#120 - Iolo Jones: Riemannian Diffusion Geometry, Geometric Data Analysis, Markov Chains

Scraping Bits

Вміст надано DeGatchi. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією DeGatchi або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

2M ago 1:33:20

MP3•Головна епізоду

Jones' research demonstrates that diffusion geometry outperforms multi-parameter persistent homology as a biomarker for tumor histology data, both real and simulated. It also shows promise in robustly measuring the manifold hypothesis by detecting singularities in manifold-like data.

This episode offers listeners a fascinating glimpse into the intersection of advanced mathematics, data analysis, and real-world applications, showcasing how these innovative techniques are reshaping our understanding of complex datasets and geometric structures.

Follow Scraping Bits on Twitter: ⁠⁠https://x.com/scrapingbits⁠⁠
Your Host, DeGatchi: ⁠⁠https://x.com/DeGatchi⁠⁠
Guest Speaker: ⁠⁠https://x.com/⁠iolo_jones
Paper: https://arxiv.org/abs/2405.10858

Please support this podcast by checking out our sponsors:

Keywords: mathematics, math, riemannian geometry, diffusion, stochastic processes, game theory, calculus, linear algebra, category theory, signal processing, statistics, probability, solo auditor, public auditing platforms, private audits, scalability, freedom, Scraping Bits podcast, blockchain technology, audit industry, flashbots, reverse engineering, cybersecurity, infosec, mev, mev bot, quant.

136 епізодів

#Tech #DeGatchi #Smart Contracts