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