Computing eigenvalues of the discrete p-Laplacian via graph surgery

Matthias Hofmann, Texas A&M University Tarih: 16 Şubat 2024, Cuma Zaman: 13:00 Yer: Matematik Bölümü B255 nolu derslik

Özet: We discuss the dependence of the eigenvalues and eigenfunctions for the discrete signed p-Laplacian under perturbation by a cut parameter. In particular, we prove a formula for the derivative of the eigenvalues and show that the eigenvalues of the discrete signed p-Laplacian on the original graph can be characterized via extremal points of the perturbed system. In this context, we elaborate on how graph surgery can be used in order to compute eigenvalues of the discrete (signed) p-Laplacian by looking at some examples. The derivation formula is reminiscent of the formula for linear eigenvalue problems given by the Hellmann-Feynman theorem and our results extend previous results for the linear case p=2 attained by [Berkolaiko, Anal. PDE 6 (2013), no. 5, 12131233].

AES Şifrelemesi Bizi Çevreliyor, Biz de Onu

Orhun Kara, İzmir Yüksek Teknoloji enstitüsü. Tarih: 31 Ocak, 2024, Çarşamba, Zaman: 10.30 – 12.00. Yer: Dokuz Eylül Üniv., Tınaztepe Yerleşkesi, Fen Fak. Matematik Böl. B206 nolu seminer/toplantı odası. (Online-Sakai-Graduate Meetings)

Özet: Hiç kuşku yok ki NIST şifreleme sdandartı olan AES algoritması dünyada en yaygın kullanılan şifreleme algoritmasıdır. Günlük hayatta verilerimizi koruyan birçok kriptografik protokolde, tarayıcı güvenliğini sağlayan TLS’de, WiFi güvenliğini sağlayan WPA’de, Whatsapp gibi birçok uygulamada gizliliği AES sağlamaktadır. Bu konuşmada AES’in tasarım felsefesinden ve yapı taşlarının cebirsel özelliklerinden bahsedeceğiz. Ayrıca, AES’e yapılmış başarız atak denemeleri sunarak AES’in güvenli bir algoritma olduğu konusunda katılımcıları ikna etmeyi deneyeceğiz.

Matematikten Veri Bilimine Geçiş

Berk Pişkin , Veri Bilimci, Medtronic, İzmir Tarih: 04 Ocak 2024, Perşembe Zaman: 15:00 Yer: DEÜ, Fen Fakültesi, Matematik Bölümü, B255 nolu derslik.

Özet: Değerli matematik bölümü öğrencileri, bugün, sizle aynı üniversitenin aynı bölümünden mezun biri olarak burada öğrendikleriniz ile veri dünyasına nasıl giriş yapabileceğinizi ve hangi özellikleriniz ile parlayabileceğinizi kendi tecrübelerime dayanarak aktarmak için geldim. Matematik, sadece akademik bir çalışma alanı değil, aynı zamanda veri bilimi dahil çeşitli sektörlerde uygulamaları olan güçlü bir araçtır. Şunlardan bahsedeceğim: 1. Matematik Ne İşe Yarar? 2. İstatistik ve Olasılık 3. Lineer Cebir ve Veri Matrisleri 4. Notasyon Bilgisi ve Makine Öğrenmesini Anlamak.