公开课/COURSE
讨论班/SEMINAR
2022-09-13
Deep Q-network (DQN) and Q-learning
Seminar on Control theory and Nonlinear Filtering
报告人 陶飏天择 清华大学数学科学系 博士生
时 间 15:00-15:30 Tue
地 点 Online
Tencent 735 7908 4302
摘要
In this report, we will describe how to approximate the optimal action-value function with a neural network, which we call a deep Q-network (DQN). The time difference algorithm (TD) used to train the DQN will also be introduced.
组织者：丘成栋
2022-09-13
Deterministic and stochastic tangent flow based on optimal transport variational framework
Seminar on Control theory and Nonlinear Filtering
报告人 焦小沛 BIMSA
时 间 15:30-16:00 Tue
地 点 Online
Tencent 735 7908 4302
摘要
In this talk, we will propose numerical algorithms about OTNPF(Optimal transport Noisy particle filter). We will show numerical experiments on linear and Yau filtering systems respectively.
组织者：丘成栋
2022-09-14
Integrable three-point functions in ABJM theory
Joint HEP-TH Seminar
报告人 Peihe Yang Tianjin University
时 间 14:00-17:00 Wed
地 点 1108
Tencent 734 485 634
摘要
I will discuss the integrable three-point functions of two sub-determinant operators and a single-trace operator in ABJM theory. In the first part of my talk, I will introduce how to reduce the three-point functions to an overlap between a Bethe state and a matrix product state at weak coupling. We find some selection rules for the overlap and give a conjecture of the overlap formula. In the second part of my talk, I will prove the matrix product state in the previous part is integrable and the selection rules can be derived directly from the integrable boundary condition. Subsequently, I will generalize the method to some more general matrix product state. In the third part of my talk, I will explain the holographic computation by using the giant gravitons. I will point out two important effects that were missed in the previous literature.
组织者：束紅非, 邹浩, 朱睿东
2022-09-15
半监督学习的微分方程模型
BIMSA-Tsinghua Seminar on Machine Learning and Differential Equations
报告人 史作强 BIMSA, YMSC
时 间 08:50-12:15 Thu
地 点 1129B
Zoom 537 192 5549（PW: BIMSA）
摘要
半监督学习是机器学习重要的研究领域，对于少量标注数据的问题具有重要的意义。在本报告中，我们将探讨半监督学习中的各类微分方程模型，包括Laplace方程，无穷Laplace方程，双调和方程，对流扩散方程，通过理论分析和实际算例展示不同微分方程模型的应用范围。
人物介绍
史作强，清华大学丘成桐数学科学中心长聘教授，北京雁栖湖应用数学研究院兼职研究员，主要研究方向为偏微分方程数值方法，图像处理和机器学习中的微分方程模型，非线性非平稳信号时频分析等，在ACHA，SIAM系列期刊，Advances in Mathematics，ARMA等国际知名学术期刊发表文章50余篇。
组织者：熊繁升, 杨武岳, 雍稳安, 朱毅
2022-09-16
量子霸权的争论与反思
YMSC-BIMSA Quantum Information Seminar in 2022 Spring
报告人 雍熙 水利部信息中心
时 间 14:00-15:30 Fri
地 点 近春园西楼一会
Zoom 559 700 6085（PW: BIMSA）
摘要
量子霸权的概念一提出便引发了各方面的争论，这些争议有来自科学内部共同体的，也有来自社会大众的。目前验证量子霸权的实验方案中最受关注的有随机量子电路采样和玻色采样，量子霸权相关实验引发了包括用于对照的经典算法选择的合理性、量子计算结果的准确性以及“Quantum Supremacy”用词合理性的多方面争议。从计算复杂性理论的角度来看，量子计算超越经典计算可否最终实现仍然没有定论。与此同时，“悬铃木”和“九章”等实现量子霸权的物理实验在争议中展示出不间断的科学进步。量子霸权相关的科学争论充分展现了现代科技本身深刻性和复杂性，尤其在传媒时代，公众的参与进一步加剧了这种复杂性。
人物介绍
雍熙：2016年于中国科学院软件研究所取得博士学位，博士期间从事复杂网络上的量子博弈以及信息传播研究，发现了随着纠缠度提高，网络合作率显著上升的现象，相关工作发表在英国皇家学会会刊数学物理版。现为水利部信息中心高级工程师，从事智慧水利相关工作，主要关注人工智能算法在水利卫星遥感和水动力学方程上的应用。参与过多项国家重点研发计划以及高分辨率对地观测系统重大专项（民用部分）（《国家中长期科学与技术发展规划纲要（2006-2020年）》确定的十六个重大科技专项之一），参与项目曾获中国测绘科学技术一等奖，同时关注科学哲学、科技史和科学传播，在哲学核心期刊上发表过多篇科学哲学论文。
组织者：刘正伟
