<div dir="ltr"><a href="http://stuart.caltech.edu/" target="_blank">Andrew Stuart</a>, Bren Professor of Computing and Mathematical Sciences at Caltech, will present a colloquium and a mini-course this month, sponsored by the Committee on Computational and Applied Mathematics, the DSI AI + Science Initiative, and the National Science Foundation. The host for these events is <a href="https://stat.uchicago.edu/people/profile/daniel-sanz-alonso/" target="_blank">Daniel Sanz-Alonso</a> of Statistics and the Committee on Computational and Applied Mathematics.<div><br></div><div><b>Colloquium: Learning Operators</b></div><div>Thursday, April 21st</div><div>4:00 - 5:00 PM</div><div>Jones 303</div><div><br></div><div>Consider map F: U –> V. Given data pairs {u_j,F(u_j)} the goal of supervised learning is to approximate F. Neural networks have shown considerable success in addressing this problem in settings where X is a finite dimensional Euclidean space and where Y is either a finite dimensional Euclidean space (regression) or a set of finite cardinality (classification). Motivated by the need for surrogate modeling and for scientific discovery, we focus on the design and analysis of algorithms which address supervised learning for settings where U and V comprise spaces of functions; thus F is an operator. The talk describes emerging methodology in this area, emerging theory which underpins the methodology and numerical experiments which elucidate the efficiency of different approaches. Various applications from continuum mechanics are described, including the Navier-Stokes equation, the Helmholtz equation, nonlinear elasticity and the advection equation.<br><br><b>Mini-Course: Ensemble Kalman Methods: A Mean Field Perspective</b></div><div>Monday, April 25th and Tuesday, April 26th</div><div>4:30 - 6:00 PM</div><div>Eckhart 206 (Mon) & Eckhart 202 (Tues)</div><div><br></div><div>The ensemble Kalman methodology is an innovative and flexible set of tools which can be used for both state estimation in dynamical systems and parameter estimation for generic inverse problems. It has primarily been developed by practitioners in the geophysical sciences, with notable impact on the fields of oceanography, oil reservoir simulation and weather forecasting. Despite its wide adoption in the geosciences, the methodology is hard to analyze and firm theoretical foundations are only now starting to emerge. The purpose of this talk is to provide a unifying mean field perspective on the subject area. This perspective helps to clarify inter-relations within the existing literature, and provides a framework within which open problems may be addressed.</div><div><br></div><div><b>Bio</b>: Andrew Stuart has research interests in applied and computational mathematics, and is interested in particular in the question of how to optimally combine complex mechanistic models with data. He joined Caltech in 2016 as Bren Professor of Computing and Mathematical Sciences, after 17 years as Professor of Mathematics at the University of Warwick (1999–2016). Prior to that he was on the faculty in The Departments of Computer Science and Mechanical Engineering at Stanford University (1992–1999), and in the Mathematics Department at Bath University (1989–1992). He obtained his PhD from the Oxford University Computing Laboratory in 1986, and held postdoctoral positions in Mathematics at Oxford University and at MIT in the period 1986–1989.</div><div><br></div><div>For further information and inquiries about building access for persons with disabilities, please contact Zellencia Harris, <a href="mailto:zellenciah@uchicago.edu" target="_blank">zellenciah@uchicago.edu</a>.</div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i style="font-size:12.8px">Rob Mitchum</i></div><div dir="ltr"><i>Associate Director of Communications for Data Science and Computing<br></i><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px">University of Chicago</i><br></div><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px"><a href="mailto:rmitchum@ci.uchicago.edu" target="_blank">rmitchum@uchicago.edu</a></i><br></div><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px">773-484-9890</i><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div>