Lebenslauf - Österreichische Akademie der Wissenschaften

Lebenslauf
Dr. Valeriya Naumova
Leonfeldner Straße 44/14 | 4040 Linz | Österreich
+43 (0) 676 315 91 97 | [email protected]
Persönliche Daten
Geburtsdatum:
11 November 1987
Geburtsort:
Dnipropetrowsk, Ukraine
Staatsbürgerschaft:
Ukraine
Familienstand:
Ledig
Forschungsgebiete
Inverse Probleme, Lerntheorie, Regularisierungstheorie, Data Mining, Numerische Methoden für
partielle Differentialgleichungen, Optimierung mit Anwendungen in Medizin und Geomathematik
Ausbildung
2010–2012
Doktoratsstudium der Naturwissenschaften (Mathematik)
Johannes Kepler Universität Linz (JKU), Österreich
Thema: “Numerical Methods for Diabetes Technology”
Gutachter: Prof. Dr. Sergei V. Pereverzyev, Prof. Dr. Heinz W. Engl
Doktorat mit Auszeichnung
2008–2010
Masterstudium in Mathematik
Nationale Universität “Kiew-Mohyla-Akademie”, Ukraine
Diplom mit Auszeichnung
2004–2008
Bachelorstudium in Computer Science
Nationale Universität “Kiew-Mohyla-Akademie”, Ukraine
Diplom mit Auszeichnung
Berufserfahrung
2010–heute
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Forschungsgruppe “Inverse Probleme”,
Johann Radon Institute for Computational and Applied Mathematics
(RICAM) der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, Österreich
2010–heute
Lektorin,
Johannes Kepler Universität Linz, Österreich
2010
Beraterin
1
Complementary Technical Assistance to the EU-Funded Budget Support
to Ukraine’s Energy Sector Implementation (ESBS), Ukraine
2008– 2010
Beraterin
Projekt der technischen Unterstützung der Europäischen Union (EU)
“Implementation of Twinning Operations in Ukraine (ITO)”, Ukraine
gefördert von EU und Human Dynamics: public sector consulting,
Österreich
Forschungsprojekte
2013-heute
PostDoc am Forschungsprojekt
“Data-driven and problem-oriented choice of the regularization space”,
gefördert vom österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF)
2010–2012
Teilnehmerin an dem Projekt des 7. EU-Rahmenprogramms
“DIAdvisor: Personal Glucose Predictive Diabetes Advisor”, Österreich
Preise und Auszeichnungen
2013
TUM University Foundation Fellowship (abgelehnt)
Technische Universität München, Deutschland
2011
Finanzielle Unterstützung durch Reisemittel von der “Frauen in der Mathematik” Gesellschaft
Teilnahme an der 15. Generalversammlung der Gesellschaft
2011
Prestigious Reviewer Certificate
Diabetes & Metabolism Journal, OMICS Publishing Group
2011
Reisemittel
50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference (CDC-ECC 2011)
2010
Zweiter Preis beim Nationalen Ukrainischen Wettbewerb für wissenschaftliche Arbeiten in der Mathematik
2010
Auszeichnung der besten StudentIn
Ministerium für Bildung und Forschung, Ukraine
Organisations- und Gutachtertätigkeit
September 2013
Mitorganisatorin von Minisymposium “New Trends in Regularization theory
and methods for Geomathematical problems”,
IFIP TC 7 / 2013 System Modeling and Optimization Conference,
Klagenfurt, Österreich (mit Prof. Dr. S. V. Pereverzyev)
Juli 2013
Mitorganisatorin von Minisymposium
2
“Regularization methods in Learning theory”, Applied Inverse Problems,
Daejeon, Korea (mit Prof. Dr. S. V. Pereverzyev und Prof. Dr. L. Rosasco)
Gutachterin für die Zeitschriften Inverse Problems, Computational Methods in Applied Mathematics, Atmospheric Environment, Applicable Analysis, Journal of Mathematical Analysis and
Applications, Diabetes & Metabolism, Technometrics, International Journal on Geomathematics,
IEEE Journals, Journal of Complexity.
Überblick über Lehr- und Vortragstätigkeit
Lehre an der Johannes Kepler Universität Linz
WS 2013/2014
“Mathematik I (für ChemikerInnen)” Vorlesung
“Übungen aus Mathematik I (für ChemikerInnen)”
SS2013
“Mathematik II (für ChemikerInnen)” Vorlesung
WS 2012/2013
“Mathematik I (für ChemikerInnen)” Vorlesung
“Mathematik III (für MechatronikerInnen)” Übung
SS 2012
“Übungen aus Mathematik II (für ChemikerInnen)”
WS 2011/2012
“Übungen aus Mathematik I (für ChemikerInnen)”
SS 2011
“Übungen aus Mathematik II (für ChemikerInnen)”
WS 2010/2011
“Übungen aus Mathematik I (für ChemikerInnen)”
Kurse
2013
Spezieller Kurs “Regularization Algorithms in Learning Theory”, RICAM
Vorträge (Auswahl)
September 2013
Meta-Learning: towards flexibility and adaptivity in regularization, International Workshop on Inverse Problems and Regularization Theory, Shanghai,
China
Juli 2013
Data-driven and problem-oriented multiple-kernel learning, Minisymposium
“Regularization Methods in Learning Theory”, Applied Inverse Problems
2013, Daejeon, Korea
Mai 2013
Filtered Legendre expansion method for numerical differentiation at the
boundary point with application to blood glucose predictions, Fourth International Conference on Approximation Methods and Orthogonal Expansions,
Conference is dedicated to the 75th Birthday of Prof. Gennadi Vainikko,
Tartu, Estland
3
April 2013
Multi-penalty regularization with a possible application in Geomathematics,
Geomathematics 2013, Workshop Honouring Willi Freeden’s 65th Birthday,
St. Martin / Palatinate, Deutschland
Oktober 2012
Regularization in variable RKHSs with application to the blood glucose reading, Oberwolfach Workshop “Computational Inverse Problems”, Oberwolfach, Deutschland
September 2012
Learning in variable RKHSs with application to the blood glucose reading,
Dagstuhl Seminar “Algorithms and Complexity for Continuous Problems”,
Dagstuhl, Deutschland
Mai 2012
Learning-based regularization, Minisymposium “Regularization and Parameter Choice,” und Regularization methods in blood glucose prediction, Minisymposium “Inverse Problems in Science and Industry”, Conference “Inverse Problems: Modeling and Simulation”, Antalya, die Turkei
April 2012
Numerical differentiation by means of Legendre polynomials, ESI Workshop
on Computational Inverse Problems, Wien, Österreich
März 2012
Extrapolation in variable RKHSs with application to the blood glucose reading, Workshop on Numerical Methods for Optimal Control and Inverse
Problems, München, Deutschland
Februar 2012
Extrapolation in variable RKHSs with application to the blood glucose reading and nocturnal hypoglycemia prediction (Poster Präsentation), iBiolMath
Workshop at the Interface of Molecular Biology & Medicine and Computational & Applied Mathematics, Wien, Österreich
Februar 2012
Prediction of nocturnal hypoglycemia from SMBG measurements (Poster
Präsentation), Advanced Technologies & Treatment for Diabetes,
Barcelona, Spain
Jänner 2012
A meta-learning approach to the regularized learning – case study: blood
glucose prediction, Workshop on Inverse Problems and Imaging (RICAM),
Linz, Österreich
Dezember 2011
Reading blood glucose from subcutaneous electric current by means of a regularization in variable Reproducing Kernel Hilbert Spaces, IEEE Conference
on Decision and Control and European Control Conference 2011, Orlando,
Florida, USA
September 2011
Adaptive parameter choice for one-sided finite difference schemes and its application in diabetes technology, Chemnitz Symposium on Inverse Problems
2011, Deutschland
Juli 2011
Adaptive parameter choice for one-sided finite difference schemes and its application in diabetes technology, Foundation of Computational Mathematics,
Budapest, Ungarn
Mai 2011
Extrapolation in variable RKHSs with application to the blood glucose reading, Applied Inverse Problems 2011, College Station, USA
4
Februar 2011
Assessment of blood glucose predictors: The Prediction-Error Grid Analysis
(PRED-EGA) (Poster Präsentation), Advanced Technologies & Treatment
for Diabetes, London, UK
2010–2012
Die Präsentationen an 15 Meetings / Diskussionsveranstaltungen / Generalversammlungen / Vorstandssitzungen mit den Vertretern aus 9 Ländern
im Rahmen des EU-Projekts “DIAdvisor”
Publikationsliste
Bücher
1. V. Naumova. Numerical Methods for Diabetes Technology: Mathematical Algorithms for a
Better Management of Type 1 Diabetes. LAP LAMBERT Academic Publishing (2012).
Zeitschriftenartikel
2. V. Naumova, S. V. Pereverzyev und P. Tkachenko. Regularized collocation for Spherical
harmonics Gravitational Field Modeling. Eingereicht (2013).
3. M. Fornasier, V. Naumova und S. V. Pereverzyev. Parameter choice strategies for multipenalty regularization. Eingereicht (2013).
4. H. N. Mhaskar, V. Naumova und S. V. Pereverzyev. Filtered Legendre expansion method for
numerical differentiation at the boundary point with application to blood glucose predictions.
Applied Mathematics and Computation 224 (2013), 835–847.
5. S. Lu, V. Naumova, und S. V. Pereverzyev. Numerical differentiation by means of Legendre
polynomials in the presence of square summable noise. Journal of Inverse and Ill-Posed
Problems 21 (2013), 193–216.
6. V. Naumova und S. V. Pereverzyev. Multi-Penalty regularization with a component-wise
penalization. Inverse Problems 29 (2013), 075002, 16pp.
7. V. Naumova und S. V. Pereverzyev. Blood glucose predictors: an overview on how recent
developments help to unlock the problem of glucose regulation. Recent Patents on Computer
Science 5 (2012), 1–11.
8. S. Lu, V. Naumova, und S. V. Pereverzyev. Legendre polynomials as a recommended basis
for numerical differentiation in the presence of stochastic white noise. Journal of Inverse
and Ill-posed Problems 20 (2012), 1–22.
9. V. Naumova, S. V. Pereverzyev, und S. Sivananthan. Adaptive parameter choice for onesided finite difference schemes and its application in diabetes technology. Journal of Complexity 28 (2012), 524–538.
10. V. Naumova, S. V. Pereverzyev, und S. Sivananthan. A meta-learning approach to the
regularized learning – case study: blood glucose prediction. Neural Networks 33 (2012), 181–
193.
5
11. V. Naumova, S. V. Pereverzyev, und S. Sivananthan. Extrapolation in variable RKHSs with
application to the blood glucose reading. Inverse Problems 27 (2011), 075010, 13 pp.
12. S. Sivananthan, V. Naumova, C. Dalla Man, A. Facchinetti, E. Renard, C. Cobelli, und S. V.
Pereverzyev. Assessment of blood glucose predictors: The Prediction-Error Grid Analysis,
Diabetes Technol Ther 13 (2011), 787–796.
Proceedingsbeiträge / Wissenschaftliche Berichte
13. V. Naumova und S. V. Pereverzyev. Data-driven and problem-oriented multiple-kernel learning. Proceedings of the International Workshop on advances in Regularization, Optimization,
Kernel Methods and Support Vector Machines: theory and applications, Leuven, Belgien,
Juli (2013).
14. V. Naumova, S. V. Pereverzyev, und S. Sivananthan. Learning in variable RKHSs with
application to the blood glucose reading. Dagstuhl Report “Algorithms and Complexity for
Continuous Problems” (Dagstuhl Seminar 12391) 2 (9) (2013), 213–214.
15. V. Naumova, S. V. Pereverzyev, und S. Sivananthan. A meta-learning approach to the adaptive regularization – case study: blood glucose prediction. Mathematisches Forschungsinstitut
Oberwolfach, Bericht No 51/2012, Oberwolfach, Deutschland.
16. V. Naumova, S. V. Pereverzyev, und S. Sivananthan. Learning in variable RKHSs with
application to the blood glucose reading. Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach,
Bericht No 51/2012, Oberwolfach, Deutschland.
17. S. Lu, V. Naumova, und S. V. Pereverzyev. Numerical differentiation by means of Legendre
polynomials in the presence of square summable noise. RICAM Bericht No 2012-15 (2012).
18. V. Naumova, S. V. Pereverzyev, und S. Sivananthan. Regularization in variable RKHSs with
application to the blood glucose reading. Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach,
Bericht No 31/2012, Oberwolfach, Deutschland.
19. V. Naumova, S. V. Pereverzyev, und S. Sivananthan. Reading blood glucose from subcutaneous electric current by means of a regularization in variable Reproducing Kernel Hilbert
Spaces. Proceedings of the 50th IEEE Conference on Decision and Control and European
Control Conference, Orlando, Fl USA, Dezember (2011), 5158–5163.
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