Данас се обележава Дан студената, у знак сећања на студентске демонстрације против фашизма одржане 4. априла 1936. године, када је у протестима погинуо студент права Жарко Мариновић.
Честитамо свим студентима Дан студената и желимо вам успешну академску годину уз остварење циљева.
Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 6. априла 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 17.15 часова.
Предавач: Ђорђе Коцић, Математички факултет, Универзитет у Београду
Наслов предавања: ХИПЕРПОВРШИ БЛИЗУ КЕЛЕРОВЕ СФЕРЕ S^6
Апстракт: Ендоморфизам J тангентног раслојења реалне диференцијабилне многострукости N, који задовољава једнакост $J^2=-id$, зове се скоро комплексна структура на многострукости N. Ако је J додатно и изометрија, онда је Риманова многострукост (N,g) скоро Хермитска многострукост. Показаћемо да се на шестодимензионој сфери $S^6$, уз помоћ векторског производа чисто имагинарних октониона, може увести скоро комплексна стуктура J, која је притом и близу Келерова. Увешћемо појмове Хопфових хиперповрши сфере $S^6$ и структурног Јакобијевог оператора.
Изучавање Риманових подмногострукости у различитим амбијентним просторима преко њихових Јакобијевих оператора активно је у претходним годинама. Многобројни резултати баве се питањем постојања хиперповрши чији структурни Јакобијев оператор задовољава неке услове паралелности. Већина познатих резултата бави се Келеровим многострукостима, где паралелност скоро комплексне структуре омогућава једноставнији рачун. Инспирисани тиме, желимо да иницирамо испитивање сличних проблема на близу Келеровим многострукостима, конкретно на сфери $S^6$. То захтева мало другачији приступ, тако да ћемо конструисати покретни репер дуж хиперповрши са којим ћемо радити. На крају ћемо видети неке од услова код којих смо успели да испитамо постојање хиперповрши.
Напомене:
Семинар је могуће пратити и онлајн. Регистрација за учешће на семинару: https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/5vJy5i44YQbMdSuDZ
Уколико сте већ регистровани, предавање можете пратити на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/jJPbbrZF9BLD73r5m
Неулоговани корисници могу пратити пренос предавања на овом линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/cngMrxTa7WoFSKZJn/ddPssjwsP40vEFRiLjVYEt-bWXLwl-VPYEEFMQjMOG1
Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 6. април 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ од 12.15 до 13.30 часова.
Предавач: Раде Живаљевић
Наслов предавања: ГЕЈЛОВА ТРАНСОРМАЦИЈА И ОРЈЕНТИСАНИ МАТРОИДИ
Апстракт: Гејлова трансформација, као метод за изучавање комбинаторне структуре конвексних политопа, има и неочекиване и врло интересатне примене у математици и природним наукама. У овом и следећим предавањима следимо неке од ових примена, нпр. Антона Ајзенберга који у свом блогу https://vk.com/wall-174278716_361?lang=en говори о примени на фазне дијаграме у геоехемији. Видећемо и каква је улога Гејлове трансформације у теорији орјентисаних матроида, али биће речи и о везама са интеграбилним динамичким системима и другим темама. Предавања су из класе "креда луталица" (тј. намењена су широј публици и сви су позвани да дају свој допринос).
Напомене: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/XZawgjASPavABY37A/2t2yGBvU01onPAP3aSUKiNFb2Skjk-3w5XJruW-yaZh
Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/sd3bebvvcBSNtN78B
Наредни састанак Семинара биће одржан у петак, 7. априла 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.
Предавач: Драган Машуловић, Природно-математички факултет, Универзитет у Новом Саду
Наслов предавања: ЕНТРОПИЈА И МАЛИ РЕМЗИЈЕВИ СТЕПЕНИ
Апстракт:
Ентропија се обично интерпретира као статистичка мера сложености или неуређености система. У овом излагању ћемо показати како концепт малих Ремзијевих степена схваћен из перспективе теорије категорија води до нове фамилије функција ентропије (ремзијевске ентропије) које дају информацију о нивоу комбинаторне сложености неке комбинаторне конфигурације. Праволинијском дуализацијом целог процеса добијамо фамилију дуалних ремзијевских ентропија. Излагање ћемо завршити дискусијом о односу дуалних ремзијевских ентропија и проблема Кекрис-Сокић-Тодорчевић о хомогеном дуалном Ремзијевом својству.
Напомена: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/T9XDGChhq8aDcNqmz/qw7wIwci2jv2rdg9I9CrXkm7OJhF_LB8DfjXZp4jTFV
Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/tz97w4Hu4c3unsJ7N
Извештаји Комисија за избор наставника, сарадника и истраживача
детаљнијеНаредни састанак Семинара биће одржан у петак, 7. априла 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.
Предавач: Маја Рославцев, Математички факултет Универзитета у Београду
Наслов предавања: О ГРЕБНЕРОВИМ БАЗАМА У СЛУЧАЈУ ПРСТЕНА ПОЛИНОМА НАД НЕНЕТЕРИНИМ ПРСТЕНИМА
Апстракт:
Гребнерове базе представљају важан појам у изучавању прстена полинома над комутативним прстенима. Односи се на скуп генератора датог идеала на основу кога се лако може одговорити на питање да ли је неки полином елемент идеала или не. Сем у комутативној алгебри, ова теорија има значајне примене и у другим областима математике и у рачунарству. У овом предавању ће посебан нагласак бити на теорији Гребнерових база за идеале у прстенима полинома где коефицијенте чине неки од ненетериних прстена.
Напомена: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/T9XDGChhq8aDcNqmz/qw7wIwci2jv2rdg9I9CrXkm7OJhF_LB8DfjXZp4jTFV
Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/tz97w4Hu4c3unsJ7N
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 5. априла 2023, са почетком у 19 часова.
Предавач: Max Talanov, Institute for Artificial Intelligence and Kazan Federal University
Наслов предавања: MEMRISTIVE IMPLEMENTATION OF THE SPIKING NEURAL NETWORK OF THE SPINAL CENTRAL PATTERN GENERATOR
Апстракт: Currently more than a billion people around the world have neurological conditions. In other simple words they have problems with their neurons. We know that neural networks do their good job in a lot of fields like natural language processing and computer vision. Can we use their neurons to help those people? The strait forward answer is NO, for at least one reason the Rosenblatt model of neuron is not bio-plausible. The good news are we know how the bio-plausible model should work and more than that there are more than thousand bio-plausible models of neurons in the model db - in Yale university. The project i want to present is the memristive (hardware) implementation of the spinal central pattern generator neuronal circuitry. Only four neurons with the self-learning option (STDP) indicated the power of the self-organization after the learning process to create the neuronal walking pattern replicating the biological results.
Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p
Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн и уживо у уторак, 4. априла 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.
Предавач: Uroš Maleš, Faculty of Electrical Engineering, University of Belgrade
Наслов предавања: LEVERAGING PROBLEM UNDERSTANDING AND MACHINE LEARNING FOR BETTER SOLUTIONS: P||Cmax DIFFICULTY ESTIMATION AND TOXICITY PREDICTION CASE STUDIES
Апстракт: Machine learning (ML) has emerged as a popular Artificial Intelligence (AI) technique in various scientific fields. However, the human factor remains essential in coordinating and optimizing ML models. Researchers explore the a priori knowledge that is gained through systematic use of logic and understanding of the underlying problem. We would like to present two different case studies that illustrate how ML and our understanding of underlying problems complement each other, leading to improved solutions. In the first case study we were trying to understand the difficulty two optimization algorithms have to solve P||Cmax variant of the scheduling problem. For the first algorithm (ArcFlow) we demonstrated how simple observations, made on the underlying problem, lead to a more accurate ML model. As for the second algorithm (GIST), we injected our a priori knowledge through additional feature obtained by a more sophisticated search. This resulted again in a higher predictive power of a model. The second case study focused on Toxicity Prediction using the 'Ames' dataset. We conducted a rigorous feature selection process after domain knowledge was added. That resulted in a model with significantly fewer features than in the-state-of-the-art research studies that is characterised also by the improved accuracy. The reduced number of features in the resulting model can provide valuable insights and guide domain experts in investigating relevant factors for toxicity prediction.
The first case study is a joint work with Tatjana Jakšić-Krüger, Tatjana Davidović, Dušan Ramljak, Dragutin Ostojić, and Abhay Haridas. The collaborators for the second case study are Dušan Ramljak, Branislav Stanković, and Ranojoy Deb.
Напомена: Линк за онлајн приступ:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So
За активно учешће неопходна је регистрација преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/wnz6oyxsQsy29LfJA/MjQ__eH607WeAL9X7IFtUI98xdQQgVkp-ljiEKPPfXr
Приступно предавање у оквиру конкурса за избор једног доцента за ужу научну област: Алгебра и математичка логика
На конкурс се пријавио 1 кандидат.
Кандидат: др Драган Ђокић
Наслов предавања: „Гаусов закон квадратног реципроцитета”
Датум, време и место одржавања: 07.04.2023. године
у 12:15 часова, учионица 706.
Чланови комисије:
1. др Зоран Петровић, ред. проф.
2. др Горан Ђанковић, ванр. проф.
3. др Драган Станков, ванр. проф. (Рударско-геолошки факултет)
Датум објављивања: 28.03.2023. године
Списак тема мастер радова одобрених на 402. седници ННВ-а одржаној 24.03.2023. године.
детаљније© Copyright 2008 Математички факултет Универзитет у Београду
Design & Development
Александар Смиљковић
Адреса: Студентски трг 16,
11158 Београд
Телефон: (+381) 011 2027 801
Fаx: (+381) 011 2630 151
E-mail: matf@matf.bg.ac.rs
Жиро рачун: 840-181 5666-68
PIB: 100046603
