Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 24. априла 2025. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 12.15. У питању је заједнички састанак са Семинаром КГТА.
Предавач: Даница Косановић, University of Bern
Наслов предавања: ИНВАРИЈАНТЕ 3-КОБОРДИЗАМА
Апстракт:
Као што се површи добијају лепљењем дискова са рупама, тако се и 3-многострукости добијају лепљењем једноставнијих делова. Ако тај процес усмеримо и увек лепимо само на врху већ добијеног, добијамо категорију кобордизама 3Cob. У раду са Д. Ђорђевићем, Ј. Николић и Z. Петрићем проучавали смо питање постојања универзалне инваријанте ових кобордизама. Редукцијом на скромнији проблем успели смо да направимо инваријанте које разликују парове 3 многострукости које не могу бити разликоване чувеном класом квантних инваријаната.
Напомена: Предавање је могуће пратити на даљину путем линка
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/WbsehnSL4ZeTPJo6r
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 23. априла 2025. године, са почетком у 19 часова.
Предавач: Ľubomír Antoni, Pavol Jozef Šafárik University in Košice, Faculty of Science, Institute of Computer Science, Slovakia
Наслов предавања: ANALYSIS OF BIOMEDICAL SIGNALS BY MACHINE LEARNING METHODS
Апстракт:
The analysis of biomedical signals, such as electroencephalography (EEG), electrocardiography (ECG), and phonocardiography (PCG), by machine learning methods contain valuable physiological information that can be used for disease diagnosis, patient monitoring, and treatment optimization. The PhysioNet Challenge is an annual competition organized by PhysioNet and Computing in Cardiology (CinC) that focuses on solving critical problems in biomedical signal processing and machine learning. In this contribution, we present our solutions and experiences for several years of this competition and discuss the challenges, methodologies, and insights gained from analyzing biomedical signals using machine learning techniques and their connections with Formal concept analysis.
Напомена:
Регистрациона форма за учешће и линк за активно праћење предавања за регистроване кориснике (након логовања):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p
Нерегистровани корисници могу да прате предавања на овом линку (без могућности активног учешћа):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/hR9vL94nD6QE8qQZj/xET9GcPMyR08nqH8lnS3SE7N5Vf00H7Lp9EBhsv6Lti
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 22. априла 2025. године, у сали 840 Математичког факултета, са почетком у 16:15.
Предавач: Вукашин Стојисављевић, CRM, Université de Montréal
Наслов предавања: TOPOLOGICAL DATA ANALYSIS AND PURE MATHEMATICS
Апстракт: Recent years witnessed a number of interactions between topological data analysis and various areas of pure mathematics. More precisely, the theory of topological persistence found applications in symplectic and contact topology, geometric spectral theory, classical and complex analysis. We will give a survey of the rudiments of topological persistence and discuss some of these recent developments.
детаљније
Одбрана докторске дисертације Катарине Лукић: „Принципи псеудо-Риманових Осерманових тензора и многострукости", биће одржана 28.04.2025. године у 14 часова у учионици 718.
детаљније
Декански колегијум Факултета је донео одлуку, ослањајући се на препоруку Студентског парламента, да се настава и све испитне активности обуставе и у периоду до 18. априла 2025. године. Настава и испитне активности ће привремено бити обустављене на свим локацијама на којима се иначе и изводе (Студентски трг 16, Светог Николе 39 и Ватрослава Јагића 5).
детаљније
Одбрана докторске дисертације Лазара Мркеле: „Метахеуристичке методе вишекритеријумске оптимизације и примене на дискретне локацијске проблеме”, биће одржана 22.4.2025. године у 12 часова у учионици 718.
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 17. априла 2025. у сали 301ф, Математичког института САНУ, Кнеза Михаила 36, са почетком у 17.15.
Предавач: Воја Радовановић, Физички факултет Универзитета у Београду
Наслов предавања: BV QUANTIZATION OF BRAIDED FIELS THEORIES
Апстракт: In this talk, we will analyze braided noncommutative field theories: spinor and scalar quantum electrodynamics, and phi^3 theory. The classical dynamics of these theories is formulated in the framework of L-infinity algebra, while quantization of these theories is performed using the algebraic BV formalism. We derive algebraic version of correlation functions, Schwinger-Dyson equations and Ward identities based on the homological perturbation lemma.
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у среду, 16. априла 2025, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 12 часова.
Предавач: Марко Војиновић, Институт за физику у Београду
Наслов предавања: РЕНОРМАЛИЗАЦИЈА У КВАНТНОЈ ТЕОРИЈИ ПОЉА (4.део)
Апстракт:
У овој серији предавања пружићемо један елементаран увод у математичку поставку пертурбативне квантне теорије поља (КТП), базирану наконфигурационим интегралима и Фејнмановим дијаграмима. Акценат ће бити на формулацији општег формализма КТП, као и на неопходности идеја регуларизације и ренормализације како би се дефинисала конзистентна теорија. Идеја је да кроз општи формализам и један илустративан пример приближимо како неке основне идеје, тако и централне математичке детаље КТП. Предавања не подразумевају никакво нарочито знање физике, али подразумевају фамилијарност са анализом и елементима функционалне анализе.
Напомена: Семинар је могуће пратити на даљину путем линка (након што се улогујете):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/QPYfBbqdhTF5spTAt
Регистрација за учешће на семинару је доступна на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CyzPn2zriMsWWNzii
Неулоговани корисници могу пратити предавање путем линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/yujMwF3JyYqzw6Jth/2m0heDiyDRqBDFTDIItulzyPrdbs5PT8mt_WmgRpRgr
детаљније
Наредни састанак Семинара Катедре за вероватноћу и статистику биће одржан у уторак 15. априла 2025. у сали 718 Математичког факултета са почетком у 11 часова.
Предавач: Данијел Алексић, Математички факултет и Факултет организационих наука, Универзитет у Београду
Наслов предавања: НОВИ ТЕСТ ПОТПУНО СЛУЧАЈНОГ НЕДОСТАЈАЊА И ЊЕГОВА ВАЖНОСТ У КОНТЕКСТУ ТЕСТОВА САГЛАСНОСТИ СА МОДЕЛОМ
Абстракт: Недостајући подаци представљају свакодневицу сваког ко се бави обрадом података. Ниједан традиционални статистички метод не може се применити на некомплетан узорак, те, сходно томе, литература обилује прилагођавањем постојећих статистичких метода у присуству недостајања. Ипак, кључна претпоставка скоро свих таквих адаптација јесте она о механизму недостајања, које се по Рубину и Литлу (1987) може класификовати на потпуно случајно (MCAR), случајно (MAR) и неслучајно (MNAR) недостајање. MCAR претпоставка је једна од најпожељнијих у контексту некомплетних узорака, јер омогућава примену најједноставнијих метода анализе података, који тада дају квалитетне резултате.
У овом предавању представићемо нови тест MCAR претпоставке који почива на идеји узорачке коваријације, а чију асимптотску расподелу изводимо ослањајући се на теорију недегенерисаних У-статистика. Нови тест показао се квалитетнијим у смислу грешке прве врсте и моћи у односу на убедљиво најкоришћенији Литлов (1988) MCAR тест.
Важност тестирања ове претпоставке илуструјемо предлажући неколико адаптација тестова из класе сагласности са моделом, и то тестирања независности, сагласности с расподелом и једнаке расподељености.
Напомена: Предавање је могуће пратити и онлајн, путем линка
https://zoom.us/j/98069734918?pwd=uMBdioVGGy5lbcN6ooc9EbYYYqjXOJ.1
Meeting ID: 980 6973 4918
Passcode: 268538
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 16. април 2025. године, са почетком у 19 часова.
Предавач: Вељко Продановић, Лука Винокић
Истраживачко-развојни Институт за вештачку интелигенцију Србије
Наслов предавања: GREEN AI: ИСТРАЖИВАЊЕ И ПРИМЕНА МАШИНСКОГ УЧЕЊА ЗА ОДРЖИВИ РАЗВОЈ
Апстракт:
Институт за вештачку интелигенцију Србије (https://ivi.ac.rs/) активно развија истраживачке и примењене пројекте у оквиру своје групе Green AI (група за зелене технологије у вештачкој интелигенцији), која се бави коришћењем вештачке интелигенције у сврху одрживог развоја, ефикасног коришћења ресурса и заштите животне средине. У првом делу презентације биће представљене кључне активности и досадашњи пројекти ове истраживачке групе, као и њен значај за развој одрживих технолошких решења у Србији и шире.
Други део излагања биће посвећен пројекту DrinaAI, чији је циљ развој напредних алгоритама машинског учења за прогнозу протока воде у хидроенергетском систему реке Дрине. У циљу унапређења управљања овим системом, развијен је аутоматизовани систем за прогнозу дневних дотока применом вештачке интелигенције. Систем обухвата прикупљање и обраду метеоролошких и хидролошких података, као и примену модела машинског учења за прогнозу дотока и протока на више профила у сливу Дрине и Лима. Оваква предикција омогућава боље планирање производње, управљање акумулацијама и смањење ризика од поплава. Кроз овај пројекат, Green AI настоји да повеже вештачку интелигенцију са критичним аспектима енергетске одрживости, доприносећи развоју паметнијих и еколошки прихватљивијих система управљања природним ресурсима.
Напомена:
Регистрациона форма за учешће и линк за активно праћење предавања за регистроване кориснике (након логовања):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p
Нерегистровани корисници могу да прате предавања на овом линку (без могућности активног учешћа):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/hR9vL94nD6QE8qQZj/xET9GcPMyR08nqH8lnS3SE7N5Vf00H7Lp9EBhsv6Lti
детаљније
