Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у четвртак, 7.децембра 2023. са почетком у 14 часова.

Предавач: Daesung Kim, Georgia Institute of Technology

Наслов предавања: PROBABILISTIC DISCRETE OPERATORS ON $\mathbb{Z}^d$

Апстракт: Gundy and Varopoulos introduced the probabilistic representation of singular integrals and Fourier mulitpliers such as Hilbert transforms and Riesz transforms as conditional expectations of some stochastic integrals. Combining with the sharp martingale inequalities by Burkholder and Banuelos-Wang, the representations have played a crucial role in finding the sharp, or nearly sharp, $L^p$-bounds for these operators in a variety of geometric settings. Motivated by a recent breakthrough of Banuelos and Kwasnicki on the sharp $\ell^p$-norm of the discrete Hilbert transform, we construct a natural collection of discrete operators on $\mathbb{Z}^{d}$ which have $\ell^p$-norms independent of the dimension. This collection of discrete operators include the probabilistic discrete Riesz transforms, which are the analogues of the probabilistic discrete Hilbert transform used in the paper by Banuelos-Kwasnicki. In this talk, we discuss the construction of the probabilistic discrete operators, their $\ell^p$ bounds, and related open problems. This is based on joint work with Rodrigo Banuelos and Mateusz Kwasnicki

Линк за приступ предавању:
https://us02web.zoom.us/j/6636215428?pwd=bllJSTUvZ0E5MjhkMkxYa3RYYzZpQT09
Meeting ID: 663 621 5428
Passcode: 7h6KR

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 6. децембра 2023. са почетком у 19 часова.

Предавач: Наташа Пржуљ, ICREA Research Professor, Barcelona Supercomputing Center, Life Sciences Department, ICONBI Group, Barcelona, Spain

Наслов предавања: AI FOR MULTI-OMICS DATA FUSION ENABLES PRECISION MEDICINE

Апстракт: We are flooded by increasing quantities of heterogeneous, interconnected, systems-level, molecular (multi-omic) data. They provide complementary information about cells, tissues and diseases. We need to utilize them to better stratify patients into risk groups, discover new biomarkers, and re-purpose known and discover new drugs to personalize medical treatment. This is nontrivial, because of computational intractability of many underlying problems, necessitating the development of algorithms for finding approximate solutions (heuristics).

We develop a versatile data fusion (integration) machine learning (ML) framework to address key challenges in precision medicine from these data: better stratification of patients, prediction of biomarkers, and re-purposing of approved drugs to particular patient groups, applied to cancer, Covid-19, rare thrombophilia and Parkinson’s Disease. Our new methods stem from graph-regularized non-negative matrix tri-factorization (NMTF), a machine learning technique for dimensionality reduction, inference and co-clustering of heterogeneous datasets, coupled with novel network science algorithms. We utilize our new methodologies for improving our understanding of the molecular organization of life and diseases from the multi-omics data and omics network embedding spaces.

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 у петак, 1. децембра 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 12 часова.

Предавач: Огњен Петров, Математички факултет Универзитета у Београду

Наслов предавања: УПОТРЕБА СОФТВЕРА SEGAMATH У ИСТРАЖИВАЊУ, СА ФОКУСОМ НА АЛГЕБАРСКУ И ТОРУСНУ ТОПОЛОГИЈУ

Апстракт: Математичари током истраживања често могу наићи на рачунски захтевне делове, који, осим тога што су напорни, повећавају фактор људске грешке и могу утрошити корисно време. Због тога је употреба софтвера током рада често неизбежна. Даћемо кратак увод у то шта је SegaMath, како и зашто га треба користити, као и истаћи које су његове предности наспрам других водећих глобалних софтвера сличне сврхе. Фокус ћемо пребацити на алгебарску и торусну топологију, и бавићемо се рачунањем хомологије и кохомологије, као кључних појмова алгебарске топологије. Биће демонстрирано како се уз помоћ софтвера могу рачунати наведене инваријанте за одређену класу простора везаних за симплицијалне комплексе, наиме момент-угао комплексе, коришћењем Хоштерове формуле.

Напомена: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/CihYM6Nratzix7c8G/uJmcdEJs4INWQ8MEoLVzHRGxbfbBEWSBMwXBYcymVoj

Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/M4zcEwxkzy5PqNS73

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у четвртак, 30. новембра 2023. са почетком у 17.15.

Предавач: Semsi Eken Meric, Mersin University, Department of Mathematics, Mersin, Turkey

Наслов предавања: SOME REMARKS ON RIEMANNIAN SUBMERSION WHOSE TOTAL SPACE ADMITS RICCI SOLITON

Апстракт: A submersion between Riemannian manifolds, acting on the horizontal distribution by preserving both the metric and the structure, is speaking Riemannian submersion. This talk deals mainly with a Riemannian submersion whose total spaces admit a Ricci soliton. Here, considering potential field of Ricci soliton, we give some characterizations for which any fiber of such a submersion or target manifold to be Ricci soliton or almost Ricci soliton.

Напомена:Линк за приступ предавању:
https://zoom.us/j/98010745100?pwd=WWRRQ0lVM1R5N293YTQrV3FLSm96QT09
Meeting ID: 980 1074 5100
Passcode: 570477

Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 30. новембра 2023. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са поечетком у 12.15.

Предавач: Раде Живаљевић

Наслов предавања: КРАТАК ПРЕГЛЕД ТЕХНИКА ТОПОЛОШКЕ КОМБИНАТОРИКЕ – II ДЕО

Апстракт: Овде је реч је о тополошкој комбинаторици у којој се комбинацијом метода алгебарске (хомотопске) топологије и комбинаторних техника добијају информације о геометрији и топологији (хомотопски типови) разних конфигурационих простора (нпр. симплицијалних и полиедралних комплекса). Акцент ће бити на неким типичним (елементарним) примерима и конкретним израчунавањима, са посебним освртом на (комбинаторну) Морсову теорију и технику дијаграма простора. Предавање је намењено најширем кругу слушалаца, укључујући студенте и математичаре других специјалности.

Напомена: 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 уторак, 28. новембра 2023, у сали 809 Математичког факултета са почетком у 18 часова.

Предавач: Др Бојан Арбутина, ванредни професор Математичког факултета Универзитета у Београду

Наслов предавања: W UMa-TYPE CONTACT CLOSE BINARY SYSTEMS AND THEIR STABILITY

Наредни састанак семинара Биоинформатика биће одржан онлајн у среду, 29. новембра са почетком у 18.15.

Предавач: Леа Којичић, студенткиња Математичког факултета

Наслов предавања: INTRODUCTION TO COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE: THE HODGKIN-HUXLEY MODEL

Биографија предавача и апстракт предавања биће доступни на: http://bioinfo.matf.bg.ac.rs/.

Линк за онлајн пренос: https://matf.webex.com/meet/birbi.

Организатори семинара Биоинформатика су Српско друштво за биоинформатику и рачунарску биологију (http://www.birbi.matf.bg.ac.rs/) и Математички факултет.

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 29. новембра 2023. са почетком у 19 часова.

Предавач: Биљана Стојановић, Математички институт САНУ

Наслов предавања:
АНАЛИЗА ОБРАЗАЦА УПОТРЕБЕ КОДОНА У КОДИРАЈУЋИМ СЕКВЕНЦАМА ПРОТЕИНА ВИРУСА ФАМИЛИЈЕ КОРОНАВИРУСА

Апстракт: У предавању ће бити представљени резултати анализе образаца употребе кодона у кодирајућим секвенцама протеина вируса фамилије коронавируса (енг. CoV): SARS-CoV-2, SARS-CoV-1, MERS-Cov, Bcov (Bovine coronavirus) и Bat-HKU3 (Bat coronavirus). Прикупљени материјал сардржи око 980.000 изолата вируса и преко 15.000.000 протеина. Каква је склоност вируса или њихових компоненти (гена) ка одређеним кодонима испитано је тако што су урађени кластеровање и класификација протеина вируса према обрасцима употребе кодона. Класификациони модел је направљен за препознавање врсте коронавируса на основу употребе кодона у протеинима вируса. Обрасци употребе кодона добијени су применом неких метода (мера) за израчунавање и евалуацију употребе кодона. Биће приказани резултати за две методе: Релативну употребу синонимних кодона (енг. Relative Synonymous Codon Usage, RSCU; Sharp, Li, 1986) и Ефективни број кодона (енг. Effective Number of Codons, ENC; Wright, 1990; Sun et al, 2013).

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