном графе на n вершинах с точностью до 1+ϵ ошибки, должна в худшем случае использовать Ω(n logn/ϵ ² ) битов пространства, улучшая Ω(n/ϵ ² ) граница Andoni et al. и сопоставление с наилучшей известной верхней границей, полученной с помощью спектральных разрежителей. Наше доказательство основано на явлении жесткости для разрезной (и спектральной) аппроксимации, которое может представлять независимый интерес: любые два d-регулярных графа, которые аппроксимируют разрезы друг друга значительно лучше, чем случайный граф, аппроксимирующий полный граф, должны перекрываться на постоянную долю их края.

7 февраля 2018 г. Hsien-Chih Chang (UIUC) on Дискретная и вычислительная топология: плоские кривые (и не только)

Аннотация: Плоские кривые являются одним из самых фундаментальных объектов как в математике, так и в информатике. Помимо их очевидного использования в вычислительной геометрии и топологии, интересные приложения были найдены в оптимизации, теории узлов и многом другом.

В этом разговоре мы вместе отправимся в путешествие по небольшому участку ландшафта. Мы начнем с представлений плоских кривых и их деформаций, а также их внешнего вида и множества применений в различных дисциплинах математики и компьютерной науки. Затем мы сосредоточимся на дискретном представлении деформаций кривых, называемых гомотопическими движениями. Мы обрисуем в общих чертах идеи, лежащие в основе нескольких недавних результатов по распутыванию плоских кривых с помощью гомотопических движений, их обобщению на поверхности и последствиям для решения задач оптимизации плоских графов с использованием электрических преобразований.

Нет никаких предположений относительно фоновых знаний в топологии. Во время выступления будут заданы открытые вопросы (не ограничивающиеся плоскими кривыми).

2 типа статей для семинаров

2 типа статей для семинаров

1. 0 Введение

Во всем мире проводятся исследования по различным предметам. Учитывая высокую скорость, с которой происходят эти обновления, их невозможно включить в учебную программу. Семинары способны держать студентов в курсе последних инноваций в своей области и снабжать их самой последней информацией для более точного принятия решений и всестороннего развития.

Работа для семинара — это форма академического письма, выполняемая студентами под должным контролем авторитета в данной области. Это письменный анализ темы, указанной на семинаре, который должен быть представлен группе заинтересованных лиц в академической среде. Короче говоря, семинарская работа — это хорошо структурированная научная работа, изначально исследованная. Общая цель доклада для семинара — углубиться в конкретную тему.

Установлено, что студенты могут расширять свои знания не только из учебников, но и путем участия в различных семинарах по последним темам в своей области. Семинары помогают им сообщать свои идеи по интересующим их темам своим сверстникам и учителям, тем самым помогая другим понять, о чем их идея.

Семинарская работа не может быть написана в виде мешанины разделов и параграфов без четкой связи друг с другом – содержание должно течь плавно и систематически от начала до конца. Написание качественных статей для семинаров включает в себя использование правильного языка, интеграцию, цитирование источников, тщательные навыки научного письма и убедительные доказательства в поддержку сделанных утверждений.

Важность семинаров невозможно переоценить, поэтому, будучи студентом, написание семинарских работ имеет первостепенное значение для учебы, поскольку помогает получить глубокие знания по конкретным темам, сформулировать исследовательские вопросы, которые определяют четкую цель, систематически анализировать ваши доказательства и соответствующие исследовательские материалы, а также кратко сообщать о результатах вашего анализа.

Они расположены в четком формате, который может варьироваться в зависимости от учреждения и агентства. Тем не менее, чтобы успешно написать доклад для семинара, важно быть в курсе типов обычно запрашиваемых докладов для семинаров.

1. Типы докладов для семинаров

Обычная структура большинства докладов для семинаров переходит от предложения исследовательского вопроса к проверке признанного ответа на вопрос с использованием научных методологий и представлена ​​последовательно и логично. В результате в академических учреждениях существует два основных типа семинарских работ — эмпирический семинарский доклад и теоретический семинарский доклад. Эти типы докладов для семинаров обсуждаются более подробно.

2.1 Документ эмпирического семинара

Большинство человеческих решений зависит от доказательств, т. е. от того, что можно измерить и доказать как правильное. Выбирая между двумя, казалось бы, возможными альтернативами, люди с большей вероятностью склоняются к проверенному варианту, и это тот же подход, который используется на эмпирических семинарах. Эмпирическая семинарская работа зависит от сбора данных, обработки и представления выводов, сделанных в результате.

При написании эмпирической работы для семинара исследователь анализирует свои эмпирические данные, используя качественные или количественные методы наблюдения, чтобы получить результаты. Его методология и особенности отличают его от других материалов для семинаров.

Методология исследования в этом типе семинарской работы использует поддающиеся проверке доказательства для достижения результатов исследования, то есть она зависит исключительно от доказательств, полученных с помощью научных методов сбора данных. При проведении исследования для этого типа статьи могут использоваться качественные или количественные методы наблюдения, а также смешанные методы, в зависимости от выборки данных, будь то количественные данные или нечисловые данные.

Как правило, документ эмпирического семинара обычно делится на пять (5) основных частей: введение, методология, выводы, обсуждения и ссылки. Во введении дается предыстория эмпирического исследования, а в методологии подробно описывается план исследования, процессы и инструмент для систематизированного анализа.

Выводы относятся к результатам исследования и могут быть обобщены в виде статистических данных или в форме информации, полученной посредством качественного обзора переменных исследования. В обсуждении подчеркивается значимость исследования и его актуальность, то есть результаты влияют на профессиональную практику или будущие исследования. Список литературы состоит из информации о цитировании материалов, цитируемых в статье.

Вопросы исследования определяют весь процесс исследования, они составляют исследовательскую гипотезу, которая проверяется с использованием качественных и количественных методов в соответствии с характером исследования. Вопросы исследования строятся вокруг ядра исследования, которое является центральной проблемой, которую исследование пытается решить. Они также определяют ход исследования, выделяя конкретные цели и задачи систематического исследования.

Четко изложены методы, принятые в систематическом исследовании. Здесь подробно описываются критерии отбора выборки данных, аналитические инструменты, качественные или количественные методы исследования, процесс исследования в целом. Исследовательские переменные четко определены с точки зрения их характеристик, поведения, населения, типов. Другими словами, выборка данных помещается в контекст исследования и четко разграничивается.

В результате эмпирического семинарского доклада, в котором используются эмпирические методы исследования, это делает его одним из наиболее полезных методов систематического исследования. Поскольку он настаивает на наличии материальных доказательств, этот тип метода исследования пригодится в различных областях исследования. Наиболее распространено использование в медицине, юриспруденции и антропологии. Таким образом, в эмпирических семинарских работах используются эмпирические методы исследования, которые основаны на измеренных явлениях, должным образом наблюдаемых, для получения знаний не из теории или убеждений, а из реального опыта 9.0005

2.2 Теоретическая работа для семинара

Теоретическая работа для семинара включает в себя теоретизирование или объяснение поведения системы и ее окружения, а затем исследование или применение того, как это объясняется. Результаты теоретических дискуссий на семинарах дают данные и теории, где все данные необходимо документировать. В результате в теоретических семинарских работах подчеркиваются только важные или интересные факты в качестве теории, тогда как теория, объясняющая систему, часто развивается и объясняется.

В этой форме семинарского доклада также используются модели или симуляции для объяснения переходов и движений в предлагаемой теории. Тем не менее теоретический доклад на семинаре можно использовать для получения или выделения результатов, которыми стоит поделиться с более широкой аудиторией.

В теоретических семинарских работах исследователь поддерживает свое утверждение, не полагаясь на эксперименты, исследования, интервью или другие виды новых данных. Вместо этого обсуждение полностью основано на теоретическом изучении доступной академической литературы, такой как книги, статьи в научных журналах и т. д.

В результате теоретические семинарские работы являются очень распространенным типом письменной оценки, проводимой среди студентов. Как правило, в теоретических семинарских работах требуется предварительное исследование. Цель предварительного исследования — помочь исследователю в ознакомлении с предметом изучения. Вводные руководства и энциклопедии обычно являются лучшими ресурсами для этого, но могут быть и другие ресурсы, которые могут быть доступны исследователю. Источником информации, используемой для предварительного изучения, обычно не является окончательное обсуждение.

3.0 Заключение

Представление семинарской работы является неотъемлемым процессом в период обучения студентов. Поэтому важно быть в курсе всех процедур написания, связанных с этим. В статье определены два типа семинарских работ – эмпирические и теоретические.

Основное различие между этими двумя типами можно найти в методологии, применяемой в каждом типе написания семинарских работ для достижения поставленных целей. Важно уметь различать эти два типа статей для семинаров, так как это поможет вам достичь наилучших результатов при написании статьи для семинара.

Содержание

• 1 2 Типы семинарной бумаги
• 2 1,0 ВВЕДЕНИЕ
• 3 Типы семинарных работ
  • 3.1 2.1.

Виртуальный семинар PTC

Предметное подразделение физической, теоретической и вычислительной химии (PTC) проводит серию онлайн-семинаров в области физической, теоретической и вычислительной химии. Следуя по стопам Global Inorganic Discussion Weekdays (GIDW), мы предложили аналогичную серию, посвященную физической, теоретической и вычислительной (PTC) химии. Серия семинаров PTC направлена ​​​​на то, чтобы объединить эти химические сообщества для двухнедельных семинаров с участием людей на разных уровнях карьеры, а также из академических кругов, правительства и промышленности. Этот одночасовой семинар проводится раз в две недели по вторникам в 14:00 по восточному времени.

Как присоединиться:

• После регистрации на серию симпозиумов вы получите уникальную ссылку для доступа к вебинару. Пожалуйста, не распространяйте эту ссылку.
• Регистрация на предстоящие сеансы с 22 сентября 2020 г. по 26 января 2020 г. будет подтверждена. Если серия будет продлена, вы получите уведомление по электронной почте.
• Подпишитесь на @CIC_PTCDivision в Твиттере, чтобы получать самую свежую информацию.

Зарегистрируйтесь сейчас для этой бесплатной серии

Upcoming events & speakers

Tuesday, Oct 4, 2022, 2:00 PM (ET)

PTC Seminar: Oct 4, 2022

• Armand Soldera
  Université de Sherbrooke
• Thomas Cheshire
  Национальная лаборатория Лоуренса Беркли

Дополнительная информация

Вторник, 18 октября 2022 г., 14:00 (восточноевропейское время)

PTC Seminar: Oct 18, 2022

• Heather Wiebe
  Vancouver Island University
• Seyed Mohamad Moosavi
  Freie Universität Berlin

More information

Tuesday, Nov 1, 2022, 2:00 PM (ET )

Семинар PTC: 1 ноября 2022 г.

• Ильза Кук
  Университет Британской Колумбии
• Кэти Уилсон
  Мемориальный университет

Дополнительная информация

0005

Tuesday, Nov 15, 2022, 2:00 PM (ET)

PTC Seminar: Nov 15, 2022

• Peter Gill
  University of Sydney
• Hugh Burton
  Oxford University

More information

Во вторник, 29 ноября 2022 года, 14:00 (ET)

PTC Seminar: 29 ноября 2022 г.

• Надин Бордуас-Дедекинд
  Университет Британской Колумбии
• Ян.

More information

Tuesday, Dec 13, 2022, 2:00 PM (ET)

PTC Seminar: Dec 13, 2022

• Georg Schreckenbach
  University of Manitoba
• Stephen Dale
  Griffith University

Дополнительная информация

Прошедшие мероприятия

Вторник, 20 сентября 2022 г. , 14:00 (восточноевропейское время)

Семинар PTC: 20 сентября 2022 г.

• Университет Пэт Камбхампати
  0822

More information

Tuesday, Apr 5, 2022, 2:00 PM (ET)

PTC Seminar: Apr 5, 2022

• Ruijie Teo
  University of Calgary
• Augusto Gerolin
  University of Ottawa

More information

Tuesday, Mar 22, 2022, 2:00 PM (ET)

PTC Seminar: Mar 22, 2022

• Joel R Schmitz
  Emory University
• Matthias Degroote
  Boehringer Ingelheim

More information

Tuesday, Mar 8, 2022, 2:00 PM (ET)

PTC Seminar: Mar 8, 2022

• Cody Aldaz
  Stanford University
• Michelle Dolgos
  Университет Калгари

Дополнительная информация

Займите свое место в процветающем химическом, инженерном и технологическом сообществе Канады. Присоединяйтесь сейчас

Присоединяйся сейчас

Политики

Справедливость, разнообразие и инклюзивность

Семинары предназначены для представления всего разнообразия сообщества физической, теоретической и вычислительной химии. Это включает в себя пол, этническую принадлежность, местонахождение, тип учреждения и этап карьеры. Участникам рекомендуется связаться с организаторами, чтобы решить проблемы, связанные с исключением недопредставленных групп или необходимостью приспособления.

Кодекс поведения

Все участники должны уважительно относиться друг к другу и к выступающим. Это включает в себя во время семинаров, в списке рассылки и в слабом канале. Грубый или неуместный язык не допускается.

Политика в отношении записей

По усмотрению докладчика некоторые семинары будут записываться CSC и будут доступны в течение некоторого времени после окончания семинара. Запрещается делать какие-либо другие записи или скриншоты семинаров, если только докладчик не дает явного разрешения.

Об организаторах

Stijn De Baerdemacker, PhD
Адъюнкт-профессор и кафедра канадских исследований T2, Университет Нью-Брансуика, PhD, Гентский университет, Бельгия
http://www2.unb.ca/~sde6
stijn. [email protected]
@cortogantese

Элисон Бейн, доктор философии
Постдокторант, Бристольский университет, Великобритания (Брайан Р. Бздек)
Доктор философии, Университет Макгилла (Томас С. Престон)
[email protected] .ac.uk
www.bainaerosolresearch.com

Алекс Браун, MCIC
Профессор, Университет Альберты, Канада
Доктор наук, Университет Западного Онтарио (W.J. Meath)
http://alexbrown.chem.ualberta.ca
alex.brown@ ualberta.ca
@abrown_uofa

Джеймс В. Голд (он/он), MCIC
Профессор, Виндзорский университет, Канада
Доктор философии, Австралийский национальный университет (Лео Радом)
Киллам Постдокторант, Университет Далхаузи (Расс Дж. Boyd)
Соучредитель LGBTQ+ in STEM Conference (Канада)
www.uwindsor.ca/compchem
[email protected]
@jwgauld

Райан Дж. Макдонелл
Доцент, Университет Далхаузи, Канада
Доктор наук, Оттавский университет (Майкл Шурман, NRC)
[email protected]

Дрю Марквардт, доктор философии
Профессор Виндорского университета, ассистент профессора , Канада
Постдокторский научный сотрудник, Окриджская национальная лаборатория (Джон Катсарас)
Постдокторский научный сотрудник, Университет Граца (Георг Пабст)
PhD, Университет Брока (Тад Харрун)
www.dmarquardt.ca
[email protected]
@UWinBiophysics

Миган С. Окли, PhD
Постдокторант, Манчестерский университет, Великобритания
PhD, University of Альберта (Мариуш Клобуковски)
[email protected]
@meaganoakley

Christopher Rowley
Адъюнкт-профессор Мемориального университета, Канада
Ph.