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SC²S Colloquium - July 27, 2009

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Date: July 27
Room: 02.07.023
Time: 10 pm, s.t. / 15 pm, s.t.

10:00 Uhr - Markus Hegland - On the numerical estimation of probability densities by the maximum a posteriori method and Gaussian process priors (Australian National University, Canberra, Australia)

Probability densities are a major tool in exploratory statistics and stochastic modelling. I will talk about a numerical technique for the estimation of a probability distribution from scattered data using exponential families and a maximum a-posteriori approach with Gaussian process priors. Using Cameron-Martin theory, it can be seen that density estimation leads to a nonlinear variational problem with a functional defined on a reproducing kernel Hilbert space. This functional is strictly convex. The problem is solved using a Newton-Galerkin method with damping for global convergence. In this talk I will discuss some theoretical results relating to the numerical solution of the variational problem and the results of some computational experiments. A major challenge is of course the curse of dimensionality which appears when high-dimensional probability distributions are estimated.


15:00 Uhr - Huan Zhao - Graphenbasierter Lastbalancierung einer Molekulardynamiksimulation (BA)

Eine Molekulardynamiksimulation ist eine Zeitdiskrete Computersimulation, welche die Wechselwirkungen von einer Menge an Molekülen in einem Raum abbildet. Um große Anzahl an Molekuelen fuer lange Zeiträume zu simulieren, werden Molekülen ortsbasierend auf einer Vielzahl an Prozessoren verteilt und parallel berechnet. Dabei zerlegen wir das Gebiet in kleine Zellen, und jeder Prozessor bekommt eine Menge an Zellen zugeteilt. Der Rechenaufwand jeder Zelle und die von der Aufteilung verursachten Kommunikationsvolumen werden abgeschätzt und als Graphen modelliert. Durch die Reduktion auf Graphenpartitionierung streben wir eine gerechte Lastverteilung und Minimierung der Kommunikationvolumen an. Die Idee und Implementierung der Aufteilung werden im Vortrag erlaeutert.