Профессор Сколтеха Иван Оселедец получил премию президента РФ

Иван Оселедец, руководитель группы научных вычислений Сколковского института науки и технологий (Сколтех), стал лауреатом премии Президента Российской Федерации в области науки и инноваций для молодых ученых! Премия вручена доценту Сколтеха за создание прорывных вычислительных технологий решения многомерных задач физики, химии, биологии, анализа данных на основе тензорных разложений.

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

Иван Оселдец. Фото sk.ru

 

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

Работы Ивана Оселедца посвящены математическому описанию и созданию вычислительных технологий для широкого класса прикладных задач на языке тензорных разложений и аппроксимаций. Помощник Президента России Андрей Фурсенко отметил, что «работа Ивана Оселедца  включена в классические учебники всего мира, в американские учебники, он стал классиком этого очень важного и нового направления».

Иван Оселедец заложил основу для нового направления прикладной математики – вычислительных тензорных методов. 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. 

 

Контакты:
Skoltech Communications
+7 (495) 280 14 81

Tweet about this on Twitter0Share on Facebook0Pin on Pinterest0Share on Tumblr0Share on VK