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南巴黎大学特级正教授Pierre Désesquelles莅临我院作专题讲座

发布日期:2018-01-04    作者:     来源:     点击:

本站新闻(记者何川徐乐怡)作为bt365手机国际交流与合作专家,高端外部教育,聘请专家,南巴黎大学(原巴黎第11大学)特约PierreDésesquelles教授应该是能源学校的核工程部门邀请我交流和合作一个月。高端外部培训计划旨在进一步加强和提高我校教学与科研的国际合作与交流水平,服务于创建世界一流大学和一流学科的总体目标。

2017年12月29日上午9:30和2018年1月2日上午9:30,PierreDésesquelles教授在bt365手机电力大楼201室举办了一系列关于“Malkov过程分析大数据”的讲座。具体标题是“阅读。过去和预测马尔可夫过程的未来”。来自bt365手机核工程系的徐乐军副教授及相关学生听取了系列讲座。

PierreDésesquelles教授出生于1963年,获得INP Grenoble工程学位,核物理和粒子物理学博士学位,以及核物理学博士学位(1991年)。在20世纪90年代,他带领格勒诺布尔的核反应机制团队获得法国国家科学研究中心(CNRS)的铜牌。他开发的Menate代码是中子探测的全球模型。在奥赛,他转向对碎片(随机图,分子,蚁群)的理论研究,并出版了一本关于马尔可夫过程的书。他领导了AGATA欧洲下一代伽玛射线探测器的PSA团队。

这一系列讲座PierreDésesquelles教授详细介绍了马尔可夫过程。 12月29日,PierreDésesquelles教授解释了马尔可夫过程的基础知识,介绍了矩阵方程形式,以及如何从概率矩阵中获取过去的数据。详细介绍了基本矩阵,时间矩阵,吸收矩阵,变换时间矩阵,逆矩阵等,并通过大量实例给出了解释。还介绍了蒙特卡罗算法仿真。最后,PierreDésesquelles教授总结了引入的矩阵方法,该方法可以对复杂系统进行建模,在系统中获取大量数据,避免在MC代码中浪费时间,并且是一种非常便宜的投资。

1月2日,PierreDésesquelles教授进一步介绍了Markov的过程如何预测未来的数据。马尔可夫理论和方法使用数学分析方法来研究自然过程,并已广泛应用于自然科学,工程技术和公用事业领域的大数据分析。马尔可夫链仅需要最近或当前的动态数据来预测未来的发展。 PierreDésesquelles教授通过机场的实例向我们详细介绍了马尔可夫预测的应用,以便学生更清楚地理解马尔可夫理论和方法。它还介绍了概率风险评估,并结合了我们附近的生活实例,使其更容易理解。

在讲座中,PierreDésesquelles教授做了全面而详细的解释,以加深学生对马尔可夫过程的理解。本讲座还使学生能够提前了解课程的相关知识。讲座内容深刻而简单,既有理论又有实用。 ,为每个人未来的学习奠定了基础。

在接下来的一个月里,PierreDésesquelles教授将为我们的老师和学生讲授《物理学大数据分析方法》课程,具体如下:

日期

时间

高年级本科生和研究生

位置

2018年1月3日

星期三

10: 10-11: 50

静态多变量分析,第1课

电力大楼附205(

2018年1月4日

周四

10: 10-11: 50

静态多变量分析,第2课

电力大楼附205(

2018年1月8日

星期一

10: 10-11: 50

静态多变量分析,第3课

电力大楼附205(

2018年1月10日

星期三

10: 10-11: 50

静态多变量分析,第4课

电力大楼附205(

2018年1月11日

周四

8: 00-11: 50

静态多变量分析,计算机等级1和2

电力大楼附205(

2018年1月15日

星期一

10: 10-11: 50

动态马尔可夫过程,第1课

电力大楼附205(

2018年1月17日

星期三

10: 10-11: 50

动态马尔可夫过程,2级

电力大楼附205(

2018年1月18日

周四

10: 10-11: 50

动态马尔可夫过程,第3课

电力大楼附205(

2018年1月22日

星期一

10: 10-11: 50

动态马尔可夫过程,第4类

电力大楼附205(

2018年1月24日

星期三

8: 00-11: 50

动态马尔可夫过程,计算机等级1和2

电力大楼附205(