Nguyễn Văn Kiên

Nguyễn Văn Kiên

Giảng viên

Vị trí công tác

  • Toán Giải Tích, Khoa Khoa học Cơ bản

Liên hệ

kiennv@utc.edu.vn
Trường Đại học Giao thông vận tải, số 3, Cầu Giấy, Láng Thượng, Đống Đa, Hà Nội

Chức danh

Tiến sĩ

Hướng nghiên cứu chính

Không gian hàm có độ trơn hỗn hợp; Phép nhân các hàm; Phương trình đạo hàm riêng; Mạng nơ-ron sâu; Lý thuyết xấp xỉ

Ngoại ngữ

Tiếng Anh: Thành thạo

Quá trình đào tạo

Quá trình công tác

Hoạt động nghiên cứu

Công bố khoa học

Bài báo quốc tế thuộc danh mục WoS

Nguyen Van Kien Analyticity of parametric elliptic eigenvalue problems and applications to quasi-Monte Carlo methods. Complex Variables and Elliptic Equations 69 (2024)
Dinh Dung Nguyen Van Kien Optimal numerical integration and approximation of functions on Rd equipped with Gaussian measure. IMA Journal of Numerical Analysis 44 (2024)
Dinh Dung Pham Thanh Duong Nguyen Van Kien Deep ReLU neural network approximation in Bochner spaces and applications to parametric PDEs. Journal of Complexity 79 (2023)
Nguyen Van Kien Nguyen Van Dung Winfried Sickel s-Numbers of embeddings of weighted Wiener algebras. Journal of Approximation Theory Volume 279 (2022)
Nguyen Van Kien Nguyen Van Dung Best n-Term Approximation of Diagonal Operators and Application to Function Spaces with Mixed Smoothness. Analysis Mathematica 48 (2022)
Dinh Dung Nguyen Van Kien Deep ReLU neural networks in high-dimensional approximation. Neural Networks 142 (2021)
Nguyen Van Kien Greedy algorithms and Kolmogorov widths in Banach spaces. Journal of Approximation Theory 251 (2020)
Markus Bachmayr Robert Scheichl Nguyen Van Kien Ivan G. Graham Unified Analysis of Periodization-Based Sampling Methods for Matern Covariances. SIAM Journal on Numerical Analysis 58 (2020)
Markus Bachmayr Nguyen Van Kien Identifiability of Diffusion Coefficients for Source Terms of Non-Uniform Sign. Inverse Problems and Imaging 13 (2019)
Nguyen Van Kien Robert J. Kunsch Glenn Byrenheid Monte Carlo methods for uniform approximation on periodic Sobolev spaces with mixed smoothness. Journal of Complexity 46 (2018)
Nguyen Van Kien Winfried Sickel On a Problem of Jaak Peetre Concerning Pointwise Multipliers of Besov Spaces. Studia Mathematica 243 (2018)
Nguyen Van Kien Winfried Sickel Pointwise multipliers for Sobolev and Besov spaces of dominating mixed smoothness. Journal of Mathematical Analysis and Applications 452 (2017)
Nguyen Van Kien Gelfand numbers of embeddings of mixed Besov spaces. Journal of Complexity 41 (2017)
Nguyen Van Kien Mario Ullrich Tino Ullrich Change of Variable in Spaces of Mixed Smoothness and Numerical Integration of Multivariate Functions on the Unit Cube. Constructive Approximation 46 (2017)
Nguyen Van Kien Winfried Sickel Pointwise Multipliers for Besov Spaces of Dominating Mixed Smoothness - II. Science China Mathematics 60 (2017)
Nguyen Van Kien Winfried Sickel Isotropic and dominating mixed Lizorkin - Triebel spaces - a comparison. Analysis Mathematica 43 (2017)
Nguyen Van Kien Weyl and Bernstein numbers of embeddings of Sobolev spaces with dominating mixed smoothness. Journal of Complexity 36 (2016)
Nguyen Van Kien Winfried Sickel Weyl numbers of embeddings of tensor product Besov spaces. Journal of Approximation Theory 200 (2015)
Nguyen Van Kien Bernstein numbers of embeddings of isotropic and dominating mixed Besov spaces. Mathematische Nachrichten 288 (2015)

Bài báo quốc tế khác

Nguyen Van Kien Winfried Sickel Isotropic and dominating mixed Besov spaces - a comparison. Contemporary Mathematics, AMS 693 (2017)

Bài báo trên các tạp chí khoa học quốc gia

Nguyễn Văn Kiên Đinh Dũng Mai Xuân Thảo Computation complexity of deep ReLU neural networks in high-dimensional approximation. Tạp chí Tin học và Điều khiển học 37 (2021)

Báo cáo tại hội nghị quốc gia/quốc tế

Nguyễn Văn Kiên Nguyễn Anh Ngọc Dư Thị Thu Trang Phạm Thành Dương Xấp xỉ phương trình đạo hàm riêng phụ thuộc tham số bằng mạng neuron sâu. Hội thảo về Giảng dạy và Nghiên cứu khoa học cơ bản năm 2024 (2024)

Sách (Giáo trình, sách tham khảo, sách chuyên khảo)

Nguyen Van Kien Dinh Dung Christoph Schwab Jakob Zech Analyticity and sparsity in uncertainty quantification for PDEs with Gaussian random field inputs. Springer (2023)

Tham gia đề tài, nhiệm vụ KH&CN

Xấp xỉ phương trình đạo hàm riêng ngẫu nhiên hoặc phụ thuộc tham số bằng mạng neuron sâu và các bài toán có số chiều rất lớn liên quan. B2023-CTT-08 (2023-2024)
Xấp xỉ tín hiệu với số chiều rất lớn có đầu vào ngẫu nhiên và mạng neuron sâu. 102.01-2020.03 (2020-2023)
Xấp xỉ tốt nhất bằng n số hạng các hàm trong không gian có độ trơn hỗn hợp. T2022-CB-009 (2022)

Bằng sáng chế, giải pháp hữu ích

Giải thưởng khoa học công nghệ

Giải thưởng công trình Toán học xuất sắc năm 2023.
Thuộc Chương trình trọng điểm quốc gia phát triển Toán học giai đoạn 2021 đến 2030 (2023)
Giải thưởng công trình Toán học năm 2020.
Của Chương trình trọng điểm quốc gia phát triển Toán học giai đoạn 2010-2020 (2020)
Giải thưởng công trình toán học năm 2018.
Của Chương trình trọng điểm quốc gia phát triển Toán học giai đoạn 2010-2020 (2018)

Công tác hướng dẫn luận văn/luận án

Gọi cho chúng tôi

(84.24) 37663311

Gửi email cho chúng tôi

dhgtvt@utc.edu.vn