סוג האירוע

בחר הכל

הרצאות פומביות

קולוקוויום

סמינרים

כנסים וימי עיון

מועדון IAP

מבחן/תחרות

צהרי יום א'

הרצאות לקהל הרחב

ימים פתוחים וייעוץ

טקסים ואירועים מיוחדים

תחום האירוע

בחר הכל

הפקולטה למדעים מדויקים

ביה"ס למדעי המתמטיקה

ביה"ס לפיזיקה ולאסטרונומיה

המועדון האסטרונומי

ביה"ס לכימיה

מרכז לחקר אינטראקציות אור חומר

פרס סאקלר במדעים הפיזיקליים - כימיה

סימפוזיונים והרצאות מיוחדות

החוג למדעי כדור הארץ

ביה"ס למדעי המחשב

ביה"ס למדעי כדור הארץ

החוג ללימודי הסביבה

קולוקוויום בפיזיקה: How machine learning can help us get the most out of our highest fidelity physical models

Prof. Kyle Cranmer, NYU

31 במאי 2020, 14:00 
Zoom: https://zoom.us/j/97115709185 
קולוקוויום בפיזיקה

Zoom: https://zoom.us/j/97115709185

 

​Recording: https://zoom.us/rec/share/w-5XdJLB7TNLe5XQ-krdcJAFJ6fDT6a8hyMeqfoKn0aP6NSpd4hfSTutH343gOL2?startTime=1590922539000

 

Abstract: 

Physics is replete with high-fidelity simulators, computational manifestations of physical theories. These simulators often incorporate experimental data or are composed of disparate phenomena that occur at different scales or regimes. Ironically, while these simulators provide our highest-fidelity physical models, they are not well suited for inferring properties of the model from data. I will formulate the emerging area of simulation-based inference and describe how machine learning techniques are well-suited for this task. Finally, I will provide examples of how these techniques can impact physics at the Large Hadron Collider, astroparticle physics, lattice field theory, and molecular dynamics.

 

 

מארגן האירוע: פרופ' תומר וולנסקי

 

אוניברסיטת תל אביב עושה כל מאמץ לכבד זכויות יוצרים. אם בבעלותך זכויות יוצרים בתכנים שנמצאים פה ו/או השימוש
שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות, נא לפנות בהקדם לכתובת שכאן >>