Профессор Сколтеха Иван Оселедец получил премию президента РФ

Иван Оселедец, руководитель группы научных вычислений Сколковского института науки и технологий, стал лауреатом премии президента РФ в области науки и инноваций.

Премия вручена доценту Сколтеха за создание прорывных вычислительных технологий решения многомерных задач физики, химии, биологии, анализа данных на основе тензорных разложений, говорится на сайте kremlin.ru.

Ивану Оселедецу 35 лет, его наукометрические показатели: WoS – 79/15 (публикаций, индекс Хирша), Scopus – 89/19, РИНЦ – 100/18.

Областью научных интересов доктора физико-математических наук являются тензорные разложения, многомерные задачи, вычислительная математика, линейная алгебра, математическое моделирование, анализ данных.

Работы И.Оселедца посвящены математическому описанию и созданию вычислительных технологий для широкого класса прикладных задач на языке тензорных разложений и аппроксимаций.

И.Оселедец заложил основу для нового направления прикладной математики – вычислительных тензорных методов, говорится на сайте. Суть предложенного метода заключается в эффективной обработке значительного объёма многомерных данных (массивов), описывающих изучаемый объект. Многомерные массивы (тензоры – математическое представление объекта) возникают во многих приложениях физики, химии, биологии и задачах обработки данных.

На основе предложенных подходов был разработан открытый программный пакет TT-Toolbox, который активно используется в научных группах по всему миру. С помощью этого пакета было создано, в том числе и другими научными группами, большое количество алгоритмов решения различных прикладных задач химии (вычисление колебательных состояний, уравнений функционала плотности), физики (расчёт магнитной структуры вещества), биологии (решение основного кинетического уравнения), механики (построение моделей механических систем), анализа данных (сжатие слоёв нейронных сетей). Во всех этих случаях без потери точности получено многократное ускорение в решении многомерных задач по сравнению со стандартными подходами.

Пожалуйста, оцените статью:
Пока нет голосов
Источник(и):

sk.ru