Institute of Mathematics and Informatics

Семинар на ВНЗ "Информационно моделиране"
2022-06-07 14:00 - 15:30 (Europe/Sofia) | Институт по математика и информатика – БАН, Block 8, 1113 БАН IV км., София, Bulgaria
На 7 юни 2022 г., вторник, от 14 часа, в зала 278 на Института по математика и информатика – БАН
ще се проведе семинар на ВНЗ “Информационно моделиране”, с гост-лектор доц. д-р Румен Димитров, който ще изнесе лекция на тема:
Приложение на NGS технологията за анализ на взаимодийствието патоген – гостоприемник.
Презентацията е в рамките на проект КП-06-31/19 към фонд научни изследвания на тема: „Проследяване на геномната еволюция на щамове от популацията на C. glabrata и развитие на лекарствена резистентност и вирулентност по време на инфекция“. Ръководител на проекта е доц. д-р Дилнора Гулямова от Институт по микробиология към БАН.
Анотация: C. glabrata е опортюнистичен гъбичен патоген. Неговите клинични изолати показват огромна геномна пластичност. Това дава възможност на C. glabrata да се адаптира към различни ниши-на гостоприемника чрез промяна на броя и размера на хромозомите и чрез пренареждане на неговия геном.
На първия етап от проекта КП-06-31/19 една от основните задачи е секвенирането и анотацията на щам на C. glabrata изолиран от екологична ниша. Целта е да се проследят еволюцианните механизми на адаптация при преход на патогена от екологичната ниша в човещката популация. Ще бъдат разгледани следните подходи за решаване на тази задача:
1. Формулиране на биологичната задача на популационно и молекулярно ниво.
2. Подходи за информационно моделиране на взаимодействието на патоген-гостоприемник.
3. Алгоритми за определяне на геномната структура. Приложение – структурна анотация на екологичен щам на C. glabrata.

Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/85972001814?pwd=[REDACTED]
Meeting ID: 859 7200 1814
Passcode: [REDACTED]

Семинар на ВНЗ "Информационно моделиране"
2022-05-31 14:00 - 15:30 | Zoom
На 31 май 2022 г., вторник, от 14 часа,
ще се проведе семинар на ВНЗ “Информационно моделиране”, с гост-лектор доц. Оксана Харченко от Department of Media Engineering and Information Radio Electronic Systems of Kharkiv National University of Radio Electronics, Ukraine.
Тя ще изнесе следната лекция:
IDENTIFICATION AND VISUALIZATION OF ELECTROENCEPHALOGRAM
INFORMATIONAL CHARACTERISTICS.
Резюме: Nowadays the numerical methods of EEG analysis (in main, spectral and correlation analysis) are finding ever increasing application. An advantage of these methods consists in the elimination of subjectivity, being inevitable for a visual analysis. It is important for the clinical neurophysiologist to know when this or that rhythm appeared. But spectral analysis does not show the change in the signal over time. This disadvantage partially allows to overcome the Windowed Fourier Transform (WFT). But in this case, the resolution decreases.
The Wavelet Transform isused to analyze non-stationary processes. But this method is not yet used extensively in the diagnostics by specialists because of complexity in interpretations of results.
The Hilbert Transform (HT) gives an opportunity to track and to characterize numerically in detail the time change of the EEG structure, variation and duration of rhythms.
The HF analysis gives an opportunity to track the dynamics of EEG change, to characterize numerically the duration and variation of the basic physiological rhythms, and, also, to observe the frequency change in time within the limits of each rhythm. This method has a higher sensitivity in comparison with WFT and WT.
The characteristic of health in electroencephalography is the symmetry of the right and left symmetric leads. The semispherical brain asymmetry method is developed and is shown to allow realizing screening diagnostics.

IMI BAS is inviting you to a scheduled Zoom meeting.
Topic: Семинар на ВНЗ “Информационно моделиране”
Time: May 31, 2022 14:00 Sofia
Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/85050312970?pwd=[REDACTED]
Meeting ID: 891 8190 5247
Passcode: [REDACTED]

Семинар на ВНЗ "Информационно моделиране"
2022-05-17 14:00 - 15:30 | Институт по математика и информатика – БАН, Block 8, 1113 БАН IV км., София, Bulgaria
На 17 май 2022 г., вторник, от 14 часа, в заседателната зала на ИМИ-БАН
ще се проведе семинар на ВНЗ “Информационно моделиране”, където Слави Георгиев ще изнесе лекция на тема
Числено възстановяване на зависещия от времето волатилитет в пазарния модел на Блек–Шолс.
Резюме: В този доклад са представени алгоритми, които решават обратната задача за възстановяване на волатилитета като функция на времето, от котировки на европейски опции. Следвайки пазарната рамка на Блек–Шолс, моделите са калибрирани, за да се получи времевата структура на волатилността. Първият алгоритъм се основава на решаването на помощни задачи, които допринасят за възстановяването на неизвестната волатилност стъпка по стъпка, за всеки времеви възел. Опционната цена е декомпозирана по отношение на волатилитета. Алгоритъмът се нуждае от точкови или интегрални измервания във всяка точка от времето. Той е развит в едно- и двумерния случаи и е тестван с реални данни от CBOE. Нещо повече, този алгоритъм е приспособен да работи в пазарната рамка на превключване на режими. Вторият алгоритъм се базира на минимизация на квадратичен функционал на грешката. Итерира се по падежите на опциите. Необходимите наблюдения са от пазарен тип, т. е. опционни котировки за различни двойки (T, K). Той също е годен да решава 1D и 2D задачи и е тестван с реални пазарни данни.
За всеки алгоритъм са проектирани и имплементирани информатични модели.
Ще има възможност за присъствие и чрез Zoom Meeting::
https://us02web.zoom.us/j/89181905247?pwd=[REDACTED]
Meeting ID: 891 8190 5247
Passcode: [REDACTED]

Семинар на ВНЗ "Информационно моделиране"
2021-07-07 14:00 - 15:30 | Zoom
На 7 юли (сряда) 2021, от 14 часа, в заседателната зала на ИМИ-БАН на II етаж (и on-line в Zoom) ще се проведе Семинар на ВНЗ “Информационно моделиране”, на който доц. Венелин Тодоров ще изнесе встъпителна лекция на тема: “Иновативни стохастични подходи за моделиране на сложни системи”.
Резюме:
Много научни и инженерни приложения се основават на решаването на многомерни интеграли, интегрални уравнения и системи от линейни алгебрични уравнения. Времето за изчисляване на задачи от голяма размерност или за намиране на решения в реално време, може да бъде ограничено и това прави използването на много от установените алгоритми нецелесъобразно. Алгоритмите Монте Карло дават статистическа оценка на неизвестната величина, чрез използването на случайни величини, чието математическо очакване съвпада с търсеното решение. Ще бъдат представени високоефективни методи Монте Карло и квази Монте Карло за решаване на многомерни интеграли, интегрални уравнения и линейни системи, и ще бъде направено сравнение със съществуващите подходи. Ще бъдат дадени различни приложения, свързани с екологичната безопасност, изкуствен интелект, финанси, както и при анализ на чувствителност на модел на далечен пренос на замърсители във въздуха с важно значение за устойчивото земеделие и биоикономиката.
От 15 ч. в заседателната зала на ИМИ-БАН ще се проведе дискусия по темата.
IMI BAS is inviting you to a scheduled Zoom meeting.
Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/85866963452?pwd=[REDACTED]
Meeting ID: 858 6696 3452
Passcode: [REDACTED]

Семинар Информатично моделиране
2021-06-17 14:00 - 15:30 | Zoom
На дистанционно заседание на семинара “ИНФОРМАТИЧНО МОДЕЛИРАНЕ”,
на 17.06.2021, четвъртък, от 14:00 часа, доклад на тема:
Биоинформатични методи за анализ на “omics” данни
ще изнесе: Румяна Йорданова, Университет Хокайдо, Сапоро, Япония.
Поканени са всички интересуващи се.
Резюме. Терминът „Big Data“ в биологията обикновено се асоциира с така наречените „omics” данни които включват секвенции на целия геном или екзом, РНК експресии, ДНК полиморфизми и мутации, епигенетични модификации, протеинови пространствени структури. Основни проблеми при анализа на такива данни са техния огромен размер, различните начини на генерирането им и различната степен на сложност. В този доклад ще представя обобщено биоинформатични подходи за обработване, интеграция и интерпретация на „omics” данни, както и резултати от тяхното използване. Представените методи включват: глобална генномна ассоциация; конструиране на мрежи от асоциации между генни полиморфизми, микромасив експресии и фенотипове и изследване на взаимодействането им с фактори на външната среда; машинно обучение за предсказване и Бейсов пространствен анализ в метагеномиката; дървета на решения за класификация на мутации; моделиране на динамични “omics” данни.
Topic: Семинар Информатично моделиране
Time: Jun 17, 2021 14:00 Sofia
Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/85155912997?pwd=[REDACTED]
Meeting ID: 851 5591 2997
Passcode: [REDACTED]

Семинар "Информатично моделиране"
2018-11-02 14:00 - 16:00 | Институт по математика и информатика – БАН, Block 8, 1113 БАН IV км., София, Bulgaria
На заседание на семинара “ИНФОРМАТИЧНО МОДЕЛИРАНЕ”,
на 02.11.2018, петък, от 14:00 часа, в зала 256 на ИМИ,
доклад на тема:
Towards Future Communication Ecosystems: Where Networking Technology
Meets Microeconomics and User Research
ще изнесе Prof. Peter Reichl, Head of Research Group Cooperative Systems, University of Vienna, Austria.
Поканени са всички интересуващи се.
Резюме: Over the last years, research in telecommunication networking has evolved far beyond traditional communications engineering and rather aims at integrating the perspectives of a broad variety of stakeholders into a holistic ecosystem framework. In this talk, we will discuss key aspects of this interdisciplinary approach and illustrate it with the help of some results from the area of Quality of Experience (QoE) as an interesting example of a corresponding research field, before we briefly outline the impact of the underlying paradigm change on the current evolution from the Internet of Things (IoT) towards an “Internet of People” (IoP).
CV: Peter Reichl holds a Master’s degree from University of Cambridge (UK) and a PhD degree in computer science from RWTH Aachen (Germany). 2001-2013 he was working as Key Researcher for “User-centered Interaction and Communication Economics” at FTW Telecommunications Research Center Vienna (Austria). 2010 – 2013 he was holder of the SISCOM and RBUCE WEST International Research Chairs at INRIA and IMT in Rennes (France), and in 2011 he was appointed Professor for Networking Technology (User-Centred Communications) at Aalto University Helsinki (Finland). Since 2013 he is Full Professor for Computer Science (Cooperative Systems) at the University of Vienna. His current research interests include communication systems (including user-centred and socio-economic aspects), network economics, Quality of Experience and future cooperative systems.

Семинар "Информатично моделиране"
2018-10-04 14:00 - 16:00 | Институт по математика и информатика – БАН, Block 8, 1113 БАН IV км., София, Bulgaria
На заседание на семинара “ИНФОРМАТИЧНО МОДЕЛИРАНЕ”,
на 04.10.2018, четвъртък, от 14:00 часа, в зала 578 на ИМИ,
доклад на тема:
Нов метод Монте Карло за линейни системи, базиран на метода ,,случайно блуждаене по уравненията
ще изнесе ас. д-р Венелин Тодоров, ИМИ-БАН.
Поканени са всички интересуващи се.
Резюме: Много научни и инженерни приложения се основават на на решаването на системи от линейни алгебрични уравнения. Времето за изчисляване на задачи от голяма размерност или за намиране на решения в реално време, може да бъде ограничено и това прави използването на много от установените алгоритми нецелесъобразно. Алгоритмите Монте Карло дават статистическа оценка на неизвестната величина, чрез използването на случайни величини, чието математическо очакване съвпада с търсеното решение.
Разработен е нов алгоритъм на Монте Карло за решаване на системи от линейни алгебрични уравнения. Алгоритъмът се основава на наскоро разработения метод Монте Карло ,, случайно блуждаене по уравненията”, базиран на недисконтирана сума на случайни траектории с поглъщане. За усъвършенстване на основния алгоритъм се прилагат няколко техники, като броене на посещенията на уравненията на линейната система и последователния метод Монте Карло на Джон Холтън. Алгоритъмът е оптимизиран чрез избиране на подходящи стойности на релаксационния параметър, което води до намаляване на изчислителната сложност и на повишаване на точността за даден брой итерации. Алгоритъмът е използван за намиране на всички компоненти на решението на реални линейни системи с голяма размерност.
Извършени са числени експерименти за примери с разредени и плътни матрици с различна размерност и за система с фундаментално приложение, взета от апроксиамция по метода на крайните елементи на модел, описващ гредова структура в конструктивната механика. Направено е сравнение с метода на спрегнатия градиент и със съществуващите досега методи Монте Карло за линейни системи. Поведението на предложения алгоритъм Монте Карло не зависи от плътността на матрицата. Предимствата на алгоритъма могат да бъдат наблюдавани особено за системи с много голяма размерност.
Благодарение на направените оптимизации новият метод дава много по-добри резултати от стандартния метод Монте Карло и е установен като един от най-бързите и точни алгоритми Монте Карло за решаване на системи от линейни алгебрични уравнения.

Семинар "Информатично моделиране"
2018-07-12 14:00 - 16:00 | Институт по математика и информатика – БАН, Block 8, 1113 БАН IV км., София, Bulgaria
На заседание на семинара “ИНФОРМАТИЧНО МОДЕЛИРАНЕ”,
на 12.07.2018, четвъртък, от 14:00 часа, в зала 578 на ИМИ,
доклад на тема:
“Факторизиращи машини – състояние и перспективи”
ще изнесе Евгений Маринов Soleil Labs, ИБФБМИ-БАН
Резюме: Факторизиращите машини (FM) са иновативен клас модели, комбиниращи преимуществата на Съпорт Вектор Машини (SVM) / Съпорт Вектор Регресия (SVR) и методите за факторизация (разложение). Също както SVM/SVR, FM са общ метод за класификация и регресия с произволни реалнозначни фийчър вектори. За разлика от SVM, при ФМ моделът всички взаимодействия между променливите използват факторизирани параметри. Следователно те могат да оценят взаимодействия дори в проблеми, водещи до голяма спарснатост /разредимост на фийчър векторите, както е при препоръчителните системи, където SVM не се справят добре. Моделът на FM се изчислява в линейно време. За разлика от нелинейните SVM, не е необходимо изображение в дуална форма и параметрите на модела могат да бъдат изчислени директно без нуждата на никакъв съпорт вектор в решението.
От друга страна са известни множество различни факторизиращи модели, като факторизиране на матрици, паралелен факторен анализ или модели специфични за дадени проблеми като SVD++ (Singular Value Decomposition extension), PITF, и други. Слабата страна на тези методи е, че те не са приложими за по-общи ситуации, но работят със специален тип данни. Още повече уравненията на техните модели и оптимизационните алгоритми са получени индивидуално за всеки тип задача. Показва се, че ФМ могат да покрият работата на тези модели чрез специално нагласяне на данните (т.е. фийчър векторите). Това прави ФМ лесно приложими дори за потребители без особено експертно знание в областта.
FM са известни и с това, че с тяхна помощ са спечелени доста състезания по Машинно Обучение (включително в https://www.kaggle.com/), където има спарснати/разредени фийчър вектори. На семинара ще представим предимно приложения в препоръчителни системи, както и някои от най-популярните имплементации.
Поканени са всички интересуващи се.
Стоян Порязов
