Obiettivo
The modelling of real-life nonlinear processes is commonly done via local linearization, i.e. by fitting linear models to small
ranges of the process. Linearization is, however, quite limited in range and model properties. A foundational step is currently being made by moving from linear to multi-linear or polynomial models to capture more general features of a nonlinear process over larger ranges. A second important development is Big Data: nowadays we often encounter high-dimensional datasets with multiple `independent’ modes of variation. This increases the numbers of equations and variables and the degrees of the polynomials in the multi-linear models that are required. Big Data research is a key priority in the EU Horizon 2020 Work Programme.
This proposal joins both the cutting edge multi-linear and Big Data developments and as a next step aims to develop new robust and efficient numerical methods to solve large polynomial systems. Polynomial equations arise naturally in a large number of diverse fields such as signal processing, robotics, coding theory, optimization, bioinformatics, computer vision, game theory, statistics, machine learning, and systems and control theory. In many applications the coefficients of the polynomials are noisy (i.e. computed from measured data). Currently, solving polynomial equations is commonly done via ‘symbolic algebra’ tools, but these are not suitable for equations with noisy coefficients. However, the rediscovered work of Sylvester and Macaulay puts the problem in a linear algebra setting and well-known numerical linear algebra tools can be used. This project will go beyond this and uses new highly efficient multi-linear algebra tools in the field of tensor decompositions. The latter are higher-order generalizations of the matrix singular valued decomposition.
The project combines polynomial algebra, numerical linear algebra, and multi-linear algebra, and will have large impact on a large number of applications.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze naturali matematica matematica pura algebra algebra lineare
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione scienza dei dati megadati
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale visione computerizzata
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- scienze naturali matematica matematica applicata analisi numerica
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2016
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
3000 LEUVEN
Belgio
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.