𝗦𝗜𝗡𝗚𝗨𝗟𝗔𝗥 𝗦𝗣𝗗𝗘 𝗟𝗘𝗔𝗥𝗡𝗜𝗡𝗚 𝗖𝗢𝗠𝗣𝗘𝗧𝗜𝗧𝗜𝗢𝗡 là cuộc thi tìm hướng phát triển cho một bài toán đang được nghiên cứu.
Cuộc thi năm 2025 University College London (UCL) phối hợp với Academy of Mathematics and Systems Science tổ chức, với sự tham gia của các thí sinh trên khắp thế giới. Cuộc thi năm nay hướng về Các phương trình đạo hàm riêng ngẫu nhiên (stochastic partial differential equations – SPDEs) với nhiễu không gian–thời gian là mô hình quan trọng để mô tả những hiện tượng vật lý như dòng chảy rối (turbulent flows), siêu dẫn (superconductivity), cũng như các ứng dụng gần đây trong mô hình hóa hệ thống tài chính phức tạp.
Tham gia cuộc thi, nhóm hai thành viên đến từ QREFM Lab đã đạt Giải Nhất
- Lê Duy Anh (DSEB 64B)
- Lê Tất Đạt (DSEB 64B)
- Hướng dẫn: TS. Vương Văn Yên, giảng viên Khoa Toán Kinh tế.
Nhóm QREFM kết hợp Neural SPDE framework [Salvi et al., 2022] với Deep Latent Regularity Features [Gong et al., 2023] để học mild solution của các singular SPDE. Bên cạnh đó, nhóm còn xây dựng Log-Spectral Loss trong không gian Fourier nhằm xử lý vấn đề tự tương quan (autocorrelation) vốn thường xuất hiện trong các nghiệm này.
Đội đạt vị trí cao nhất (QREFM, NEU) và đội đứng thứ hai (The Avengers, Cambridge University) sẽ được mời trình bày kết quả và tham gia buổi thảo luận cùng ban tổ chức, mở ra cơ hội hợp tác nghiên cứu trong tương lai.
Thông tin chi tiết về cuộc thi: https://hackathon2.deepintomlf.ai/competitions/92/
𝗤𝗥𝗘𝗙𝗠 𝗟𝗔𝗕 𝗪𝗜𝗡𝗦 𝗙𝗜𝗥𝗦𝗧 𝗣𝗟𝗔𝗖𝗘 𝗔𝗧 𝗧𝗛𝗘 𝗦𝗜𝗡𝗚𝗨𝗟𝗔𝗥 𝗦𝗣𝗗𝗘 𝗟𝗘𝗔𝗥𝗡𝗜𝗡𝗚 𝗖𝗢𝗠𝗣𝗘𝗧𝗜𝗧𝗜𝗢𝗡
We are thrilled to announce that QREFM Lab members Duy Anh and Dat Le, under the supervision of Dr. Vuong Van Yen, have won the First Prize at the Singular Stochastic PDE Learning Competition, co-organized by University College London (UCL) and the Academy of Mathematics and Systems Science. This highly competitive event attracted 70 teams from undergraduates to PhD researchers from world-leading universities, including Cambridge University, Imperial College London, the University of Edinburgh, …
Stochastic partial differential equations (SPDEs) driven by space–time random noise are fundamental mathematical models for physical phenomena such as turbulent flows, superconductivity as well as emerging applications in modeling complex financial systems. The QREFM Lab team proposed an approach that integrates the Neural SPDE framework [Salvi et al., 2022] with Deep Latent Regularity Features [Gong et al., 2023] to efficiently learn the mild solution of singular SPDEs. They also designed a Log-Spectral Loss in Fourier space to address the autocorrelation issues commonly encountered in these solutions.
The 1st-place team (QREFM, NEU) and the 2nd-place team (The Avengers, Cambridge University) will be invited to present their work and participate in a discussion session with the organisers, exploring potential opportunities for future research collaboration.
Competition detailed information: https://hackathon2.deepintomlf.ai/competitions/92/
Page: QREFM Lab Email: qrefm.lab@gmail.com Địa chỉ: Phòng 1109 – Tòa A1 – Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Website: https://qrefmlab.github.io/qrefmlab/
Vui lòng đọc kỹ thông tin về QREFM Lab tại: https://nct.neu.edu.vn/phong-nghien-cuu/qrefm-lab để hiểu rõ hơn về định hướng và hoạt động của chúng tôi.
