実世界のシステムのための数学博士課程教育センター

2019-2020 シリーズ
水曜日11am-12正午D1.07

これらのクラスへの出席はMSc学生のために必須です。

第1期第2週-2019年10月9日

科学計算研究技術プラットフォームの紹介パート1-David Quigley教授

スライド

第1期第3週-2019年10月16日

科学計算研究技術プラットフォームの紹介パート2-David Quigley教授

科学計算研究技術プラットフォームの紹介パート2-David Quigley教授

スライド

第一期第4週-23rd october2019

ソフトウェア開発入門-Chris Brady博士とHeather Ratcliffe博士

これらのスライドの概要に基づいたこのトーク

第一期第5週 – 30th October2019

バージョン管理とソフトウェアの持続可能性-Chris Brady博士とHeather Ratcliffe博士

第一期第6週-6th November2019

bashスクリプトの紹介-Paul Brown博士

Slides

第一期第7週-13th November2019

インタラクティブなコンテンツでWebページを作る-Dr Paul Brown

Slides

第1期第8週-20th November2019

セミナーなし

第1期第9週-27Th November2019

WarwickでGPUを使用-David教授quigley

ノート この講演を行うために使用されるだけでなく、Python GPUプログラミングに関するはるかに詳細なノートgithub.com/WarwickRSE/gpuschool2018

2018-2019シリーズ

第2週-10月2018

科学計算研究技術プラットフォームの紹介

博士David Quigley

ウォリック大学は、複数の大規模な共有施設を提供することによ学術部門。 ここでは、マネージドLinuxデスクトップ環境やハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）システムなど、Scientific Computing RTPを介して利用可能な施設を紹介します。 これには、アクセスを獲得するためのメカニズム、管理されたマルチユーザー Linux環境内で効果的に作業する方法、サポートとトレーニングにアクセ

ゲノムデータからの統計的推論

Dr Jere Koskela

遺伝学における技術革新が進行中です。 ゲノム配列決定はますます安価になっており、最終的には医療の日常的な部分になります。 15年以内に10億個のヒトゲノムが配列決定されると予測されています。 個人間のDNA配列の変化のパターンは、突然変異、自然選択、集団サイズ、および移行イベントなどの生物学的および人口統計学的プロセスの数に関する情 しかし、このような膨大な量のデータは、多くの統計的および計算上の課題を提起する。 重要度サンプリングやマルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ）などのモンテカルロ法に焦点を当てて，これらの問題に対処するために適用されている統計的手法のいくつかについて論じた。 また、合体理論と呼ばれる領域を特に利用して、大きなランダム交配集団の進化を研究するために使用される集団遺伝学モデルのいくつかを紹介

First-term week4-24th October2018

Data driven modelling-データから分岐への染色体振動のモデル

教授Nigel Burroughs

細胞生物学は、量子物理学と相対性理論の成功に似た生物学的プロセスを説明/予測す世紀。 しかし、この野心的な目的を実現することは、特に生物学的プロセスが平衡から外れており、多くの場合、少数の分子を含む非常に確率的であり、非常に複雑であり、驚異的な自己組織化ダイナミクスの範囲を表示するため、困難であることを証明している。 この講演では、生物学的プロセスを”説明”することが何を意味するのか、そして確率的シミュレーション、力学系解析、計算統計からの物理的手法の範囲が、これらの複雑な問題に対処するためにどのように結合することができるのかを検討します。 例は、細胞骨格力学および細胞分裂から引き出される。

2018年11月6-7日第1週

データサイエンスによる人間の行動の理解

Tobias Preis教授

この講義では、2つの質問に対処して、私たちの研究の最近のハイライトを概説します。 第一に、ビッグデータリソースは、金融市場の危機への洞察を提供することができますか？ 金融とウィキペディアの記事のビューに関連する検索用語のためのGoogleのクエリボリュームを分析することにより、我々は株式市場の動きの早期警告兆候と解釈される可能性のあるパターンを見つけます。 第二に、インターネットとの相互作用のパターンを比較することによって、経済的幸福の国際的な違いについての洞察を提供できますか？ この質問に答えるために、我々は、インターネットユーザーが過去の年よりも将来の年についてのより多くの情報を求める程度を定量化するための未来志向 私たちは、Googleのログを分析し、国のGDPと楽しみにして、その住民の素因との間に顕著な相関関係を見つけます。 我々の結果は、大規模な行動データセットを組み合わせることが、大規模な人間の経済行動をよりよく理解するために提供する可能性を示している。

第一期第7週-14th November2018

マルコフ連鎖モンテカルロを用いた統計的推論

ジェイク-カーソン博士

この講義では、ベイズフレームワーク内のモデルフィッ 特に、マルコフ連鎖モンテカルロ法と関連する方法に焦点を当てます。 私はそれがどのように機能するのか、なぜそれが一般的に使用されているのかを説明し、その実装についていくつかの実用的なガイダンスを与

第一期第8週-21st November2018

細胞動態の画像ベースのモデリング

Sharon Collier博士

現代の生細胞蛍光顕微鏡は、動的な細胞プロセスを前例のない詳細に視覚化 細胞とその動きを追跡し、蛍光標識された細胞成分の時空間パターンを定量化するための画像解析法と、細胞生化学と力学の調節機構を調べるための数学的モデルを組み合わせることに関連する進行中の研究プロジェクトを紹介する。

2018年11月9日-28日第1週

学者のためのソフトウェア開発

Dr Heather Ratcliffe

ソフトウェア開発は、コードを書く以上のものです。 計画とスタイル、ドキュメント、バージョン管理、パッケージ、ライセンスなど。 この講演では、コードを書く研究者として知っておくべき重要なツールのいくつかを紹介することを目的としています。 Gitの形でのバージョン管理、ソフトウェアライセンス、コードを文書化するための素敵なパッケージについて少し議論し、誰もが知っておくべきいくつかの他のことについて簡単に言及しますが、誰も言及することは考えていません。

2017-2018シリーズ

第一期第2週-11th October2017

生物学的システムにおける複雑さと自己組織化に取り組む

ナイジェル-バロウズ教授

細胞生物学は、生物学を説明/予測するために物理学的理論を開発することができる豊かな分野である新しい”物理学”としてしばしば述べられている。量子物理学と相対性理論の成功に類似したプロセス、前世紀初頭。 しかし、この野心的な目的を実現することは、特に生物学的プロセスが平衡から外れており、多くの場合、少数の分子を含む非常に確率的であり、非常に複雑であり、驚異的な自己組織化ダイナミクスの範囲を表示するため、困難であることを証明している。 この講演では、生物学的プロセスを”説明”することが何を意味するのか、そして確率的シミュレーション、力学系解析、計算統計からの物理的手法の範囲が、これらの複雑な問題に対処するためにどのように結合することができるのかを検討します。 例は、細胞骨格力学および細胞分裂から引き出される。

第一期第3週-18th October2017

マルコフ連鎖モンテカルロを用いた統計的推論

Dr Simon Spencer
この講義では、ベイズフレームワーク内のモデルフィッティングのためのいくつかの手法を紹介し、いくつかの簡単な例でそれらを説明します。 特に、マルコフ連鎖モンテカルロ法と関連する方法に焦点を当てます。 私はそれがどのように機能するのか、なぜそれが一般的に使用されているのかを説明し、その実装についていくつかの実用的なガイダンスを与

第一期第4週-25th October2017

データサイエンスによる人間の行動の理解
教授Tobias Preis
この講義では、私たちの研究の最近のハイライトを概説し、二つの質問に対 第一に、ビッグデータリソースは、金融市場の危機への洞察を提供することができますか？ 金融とウィキペディアの記事のビューに関連する検索用語のためのGoogleのクエリボリュームを分析することにより、我々は株式市場の動きの早期警告兆候と解釈される可能性のあるパターンを見つけます。 第二に、インターネットとの相互作用のパターンを比較することによって、経済的幸福の国際的な違いについての洞察を提供できますか？ この質問に答えるために、我々は、インターネットユーザーが過去の年よりも将来の年についてのより多くの情報を求める程度を定量化するための未来志向 私たちは、Googleのログを分析し、国のGDPと楽しみにして、その住民の素因との間に顕著な相関関係を見つけます。 我々の結果は、大規模な行動データセットを組み合わせることが、大規模な人間の経済行動をよりよく理解するために提供する可能性を示している。

2017年11月6日-8日第1週

Juliaとの科学計算
Christoph Ortner教授
パート1:Juliaの紹介。 Julia言語とそのツールのいくつかを簡単に紹介し、matlab、Python、およびLispを、ラピッドプロトタイピングとHPCの両方の数値的に集中的なコンピューティングに完全に適したプログラミング環境にどのように補間するかを示します。
その2: 私は、マルチスケール材料モデリングに関する私自身の研究からいくつかの例を示します。

前期第7週-15日November2017
確率シミュレーション
Matthew Keeling教授
この講義では、まず、現実世界の問題を理解する上で確率性の重要性について議論します。 確率は多くの方法で組み込むことができますが、私たちは個人ベースのイベント駆動確率に焦点を当て、そのようなダイナミクスをシミュレートする方 生態学と疫学から排他的に例を取って、我々はGillespieの方法とアンサンブル/マスター方程式の両方を検討します。 母集団の大きさが大きくなったときに何が起こるか、そして問題を計算上扱いやすいようにする近似について議論します。 最後に、完全に個々のベースの空間シミュレーションを見て、巨大な計算の節約を提供することができます方法を議論します。

第一期第8週-22nd November2017

細胞動態の画像ベースのモデリング
Till Bretschneider教授

現代の生細胞蛍光顕微鏡は、動的な細胞プロセスを前例のない詳細に視覚化することを可能にする。 細胞とその動きを追跡し、蛍光標識された細胞成分の時空間パターンを定量化するための画像解析法と、細胞生化学と力学の調節機構を調べるための数学的モデルを組み合わせることに関連する進行中の研究プロジェクトを紹介する。

ゲノムデータからの統計的推論

Dr Paul Jenkins

遺伝学における技術革新が進行中です。 ゲノム配列決定はますます安価になっており、最終的には医療の日常的な部分になります。 15年以内に10億個のヒトゲノムが配列決定されると予測されています。 個人間のDNA配列の変化のパターンは、突然変異、自然選択、集団サイズ、および移行イベントなどの生物学的および人口統計学的プロセスの数に関する情 しかし、このような膨大な量のデータは、多くの統計的および計算上の課題を提起する。 重要度サンプリング，マルコフ連鎖モンテカルロ（ＭＣＭＣ），近似ベイズ計算（ＡＢＣ）などのモンテカルロ法に焦点を当てて，これらの問題に対処するために適用された統計的手法のいくつかについて論じた。 また、合体理論と呼ばれる領域を特に利用して、大きなランダム交配集団の進化を研究するために使用される集団遺伝学モデルのいくつかを紹介

2016-2017シリーズ
このコースは、水曜日の午前11時-12時にD1.07ルームで行われます。

第一期第2週-12th October2016

データサイエンスによる人間の行動の理解
Dr Tobias Preis
この講義では、私たちの研究の最近のハイライトを概説し、二つの質問に対 第一に、ビッグデータリソースは、金融市場の危機への洞察を提供することができますか？ 金融とウィキペディアの記事のビューに関連する検索用語のためのGoogleのクエリボリュームを分析することにより、我々は株式市場の動きの早期警告兆候と解釈される可能性のあるパターンを見つけます。 第二に、インターネットとの相互作用のパターンを比較することによって、経済的幸福の国際的な違いについての洞察を提供できますか？ この質問に答えるために、我々は、インターネットユーザーが過去の年よりも将来の年についてのより多くの情報を求める程度を定量化するための未来志向 私たちは、Googleのログを分析し、国のGDPと楽しみにして、その住民の素因との間に顕著な相関関係を見つけます。 我々の結果は、大規模な行動データセットを組み合わせることが、大規模な人間の経済行動をよりよく理解するために提供する可能性を示している。

第一期第3週-19th October2016

確率シミュレーション
Matthew Keeling教授
この講義では、まず、現実世界の問題を理解する上で確率性の重要性について議論します。 確率は多くの方法で組み込むことができますが、私たちは個人ベースのイベント駆動確率に焦点を当て、そのようなダイナミクスをシミュレートする方 生態学と疫学から排他的に例を取って、我々はGillespieの方法とアンサンブル/マスター方程式の両方を検討します。 母集団の大きさが大きくなったときに何が起こるか、そして問題を計算上扱いやすいようにする近似について議論します。 最後に、完全に個々のベースの空間シミュレーションを見て、巨大な計算の節約を提供することができます方法を議論します。

2016年10月4日-26日第1週

ビッグデータとバイオインフォマティクス
Dr Richard Savage
医学と生物学はデータ革命を起こしています。 全ゲノムシーケンシングからデジタルイメージング、電子健康記録まで、新しいデータソースは、私たちが病気を治療し、私たちの生物医学研究を行う方法に革命をもたらすことが期待されています。 しかし、これらの機会には大きな課題があります。 データは、多くの場合、複雑な基礎となる構造を持つ、ノイズの多い、高次元です。 また、非常に異なるソースからの複数のデータ型を組み合わせることもできます。 私たちがこれらの分野で研究を行う方法を変える可能性のある現実世界のプロジェクトに焦点を当てて、この問題のいくつかをツアーします。 また、これが100,000ゲノムプロジェクトやアラン-チューリング研究所などの大規模プロジェクトへのウォリックの関与とどのように関連しているかにつ

第一期第5週-2nd November2016

数理生物学における計算技術
博士Nabil-Fareed Alikhan,Dr Till Bretschneider and Dr Giorgos Minas

第一期第6週-9th November2016

今週のセミナーはありません

第一期第6週-9th November2016

第一期第6週-9th November2016

第一期第6週-9th November2016

第一期第6週-9th November2016

第一期第6週-9th November2016

マルコフ連鎖モンテカルロを用いた統計推論
dr simon spencer
この講義では、ベイズフレームワーク内のモデルフィッティングのためのいくつかの手法を紹介し、いくつかの簡単な例でそれらを説明します。 特に、マルコフ連鎖モンテカルロ法と関連する方法に焦点を当てます。 私はそれがどのように機能するのか、なぜそれが一般的に使用されているのかを説明し、その実装についていくつかの実用的なガイダンスを与

2016年11月8日-23日第1週

Juliaとの科学計算
Christoph Ortner教授
パート1：Juliaの紹介。 Julia言語とそのツールのいくつかを簡単に紹介し、matlab、Python、およびLispを、ラピッドプロトタイピングとHPCの両方の数値的に集中的なコンピューティングに完全に適したプログラミング環境にどのように補間するかを示します。
第2部：マルチスケール材料モデリングに関する私自身の研究からいくつかの例を示します。

2016年11月9日-30日第1週

細胞生物学における空間動的システムの推論とフィッティング。
ナイジェル-バロウズ教授
細胞生物学は、量子物理学や相対性理論の成功に似た、生物学的プロセスを説明/予測するための物理理論を開発するこ しかし、この野心的な目的を実現することは、特に生物学的プロセスが平衡から外れており、多くの場合、少数の分子を含む非常に確率的であり、非常に複雑であり、驚異的な自己組織化ダイナミクスの範囲を表示するため、困難であることを証明している。 この講演では、モデル/モデリングの種類と有用な時期の議論、それらのモデルとデータの比較（リバースエンジニアリング）、それらのモデルの検証など、生物学的プロセスを”説明”することが何を意味するのかを検討します。 例は、細胞骨格プロセスおよび細胞分裂から引き出される。

2015-2016シリーズ
このコースは、水曜日の午前11時-12時に複雑講義室で行われます。

First-term week2-14th October2015

確率シミュレーション
Matthew Keeling教授
この講義では、まず、現実世界の問題を理解する上で確率性の重要性について議論します。 確率は多くの方法で組み込むことができますが、私たちは個人ベースのイベント駆動確率に焦点を当て、そのようなダイナミクスをシミュレートする方 生態学と疫学から排他的に例を取って、我々はGillespieの方法とアンサンブル/マスター方程式の両方を検討します。 母集団の大きさが大きくなったときに何が起こるか、そして問題を計算上扱いやすいようにする近似について議論します。 最後に、完全に個々のベースの空間シミュレーションを見て、巨大な計算の節約を提供することができます方法を議論します。

First-term week3-21st October2015

Scientific Computing at Warwick:A double perspective from A Chemist/Director
Professor Mark Rodger
このトークでは、一般的な視点と個人的な視点の両方からWarwickのScientific Computingを見ていきます。 一般的な観点から、私はWarwick内で行われる活動の範囲、それらの活動を育成する科学計算センターの役割、および科学計算の一般的な分野での研究を支援す より個人的な視点を提供するために、私は古典的な統計力学と分子モデリングの分野で私が行っている研究のいくつかについて説明します。特に、相宇宙探査、自由エネルギーランドスケープの特性評価、材料科学への応用のためのまれな事象のシミュレーションを改善するために近年開発された適応分子動力学法のいくつかについて説明します。

第一期第4週-28th October2015

細胞生物学における空間動的システムの推論とフィッティング。
ナイジェル-バロウズ教授
細胞生物学は、量子物理学や相対性理論の成功に似た、生物学的プロセスを説明/予測するための物理理論を開発するこ しかし、この野心的な目的を実現することは、特に生物学的プロセスが平衡から外れており、多くの場合、少数の分子を含む非常に確率的であり、非常に複雑であり、驚異的な自己組織化ダイナミクスの範囲を表示するため、困難であることを証明している。 この講演では、モデル/モデリングの種類と有用な時期の議論、それらのモデルとデータの比較（リバースエンジニアリング）、それらのモデルの検証など、生物学的プロセスを”説明”することが何を意味するのかを検討します。 例は、細胞骨格プロセスおよび細胞分裂から引き出される。

First-term week5-4th November2015

脳の遺伝的変異を理解するための質量一変量および多変量アプローチ
Thomas Nichols教授
脳画像データにおける遺伝的変異の役割を発見し、理解することに大きな関心が寄せられている。 典型的な「イメージング遺伝学」研究では、少数の候補遺伝子、少数の脳領域、またはその両方を使用します。 本講演では、ゲノム全体とすべての脳領域にわたる遺伝子と脳の関連を探索する方法を検討します。 このようなアプローチは、大規模な計算と統計的課題を提示します。 私は2つのアプローチ、質量一変量アプローチと多変量アプローチを議論します。 質量一変量モデルは、神経画像解析の標準的なツールですが、100,000Snpのためにそれをスケールアップするには、計算と統計の革新のシリーズを必要とします。 我々の方法は、Adniプロジェクトからテンソルベースの形態測定データに適用されて、我々は全ゲノム、全脳ファミリーワイズ誤り訂正を生き残るために最初の遺伝子-脳関連を報告します。 私たちの多変量アプローチは、共同で、倹約遺伝子脳の関連付けを説明するためにスパース減少ランク回帰（sRRR）を使用しています。 詳細な詳細な検出力解析は、多変量アプローチが一変量アプローチよりもさらに大きな検出力を持つべきであることを示しています。

First-term week6-11th November2015

マルコフ連鎖モンテカルロを用いた統計的推論
Dr Simon Spencer
この講義では、ベイズフレームワーク内のモデルフィッティングのためのいくつかの手法を紹介し、いくつかの簡単な例でそれらを説明します。 特に、マルコフ連鎖モンテカルロ法と関連する方法に焦点を当てます。 私はそれがどのように機能するのか、なぜそれが一般的に使用されているのかを説明し、その実装についていくつかの実用的なガイダンスを与

第一期第7週-18th November2015

ビッグデータとバイオインフォマティクス
リチャード-サベージ博士
医学と生物学はデータ革命を受けています。 全ゲノムシーケンシングからデジタルイメージング、電子健康記録まで、新しいデータソースは、私たちが病気を治療し、私たちの生物医学研究を行う方法に革命をもたらすことが期待されています。 しかし、これらの機会には大きな課題があります。 データは、多くの場合、複雑な基礎となる構造を持つ、ノイズの多い、高次元です。 また、非常に異なるソースからの複数のデータ型を組み合わせることもできます。 私たちがこれらの分野で研究を行う方法を変える可能性のある現実世界のプロジェクトに焦点を当てて、この問題のいくつかをツアーします。 また、これが100,000ゲノムプロジェクトやアラン-チューリング研究所などの大規模プロジェクトへのウォリックの関与とどのように関連しているかにつ

第一期第8週-25th December2015

今週のトークはありません

第一期第9週-2nd December2015

データサイエンスによる人間の行動の理解
Dr Tobias Preis
この講義では、私たちの研究の最近のハイライトを概説し、二つの質問に対処します。 第一に、ビッグデータリソースは、金融市場の危機への洞察を提供することができますか？ 金融とウィキペディアの記事のビューに関連する検索用語のためのGoogleのクエリボリュームを分析することにより、我々は株式市場の動きの早期警告兆候と解釈される可能性のあるパターンを見つけます。 第二に、インターネットとの相互作用のパターンを比較することによって、経済的幸福の国際的な違いについての洞察を提供できますか？ この質問に答えるために、我々は、インターネットユーザーが過去の年よりも将来の年についてのより多くの情報を求める程度を定量化するための未来志向 私たちは、Googleのログを分析し、国のGDPと楽しみにして、その住民の素因との間に顕著な相関関係を見つけます。 我々の結果は、大規模な行動データセットを組み合わせることが、大規模な人間の経済行動をよりよく理解するために提供する可能性を示している。