QUIET 2017 - Quantification of Uncertainty: Improving Efficiency and Technology - is focused on the review of recent mathematical, numerical, methodological advances and the development of new research directions for uncertainty quantification in the setting of partial differential equations with random inputs. As such, the workshop impacts the scientific, engineering, financial, economic, environmental, social, and commercial milieus, including modern themes such as data assimilation, data science and analytics.
The workshop focuses on the among most promising approaches for near-future improvements in the way uncertainty quantification problems in the partial differential equation setting are solved. Expected outcomes of the workshop include:
- the construction of guidelines for the most promising directions of near-future research;
- synergistic exchanges across topics facilitated by the commonality of algorithms used for more than one topic;
- the exchange, among participants in each focus topic of the workshop, of recent and even unpublished progress and results;
- exposure of a sizable group of junior researchers already active in uncertainty quantification research to new problem areas and new directions for their research.
The central objectives of the workshop are to gather together both senior and junior researchers:
- to exchange the latest knowledge and results each of these participants brings to the table;
- to provide guidelines for the most promising approaches for near-future research;
- to provide junior researchers with new problems that they can incorporate into their research plans.
To maximize the probability of success in meeting these objectives and to therefore have maximum impact on the UQ community, the workshop will focus on problems with a high number of random parameters and on specific avenues that have recently shown considerable promise. Specifically:
- reduced order modeling;
- more efficient solvers;
- high-dimensional approximation;
- applications.
The workshop will be of 3.5 days (July 18-21, 2017); each day will be dedicated to one of the four workshop themes above. Each day will end with a discussion session where participants will review the talks of the day and discuss what are the most important research directions that should be pursued in the future. Also, there will be a poster session open to students and early postdocs.
QUIET 2017 - Quantification of Uncertainty: Improving Efficiency and Technology - si focalizza sui recenti progressi matematici, metodologici, numerici e sullo sviluppo di nuove linee di ricerca per la quantificazione dell’incertezza nell'ambito delle equazioni a derivate parziali con input random. Come tale, il workshop sarà d'impatto nei settori delle scienze di base, ingegneristici, finanziari, economici e sociali, comprendendo alcuni temi moderni quali l’acquisizione e l’analisi dei dati.
Gli obiettivi del workshop comprendono:
- elaborazione di nuove linee guida per gli approcci più promettenti nella quantificazione dell’incertezza;
- identificazione di connessioni, sulla base di algoritmi comuni, tra gli argomenti trattati;
- presentazione di metodi innovativi;
- interazioni tra giovani ricercatori ed esperti mondiali nel campo della quantificazione dell’incertezza.
Per ottenere questi risultati ed avere il massimo impatto sulla comunità scientifica, il workshop tratta di problemi con un alto numero di parametri random e di recenti approcci promettenti per la loro risoluzione. Nello specifico:
- riduzione di modello;
- risolutori numerici più efficienti;
- approssimazione in più dimensioni;
- applicazioni.
Ogni giorno del workshop, della durata di 3 giorni e mezzo dal 18 al 21 luglio 2017, presso la SISSA, è dedicato a uno dei quattro temi. Ai seminari seguirà una sessione dedicata alla discussione degli approcci presentati, dei possibili miglioramenti e di nuovi piani di ricerca.
Inoltre, è prevista una poster session durante la quale studenti e post doc potranno presentare la loro ricerca attuale.