HDA2019主题包括但不限于随机部分微分方程，数据同化PDE，复杂系统的计算分析，计算不确定性量化，高维数值集成和近似值。
机器学习，PDE的逆问题，张量格式和张量近似方法。

主要内容

HDA2019专注于特定的数学主题：

• 多参数数学模型的输入和输出歧管的稀疏性量化，
• 稀疏探索数值近似技术：
  稀疏网格，Smolyak算法，压缩感测技术，最小二乘近似值。
• 差异和分散理论。
• 准蒙特卡洛正交（晶格规则，多项式晶格规则）。
• 测量值解决方案的近似和计算。
  

HDA2019特别欢迎有关计算技术的演讲，以实现高维近似

• 计算金融，
• 计算生物学，
• 深度学习，数据挖掘和数据科学