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离散数学和数据科学研究团队

The Discrete Mathematics and Data Science (DM&DS) interdisciplinary team considers discrete and data related interdisciplinary research topics in the broad sense.

感兴趣的关键领域跨越数学和comsc小组的共同研究领域。我们感兴趣的是数学研究的组合,几何,计算,算法和优化方面,以及计算机科学主题的数学基础。

目标

我们的活动重点是通过组织研讨会,研讨会和讨论小组来促进和加强数学与计算机科学和信息学院的研究人员之间的合作。

我们的目标是将从事离散数学和数据科学不同领域的研究人员以及计算机科学和相关数学领域的许多其他领域的研究人员聚集在一起。

我们团队成员的研究兴趣目前包括:

  • 离散几何和数字几何
  • 整数编程
  • 图形和网络中的优化
  • 算法的设计和分析
  • 算法工程
  • 数据分析和数据挖掘
  • 机器学习
  • 拓扑数据分析

学术人员

伊斯坎德尔阿利耶夫博士

伊斯坎德尔阿利耶夫博士

读者

电子邮件:
alievi@cardiff.ac.uk
电话:
+44(0)29 2087 5547
安德烈加加林博士

安德烈加加林博士

数学讲师

电子邮件:
gagarina@cardiff.ac.uk
电话:
+44(0)29 2068 8850
padraig corcoran博士

padraig corcoran博士

讲师

电子邮件:
corcoranp@cardiff.ac.uk
电话:
+44(0)29 2087 6996
安吉拉米海博士

安吉拉米海博士

应用数学的读者

电子邮件:
mihaila@cardiff.ac.uk
电话:
+44(0)29 2087 5570
托马斯·毛利博士

托马斯·毛利博士

应用数学讲师

电子邮件:
woolleyt1@cardiff.ac.uk
电话:
02920 870618
anatoly zhigljavsky教授

anatoly zhigljavsky教授

主席在统计

电子邮件:
zhigljavskyaa@cardiff.ac.uk
电话:
+44(0)29 2087 5076
andrey pepelyshev博士

andrey pepelyshev博士

高级讲师

电子邮件:
pepelyshevan@cardiff.ac.uk
电话:
+44(0)29 2087 5530
路易斯刘易斯博士

路易斯刘易斯博士

读者

电子邮件:
lewisr9@cardiff.ac.uk
电话:
+44(0)29 2087 4856

研讨会

除非另有说明,所有研讨会均于15:10-16:00在m / 1.02室,senghennydd road,cardiff举行。

方案协调员

伊斯坎德尔阿利耶夫博士 (数学), 博士科科伦 (comps)和 博士加加林 (数学/谱曲)

日期扬声器研讨会

2019年5月28日

请注意,此次演讲的时间是14:10至15:00

Dr George Theodorakopoulos  School of Computer Science & Informatics (Cardiff University)

位置直方图的隐私:如何在您的家乡看起来像一个游客

位置直方图包括用户对感兴趣区域(餐馆,医院,电影院等)中的每个位置的访问次数。这样的直方图在产品推荐和广告的位置分析中是有用的,并且更一般地用于聚类和分类。然而,公开直方图可能导致关于例如用户财富水平的敏感信息的推断。

本演讲将介绍关于位置直方图的保护算法的联合工作。我们为个人引入了两个新的隐私概念:敏感位置隐藏和目标规避/相似性。前者旨在隐藏对被认为敏感的某个位置子集的所有访问,而后者旨在修改直方图以使其看起来像任何期望的直方图(例如,旅游者的典型直方图)或使其看起来尽可能不相似到给定的直方图。对于每个隐私概念,我们制定一个优化问题,旨在最大化相应的概念,适当量化,受限于直方图的可接受的质量恶化。我们使用约束最短路径算法最佳地解决这些问题,并且我们提出了启发式算法,其将计算加速至少两个数量级,同时仍然几乎与最优解一样有效。

2019年3月18日

乔帕特

ips的接近功能

整数程序(ip)和线性程序(lp)之间的接近度测量最佳ip解决方案与最接近的最佳lp解决方案之间的距离。在本次演讲中,我们将接近度视为依赖于ip和lp的右侧向量的函数。我们分析了这种接近函数是如何分布的,并创建了一系列关于其价值的概率性结果。这项工作使用了来自群论和ehrhart理论的思想,并且它改进了eisenbrand和weismantel在一般情况下的最新结果。这是与timm oertel和robert weismantel的联合工作。 ips的接近函数。

2019年2月25日

oded lachish(birkbeck,伦敦大学)

智能查询与属性无关的查询

在财产测试领域,一个中心目标是设计称为测试的算法,该算法很有可能决定有限字母表中的单词是在给定属性中还是远离属性。属性是字母表中所有可能单词的子集。例如,这个词可以是一本书,而该财产可以是所有用英文书写的书籍;如果至少有0.1个单词不是英文的,那么一本书远不是英文写的0.1。 0.1被称为距离参数,它可以是[0,1]中的任何值。测试的输入是距离参数,输入单词的长度以及对回答查询类型的oracle的访问:请给我单词中的第i个字母。

测试的质量通过查询复杂度来衡量,查询复杂度是它作为输入字长和距离参数的函数使用的最大查询数,理想情况下,该数不依赖于输入长度。已经发现了许多属性的测试,这些测试实现了特定属性的理想。通常,实现不同属性理想的测试在选择查询的方式上有所不同。也就是说,查询的选择取决于属性。

在本次演讲中,我们将看到,对于查询数量显着增加的代价,可以摆脱这种依赖性。我们还将给出这种权衡利益的情景。

2018年12月11日

angelika kimmig博士

概率逻辑程序设计

推理关系数据,学习和处理不确定性是人工智能许多方面的核心。他们的组合以各种名称进行研究,并开发了各种语言和工具。概率逻辑编程通过将逻辑编程的表示和推理能力扩展到具有不确定数据的设置来实现这种组合。本讲座简要介绍了该领域,并涉及应用和挑战。

2018年11月20日

请注意,本次研讨会时间为14:10。

安德烈加加林博士

在圆环面上嵌入包含k5细分的图形
证明非环形性

给出图g,一个经典问题是如何确定是否可以在没有边缘交叉的平面(在球体上)上绘制g。

在平面中这样的g绘制将是平面嵌入。圆环是具有手柄的球体,即属1的可定向拓扑表面,其最接近球体。

类似的问题是如何确定是否有可能在没有边缘交叉的环面上绘制g,即获得g的环形嵌入。

一个环形测试算法通常以g同构的(非平面)子图开始于k5或k3,3的细分,并尝试将其中一个嵌入在环面上扩展到整个图g的嵌入方法。我们已经展示了这种方法的一种修改 - 不包含某些类型的k3,3细分的非平面图通过根据k5中k5的“边”分解它们更容易决定它们的环形性。细分,测试所得组件的平面度,并最终考虑平面嵌入的重新排列。

这提供了一种处理图中初始k5细分子图的情况的有效方法。对于包含k3,3细分的一般非平面图,我们展示了一些特定的例子来以特别的方式决定它们的环形性。

2018年10月16日

请注意,本次研讨会时间为14:10。

马丁卡明达博士

正式论证理论中的一些开放性问题

在过去二十年中,形式论证理论一直是非单调推理领域的主要议题之一。粗略地说,这个想法是从底层知识库(由推理规则组成)构造论证(这是可以推断的推论)。其中一些参数将攻击其他参数(例如,通过相反的结论)。结果有向图(其中顶点表示参数,边表示攻击关系)称为论证框架。鉴于这样的论证框架,人们需要一个图论 - 理论原则来确定哪些论证集合(或集合)是合理的。这个原则(并且有很多)被称为论证语义。一旦确定了合理论证的集合(或集合),合理的结论(即由此产生的逻辑推理)将成为合理论证的结论。


在当前的讨论中,我将讨论一些未解决的问题,当涉及到为了有意义的逻辑蕴涵而应用形式论证理论时。我们将特别关注整体结果的一致性,以及所谓的抗撞击和无干扰。大部分演讲都是基于正式论证手册中作者的书籍章节之一。

2018年10月9日

请注意,本次研讨会时间为14:10。

教授。 coralia cartis(牛津大学)

用于全局优化的降维技术

我们表明,对于具有低有效维度的函数,可以克服全局优化(go)算法的可扩展性挑战,这些函数在某些线性子空间中是恒定的。这些功能通常可以在应用程序中找到,例如,用于神经网络的超参数优化,用于组合优化问题的启发式算法和复杂的工程模拟。我们建议在(ny)全局最小化算法中使用随机子空间嵌入,扩展了wang等人(2013)的方法。使用随机矩阵理论和圆锥积分几何的工具,我们研究了原始问题的低维嵌入在静态和自适应公式中的成功率,并显示它们在问题的(大)环境维度上的独立性。我们使用最先进的全球解算器,以数字方式说明我们的算法提议和理论发现。

这项工作与adilet otemissov(图灵学院,伦敦和牛津大学)联合。

过去的事

离散数学和数据科学研究团队研讨会2017-18

离散数学和数据科学研究团队研讨会2016-17