Координационный совет по делам молодежи в научной и образовательной сферах при Совете при Президенте Российской Федерации по науке и образованию
Оселедец
Иван Валерьевич
Доктор физико-математических наук, доцент Сколковского института науки и технологий. Лауреат премии Президента РФ в области науки и инноваций для молодых учёных за 2018 год

Родился 6 июля 1983 г. в г. Москве.

Оселедец Иван Валерьевич, кандидат физико-математических наук, является доцентом Сколковского института науки и технологий. Лауреат премии Президента РФ в области науки и инноваций для молодых учёных за 2018 год. Премия присуждена за создание прорывных вычислительных технологий решения многомерных задач физики, химии, биологии, анализа данных на основе тензорных разложений.

Работа Оселедца И.В. посвящена математическому описанию и созданию вычислительных технологий для широкого класса прикладных задач на языке тензорных разложений и аппроксимаций.

Автор заложил основу для нового направления прикладной математики – вычислительных тензорных методов. Суть предложенного метода заключается в эффективной обработке значительного объема многомерных данных (массивов), описывающих изучаемый объект. Многомерные массивы (тензоры – математическое представление объекта) возникают во многих приложениях физики, химии, биологии и задачах обработки данных (это могут быть фотографии, видео, гиперспектральные изображения и многое другое).

На основе предложенных подходов был разработан открытый программный пакет TT-Toolbox, который активно используется в научных группах по всему миру. С помощью данного пакета было создано (в том числе, и другими научными группами) большое количество алгоритмов решения различных прикладных задач химии (вычисление колебательных состояний, уравнений функционала плотности), физики (расчет магнитной структуры вещества), биологии (решение основного кинетического уравнения), механики (построение моделей механических систем), анализа данных (сжатие слоев нейронных сетей). Во всех указанных случаях получено многократное ускорение в решении многомерных задач по сравнению со стандартными подходами без потери точности.

Работы автора получили признание мирового научного сообщества. Так, результаты Оселедца И.В. по тензорным поездам вошли в четвертое издание классического учебника Дж. Голуба и Ч. Ван Лоана по матричному анализу (Matrix computations, Fourth edition, Gene H. Golub and Charles Van Loan, Johns Hopkins University Press, Baltimore, MD, 2013) и три работы автора вошли в список наиболее цитируемых статей в предметной области (согласно Web of Science).