U.S.-France Cooperative Research (INRIA): Symbolic Data Analysis Project
美法合作研究(INRIA):符号数据分析项目
基本信息
- 批准号:0093738
- 负责人:
- 金额:$ 3.5万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2001
- 资助国家:美国
- 起止时间:2001-06-15 至 2006-05-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
0093738BillardThis three-year award for U.S.-France cooperative research in applied mathematics involves Lynne Billard at the University of Georgia and Edwin Diday of the University of Paris, Dauphine, and the Institute for Research in Informatics and Applied Mathematics (INRIA) at Rocquencourt, France. The investigators will focus on developing methodologies for analyzing symbolic data. The approach involves scientific computing in conjunction with numerical and statistical analysis concepts. This project addresses the twin goals of developing methodologies for symbolic data analysis, extending it to more general and complex data, and the reviewing of current methods for areas that need further research. Mathematical foundation and robustness of these methods will also be studied. Symbolic data are useful for summarizing large data sets to render them manageable for analysis. Few methods currently exist to analyze symbolic data and will be needed as the demand for large scientific data sets increases and symbolic data become more prevalent. This award represents the US side of a joint proposal to the NSF and the French National Institute for Research in Informatics and Applied Mathematics (INRIA). NSF will cover travel funds and living expenses for the US investigator and graduate student. INRIA will support the visits of French researchers to the United States. The project takes advantage of the French investigator's computational expertise. He has developed the basic concepts involved in symbolic data. This is complemented by US expertise in statistics and statistical analysis.
0093738Billardththisthis Applied Mathematics的美国法国合作研究三年奖涉及佐治亚大学的Lynne Billard和巴黎大学,Dauphine大学的Edwin Diday,以及Rocquencourt,France,France,France(Inria)的信息学和应用数学研究所的埃德温·迪亚(Edwin Diday) 。 研究人员将专注于开发用于分析符号数据的方法。该方法涉及与数值和统计分析概念结合的科学计算。该项目解决了开发符号数据分析方法的双重目标,将其扩展到更一般和复杂的数据,并审查需要进一步研究的领域的当前方法。 这些方法的数学基础和鲁棒性也将被研究。 符号数据对于汇总大型数据集很有用,以使其可管理以进行分析。 目前很少有分析符号数据的方法,并且随着对大型科学数据集的需求增加,符号数据变得更加普遍。该奖项代表了美国国家安全局(NSF)和法国国家信息学和应用数学研究所(INRIA)的联合提案的美国方面。 NSF将为美国调查员和研究生提供旅行资金和生活费用。 因里亚人将支持法国研究人员对美国的访问。该项目利用法国调查人员的计算专业知识。他已经开发了符号数据所涉及的基本概念。 美国统计和统计分析方面的专业知识补充了这一点。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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