WikiDer > Рэйчел Уорд (математик) - Википедия
Этот биография живого человека слишком полагается на Рекомендации к основные источники. (Август 2017 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) |
Рэйчел Уорд американский прикладной математик, Техасский университет в Остине кто исследует машинное обучение и обработка сигналов.
Образование
Рэйчел Уорд получила степень бакалавра математики в Техасский университет в Остине в 2005 году.[1] Она получила докторскую степень по прикладной и вычислительной математике в Университет Принстона в 2009 году. Ингрид Добеши.[2]
Карьера
Уорд был инструктором в Курантский институт с 2009-2011 гг.[3] а затем поступил на факультет Техасского университета в Остине в 2011 году.[3] В 2018 году она была приглашенным научным сотрудником в Facebook AI Исследования[3] и теперь является научным сотрудником фон Неймана в Институт перспективных исследований.[4]
Награды и отличия
Рэйчел Уорд и Дина Ниделл получил IMA Премия по математике и приложениям 2016 г.[5]
Исследование
Уорд работал над проектом, финансируемым Министерство оборонысовместно с преподавателями Колледжа естественных наук Остина штата Вашингтон и школы Кокрелла для разработки беспилотные летательные аппараты.[6]
Рекомендации
- ^ "Рэйчел А. Уорд" (PDF). Получено 8 апреля, 2017.
- ^ "Рэйчел Анджела Уорд". Проект "Математическая генеалогия". Получено 8 апреля, 2017.
- ^ а б c "Коллоквиум PACM: Рэйчел Уорд, Техасский университет". Программа по прикладной и вычислительной математике, Принстонский университет. 19 февраля 2019 г.. Получено 8 октября 2019.
- ^ "IAS - Текущий научный сотрудник Ван Неймана: Рэйчел Уорд". Институт перспективных исследований. Получено 8 октября 2019.
- ^ «Дина Ниделл и Рэйчел Уорд стали соучредителями премии IMA 2016 года в области математики и ее приложений». IMA. Получено 8 апреля, 2017.
- ^ «Создание действительно автономных систем - цель нового инженерного проекта стоимостью 7,5 миллионов долларов». Новости UT. 26 апреля 2018 г.. Получено 8 октября 2019.
внешняя ссылка
- Страница профиля факультета UT
- Изучение разреженных многомерных управляющих уравнений из ограниченных данных (видео)
- Завершение матрицы низкого ранга: адаптивная выборка может помочь, когда и как? (Видео)
Эта статья об американском математике - заглушка. Вы можете помочь Википедии расширяя это. |