17 PHƯƠNG TRÌNH THAY ĐỔI CẢ THẾ GIỚI

Máy bay, xe hơi, tàu vũ trụ, điện thoại, máy tính, các tiến bộ y học và những quyết định kinh tế, tất cả đã tạo nên thế giới mà chúng ta đang sống. Nhà khoa học, tác giả Ian Stewart kể, viết, giới thiệu về 17 phương trình, 17 câu chuyện về quá trình hình thành và phát triển của thế giới công nghệ, máy móc, thông tin liên lạc, cũng là 17 câu chuyện về những con người với những thăng trầm trong cuộc sống. Đây là một trong những cuốn sách trong chương trình "Cánh cửa mở rộng" do GS Ngô Bảo Châu đề xướng (FYI: những cuốn sách trong tủ sách nay rất hữu ích, mọi người có thể tham khảo thêm nhé). Nhưng 17 phương trình ấy là gì, hôm nay chị xin phép share lại để mọi người cùng quan tâm nhé.

1. Định lý Pytago
2. Logarit
3. Vi tích phân
4. Định luật vạn vật hấp dẫn
5. Căn bậc hai của -1
6. Đặc trưng Euler
7. Phân phối chuẩn
8. Phương trình sóng
9. Biến đổi Fourier
10. Hệ phương trình Navier-Stokes
11. Phương trình Maxwell
12. Định luật thứ hai của nhiệt động lực học
13. Sự tương đương của khối lượng và năng lượng
14. Phương trình Schorodinger
15. Lý thuyết thông tin
16. Lý thuyết hỗn loạn
17. Phương trình Black-Scholes

Nguồn ảnh: https://www.researchgate.net/publication/268248019_Seventeen_equations_that_changed_the_world

❤ Like page, tag và share cho bạn bè cả nhà nhé ❤
#HannahEd #duhoc #hocbong #sanhocbong #scholarshipforVietnamesestudents

【Talk】Stochastic Simulation, Modeling & Optimization of Complex Systems via Parameterized Model Reduction

Welcome all to join it !!!

Time : 10:30am-12:00pm, April 29, 2014
Venue : ED528, Engineering Building 4, National Chiao Tung University

Prof. Luca Daniel
Massachusetts Institute of Technology

Abstract
Many complex systems developed by engineers (e.g. iPads, sensor body networks, power delivery networks, magnetic resonance imaging machines) or found in nature (e.g. the human cardiovascular system, or the geophysical oil/water/gas reservoir networks) can be viewed as large collections of interconnected dynamical system components The performance or characteristics of each individual component critically depend on what engineers or scientist refer to as “second order effects”, and can be captured only by resorting to accurate partial differential equation descriptions (e.g. Poisson, Maxwell, Navier-Stokes equations etc…). In addition, such components are often affected by random uncertainties in parameters and in geometries. In the first part of this talk I will illustrate how recent advances in computational techniques have made it possible to quantify efficiently and accurately the effect of second order effects and random uncertainties in individual system components. In the second part of this talk I will show how parameterized model order reduction techniques are beginning to enable the efficient simulation, design and optimization of “entire” complex networks of interconnected dynamical systems. Examples of complex systems analysis and optimization will be presented from the electrical engineering world including network of integrated circuit interconnect, RF inductors, micro-electro-mechanical sensors, low noise RF amplifiers, and power amplifiers, as well as city/state wide power distribution grids. At the end of the talk I will outline how the same stochastic field solver and parameterized compact dynamical modeling techniques used for designing complex electronic systems can be used to handle complex systems in other fields (e.g. to control undesired local heat deposition in human tissues by the RF power used in high resolution MRI machines, or to diagnose diseases of the human cardiovascular system, or to enable water/oil/gas reservoir exploration.)