Prirodno-matematički fakultet, 07.10.2018

Neke teme iz Matematičkog modeliranja



Teme iz računarskih nauka:

1. Optimizacija i statistika u Mašinskom učenju.

2. Unsupervised learning. Data clustering. Image segmentation. Algorithms and theory.

3. Samo-organizacija u kompleksnim sistemima i primjene u bežičnim mrežama:

http://data.bettstetter.com/talks/bettstetter-2010-10-stuttgart.pdf

4. Random search i ostali algoritmi globalne optimizacije.

http://www.doc.gold.ac.uk/~mas02gw/MSCI11/2010/1/SDS_Review_27%20Sep%202010.pdf

 

Teme između Računarskih nauka, Matematike i Fizike:

1. Isingov model. Neuronske mreže. Hopfieldov model. Boltzmannove mašine.

https://www2.stat.duke.edu/~scs/Courses/Stat376/Papers/isingIntro.pdf

2. Quantum information and quantum learning.

 

Teme iz Primijenjene matematike:

1. Modeliranje u Biologiji pomoću običnih diferencijalnih jednačina.

David Logan: "A First Course in Differential Equations. Third Edition.", Chapter 5

2. Modeliranje u Biologiji pomoću parcijalnih diferencijalnih jednačina.

David Logan: "Applied Mathematics. Third Edition.", Chapter 6

3. Teorija igara.

https://arxiv.org/pdf/1209.3546.pdf

https://arxiv.org/pdf/1502.03370.pdf

http://home.deib.polimi.it/dercole/pic/Hofbauer_and_Sigmund_2003.pdf

4. Stohastičke simulacije.

https://arxiv.org/pdf/0704.1908.pdf

 

Teme iz teorijske matematike.

1. Kompleksna analiza.

Tristan Needham: "Visual Complex Analysis".

2. Algebra i geometrija.

http://www.maths.gla.ac.uk/~ajb/dvi-ps/lie-bern.pdf